智能文字識別行業市場規模、發展因素及進入壁壘（附報告目錄）
智能文字識別技術融合圖像處理、OCR、深度學習、NLP等 AI 技術，具備更多認知與理解能力，可適應多語言、多版式、多樣式等復雜場景，識別準確率大大提升，同時可基于理解能力進一步開發文檔解析、分類、對比、審核等功能，是個人文檔資產管理與企業數字化轉型的關鍵。
從個人用戶角度，用戶對個人文檔資產管理數字化意識和需求不斷增強，合同、名片、發票、筆記等非結構化的紙質文檔通過智能文字識別技術數字化后，用戶可隨時隨地在手機、電腦等多終端進行查詢、管理及分享，解決了紙質文檔不易存儲、分類、查詢或提取關鍵信息等痛點，滿足個人的辦公、求職、學習等不同場景的需求。
從企業客戶角度，企業數字化轉型是將數字技術進行商業化落地，從根本上對業務流程進行優化，智能文字識別技術可將企業運營過程中產生的大量非結構化、非標準化的文檔數據進行提取、存儲、轉化、解析，為企業客戶節省人力成本，提升運營效率，解決了眾多行業存在的人工操作效率低、業務處理流程長，將迎來巨大發展空間。
1、行業市場規模及增速分析
全球智能文字識別服務市場規模 2020 年達 75 億美元，預計 2020-2025 年復合年均增長率約 18%。從下游行業應用來看，金融、物流運輸的市場規模是占比最高的兩個細分行業，且增速也最快，主要由于金融、物流運輸企業在業務流程方面的基礎信息化建設程度、投入意愿相對其他行業來說相對較高，在證照、單據、表格等文檔的智能錄入、分類、比對、審核方面進行降本增效具有較大需求，為智能文字識別技術的商業化快速落地帶來基礎。
2020 年，中國智能文字識別服務市場規模為人民幣 30.0 億元，預計 2025 年市場規模將達人民幣 129.6 億元，復合年均增長率達 34.0%，遠超全球市場總增速。
2、行業發展有利驅動因素
相關報告：北京普華有策信息咨詢有限公司《2021-2027年智能文字識別行業專項調研及投資前景趨勢預測分析報告》
（1）國家政策的大力支持
人工智能對社會與經濟的影響日益凸顯，各國政府先后出臺人工智能發展相關政策，推動產業發展，將其上升到國家戰略高度。
我國近年來先后發布了多條人工智能利好政策。2020 年 4 月國家發改委將人工智能列入“新基建”范圍。
智能文字識別作為人工智能應用中商業推廣落地較快的領域，正成為人工智能新基建落地應用的“領頭雁”，已成為人工智能新基建對外提供的重要智能化服務能力之一。人工智能融入實體經濟的過程，也將為智能文字識別產業生態引入豐富的人才、技術、場景等要素。
（2）智能文字識別技術不斷提升
當前深度學習技術不斷發展，加速了智能文字識別技術性能提升，為復雜場景的文字識別應用提供先決條件。文字識別應用范圍從簡單的印刷體數字、字母符號識別，逐步演進到自然場景下多形態文本檢測與識別、手寫體文本檢測與識別等復雜情形。同時，深度學習的出現，使 NLP 技術在閱讀理解、機器翻譯、問答系統等領域取得了一定成功，大幅提升智能文字識別的技術水平。
近年來，全球智能文字識別領域公認最重要的國際學術會議之一國際文檔分析識別大會（ICDAR）上舉辦的一系列頂級文字識別競賽的識別率持續被刷新。
（3）企業及政府的數字化轉型需求不斷提升
在第四次工業革命背景下，人工智能、大數據與云計算、5G 等新一代信息技術的快速發展與融合，使得數字化基礎設施和產業生態已經成為了社會的“新基建”，其中人工智能是推動數字化轉型與創新的原動力,將成為引領第四次工業革命的核心驅動力。企業及政府數字化轉型意在實現運營自動化、管理網絡化、決策智能化，有利于加快業務流程重組，有效地降本增效。近年來，企業信息化意識不斷提高。2018 年，中國企業信息化投入金額達人民幣 6,534 億元。中國企業信息化與 IT 投入近些年不斷提升，且相比發達國家仍有較大上升空間。
