关键信息提取（KIE）和光学字符识别（OCR）有什么区别？

关键信息提取（KIE）是一种由AI驱动的技术，用于从文档中识别并提取有意义的字段；而光学字符识别（OCR）仅将文本图像转化为机器可读文本，对内容上下文并不了解。

要点摘要

• OCR 负责获取文本，KIE 负责获取洞察，将文档转为结构化数据。
• KIE 可减少错误和人工劳动，节省时间和成本。
• Parseur 将 OCR 与 KIE 结合，助力您将非结构化文件转为可用的 JSON 或结构化数据。

很多人常把OCR和KIE混为一谈，实际上两者作用截然不同。OCR 强大，但仅是文本数字化的开端。

OCR 技术把打印或手写内容转化为机器可读文本，让文档实现数字化与可检索化。根据 TDWI 的报告，大多数 OCR 工具有高达**98%–99%**的页面级准确率，前提是源文本清晰。但 OCR 并不“理解”内容，只能识别页面上的字符。

这时**关键信息提取（KIE）**就成为关键。KIE 不只读取文本，还能识别、分类和提取业务所需的关键字段，比如发票总额、合同日期或客户名称。

本文将详解 OCR 与 KIE 的区别、二者如何协同、以及 KIE 为何代表智能文档自动化的发展方向。

什么是 OCR？

**光学字符识别（OCR）**是一种将扫描文档或图像中的文字转变为可编辑文本的技术。简而言之，OCR 让计算机“看到”页面内容，并将其转为电子文本。

举例：

• 扫描一张发票，OCR 输出：
  “发票 #1234 总计 $1,249.99”
• 扫描快递标签，OCR 捕获姓名、地址、运单号等信息。

OCR 技术极大便利了纸质文档的数字化处理，但它的功能主要限于“识别”字符，不关心内容结构或上文下理。例如，“1234”既可能代表发票号、客户ID，也可能是无关数字，OCR 很难判断。

因此，OCR 往往是文档自动化流程的第一步。如果需要提取如发票总额、付款日期或供应商名称等业务字段，就需 KIE 出场。

什么是关键信息提取（KIE）？

关键信息提取（KIE） 指利用 AI 自动从文档中识别并提取有价值字段。与 OCR 只输出文本不同，KIE 结合自然语言处理、机器学习和实体识别，能理解文本背后的业务含义。

举例：

• OCR 扫描发票后输出的纯文本：
  “发票 #1234 总计 $1,249.99”
• 经 KIE 处理，数据变为结构化字段：
  • 发票号： 1234
  • 总金额： $1,249.99

结构化输出直接服务于会计、CRM、ERP 或数据分析等系统。

KIE 的应用不仅限于发票。它可从合同抽取条款、从医疗表单抓取患者信息、从收据提取金额、从运单读取物流数据。每一种文档场景，KIE 不止是简单提字，更是识别企业所需核心信息。

总结而言，OCR 给你文本，KIE 给你可用的数据。

OCR 与 KIE 直观对比

尽管 OCR 与 KIE 常被并列讨论，在文档自动化中二者功能本质不同。OCR 侧重“读取”，KIE 侧重“理解和结构化”。以下表格直观展示二者的主要区别：

**简而言之，**OCR 是“读取者”，KIE 是“洞察者”。

为什么仅有 OCR 不够？

光学字符识别（OCR） 极大促进了文档数字化，但若企业追求流程自动化，仅靠 OCR 容易遇到瓶颈。OCR 聚焦文本转换，不掌握内容语义，也难适应多样文档格式，这对有大量非结构化数据的现代企业来说是不够的。

OCR 的主要局限体现在：

• 无上下文理解能力。 OCR 提取的是“1234”这样的文本，但无从分辨其具体意义。数据难以直接用于 CRM、ERP 等系统。
• 需要人工辅助。 OCR 输出通常需人工审阅、手动模板设置，耗费人力且易出错，影响自动化效率。
• 灵活性差。 发票、合同、收据等格式各异，版面变化易导致OCR失效，维护成本高。
• 准确率受限。 Gleematic 数据显示，在文档复杂或品质较差时，传统 OCR 错误率可高达 30%，带来合规风险和数据误差，需二次复核。
• 难以大规模扩展。 需要批量处理各种文档类型，仅靠人工审核或模板维护难以支撑业务增长。

