TextIn大模型加速器 + 火山引擎 自动智能手写VIN入库,降低人工劳动

AI解决方案

TextIn大模型加速器 + 火山引擎 自动智能手写VIN入库,降低人工劳动

场景故事: 在全球汽车产业链高效协同与数字化转型加速的今天,车辆识别号码(VIN,Vehicle Identification Number)作为每辆汽车独一无二的“数字基因”,其准确性直接关系到生产、销售、售后服务、召回管理、保险理赔乃至二手车流通的全生命周期运营效率与客户信任。然而,在遍布全球的汽车制造商授权经销商、交付中心及售后网点中,VIN 信息的采集仍广泛依赖纸质合同、手写工单或低质量打印件——手写 VIN 因字迹潦草、字符混淆(如“0”与“O”、“1”与“I”、“5”与“S”)极易出错;而模糊、倾斜、污损或光照不均的图像也常导致传统OCR识别失败。一旦错误 VIN 被录入企业核心系统(如 DMS、CRM 或售后平台),轻则造成维修记录错配、保修索赔延误,重则导致安全召回通知遗漏,甚至引发法律合规风险,严重损害品牌声誉与客户忠诚度。

为彻底解决这一行业痛点,我们引入 合合信息 TextIn 智能文档解析平台,构建一套端到端的 VIN 智能识别与校验系统,为汽车制造与销售网络提供高精度、高鲁棒性的 VIN 采集保障。TextIn 凭借其在复杂场景文档理解领域的深厚积累,深度融合深度学习、计算机视觉与行业知识图谱,专为 VIN 这类高价值结构化字段打造了定制化解析能力。

该系统的工作流程高效而智能:一线销售人员或售后顾问使用手机或平板拍摄含 VIN 的销售合同、车辆铭牌或交接单据 → 图像自动上传至 TextIn 智能解析引擎 → TextIn 首先通过 自研的 DocDL 深度学习文档检测与矫正模型,精准定位 VIN 区域,即使在弯曲、阴影或低对比度环境下也能完成高精度裁剪与图像增强;随后,其 行业定制化 OCR 识别模块 对 VIN 字符进行逐位识别,该模型在海量真实手写与打印 VIN 样本上训练,并针对易混淆字符(如数字“0”与字母“O”)进行专项优化,显著提升识别鲁棒性;最关键的是,TextIn 不仅输出识别文本,更内置 VIN 业务规则校验引擎:自动验证17位长度、字符合法性(排除 I/O/Q 等禁用字母)、并运用 ISO 3779 标准中的 Luhn 校验算法 计算第9位校验码是否匹配。若发现任何异常——如校验失败、VIN 与当前销售车型不匹配、或数据库中无此编码——系统将 实时向操作端推送可视化告警,高亮可疑字符,并提供智能修正建议或一键转人工复核通道。

选择 TextIn 不仅因其技术领先,更因其 开箱即用的行业适配能力与卓越的落地效能。TextIn 已服务多家全球头部汽车集团,在真实业务场景中实现 VIN 识别准确率高达 99.5%+,远超通用 OCR 工具。其 SaaS 或私有化部署模式可无缝集成至现有 DMS、ERP 或移动工单系统,无需改造核心业务流程。同时,TextIn 支持多语言、多地区 VIN 格式,满足车企全球化运营需求。

综上所述,依托 TextIn 智能文档解析平台 构建的 VIN 智能识别与校验系统,不仅从源头杜绝了人为录入错误,更将 VIN 采集从“风险环节”转变为“质量控制点”。它以毫秒级响应、企业级精度,为汽车制造商构筑起一道坚实的数据防线,确保每一辆车的数字身份真实、准确、可追溯。这不仅是技术的胜利,更是对客户安全、品牌价值与行业标准的庄严承诺。在智能汽车时代,让每一串 VIN 都精准无误,正是 TextIn 赋能汽车产业数字化升级的核心价值所在。 所以总结一下: 文档的来源是一份份的经销商的合同,所谓的数字员工是TextIn和那些agent应该是在数据录入这个环节,数据写回的系统就是VIN和合同的存储系统。

技术方案的步骤:

使用TextIn的api是识别vin的api curl --location --request POST ‘https://api.textin.com/robot/v1.0/api/vehicle_vin_code’ –header ‘x-ti-app-id: c81f*************************e9ff’ –header ‘x-ti-secret-code: 5508***********************1c17’ –header ‘Content-Type: text/plain’ –data-raw ‘https://example.com/example.jpg’

不适应coze的知识库,因为我的场景只是电子信息入库。

工作流画布截图:

picture.image 数据表截图是

picture.image 效果指标: 在拖入需要识别的图片以后,借助TextIn的解析,工作流的sql节点,可以把数据存入数据表

picture.image

就实现了电子化系统,去除人类劳动,所以没有具体指标对比。一张图片到入库的时间指标是1.113s 其中1s用于识别

picture.image 0.113s用于入库

picture.image

综上,就完成了关于使用TextIn和Coze代替人肉,将vin入库的自动化流程。

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