數位金融服務逐漸普及，但隨之而生的詐騙風險也漸漸提高，政府、主管機關也祭出相關法規，讓企業對於「快速又安全」的數位身分驗證流程需求越來越高。特別是在金融、保險與電信等需要實名制的行業，eKYC（數位身分驗證）已成為服務流程的關鍵一環。
企業優化 eKYC 遇到的第一關，就是用於辨識身分證件的 OCR（光學文字辨識）技術。然而，傳統 OCR 技術面對台灣多樣化的證件格式，往往無法達到高辨識率與準確度，導致人工干預、流程延宕，甚至增加誤判風險。
因此 AI OCR 便成了最佳解方。透過模型訓練、影像前處理與結構辨識等技術，AI OCR 不僅能準確解析台灣在地證件內容，更能透過 API 模組快速整合至既有 eKYC 流程中，大幅提升驗證效率與防詐風險控管。本文將帶你深入了解 AI OCR 如何改變證件辨識體驗，並分享真實案例與串接流程，協助企業快速優化數位身分驗證流程。
在數位化服務逐漸普及的今天，金融、保險、電信等高風險產業面臨「效率 vs 風險」的雙重挑戰。
一方面，為遏止頻傳的詐騙與洗錢事件，政府推動多項法規，明確要求金融銀行業者必須透過身分驗證流程（KYC/eKYC）確認客戶身分。例如《金融機構防制洗錢辦法》中就明確規範，金融機構確認客戶身分時應「以可靠、獨立來源之文件、資料或資訊，辨識及驗證客戶身分，並保存該身分證明文件影本或予以記錄」。然而另一方面，客戶卻同步期待能用最少時間完成驗證流程，以快速開戶或辦理金融事務。
過去人工驗證、登記、拍照補件等身分驗證流程既冗長、耗時又容易出錯，即便是導入可以線上進行數位身分驗證（eKYC）的系統，仍常因 OCR（光學字元辨識）技術不足，而導致證件辨識失敗，客戶不斷重新上傳，甚至最終仍需人工介入處理的情況。
尤其在台灣，因證件種類繁多（身分證、健保卡、外籍居留證 ARC、駕照等），還夾雜中英文與複雜排版，還要對抗偽造證件的風險，讓傳統 OCR 技術應對吃力，也是近年來 AI OCR 快速崛起與發展的重要原因。
OCR（Optical Character Recognition）是透過影像辨識技術，將證件圖像轉為系統可辨讀的文字資料的技術，可應用於自動化輸入、身分驗證、文件掃描等用途。
傳統 OCR 系統因仰賴固定模板進行辨識，在真實驗證身分證件的情境下，經常無法有效處理排版不一致、拍照模糊、傾斜、光線干擾等情況，這樣的缺點尤其在面對台灣這種證件多元、格式多樣的情況中更爲明顯。
而 AI OCR 則能整合深度學習與影像辨識分析能力，可以學習不同證件結構，自動識別欄位、調整文字區塊辨識順序，並可進行內容驗證與真偽檢查。不僅辨識正確率更高，也能與整個 eKYC 流程無縫串接，真正實現從拍照、上傳到驗證一氣呵成的快速身分驗證。
根據 ISO/IEC 29115（實體身份驗證保證框架）與金管會金融服務業辦理數位身分驗證指引說明，eKYC 數位身分驗證流程可分為三大階段：
AI OCR 負責 ekyc 流程中身分登錄的『資料蒐集階段』裡的拍攝證件影像解析與文字擷取，並且將可信賴的結果快速交付給後端進行資料比對，完善整個流程並實現自動化。
AI OCR 系統一般支援 RESTful API 與 JSON 資料結構傳遞，可彈性對接企業既有的內部系統與第三方服務平台。企業可依照自身流程設定 API 欄位、驗證邏輯與錯誤處理機制，快速部署、靈活擴充，有效融入既有 IT 架構，確保服務流程不中斷。
例如以下幾種常見的應用範例：
拍照過程常見的模糊、歪斜、陰影與反光，都會影響 OCR 的準確率，也是導致使用者常須重新拍攝、上傳的原因。而 AI OCR 提供自動影像處理功能，包括亮度調整、對比增強、去噪點與旋轉校正等技術，讓畫質不完美的證件也能被正確辨識。
此項技術看似簡單，但可為金融機構帶來極大正面效益。因為 AI OCR 的強大辨識技術，對於使用者的拍照技術要求變低，增加便利性的同時，也降低了數位身分驗證服務的使用門檻，客戶將更願意使用數位驗證功能，如此一來，將能減少金融機構的人力負擔。
台灣證件排版複雜，新舊版身分證、居留證（ARC）與健保卡皆有不同欄位與語言排列方式，有時甚至會出現手寫字。透過本地資料訓練，AI OCR 能專門針對台灣證件，準確辨識字體（針對證件使用字體進行演算法訓練優化）、拆解欄位（如出生年月日 vs 發證日期）、中英對照（英文姓名 vs 中文姓名）等，辨識成功率大幅超越傳統方案。
搭配 AI 影像辨識分析技術，新一代的 AI OCR 不僅能精準解析文字內容，還可以自動判斷證件影像的真偽，防止有心人士透過偽造證件，或假冒他人身分通過驗證。
AI OCR 可以自動判斷證件偽造的情境如：能否辨識防偽特徵（如身分證水印、安全線、變色油墨等）、是否為正本(辨識翻拍或影印版本)、是否有補丁、修圖痕跡、是否缺少防偽圖層等。此項 AI 技術讓 OCR 能成為第一道詐騙防線，減少偽造證件、或持他人證件通過驗證的風險。