因此，OCR 更适合作为智能文档处理的基础环节。如果企业希望高质量、高效率地自动抽取文档核心数据，就必须引入关键信息提取（KIE）。KIE 通过 AI、NLP 及上下文理解，大幅提升文档数据的准确率和可用性，让数字文本真正服务于报账、客户、运营等实际流程。

KIE 相比 OCR 的独特优势

OCR 实现初步数字化，但企业能真正获益的，是 KIE 带来的高准确率、自动化和大规模适应性。KIE 让文档处理进化为真正的智能自动化。

据 MDPI 研究，传统 OCR 技术在识别关键字段时准确率仅为60.18%。引入 KIE 后，匹配准确率跃升至90.06%，准确性和效率大幅提升。

KIE 的优势主要体现在：

• 语境理解，显著提升准确率。 AI 能辨别“1234”是发票号、金额或其他字段，减少错误传递。
• 兼容多变版式，无需模板维护。 支持各种结构、杂乱文档，适应性强。
• 自动化数据流，降低人工干预。 无需反复录入和校核，节省时间和费用。
• 数据直推业务系统。 KIE 输出结构化、已验证的数据，可接入 ERP、CRM、会计与分析平台，省去中间环节。

换言之，OCR 输出纯文本，KIE 让文档直接变为企业可用的数据。这就是为什么越来越多企业在数字化自动化道路上选择 KIE。

KIE 如何解决 OCR 的局限？

OCR 仅实现文字读取，KIE 则让文档处理变智能。KIE 利用 AI、NLP 和机器学习将字符流自动转换为结构化数据，企业能直接落地应用。

KIE 具体改善 OCR 问题包括：

• 上下文和语义分析：区分字段含义，不止于提字。
• 灵活适应不同版式，无模板也能提取。
• 支持各类型文档（结构化、半结构化、非结构化），如发票、合同、收据、运单等。
• 具备企业级扩展性：自动化处理大批量多格式文档。
• 内置校验机制，如总额与明细对账，确保业务数据可信。

总的来说，KIE 打通了从文字提取到数据应用的全链路，让企业获得真正的流程智能、运营降本增效。

典型场景：KIE 如何优于 OCR

实际应用场景中，二者差异体现在数据的自动应用能力上。OCR 实现文本数字化，KIE 则让关键业务字段自动流转、减少人工。

• 发票与收据：KIE 可直接提取供应商、发票号、总额、税金和到期日，自动对接会计系统。仅 OCR 需手动二次处理。根据 Medium 评测，结合 KIE 或大语言模型后，明细召回率可由 OCR 的约88%提升到97%。
• 合同文件：KIE 自动识别合同各方、日期、条款，用于法务自动化。
• 医疗表单：KIE 精准提取病人编号、理赔号、保险等，加速医疗管理。
• 物流单证：KIE 能批量识别运单号、收货人、货品明细，助力供应链自动化。

