AI浪潮下，企业对于精准、高效的信息获取以及智能化识别工具一直有着迫切的需求；这种强劲的需求态势，已从广泛覆盖的产业，逐步深入到更细分的具体业务环节中。
01、「招财门头」的喜与忧
在一些支付平台，商户申请办理POS机业务时，要求提交商户门头照、店内照、收银台照等资料进行资质审核；在审核端，企业每天面临全国数万家商户的门头照审核，企业需要配置专门的审核团队从事这项工作；此外，人工审核、录入一家商户门头照需要花费数分钟甚至更长时间，对于一些不清晰、不规范的商户门头照，审核人员需要仔细辨认，多次校验，导致整体审核流程耗时较长。
对于商户来说，长时间的审核、办理周期则会直接影响他们的入驻体验和业务开展，甚至导致商户选择其他平台。
而类似的问题，在电商、外卖平台入驻、商户入网审核、供应商资质审核等场景中普遍存在。
众所周知，商户门头照一般包含了品牌名、经营范围、联系方式、广告语等关键信息。从街头巷尾到大型商场品牌店铺，各种形形色色的门头照背后都有着一套复杂且严谨的审核、管理流程；然而，要批量审核、管理和挖掘其中的内容却并非易事。
传统人工审核方式的弊端，除了人力投入大，还存在审核效率低下，信息提取人为误差以及数据分析、管理、溯源困难等突出问题。特别是在商户数量不断增加的情况下，审核环节成为整个业务流程的瓶颈，限制了企业的业务规模扩大和发展速度。
02、「天命人」：商户门头照OCR
今天，AI已成为众多企业提升智能化核心竞争力的关键。企业要精准且高效的解决商户门头照识别困扰，AI无疑是不二之选。
以腾讯云门商户头照识别（OCR）为例，基于云计算和人工智能技术，结合多种视觉算法，可以快速、精准地提取店家门头照图片中的文字信息。
当然，腾讯云商户门头照识别可不只是简单的文字提取，它还能把这项工作做的更精细：
首先，它支持判断输入图是否是门头照，如是门头照，再输出门头照中的文字信息；
其次，还支持商户照片分类。针对常见的门头照、店内照、经营场景等3大类，30细类场景进行分类区分，助力平台对商户进行精细化管理。
相较于传统人工方式，腾讯云商户门头照识别在准确率与泛化性方面都有着显著优势：
高准确率：基于OCR大模型，精准鉴别门头照，能有效识别各类设备拍摄的一定范围的模糊图像。
泛化性强：在不同光照、拍摄位置、拍摄角度下，输出结果均具有高准确率，可以适应各种复杂的实际情况，为企业提供了更加便捷、高效的门头照审核解决方案。
在OCR众多业务场景中，商户门头照识别看似一个微不足道的小场景，却潜藏着巨大的业务价值。
之前需要数十名员工进行商户门头照审核的工作，引入门头照OCR技术后，可能只需要几名员工进行后续的复核和管理工作；而基于商户门头照识别输出的结构化数据，企业还可以在需要时进行分析、追溯和查询，串联起各个业务环节，助力企业精细化管理。
目前，腾讯云商户门头照识别能力已在「拉卡拉」等行业头部客户（一般每个商户要求提交5张图片， 每日审核处理量高峰期可达20W张）中落地使用，助力企业提质增效与智能化运营。
企业用户可通过标准化的API接入，开箱即用，欢迎体验（企业需求可下方扫码登记快速对接）。