AI OCR 可應用於網頁版服務與手機 App 身分驗證流程，支援用戶直接透過瀏覽器完成證件驗證，無須下載或安裝應用程式，也可整合於 iOS、Android、桌機端應用程式中。此跨平台支援能力，讓企業保有整合彈性，快速落實「全通路」eKYC，也能提升客戶的使用體驗。
如同上述介紹，可見金融機構導入有 AI OCR 技術的 eKYC 系統，將可以大大增加金融服務效率。導入 AI OCR 的效益可體現在以下幾點：
例如由訊連科技推出的國內人臉辨識第一品牌 FaceMe eKYC 數位身分驗證解決方案，就擁有強大的 AI OCR 技術，結合國際認證、全球頂尖的人臉辨識技術，以強大的 AI OCR 系統＋精準人臉辨識＋防深偽等技術，替金融機構打造完美的 eKYC 方案 。
於台灣金融服務市場擁有龐大使用者的元大銀行，就選擇導入 FaceMe eKYC，讓手機信貸產品「元大證券客戶專屬信貸專案－元氣循環貸」，透過高效精準的 AI OCR 證件辨識、人證比對、證件真偽辨識、活體辨識等技術，達到「用手機就能 15 分鐘內快速開通信貸額度」的實際成效
客戶只需從元大銀行網頁或 APP 就能線上申請貸款並完成身分驗證，不需親臨分行或電話聯繫，申貸過程更為流暢快速，最快 15 分鐘內就能開通信貸額度，更能為有緊急資金需求的客戶提供即時服務。
並且，透過 FaceMe eKYC 的 AI 技術，還能確保審核流程的正確性、安全性與合規性，有效降低因證件偽造或盜用所造成的風險，真正實現保護客戶資料安全、嚴防詐騙、符合法規的同時，還能讓客戶高效又快速的獲得金融服務。
從上述的實際案例也可知道，AI OCR 並非獨立模組，可與 FaceMe 系列的人臉辨識、活體偵測、黑名單查核等功能無縫整合。證件一旦辨識完成，即刻進入下一步比對驗證，提高身分真實性確認的速度與精度。也能依照企業需求，整合更多功能與系統。
AI OCR 模組還可支援多元的裝置與場景使用。可擴展至 Kiosk、自助開戶櫃員機、行動設備與臨櫃補件裝置等，成為企業在多場景下的身分驗證核心模組，真正打造「無紙化、零人工、高效率」的驗證流程。
為強化數位金融服務普及與效率，金管會已積極推動金融業落實數位轉型政策多年，包含數位開戶、遠距服務以及自動化驗證流程等。更於於 2023 年 8 月間發布的「金融科技發展路徑圖(2.0)」中，明訂推動建置跨體系的驗轉中心，以串聯現行各體系金融 Fast-ID（金融行動身分識別標準化機制），便利使用者於不同體系間進行身分驗證。
金管會也表示，數位身分驗證是發展數位金融服務的重要基礎，未來也會持續鼓勵金融機構利用科技結合創新，發展更多元的數位金融服務，為民眾提供更便捷、更安全、更智慧的創新數位身分驗證機制。（金融監督管理委員會 2024 年新聞稿）
而 FaceMe eKYC，就是符合金管會所鼓勵的創新數位身分驗證系統，結合 AI 技術，讓民眾能更方便又安心的使用數位金融服務。
詐騙案件頻傳，2023 年台北市警方就曾破獲「偽造身分證集團」，該不法集團與中國製圖師合作，竊取台灣國人個資，協助委託人製作假證件，包含身分證、健保卡、駕照等。這些冒用身分的偽造證件後續可能被用於各種不法行為，包含金融詐騙、洗錢等。
除此之外，隨著生成式 AI 技術的發展，將人工智慧技術用於偽造影像的「AI深偽技術(Deepfake)」問題也日漸嚴重。2025 年 6 月就傳出有駭客利用深偽技術，偽造公司高層人士與員工開 Zoom 視訊會議，騙取員工下載惡意程式。先前也曾傳出有跨國公司受 AI 深偽技術所偽造的「假視訊會議」所害，遭詐騙損失 2 億港幣的事件。
由此可見，詐騙集團利用深偽技術偽造身分，企圖突破金融機構身分驗證以進行不法行為的可能性也日益增加，金融機構不得不預先採取更先進的 AI 身分驗證技術，以防範於未然。
個人數位金融服務逐漸普及，使用者偏好使用方便又快速的線上服務，包含開戶、證券交易、行動支付、申貸等。另外也有數位金融調查發現，民眾在使用數位金融服務或行動支付時，首要考量就是「交易安全」。
由此可見，金融機構導入更高效、更安全的AI數位身分驗證系統，才能吸引更多使用者，避免被市場淘汰。
AI OCR、AI 人臉辨識等技術在台灣已逐漸成熟。例如 FaceMe eKYC 的 AI OCR 模組支援各式台灣證件、整合活體與人臉辨識功能，同時兼具防深偽影像等功能，提供模組化 API，並且已實際在知名銀行與保險業完成導入，證明其落地能力。
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