在这些场景下，OCR 只能完成阅读，KIE 则带来结构数据，自动驱动业务系统，无缝连接数字化和真正自动化。

Parseur 如何释放 KIE 的全部价值

仅依赖 OCR 远远不够。要实现企业级自动化，不仅要“读取”内容，更要智能理解并结构化导出到现有业务系统。这正是 Parseur 的核心优势所在。

Parseur 兼容OCR与KIE，将非结构化文件高效转为可用 JSON 或其他结构化数据。

Parseur 免人工，无缝输出干净可用数据。

Parseur 支持双界面模式：

• API：开发者可高速集成
• 可视化网页端：运维、业务人员无需编程即可全程监控、调整和优化数据流，极大降低技术门槛。

网页端还允许自定义 JSON Schema 和提取规则，支持审阅文档、微调解析，企业可掌控所有流程。

同时，Parseur 提供与 ERP、CRM、会计等主流系统的自动集成，提取后的数据可直达核心业务平台，实现端到端自动化。

简而言之，Parseur 以高准确性、便捷管理和强企业扩展性，让 KIE 技术快速落地。API+Web 双平台模式实现开发与运维团队的高效协作。

未来展望：OCR + KIE + 大语言模型赋能

文档处理正迅速迈向智能新时代。OCR 填补了数字化底座，KIE 实现智能抽取，如今 大语言模型（LLMs） 的崛起让领域持续变革。

未来主流趋势：

• OCR=基础设施 —— 负责文本数字化。
• KIE=智能进阶 —— 实现结构化信息自动挖掘。
• LLM=革命性升级 —— 深度语义理解，自适应文档结构、多语言、复杂场景处理。

得益于 LLM，企业可以获得：

• 更高准确率 —— AI 能判断字段间的逻辑关系，提升数据质量。
• 更强适应力 —— 摆脱模板束缚，即插即用新文档类型。
• 更广支持范围 —— 支持多语种、手写体及行业专属格式。

最终，这些技术将推动智能文档处理（IDP）深入发展，实现 OCR、KIE、AI/LLM 的全流程自动化。随着企业对更高效率、更低错误率与法规合规的渴望，IDP 已成为必选战略。Fortune Business Insights 预测，全球智能文档处理市场规模将从2025 年的 105.7 亿美元增长到2032 年的 666.8 亿美元，年复合增长率达 30.1%。

简言之，OCR 打开数字化大门，KIE 实现信息智能提取，AI/LLM 正引领企业迈向全自动化、极致灵活的未来。

OCR 与 KIE 并不是互相替代，而是文档智能化进化的不同阶段。OCR 负责“抓取文本”，主攻文档数字化；KIE 负责“深化理解”，聚焦字段结构化和自动化运营。

对于企业用户来说，这一差异至关重要：OCR 只能输出原始文本，KIE 却能精准提取所需数据，使其自动流转至业务系统，突破数字化的“最后一公里”。

准备迈向超越 OCR 的信息抽取与自动化？欢迎免费试用 Parseur ，体验无模板 AI 引擎驱动下，发票、收据、合同等文档数据提取的便捷与效率，让关键信息真正驱动您的业务流转。

常见问题解答

当企业研究文档自动化时，两个关键词经常出现：光学字符识别 (OCR) 和关键信息提取 (KIE)。两者在智能文档处理领域中都扮演着关键角色，但各自用途不同。为了帮助您理解区别并选择合适的方案，以下为您解答了一些关于 OCR 与 KIE 最常见的问题。

OCR 和 KIE 是一样的吗？

不是。OCR（光学字符识别）是将扫描的文档和图像转换为机器可读文本。KIE（关键信息提取）能够识别并结构化特定字段，如总金额、日期或客户姓名，使数据能被用于自动化。

为什么KIE在业务自动化方面比OCR更好？

OCR只能输出原始文本，通常需要人工审核或模板才能理解。而KIE则结合 AI 和自然语言处理（NLP），理解上下文，提取结构化数据，并可直接导入业务系统，减少错误并节省时间。

OCR 和 KIE 可以协同工作吗？

可以。OCR通常是第一步，实现文档数字化。KIE则在OCR基础上运用智能，提取企业真正需要的字段。两者合起来，成为智能文档处理（IDP）的核心。

KIE有哪些典型应用场景？

KIE常用于发票、收据、合同、医疗表单及物流文档。它可提取如总金额、合同日期、患者编号、运单号等OCR无法直接整理的结构化数据。

KIE的准确率比OCR高吗？

OCR在处理非结构化版面时常有困难，而KIE结合 AI 使用，通过理解上下文和字段验证，准确率可达98%，远超基础的文本识别。

Parseur使用OCR还是KIE？

Parseur 两者兼用。它以OCR为基础捕获文本，然后利用AI驱动的KIE提取结构丰富的字段。这种无模板方案让各种文档类型都能灵活处理，并可直接集成到您的工作流中。

最后更新于 2025年10月9日