近年来，随着数字政府建设的逐步推进，越来越多的文件审批和行政审批都从原先的纸质现场办理转变成线上无纸化办理。数字化后的业务流程大大地提高了不同审批部门之间业务流转效率，但一些关键点的核实确认仍需由行政人员来审批。为了能进一步提高行政审批速度，引入AI+RPA来完成关键点的自动审批。
以机械使用登记申请自动审批场景为例，政府监管部门对各建筑工程所使用的重型机械有着管理和监督的责任，需及时审批各单位的重型机械使用申请。传统的审批方式是通过人工进行审批，审批人员除了需要将众多相关文件逐一分析、对照审批条例交叉比对以外，还需要登录相应的网站查询核实机械和相关人员的证件是否过期，最后根据审批结果办结业务。
传统人工审批的方式效率较低，且在交叉审阅多份文档时容易出错。业务流程完全数字化后虽然在业务流转上的效率有一定的提高，但想进一步实现审批的完全自动化，将会遇到以下难题：
1、 需审批的扫描件文档质量不高，印章遮盖部分、手写体部分无法精准识别
2、 同种类文档因地市不同有多种版式，传统锚定识别抽取的方案不可行
3、 自动登录网站查询核实相关信息时将遇到各类高难度验证码
如今，使用达观数据运AI+RPA的方案可轻松解决以上难点，
1、 通过达观自研的OCR算法模型解决图形校正、印章淡化、手写体精准识别等扫描件和图片识别领域上的难题。以下图为例，可以看到红章在经过技术处理后逐渐变淡、最后接近于透明，如此一来便可最大程度的减少印章对表格和文字的遮挡、更准确的识别文字。
图：印章淡化技术示例
2、 运用深度学习技术，针对不同地市各类版式的文档进行标注训练，通过大量样本训练形成具有泛化能力、能准确识别所有版式审批信息的AI模型。训练好的AI模型更准确地解构新版式的文档，达到举一反三的效果。
图：需审批文档的识别抽取效果样例
3、通过运用机器视觉（CV）技术解决强验证码的校验问题，能解决滑块、数字点选、数字识别输入等高难度验证码。
图 可解决验证码示意
小结：
在建筑重型机械审批的应用场景中，达观数据使用NLP+OCR+CV+RPA的技术实现了扫描文件的内容识别、行政审批文档关键要素的提取、网站验真流程的自动化执行，帮助政府监管单位的审批人员快速完成材料审批工作，从繁重的重复任务型工作解放出来，提高准确率，同时也缩短了审批的办结周期、提升业务办理群众的获得感。
达观的AI+RPA技术可覆盖90%以上的日常办公场景，更高效的将行政审批流程串起来，实现了自动化办理，还可应用在道路施工许可申请、各类证件续办更新、工商登记注册办理等众多场景。
