合合信息：始终抓住“不变”与“改变”，建立最智能可信的商业平台

有关人工智能技术落地场景的选择，是今年以来行业讨论的热点话题。在资本的拥簇下，人工智能一度成为创投行业的热词，但技术不能脱离应用而存在。人工智能究竟能为客户带来哪些益处？技术的落地场景应当如何选择？近期，合合信息创始人、CEO镇立新接受了WAIC记者的采访，就合合信息在人工智能技术落地方面的最新进展等展开分享。据镇立新介绍，目前合合信息STR+Data+AI的智能解决方案已经涉及30多个行业，包括金融、保险、新零售、物流、制造业、地产等行业近百个具体商务场景。

与其他人工智能企业的用户构成不同的是，合合信息在C端拥有几亿客户，在B端也拥有数千家企业客户。但无论是C端还是B端，合合信息的愿景都是建立全球最智能可信的商业平台，让商业连接更高效。“合合的产品在迭代改进过程中，始终抓住两个词，‘不变’与‘改变’。‘不变’的是合合信息始终服务于商务人群和商业领域，不断为用户创造价值。‘改变’的是技术上的不断创新和快速拥抱变化”，镇立新表示。

以技术优势铸造壁垒

在人工智能领域深耕多年来，合合信息的数据以及技术积累已经成为其独特的优势。

从最早的单纯光学扫描识别（OCR），到场景文字识别（STR），合合信息在实战中积累了全球海量的识别数据。同时，通过大量数据积累沉淀分析以及计算机神经网络的深度学习，合合信息对文字语义理解大幅提升。在智能识别领域，合合信息支持全球65种文字识别和语义理解，在银行卡识别领域准确度已达到99.9%。

2019年，在全球顶级AI竞赛上，合合信息参赛摘得表格检测任务的冠军，同时，联合华南理工大学共同获得票据文字检测任务的冠军。

推动行业实现智慧零售

落地近百具体商务应用场景

在人工智能落地阶段，合合信息凭借成熟的底层技术正一个个攻下商业应用场景的“城池”。

合合信息的票据机器人提供的零售票据、账单智能识别模块，依托于STR(场景识别技术)能够有效提高企业对于发票等不同种类票据的识别率，综合识别率可达95%以上，并对票据账单的关键字段信息进行采集、录入、结构化管理，快速解决全票种信息识别，自动分类，识别票面信息等问题，降低手动输入错误带来的企业风险。

对于质量参差不齐的样本图片，合合信息图像增强专利技术，可以对图片进行寻边、切边、校正、去除多余背景，提高图像质量同时压缩图片存储体积，满足企业在复杂场景下对于票据识别的不同要求。同时票据信息验真功能直连国家税务机构接口，一键判断增票真伪，毫秒级验真票据信息。

合合信息票据智能图像采集、智能分类、信息识别、信息验真、以及数据录入存储将满足零售行业在信息化浪潮中场景落地需求，为推动行业实现智慧零售数字转型夯实基础。

走过漫长的技术积累以及产品打磨期，合合信息的产品和解决方案在多点场景逐步落地，其STR+Data+AI的智能解决方案已经涉及30多个行业，包括金融、保险、新零售、物流、制造业、地产等行业近百个具体商务场景。

B端、C端并行发展

深度赋能行业AI能力

与其他人工智能企业的发展方向不同，合合信息的产品同时面向C端、B端。

合合信息在C端拥有扫描全能王、名片全能王、启信宝等app应用，用户遍布全球接近200个国家及地区；在B端结合拥有自主知识产权的全球领先的光学字符识别（OCR）、图像处理、人工智能（AI）技术，为全球范围内的银行、保险、证券等金融行业提供STR+Data+AI的智能解决方案。百余家世界500强企业正在使用合合信息的技术，其中中国银行、招商银行、陆金所、中国人保、太平洋保险、Samsung、eBay、顺丰、华为、中兴等都是合合信息长期紧密合作伙伴。

合合信息的C端产品名片全能王，于2009年上线，率先将模式识别技术运用到手机端。这款APP应用了边框检测、倾斜角度矫正、图像增强、文字检测、语义理解等多项技术，包含十多项全球发明专利，支持识别中、英、德、法、日等17国语言。

在2B领域，合合信息拥有自主知识产权的全球领先的光学字符识别（OCR）、场景文档识别（STR）、图像处理、深度学习算法等多项人工智能技术，支持100多项识别模块，30多种证件自动分类，整合了近600亿条动态商业数据库、1.8亿家国内企业与工商个体数据、2.2亿多家全球企业数据、通过700多个维度透视企业动态信息，可以实现数据自动分类、标注、录入、分析，将其转化成机器可训练的结构数据，根据场景需求对模型、策略、算法选择最适合的机器学习方案，深度赋能银行、保险、证券、物流等行业AI能力，为行业业务场景提供全球领先的人工智能解决方案。