表单填写内容不用再手动录入了，AI 能直接识别整理，帮你省些功夫
传统OCR只能识别文字，但看不懂用户选择了什么。现在，AI能理解各种打勾、选择、圈选规则，直接输出结构化数据，让你从繁琐的手工录入中解放出来。
本文目录
5秒挑战：录入纸质问卷单
纸质问卷中的关键信息（如受访者编号、选项答案、填写数据等），我们要快速收集并整理这些内容应该怎么做？
"上传图片，见证纸质问卷内容识别到表格"
完全保护您的隐私，并不保存数据
传统OCR的盲区
想象一下：你有一堆填好的调查问卷，需要把每个人的选择录入电脑。传统OCR软件只能识别出文字，但完全不知道用户具体选择了哪个选项。
手工录入：累且易错
- 一张表可能要花10分钟
- 看花眼了就容易录错
- 后续数据分析还要重新整理
普通OCR：只能看字
- 能识别文字，但不知道选了啥
- 分不清单选和多选区别
- 看不懂表单的布局和结构
- 输出结果还要人工整理
我们的方案：AI看懂选择
- 一键转换，省时90%
- 理解勾选状态和含义
- 支持各种表单样式
知道了问题所在，接下来看看我们是怎么让AI真正"看懂"表单的。
我们如何让AI看懂表单选择
性别: "男" 或
勾选项: A，B，C 。
了解了AI的工作原理，你可能会问：这玩意儿到底能用在哪？
这能用在哪些地方？
调查问卷/满意度表
客户满意度调查、市场调研问卷，那些多选单选打分题，AI都能一次性帮你搞定。
入职/人事表格
新员工填的入职表，各种个人信息选择，AI识别后直接录入系统，省去人工核对。
医疗/保险表单
健康问卷、保险申请，那些症状选择、条款同意的勾选项，AI都能准确识别。
检查/验收清单
设备巡检、质量验收，那些通过/不通过的选择，AI自动统计结果，生成报告。
看到这里你可能已经心动了，接下来告诉你具体怎么用——其实超级简单。
怎么写规则告诉AI你要什么
不需要懂编程，只要用简单的话告诉AI你要提取什么信息：
用户基本信息采集
提取规则：
- 识别用户选择的性别选项（支持"男"、"女"或"其他"三种情形）
- 判断用户是否同意用户协议（包括打勾、画圈、涂黑等标记方式）
输出结果：
| 字段名 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|
| gender | 性别 | "男" |
| agreed_to_terms | 是否同意条款 | true |
兴趣选择（有限多选）
提取规则：
- 从提供的选项中提取所有被选中的兴趣爱好
- 若选中项超过3项，则整体标记为"超过限制"
输出结果：
| 字段名 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|
| hobbies | 选中的兴趣列表 | ["阅读", "音乐"] |
教育背景信息提取
提取规则：
- 提取用户填写的最高学历
- 判断其是否为应届毕业生
- 仅当选择"是"应届生时，才需提取毕业年份
输出结果：
| 字段名 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|
| highest_degree | 最高学历 | "本科" |
| is_fresh_graduate | 是否应届生 | false |
| graduation_year | 毕业年份 | "" |
规则写好了，接下来看看整个处理流程是怎样的。
从图片到数据的处理流程
流程很顺畅，但你可能会担心：准确率怎么样？万一识别错了怎么办？
如何提升识别准确率
虽然我们的AI已经具备很高的识别精度，但通过以下技巧可以进一步提升准确率，确保数据提取结果更加可靠：
拍摄小技巧
避免阴影和反光，确保表单均匀受光
相机与表单平行，减少透视变形
使用较高分辨率拍摄，确保文字清晰
确保表单没有褶皱或弯曲
提示词优化示例
了解了如何提升准确率，再来看看我们和传统OCR到底有什么不同。
与传统OCR的区别
| 功能对比 | 普通OCR | 我们的AI识别 |
|---|---|---|
| 识别选择状态 | ❌ 不能 | ✅ 能 |
| 理解选项关系 | ❌ 不能 | ✅ 能 |
| 处理复杂规则 | ⚠️ 部分能 | ✅ 能 |
| 直接输出结构化数据 | ❌ 不能 | ✅ 能 |
现在你应该了解得差不多了，接下来告诉你如何快速开始使用。
4步开始使用
最后，解答一些常见问题。
常见问题解答
手写勾、打叉、涂黑都能识别吗？
答：是的，这些标记方式都能识别，统一视为"选中"状态。
"其他（请填写）"怎么处理？
答：如果"其他"被选中，AI会自动提取旁边填写的内容。
中英文混排的表单能处理吗？
答：可以，支持中英文混合识别。