智能文字识别行业市场规模、发展因素及进入壁垒（附报告目录）

智能文字识别技术融合图像处理、OCR、深度学习、NLP等 AI 技术，具备更多认知与理解能力，可适应多语言、多版式、多样式等复杂场景，识别准确率大大提升，同时可基于理解能力进一步开发文档解析、分类、对比、审核等功能，是个人文档资产管理与企业数字化转型的关键。

从个人用户角度，用户对个人文档资产管理数字化意识和需求不断增强，合同、名片、发票、笔记等非结构化的纸质文档通过智能文字识别技术数字化后，用户可随时随地在手机、电脑等多终端进行查询、管理及分享，解决了纸质文档不易存储、分类、查询或提取关键信息等痛点，满足个人的办公、求职、学习等不同场景的需求。

从企业客户角度，企业数字化转型是将数字技术进行商业化落地，从根本上对业务流程进行优化，智能文字识别技术可将企业运营过程中产生的大量非结构化、非标准化的文档数据进行提取、存储、转化、解析，为企业客户节省人力成本，提升运营效率，解决了众多行业存在的人工操作效率低、业务处理流程长，将迎来巨大发展空间。

1、行业市场规模及增速分析

全球智能文字识别服务市场规模 2020 年达 75 亿美元，预计 2020-2025 年复合年均增长率约 18%。从下游行业应用来看，金融、物流运输的市场规模是占比最高的两个细分行业，且增速也最快，主要由于金融、物流运输企业在业务流程方面的基础信息化建设程度、投入意愿相对其他行业来说相对较高，在证照、单据、表格等文档的智能录入、分类、比对、审核方面进行降本增效具有较大需求，为智能文字识别技术的商业化快速落地带来基础。

2020 年，中国智能文字识别服务市场规模为人民币 30.0 亿元，预计 2025 年市场规模将达人民币 129.6 亿元，复合年均增长率达 34.0%，远超全球市场总增速。

2、行业发展有利驱动因素

相关报告：北京普华有策信息咨询有限公司《2021-2027年智能文字识别行业专项调研及投资前景趋势预测分析报告》

（1）国家政策的大力支持

人工智能对社会与经济的影响日益凸显，各国政府先后出台人工智能发展相关政策，推动产业发展，将其上升到国家战略高度。

我国近年来先后发布了多条人工智能利好政策。2020 年 4 月国家发改委将人工智能列入“新基建”范围。

智能文字识别作为人工智能应用中商业推广落地较快的领域，正成为人工智能新基建落地应用的“领头雁”，已成为人工智能新基建对外提供的重要智能化服务能力之一。人工智能融入实体经济的过程，也将为智能文字识别产业生态引入丰富的人才、技术、场景等要素。

（2）智能文字识别技术不断提升

当前深度学习技术不断发展，加速了智能文字识别技术性能提升，为复杂场景的文字识别应用提供先决条件。文字识别应用范围从简单的印刷体数字、字母符号识别，逐步演进到自然场景下多形态文本检测与识别、手写体文本检测与识别等复杂情形。同时，深度学习的出现，使 NLP 技术在阅读理解、机器翻译、问答系统等领域取得了一定成功，大幅提升智能文字识别的技术水平。

近年来，全球智能文字识别领域公认最重要的国际学术会议之一国际文档分析识别大会（ICDAR）上举办的一系列顶级文字识别竞赛的识别率持续被刷新。

（3）企业及政府的数字化转型需求不断提升

在第四次工业革命背景下，人工智能、大数据与云计算、5G 等新一代信息技术的快速发展与融合，使得数字化基础设施和产业生态已经成为了社会的“新基建”，其中人工智能是推动数字化转型与创新的原动力,将成为引领第四次工业革命的核心驱动力。企业及政府数字化转型意在实现运营自动化、管理网络化、决策智能化，有利于加快业务流程重组，有效地降本增效。近年来，企业信息化意识不断提高。2018 年，中国企业信息化投入金额达人民币 6,534 亿元。中国企业信息化与 IT 投入近些年不断提升，且相比发达国家仍有较大上升空间。

