产品简介
credit-ocr-system 这是一个基于本地AI模型的信用文档智能处理系统，能将PDF和扫描件中的财务数据自动提取、分析与验证，大幅提升金融机构的信贷审批效率。适合需要处理大量信用申请文档的信贷团队。
核心功能
- 本地AI模型处理，无需外部API，保障数据隐私
- 完整的自动化文档处理流水线，从上传到验证
- OCR识别结果可视化与质量校验
- 多阶段状态跟踪与存储
- 基于Celery的异步处理，支持扩展
快速开始
- 克隆仓库：git clone https://github.com/markuskuehnle/credit-ocr-system
- 进入目录并启动基础服务：docker compose up -d
- 启动Jupyter Notebook开发环境：uv run jupyter notebook
- 访问API服务进行文档处理与状态查看
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | credit-ocr-system | 同类方案 |
|---|---|---|
| 数据处理方式 | 完全本地化处理，使用本地AI模型，无外部API调用，保障数据隐私与安全。 | 多数方案依赖云端OCR或外部AI服务API，数据需上传至第三方服务器。 |
| 自动化与集成度 | 通常仅提供单一的OCR识别功能，后续的验证、存储和工作流需要用户自行集成。 | |
| 技术架构与扩展性 | 基于微服务和Docker Compose部署，各组件独立，易于扩展和维护。 | 多为单体应用，扩展性和维护性相对较弱。 |
适合谁用
- 金融机构需要处理信贷申请材料的信贷审批人员
- 企业内需要处理大量结构化文档（如合同、报表）的文档处理专员
- 对本地AI应用、OCR系统搭建感兴趣的技术爱好者和开发者
下载与版本
当前最新版本为 v1.7.0，发布于 2025-09-21。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/markuskuehnle/credit-ocr-system