TextIn大模型加速器 + 火山引擎自动智能手写VIN入库，降低人工劳动

场景故事：

在全球汽车产业链高效协同与数字化转型加速的今天，车辆识别号码（VIN，Vehicle Identification Number）作为每辆汽车独一无二的"数字基因"，其准确性直接关系到生产、销售、售后服务、召回管理、保险理赔乃至二手车流通的全生命周期运营效率与客户信任。然而，在遍布全球的汽车制造商授权经销商、交付中心及售后网点中，VIN 信息的采集仍广泛依赖纸质合同、手写工单或低质量打印件------手写 VIN 因字迹潦草、字符混淆（如"0"与"O"、"1"与"I"、"5"与"S"）极易出错；而模糊、倾斜、污损或光照不均的图像也常导致传统OCR识别失败。一旦错误 VIN 被录入企业核心系统（如 DMS、CRM 或售后平台），轻则造成维修记录错配、保修索赔延误，重则导致安全召回通知遗漏，甚至引发法律合规风险，严重损害品牌声誉与客户忠诚度。

为彻底解决这一行业痛点，我们引入合合信息 TextIn 智能文档解析平台，构建一套端到端的 VIN 智能识别与校验系统，为汽车制造与销售网络提供高精度、高鲁棒性的 VIN 采集保障。TextIn 凭借其在复杂场景文档理解领域的深厚积累，深度融合深度学习、计算机视觉与行业知识图谱，专为 VIN 这类高价值结构化字段打造了定制化解析能力。

该系统的工作流程高效而智能：一线销售人员或售后顾问使用手机或平板拍摄含 VIN 的销售合同、车辆铭牌或交接单据 → 图像自动上传至 TextIn 智能解析引擎 → TextIn 首先通过自研的 DocDL 深度学习文档检测与矫正模型，精准定位 VIN 区域，即使在弯曲、阴影或低对比度环境下也能完成高精度裁剪与图像增强；随后，其行业定制化 OCR 识别模块对 VIN 字符进行逐位识别，该模型在海量真实手写与打印 VIN 样本上训练，并针对易混淆字符（如数字"0"与字母"O"）进行专项优化，显著提升识别鲁棒性；最关键的是，TextIn 不仅输出识别文本，更内置 VIN 业务规则校验引擎：自动验证17位长度、字符合法性（排除 I/O/Q 等禁用字母）、并运用 ISO 3779 标准中的 Luhn 校验算法计算第9位校验码是否匹配。若发现任何异常------如校验失败、VIN 与当前销售车型不匹配、或数据库中无此编码------系统将实时向操作端推送可视化告警，高亮可疑字符，并提供智能修正建议或一键转人工复核通道。

选择 TextIn 不仅因其技术领先，更因其开箱即用的行业适配能力与卓越的落地效能。TextIn 已服务多家全球头部汽车集团，在真实业务场景中实现 VIN 识别准确率高达 99.5%+，远超通用 OCR 工具。其 SaaS 或私有化部署模式可无缝集成至现有 DMS、ERP 或移动工单系统，无需改造核心业务流程。同时，TextIn 支持多语言、多地区 VIN 格式，满足车企全球化运营需求。

综上所述，依托 TextIn 智能文档解析平台构建的 VIN 智能识别与校验系统，不仅从源头杜绝了人为录入错误，更将 VIN 采集从"风险环节"转变为"质量控制点"。它以毫秒级响应、企业级精度，为汽车制造商构筑起一道坚实的数据防线，确保每一辆车的数字身份真实、准确、可追溯。这不仅是技术的胜利，更是对客户安全、品牌价值与行业标准的庄严承诺。在智能汽车时代，让每一串 VIN 都精准无误，正是 TextIn 赋能汽车产业数字化升级的核心价值所在。

所以总结一下：

文档的来源是一份份的经销商的合同，所谓的数字员工是TextIn和那些agent应该是在数据录入这个环节，数据写回的系统就是VIN和合同的存储系统。

技术方案的步骤：

使用TextIn的api是识别vin的api

curl --location --request POST 'https://api.textin.com/robot/v1.0/api/vehicle_vin_code'

--header 'x-ti-app-id: c81f*************************e9ff'

--header 'x-ti-secret-code: 5508***********************1c17'

--header 'Content-Type: text/plain'

--data-raw 'https://example.com/example.jpg'

不适应coze的知识库，因为我的场景只是电子信息入库。

工作流画布截图：