智能文字识别技术可帮助企业与政府实现文档存量数字化、增量电子化，随着企业与政府数字化、信息化与智能化需求的不断提高，预计将持续推动智能文字识别服务行业发展。

（4）个人用户对文档资产管理愈发受到重视

由于纸质文档不易保存，难以对信息进行快速的查询、分类、分享，因此用户更倾向于将个人文档通过扫描、拍照等方式数字化，在本地或者云端进行有效的存储、分类等，以便随时随地在手机、电脑等多终端进行同步、查询、管理及分享，满足个人的办公、求职、学习等不同场景的需求。个人用户对文档资产管理持续存在的需求将不断推动智能文字识别服务行业发展。

（5）与RPA技术结合，拓展应用场景

RPA（Robotic process automation，机器人流程自动化，以下简称为“RPA”）是指依据预先设定好的程序，模仿人类在计算机上的手动操作，通过现有用户接口来实现大批量、重复性流程的自动化。智能文字识别技术可自动分类、识别、结构化证照图片信息，嵌入 RPA 在企业的证照审批流程、申请流程等多项自动化业务流程中，可大幅提升材料信息录入的效率；智能文字识别技术可自动分类、识别、结构化证照图片信息，嵌入 RPA 在企业票据场景中设定的费控、报税、报销等多项自动化业务流程中，实现票据信息录入校验的智能化。

随着 RPA 市场的快速发展，其对于智能文字识别技术的需求将进一步推动智能文字识别服务行业的发展。

3、行业进入壁垒

（1）技术与人才壁垒

智能文字识别行业具备技术密集的特点，智能文字识别技术涉及 OCR、NLP、图像处理、深度学习等尖端技术的融合，需要底层算法构建、模型训练、测试和部署等多个技术环节的配合。

智能文字识别技术在实际应用场景上的商业化落地，需要长时间的技术积累与持续的研发投入，也需要大量的优秀研发人员进行底层算法与应用模型的研究，新进入此领域的科技公司的技术追赶难度较大，同时也难以在短期内培养出尖端的研发人才团队。

（2）客户资源壁垒

对于 C 端 APP 细分市场，先行进入市场的智能文字识别 APP，利用先发优势，已积累大量用户，形成了品牌效应。用户在产品内积累越来越多个人文档资产，迁移成本较高，使产品拥有较高用户粘性，这对本行业的新进企业形成了较高的用户壁垒，同时已树立的品牌效应也进一步加强用户壁垒。

对于 B 端服务细分市场，智能文字识别行业的头部企业通过多元化的 B 端产品线布局，在多个下游行业树立了多家标杆企业客户，其落地案例通常会形成较大行业影响，影响此行业内众多企业的供应商选择。另外，大型企业客户通常对于场景化解决方案需求更高，此类项目落地周期相对较长，更换成本较高。因此对于新厂商而言，形成较高客户资源壁垒。

（3）销售能力壁垒

一家成功的智能文字识别企业不仅需要尖端研发人才，也同时需要可链接行业客户需求和内部研发团队的销售团队，销售团队对客户所在行业的真实业务场景、业务逻辑、产业链上下游等有充分的理解，以客户的痛点、需求为核心，充分调动公司内部如研发、实施、售后服务等各类资源，以实现行业解决方案的落地。而行业的深度理解需要依靠大量案例的经验积累，这对本行业的新进企业形成了较高的销售能力壁垒。

（4）数据资源壁垒

融合了深度学习、NLP 等人工智能技术的智能文字识别，其算法的设计和优化需要由海量的高质量场景数据驱动，需要在各行业各类大数据应用场景积累的海量数据对智能文字识别算法模型进行训练。

所以相比市场新进厂商而言，进入智能文字识别领域较久、落地案例更为丰富的厂商在各类场景、各类行业数据的累积上优势明显，其智能文字识别算法模型更为成熟，识别准确率、识别速度也更为出色。这对本行业的新进企业形成了较高的数据壁垒。