智能文字識別技術可幫助企業與政府實現文檔存量數字化、增量電子化，隨著企業與政府數字化、信息化與智能化需求的不斷提高，預計將持續推動智能文字識別服務行業發展。
（4）個人用戶對文檔資產管理愈發受到重視
由于紙質文檔不易保存，難以對信息進行快速的查詢、分類、分享，因此用戶更傾向于將個人文檔通過掃描、拍照等方式數字化，在本地或者云端進行有效的存儲、分類等，以便隨時隨地在手機、電腦等多終端進行同步、查詢、管理及分享，滿足個人的辦公、求職、學習等不同場景的需求。個人用戶對文檔資產管理持續存在的需求將不斷推動智能文字識別服務行業發展。
（5）與RPA技術結合，拓展應用場景
RPA（Robotic process automation，機器人流程自動化，以下簡稱為“RPA”）是指依據預先設定好的程序，模仿人類在計算機上的手動操作，通過現有用戶接口來實現大批量、重復性流程的自動化。智能文字識別技術可自動分類、識別、結構化證照圖片信息，嵌入 RPA 在企業的證照審批流程、申請流程等多項自動化業務流程中，可大幅提升材料信息錄入的效率；智能文字識別技術可自動分類、識別、結構化證照圖片信息，嵌入 RPA 在企業票據場景中設定的費控、報稅、報銷等多項自動化業務流程中，實現票據信息錄入校驗的智能化。
隨著 RPA 市場的快速發展，其對于智能文字識別技術的需求將進一步推動智能文字識別服務行業的發展。
3、行業進入壁壘
（1）技術與人才壁壘
智能文字識別行業具備技術密集的特點，智能文字識別技術涉及 OCR、NLP、圖像處理、深度學習等尖端技術的融合，需要底層算法構建、模型訓練、測試和部署等多個技術環節的配合。
智能文字識別技術在實際應用場景上的商業化落地，需要長時間的技術積累與持續的研發投入，也需要大量的優秀研發人員進行底層算法與應用模型的研究，新進入此領域的科技公司的技術追趕難度較大，同時也難以在短期內培養出尖端的研發人才團隊。
（2）客戶資源壁壘
對于 C 端 APP 細分市場，先行進入市場的智能文字識別 APP，利用先發優勢，已積累大量用戶，形成了品牌效應。用戶在產品內積累越來越多個人文檔資產，遷移成本較高，使產品擁有較高用戶粘性，這對本行業的新進企業形成了較高的用戶壁壘，同時已樹立的品牌效應也進一步加強用戶壁壘。
對于 B 端服務細分市場，智能文字識別行業的頭部企業通過多元化的 B 端產品線布局，在多個下游行業樹立了多家標桿企業客戶，其落地案例通常會形成較大行業影響，影響此行業內眾多企業的供應商選擇。另外，大型企業客戶通常對于場景化解決方案需求更高，此類項目落地周期相對較長，更換成本較高。因此對于新廠商而言，形成較高客戶資源壁壘。
（3）銷售能力壁壘
一家成功的智能文字識別企業不僅需要尖端研發人才，也同時需要可鏈接行業客戶需求和內部研發團隊的銷售團隊，銷售團隊對客戶所在行業的真實業務場景、業務邏輯、產業鏈上下游等有充分的理解，以客戶的痛點、需求為核心，充分調動公司內部如研發、實施、售后服務等各類資源，以實現行業解決方案的落地。而行業的深度理解需要依靠大量案例的經驗積累，這對本行業的新進企業形成了較高的銷售能力壁壘。
（4）數據資源壁壘
融合了深度學習、NLP 等人工智能技術的智能文字識別，其算法的設計和優化需要由海量的高質量場景數據驅動，需要在各行業各類大數據應用場景積累的海量數據對智能文字識別算法模型進行訓練。
所以相比市場新進廠商而言，進入智能文字識別領域較久、落地案例更為豐富的廠商在各類場景、各類行業數據的累積上優勢明顯，其智能文字識別算法模型更為成熟，識別準確率、識別速度也更為出色。這對本行業的新進企業形成了較高的數據壁壘。