近年來，隨著數(shù)字政府建設(shè)的逐步推進，越來越多的文件審批和行政審批都從原先的紙質(zhì)現(xiàn)場辦理轉(zhuǎn)變成線上無紙化辦理。數(shù)字化后的業(yè)務流程大大地提高了不同審批部門之間業(yè)務流轉(zhuǎn)效率，但一些關(guān)鍵點的核實確認仍需由行政人員來審批。為了能進一步提高行政審批速度，引入AI+RPA來完成關(guān)鍵點的自動審批。

以機械使用登記申請自動審批場景為例，政府監(jiān)管部門對各建筑工程所使用的重型機械有著管理和監(jiān)督的責任，需及時審批各單位的重型機械使用申請。傳統(tǒng)的審批方式是通過人工進行審批，審批人員除了需要將眾多相關(guān)文件逐一分析、對照審批條例交叉比對以外，還需要登錄相應的網(wǎng)站查詢核實機械和相關(guān)人員的證件是否過期，最后根據(jù)審批結(jié)果辦結(jié)業(yè)務。

傳統(tǒng)人工審批的方式效率較低，且在交叉審閱多份文檔時容易出錯。業(yè)務流程完全數(shù)字化后雖然在業(yè)務流轉(zhuǎn)上的效率有一定的提高，但想進一步實現(xiàn)審批的完全自動化，將會遇到以下難題：

1、 需審批的掃描件文檔質(zhì)量不高，印章遮蓋部分、手寫體部分無法精準識別

2、 同種類文檔因地市不同有多種版式，傳統(tǒng)錨定識別抽取的方案不可行

3、 自動登錄網(wǎng)站查詢核實相關(guān)信息時將遇到各類高難度驗證碼

如今，使用達觀數(shù)據(jù)運AI+RPA的方案可輕松解決以上難點，

1、 通過達觀自研的OCR算法模型解決圖形校正、印章淡化、手寫體精準識別等掃描件和圖片識別領(lǐng)域上的難題。以下圖為例，可以看到紅章在經(jīng)過技術(shù)處理后逐漸變淡、最后接近于透明，如此一來便可最大程度的減少印章對表格和文字的遮擋、更準確的識別文字。

圖：印章淡化技術(shù)示例

2、 運用深度學習技術(shù)，針對不同地市各類版式的文檔進行標注訓練，通過大量樣本訓練形成具有泛化能力、能準確識別所有版式審批信息的AI模型。訓練好的AI模型更準確地解構(gòu)新版式的文檔，達到舉一反三的效果。

圖：需審批文檔的識別抽取效果樣例

3、通過運用機器視覺（CV）技術(shù)解決強驗證碼的校驗問題，能解決滑塊、數(shù)字點選、數(shù)字識別輸入等高難度驗證碼。

圖 可解決驗證碼示意

小結(jié)：

在建筑重型機械審批的應用場景中，達觀數(shù)據(jù)使用NLP+OCR+CV+RPA的技術(shù)實現(xiàn)了掃描文件的內(nèi)容識別、行政審批文檔關(guān)鍵要素的提取、網(wǎng)站驗真流程的自動化執(zhí)行，幫助政府監(jiān)管單位的審批人員快速完成材料審批工作，從繁重的重復任務型工作解放出來，提高準確率，同時也縮短了審批的辦結(jié)周期、提升業(yè)務辦理群眾的獲得感。

達觀的AI+RPA技術(shù)可覆蓋90%以上的日常辦公場景，更高效的將行政審批流程串起來，實現(xiàn)了自動化辦理，還可應用在道路施工許可申請、各類證件續(xù)辦更新、工商登記注冊辦理等眾多場景。