人行2代个人征信报告本人版PDFOCR识别解析-上传文件步骤【个人信用报告解析】

信用报告是信贷服务中掌握授信对象信用状况的重要参考资料，涉及贷前贷后环节。接到贷款申请后，放贷机构可以根据报告中历史还款情况来判断用户的还款意愿，根据已借笔数、对外担保情况等来决定是否提供贷款、提供多少额度；在提供贷款后，同样通过查看信用报告来决定是否增加授信额度或提前收回贷款。

通常，获取信用报告数据的途径主要有三种：一是直联中国人民银行征信中心数据接口，获得用户授权后可直接调用、查询用户的信用报告； 二是用户向平台提交信用报告扫描件或影印件，再由人工录入风控系统；三是基于OCR识别技术自动结构化提取信用报告信息。

目前，仅有少数持牌金融机构如大型商业银行、保险企业等能够通过第一种方式查询用户的信用报告，而其它大部分非银行金融机构（包括开篇提及的汽车金融公司）只能通过后两种途径获得相应数据。

然而，近两年，随着智能风控的深入发展，人工录入成本高、响应慢，已经无法顺应智能风控的发展趋势了，甚至成为掣肘因素。一是信用报告信息量巨大，少则几页多则几十页，由上千个字段内容构成，人工录入耗时费力，且出错率高，存在一定的隐性风险；二是由人工参与的作业环节难免存在一定的道德风险，容易被串联骗贷钻了空子。

那么，如果有个24小时不眠不休、还不用定时投喂的机器人，可以帮助机构高效完成这项繁冗的工作，问题是不是就迎刃而解了？

深源恒际通过上述第三种方式为无法直接调用、查询用户信用报告的非银行金融机构提供自动结构化提取信息的解决方案。基于OCR识别技术，自动识别、提取信用报告上的文字信息，并输出结构化文本，帮助非银行金融机构或风控服务企业高效采集用户信用信息，加快业务审核流程，优化提升服务体验。

信用报告OCR为谁解忧？

通常，从事授信或风控业务却无法获得信用报告查询授权的公司或机构，主要有以下四类：

• 非银行金融机构：如消费金融公司、汽车金融公司、小额贷款公司、融资租赁机构、中小企业信用贷服务机构等；

• 大数据风控技术服务供应商：为金融机构提供大数据风控软件系统或建模服务的技术供应商；

• 商业银行下设的非持牌附属机构；

• 助贷机构：基于自有风控流程为金融机构筛选、输送优质客户，帮助金融机构获客的服务机构。

信用报告OCR服务以信息数字化、电子化的方式帮助以上四类机构实现信息录入自动化，进而加快授信审核进程，提升业务服务效率。目前，字段识别准确率超过99%，单页识别平均用时3s，同时支持多种格式结构化输出。