Belge Yönetim Bilgileri kredi kartı modeli

Bu içerik şunlar için geçerlidir: v4.0 (önizleme)

Belge Yönetim Bilgileri kredi/banka kartı modeli, kredi ve banka kartlarındaki önemli alanları analiz etmek ve ayıklamak için güçlü Optik Karakter Tanıma (OCR) özelliklerini kullanır. Kredi kartları ve banka kartları telefon tarafından yakalanan görüntüler, taranan belgeler ve dijital PDF'ler dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde ve kalitede olabilir. API belge metnini analiz eder; Kart Numarası, Veren Banka ve Son Kullanma Tarihi gibi önemli bilgileri ayıklar; ve yapılandırılmış bir JSON veri gösterimi döndürür. Model şu anda İngilizce belge biçimlerini desteklemektedir.

Otomatik kart işleme

Otomatik Kredi/Banka kartı işleme, banka kartlarından önemli alanları ayıklama işlemidir. Geçmişte banka kartı analiz süreci el ile ve bu nedenle çok zaman alır. Banka kartlarından önemli verilerin doğru şekilde çıkarılması genellikle sözleşme otomasyon sürecinin ilk ve en kritik adımlarından biridir.

Dağıtım seçenekleri

Document Intelligence C aşağıdaki araçları, uygulamaları ve kitaplıkları destekler:

Özellik	Kaynaklar	Model Kimliği
Sözleşme modeli	• Document Intelligence Studio • REST API • C# SDK • Python SDK • Java SDK • JavaScript SDK	önceden oluşturulmuş creditCard

Giriş gereksinimleri

• Desteklenen dosya biçimleri:

  Model	PDF	Resim: JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF	Microsoft Office: Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
  Okundu	✔	✔	✔
  Düzen	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
  Genel Belge	✔	✔
  Önceden oluşturulmuş	✔	✔
  Özel ayıklama	✔	✔
  Özel sınıflandırma	✔	✔	✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview)

• En iyi sonuçları elde için belge başına tek bir net fotoğraf veya yüksek kaliteli tarama sağlayın.

• PDF ve TIFF için en fazla 2.000 sayfa işlenebilir (ücretsiz katman aboneliğiyle yalnızca ilk iki sayfa işlenir).

• Belgeleri analiz etmek için dosya boyutu ücretli (S0) katman için 500 MB ve 4 ücretsiz (F0) katman için MB'tır.

• Görüntü boyutları 50 piksel x 50 piksel ile 10.000 piksel x 10.000 piksel arasında olmalıdır.

• PDF’leriniz parola korumalıysa göndermeden önce kilidi kaldırmanız gerekir.

• Ayıklanacak metnin en düşük yüksekliği 1024 x 768 piksel görüntü için 12 pikseldir. Bu boyut, yaklaşık 150 nokta/inç (DPI) nokta metnine karşılık gelir 8 .

• Özel model eğitimi için eğitim verileri için en fazla sayfa sayısı özel şablon modeli için 500, özel sinir modeli için 50.000'dir.

  • Özel ayıklama modeli eğitimi için eğitim verilerinin toplam boyutu şablon modeli için 50 MB ve 1 sinir modeli için GB'tır.

  • Özel sınıflandırma modeli eğitimi için eğitim verilerinin toplam boyutu en fazla 10.000 sayfa ile GB'tır 1 . 2024-07-31-preview ve üzeri sürümler için eğitim verilerinin toplam boyutu gb ve en fazla 10.000 sayfadır 2 .

Kredi kartı veri ayıklamayı deneyin

Kredi/Banka kartı hizmetinde veri ayıklamanın nasıl çalıştığını görmek için aşağıdaki kaynaklara ihtiyacınız vardır:

• Azure aboneliği: Ücretsiz olarak bir abonelik oluşturabilirsiniz.

• Azure portalında bir Belge Zekası örneği. Hizmeti denemek için ücretsiz fiyatlandırma katmanını (F0) kullanabilirsiniz. Kaynağınız dağıtıldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Kaynağa git'i seçin.

Belge Makine Zekası Stüdyosu

1. Document Intelligence Studio giriş sayfasında Kredi/Banka Kartı'nı seçin.

2. Örnek vergi belgelerini analiz edebilir veya kendi dosyalarınızı karşıya yükleyebilirsiniz.

3. Analizi çalıştır düğmesini seçin ve gerekirse Çözümle seçeneklerini yapılandırın:

   

Document Intelligence Studio'yu deneyin

Desteklenen diller ve yerel ayarlar

Desteklenen dillerin tam listesi için önceden oluşturulmuş model dili destek sayfamıza bakın.

Alan ayıklama

• Desteklenen belge ayıklama alanları için GitHub örnek depomuzdaki kredi kartı modeli şema sayfasına bakın.

• Ayıklanan banka kartları anahtar-değer çiftleri ve satır öğeleri JSON çıkışının bölümünde yer alır documentResults .

Sonraki adımlar

• Document Intelligence Studio ile kendi formlarınızı ve belgelerinizi işlemeyi deneyin.

• Belge Zekası hızlı başlangıcını tamamlayın ve seçtiğiniz geliştirme dilinde bir belge işleme uygulaması oluşturmaya başlayın.