Modelo de cartão de crédito Document Intelligence
Este conteúdo aplica-se a:
v4.0 (pré-visualização)
O modelo de cartão de crédito/débito da Document Intelligence usa poderosos recursos de Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) para analisar e extrair campos-chave de cartões de crédito e débito. Os cartões de crédito e débito podem ter vários formatos e qualidade, incluindo imagens capturadas por telefone, documentos digitalizados e PDFs digitais. A API analisa o texto do documento; extrai informações importantes, como número do cartão, banco emissor e data de validade; e retorna uma representação de dados JSON estruturada. Atualmente, o modelo suporta formatos de documentos em inglês.
Processamento automatizado de cartões
O processamento automatizado de cartões de crédito/débito é o processo de extração de campos-chave de cartões bancários. Historicamente, o processo de análise de cartões bancários é realizado manualmente e, portanto, muito demorado. A extração precisa de dados-chave de cartões bancários é normalmente a primeira e uma das etapas mais críticas no processo de automação de contratos.
Opções de desenvolvimento
O Document Intelligence v4.0 (2024-02-29-preview) suporta as seguintes ferramentas, aplicações e bibliotecas:
| Caraterística | Recursos | Model ID |
|---|---|---|
| Modelo de contrato | • Document Intelligence Studio • API REST • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK |
cartão de crédito pré-construído |
Requisitos de entrada
Para obter melhores resultados, forneça uma foto nítida ou uma digitalização de alta qualidade por documento.
Formatos de ficheiro suportados:
Modelo PDF Imagem:
JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIFMicrosoft Office:
Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX) e HTMLLida ✔ ✔ ✔ Esquema ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-pré-visualização, 2023-10-31-pré-visualização) Documento Geral ✔ ✔ Pré-criado ✔ ✔ Extração personalizada ✔ ✔ Classificação personalizada ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-pré-visualização) Para PDF e TIFF, até 2000 páginas podem ser processadas (com uma assinatura de nível gratuito, apenas as duas primeiras páginas são processadas).
O tamanho do arquivo para analisar documentos é de 500 MB para a camada paga (S0) e 4 MB para a camada gratuita (F0).
As dimensões da imagem devem estar entre 50 x 50 pixels e 10.000 px x 10.000 pixels.
Se os seus PDFs forem bloqueados por uma palavra-passe, terá de remover o bloqueio antes da submetê-los.
A altura mínima do texto a ser extraído é de 12 pixels para uma imagem de 1024 x 768 pixels. Esta dimensão corresponde a texto de cerca
8de -ponto a 150 pontos por polegada (DPI).Para treinamento de modelo personalizado, o número máximo de páginas para dados de treinamento é 500 para o modelo de modelo personalizado e 50.000 para o modelo neural personalizado.
Para treinamento de modelo de extração personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é de 50 MB para o modelo de modelo e 1G-MB para o modelo neural.
Para treinamento de modelo de classificação personalizado, o tamanho total dos dados de treinamento é
1GBde no máximo 10.000 páginas.
Experimente a extração de dados de cartão de crédito
Para ver como funciona a extração de dados para o serviço de cartão de crédito/débito, você precisa dos seguintes recursos:
Uma assinatura do Azure — você pode criar uma gratuitamente.
Uma instância de Document Intelligence no portal do Azure. Você pode usar o nível de preço gratuito (
F0) para experimentar o serviço. Depois que o recurso for implantado, selecione Ir para o recurso para obter sua chave e o ponto de extremidade.
Estúdio de Inteligência de Documentação
Na página inicial do Document Intelligence Studio, selecione Cartão de Crédito/Débito.
Você pode analisar os documentos fiscais de exemplo ou fazer upload de seus próprios arquivos.
Selecione o botão Executar análise e, se necessário, configure as opções Analisar :
Idiomas e localidades suportados
Consulte a nossa página Suporte a idiomas — modelos pré-construídos para obter uma lista completa dos idiomas suportados.
Extração de campo
A seguir estão os campos extraídos de um contrato na resposta de saída JSON.
| Nome | Tipo | Description | Exemplo de saída |
|---|---|---|---|
| Número do cartão | String | Um identificador único para o cartão | 4275 0000 0000 0000 |
| Banco Emissor | String | O nome do banco que emitiu o cartão | Banco Woodgrove |
| Rede de Pagamentos | String | A rede de pagamento que processa a transação com cartão | VISTOS |
| CardHolderName | String | O nome da pessoa que possui o cartão | JOÃO SILVA |
| CardHolderCompanyName | String | O nome da empresa à qual o cartão está associado | Contoso, Ltd. |
| Data de validade | Date | Válido a partir da data | 01/16 |
| Data de validade | Date | Data de validade | 01/19 |
| CardVerificationValue | String | Valor de verificação do cartão (CVV) | 764 |
| CustomerServicePhoneNumbers | Matriz | Lista de números de suporte | +1 (555) 123-4567 |
Os pares chave-valor dos cartões bancários e os itens de linha extraídos estão na documentResults seção da saída JSON.
Próximos passos
Tente processar seus próprios formulários e documentos com o Document Intelligence Studio.
Conclua um início rápido do Document Intelligence e comece a criar um aplicativo de processamento de documentos na linguagem de desenvolvimento de sua escolha.