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        主要從事服務項目
        檔案整理、檔案數字化、圖書數字化、檔案寄存、檔案系統定制、人員外包服務
        1. 10 經驗
        2. 300 企業
        3. 1000 項目
        4. 8000 用戶
        證券檔案數字化操作流程
        發布時間:2018-10-28

        一、打印條形碼

        1. 使用條形碼打印機統一打印條形碼,貼于證券檔案盒外側。2. 對證券檔案依次進行整理、排序,啟用編碼系統進行頁碼編制。
        二、文檔掃描?

        1. 使用手持式掃描槍掃描檔案盒外側的條形碼進行掃描并創建文件夾。2. 使用高速掃描儀對紙質檔案進行掃描,將檔案掃描成圖片格式,分辨率200dpi,在不損壞檔案原件的基礎上,清晰度和識別做到與檔案原件保持基本一致。

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        三、?編碼檢測系統

        1. 編碼檢測系統可對掃描后的圖像文件進行編碼智能自動核對,此程序可識別出是否有缺頁、漏掃等情況,有效避免漏編、漏掃的嚴重差錯。3. 當掃描后的檔案頁碼產生順序錯誤時,系統將自動進行頁碼調整,將電子版檔案按順序重新排列。
        4. 系統帶有自動去除白頁功能,并在電子版檔案背面補上連續號。?四、關鍵詞檢測?

        1.?進行關鍵字段和其他內容核對,其中主要包括:客戶代碼、姓名、身份證號、證券賬號、資金賬號、業務類型、操作時間等,做到100%正確。?2.?本系統對統一格式的表格內容可進行自動比對,即自動提取表中指定核對的內容,使核對工作更有針對性、更便捷。??五、?自動分類功能

        1. 公司研發了一套圖像識別技術,可根據掃描后的圖像進行識別后自動歸類,將該圖像歸類到其所屬分類。如遇到非常規分類的圖像,系統將其自動分到“其他類別”中,再由人工進行分類。2.?通過以上自動分類功能,系統將所有檔案先進行一次分類,即工作人員無需對著一厚疊紙張逐一進行人工分類,而是將已經自動分類好的文件夾打開,檢查是否有不同于文件夾中其他表單的檔案,

        使分類核對人員可以集中化核對,大大減少該崗位人員的差錯率,有效避免人為造成的判斷錯誤


        3.?如發現有異于該組分類的檔案,可人工將該檔案重新歸類到其所屬的類別中,易識別且易操作?!?.分類的同時進行關鍵字段和其他內容核對,其中主要包括:客戶代碼、姓名、身份證號、證券賬號、資金賬號、業務類型、操作時間等,做到100%正確。同時,本系統對統一格式的表格內容可進行自動比對,即自動提取表中指定核對的內容,使核對工作更有針對性、更便捷。?六、質量檢驗

         ?檢驗人員在現場對整條流水線進行質量檢驗,檢驗內容包括是否漏編、漏掃、分類錯誤、核對錯誤、流水號錯位等,防止并控制因各類過失造成的差錯。??七、檔案還原?


        將所有紙質檔案進行整理,檢查流水號、客戶代碼、條形碼等是否一致,再裝入盒中還原文檔。?
        公司數字化加工進度表如下表:?

        進度參考表


        臺數


        日完成量
        (頁/天)

        月完成量
        (頁/25天)

        年完成量
        (頁/年)

        掃??描??儀??設??備

        1臺

        *大值

        7,500

        187,500

        2,250,000

        平均

        6,000

        150,000

        1,800,000

        *小值

        4,500

        112,500

        1,350,000



        3臺

        *大值

        22,500

        562,500

        6,750,000

        平均

        18,000

        450,000

        5,400,000

        *小值

        13,500

        337,500

        4,050,000



        6臺

        *大值

        45,000

        1,125,000

        13,500,000

        平均

        36,000

        900,000

        10,800,000

        *小值

        27,000

        675,000

        8,100,000


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