如大多数的人工智能公司一样，在具体技术落地的过程中，经同样历了厚积薄发。在智能识别领域，合合信息支持全球65种文字识别和语义理解，以银行卡识别为例，不同国家的银行卡上的文字样式非常复杂，背景更是五彩斑斓。想“教”会机器识别这种背景下的各种凹凸字体可不容易，且不说同一种文字不同字体也会有不同的识别难度，还要考虑拍摄环境干扰、光线、材质、透明度、噪点，都会成为影响因素。虽然挑战重重，镇立新已经可以自信地表示在银行卡识别领域准确度达到99.9%。

从最早的单纯光学扫描识别（OCR）到场景文字识别（STR）、图像处理、深度学习算法，合合信息拥有名片、财报、企业三证、表格、合同、外卖小票等多种不同的识别模块，通过大量数据积累沉淀分析以及计算机神经网络的深度学习，合合信息对文字语义理解大幅提升。

在Valse 2019学术研讨会上，合合信息对外展示了四款机器人产品：智能票据机器人、财报机器人、合同文本配置机器人、表格配置机器人。合合信息“STR+ Data + AI ” 解决方案旨在替代简单重复的脑力劳动，改善流程效率。

镇立新认为，AI的范围非常广泛，可以和各行各业结合出不同的新形态。他表示，合合信息已支持100多项识别模块，30多种证件自动分类，整合了近600亿条动态商业数据库、1.8亿家国内企业与工商个体数据、2.2亿多家全球企业数据，通过700多个维度透视企业动态信息，可以实现数据自动分类、标注、录入、分析，将其转化成机器可训练的结构数据。“根据场景需求对模型、策略、算法选择最适合的机器学习方案，可以深度赋能银行、保险、证券、物流等行业AI能力。”

当然，人工智能企业的发展并不会一帆风顺。对此，镇立新有着清醒的认识。“2019年很多人认为是经济寒冬，是人工智能领域的寒冬。像这样的经济周期是难免的，就好像每个人的人生也是有周期的，我们必须去面对。每次经济低谷都有可能是技术创新和产品创新的黄金时段。经历过低谷的洗礼，真正的人工智能公司也将成长。” 镇立新说。

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