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文档处理如何从“机械识别” 走向 “智能决策”?合合信息发布《智能文档技术与应用白皮书》

在数字化转型浪潮席卷全球的当下,企业面临着海量文档处理的难题,传统文档处理方式效率低、成本高、易出错,已无法满足企业发展的需求。近期,合合信息发布了《智能文档技术与应用白皮书》(简称“《白皮书》”),系统化呈现了智能文档技术的最新进展与应用场景,为各行业数字化转型提供可落地的智能文档解决方案参考。

激增的文档数字化需求和技术的高速进阶,正驱动着文档处理技术向智能化演进。在需求侧,企业非结构化数据处理成本逐渐升高合规与审计要求趋严;在技术侧,随着算力的提升和云计算的普及,多模态融合算法取得突破,为处理非结构化文档数据带来更多的落地空间。

合合信息的智能文档处理技术在AI效率提升方面成效显著。该技术从 “机械化字符识别” 走向 “认知智能决策”的过程中,合合信息文档解析技术扮演了重要的角色。该技术利用计算机算法和人工智能技术,对文档中的文字、图像、表格等内容进行自动识别、提取、理解和结构化。此外,文档解析技术能够解析复杂版式与多模态内容,将非结构化的文档数据转换为JSON、Markdown 等计算机可处理的结构化信息格式,助力企业智能化决策。

目前,智能文档处理技术已在多个领域得到广泛应用。在金融领域,智能文档处理技术通过对上市公司或银行发布的公告、年报等进行解析和处理,解决传统 PDF 解析工具存在的文本及阅读顺序、乱码、表格解析等痛点,抽取关键信息,为企业提供决策支持,助力金融信息化企业建设数据底座。

在供应链采购管理中,相关技术可应用于供应商管理、投标文档管理、招采管理、合同文档管理等多个环节。通过对相关文档的抽取和审核,实现单据自动化,提高供应链管理的效率和准确性;在国际结算业务、券商综合柜面业务等场景中,智能文档处理技术可对信用证、INVOICE、交易合同等多类单据进行信息抽取和审核,提升业务处理效率和质量。

图像是文档的重要组成部分。《白皮书》提到,AI“狂飙”的时代,图像造假的门槛变得越来越低,加强反制技术研究愈发迫在眉睫,合合信息的图像篡改检测技术为图像安全的守护发挥了重要作用。基于自研篡改检测系统,合合信息图像篡改检测技术可检测出多种篡改形式,智能捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹,并以热力图的形式展示图像区域篡改位置。

图像篡改检测技术支持多种应用场景,包括检测身份证、护照在内的多种卡证,营业执照,商场小票等多类票据伪造现象。现阶段,合合信息卡证篡改检测技术已在银行、保险等领域落地,具备高响应、低误检率等优势。

责编:周正玮
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