在 普惠金融 领域，发票贷（或税贷）是小微企业融资的明星产品。 它的核心逻辑是：“以税定信”。银行根据企业的纳税数据，给予无抵押信用贷款。 通常，银行依赖“银税互动”接口直接获取税务局的 纳税评级（A/B/M/C/D 级）。
但在实际业务中，存在两个巨大的痛点：
- 数据断层：有些地区或特定时段，银税接口不稳定，或者企业尚未完成税务授权，导致数据拿不到。
- 预授信需求：在地推或移动端获客时，客户经理希望拍几张发票就能立刻算出个“预估额度”，而不是等繁琐的授权流程。
这时候，利用 OCR识别 技术，通过解析企业的 进项发票 和 销项发票，反向推导企业的 纳税额 和 纳税评级，就成了 发票贷 产品抢占市场的“黑科技”。
1. 痛点：没有税务授权，怎么给额度？
小微企业主往往不懂复杂的授权操作，或者担心隐私泄露。 如果能在他们上传发票照片的瞬间，就给出一个“参考评级”和“预授信额度”，转化率将提升 3 倍。 然而，人工计算纳税数据是不可能的：
- 需要把 12 个月的几百张发票金额加总。
- 需要区分 13%、9%、6% 不同税率。
- 需要剔除作废发票。
2. 核心方案一：重构“增值税申报表”
纳税评级 的基础是纳税额。 通过 OCR识别，我们可以模拟税务局的算法，还原企业的 增值税 缴纳情况。
技术路径：
- 销项发票 OCR： 提取企业开出去的所有发票。
年度销项税额 = Sum(销项发票税额)。 这代表了企业的 销售规模 和 应纳税义务。 - 进项发票 OCR： 提取企业收到的所有专用发票。
年度进项税额 = Sum(进项发票税额)。 这代表了企业的 采购成本 和 可抵扣税额。 - 纳税额估算：
估算应纳增值税 = 销项税额 - 进项税额。
如果 OCR 算出来的结果是负数（留抵），说明企业进货多、卖货少，库存积压严重；如果是正数且稳定增长，说明企业 经营稳定性 良好，是 发票贷 的优质客户。
3. 核心方案二：税负率 分析——评级的核心指标
在税务局的 纳税评级 模型中，税负率 是最重要的指标之一。 税负率 = 实缴税额 / 销售收入。
行业基准比对：
- OCR 提取：某贸易公司的销售额 1000 万，纳税额 5000 元（税负率 0.05%）。
- 风控规则：贸易行业的平均税负率通常在 1%-3%。
- 判定：
if (计算税负率 << 行业基准)-> 评级下调。 这暗示企业可能存在 隐瞒收入（少开票）或 虚增成本（买进项票）的风险。银行的 信贷模型 会直接将其归为高风险（C/D 级）。
4. 核心方案三：勾勒精准的 企业画像
除了算钱，OCR识别 还能通过发票内容，画出企业的“性格”。
A. 经营连续性 (Continuity)
- OCR 分析发票日期的分布。
- 如果 12 个月中，有 3 个月一张票都没开（零申报），说明业务断档。
- 结论：纳税评级 很难达到 A/B 级。
B. 客户集中度 (Concentration)
- OCR 提取销项发票的
购买方名称。 - 如果 80% 的发票都开给了同一家公司。
- 结论：单一依赖风险极高，授信额度打折。
C. 作废率 (Void Rate)
- OCR 识别发票状态（正常/作废/红冲）。
- 如果作废发票占比超过 20%。
- 结论：财务管理混乱，或存在恶意刷票行为，纳税评级 预警。
5. 总结
在 发票贷 产品中，OCR识别 技术不仅仅是录入工具，它是 信贷风控 的前哨。
通过对 进项发票 和 销项发票 的深度挖掘，银行可以在没有官方税务数据的情况下，快速生成一份高可信度的 企业纳税画像：
- 秒级测额：用户传完发票，10 秒钟出预估额度。
- 交叉验证：拿 OCR 算出来的 税负率 去校验企业口述的经营情况。
- 精准获客：筛选出那些纳税规范、经营稳定性 强的小微企业。
对于 产品经理 而言，这套基于 OCR 的“影子评级系统”，是解决 小微融资难、提升产品竞争力的关键武器。
