OCR（光学字符识别）扫描工具在复杂场景下的智能文字识别精度可以通过以下几个方面进行提高：

改善图像质量：OCR的准确性与输入的图像质量有很大关系。如果图像模糊、光照不足或过度曝光，可以使用图像处理技术进行预处理，如去噪、增强、二值化等，以提高图像质量。

选择适当的OCR引擎：不同的OCR引擎可能对于不同的文本类型和语言更加适用。选择适合所需应用场景的OCR引擎可以提高识别精度。

提供足够的上下文信息：如果OCR的输入文本包含上下文信息，可以将这些信息提供给OCR引擎作为辅助信息，这样有助于提高OCR的准确性。

优化算法和模型：通过不断改进和优化OCR算法和模型，可以提高其在复杂场景下的文字识别能力。这包括改进字符分割算法、提高特征提取的准确性、优化分类器等。

使用深度学习技术：深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），已被广泛应用于OCR领域。这些技术可以自动学习图像中的特征，并提高文字识别的精度。

增加训练数据：对于深度学习模型来说，增加训练数据可以提高模型的泛化能力，从而提高其在复杂场景下的文字识别精度。可以通过收集更多的真实场景下的文字图像来扩充训练数据集。

考虑多模态输入：除了图像信息外，还可以考虑结合其他模态的信息来提高OCR的精度。例如，可以结合语音信息或文本上下文信息来辅助OCR识别。

后处理校正：在OCR识别结果后，可以采用一些后处理技术来对结果进行校正，例如利用语言模型进行语法检查、利用词典进行词汇校正等。

提高OCR扫描工具在复杂场景下的智能文字识别精度需要从多个方面进行综合优化和改进，包括图像质量改善、选择合适的OCR引擎、提供足够的上下文信息、优化算法和模型、使用深度学习技术、增加训练数据、考虑多模态输入以及后处理校正等。