激增的文檔數字化需求和技術(shù)的高速進(jìn)階，正驅動(dòng)著(zhù)文檔處理技術(shù)向智能化演進(jìn)。在需求側，企業(yè)非結構化數據處理成本逐漸升高合規與審計要求趨嚴;在技術(shù)側，隨著(zhù)算力的提升和云計算的普及，多模態(tài)融合算法取得突破，為處理非結構化文檔數據帶來(lái)更多的落地空間。
合合信息的智能文檔處理技術(shù)在A(yíng)I效率提升方面成效顯著(zhù)。該技術(shù)從 “機械化字符識別” 走向 “認知智能決策”的過(guò)程中，合合信息文檔解析技術(shù)扮演了重要的角色。該技術(shù)利用計算機算法和人工智能技術(shù)，對文檔中的文字、圖像、表格等內容進(jìn)行自動(dòng)識別、提取、理解和結構化。此外，文檔解析技術(shù)能夠解析復雜版式與多模態(tài)內容，將非結構化的文檔數據轉換為JSON、Markdown 等計算機可處理的結構化信息格式，助力企業(yè)智能化決策。
目前，智能文檔處理技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應用。在金融領(lǐng)域，智能文檔處理技術(shù)通過(guò)對上市公司或銀行發(fā)布的公告、年報等進(jìn)行解析和處理，解決傳統 PDF 解析工具存在的文本及閱讀順序、亂碼、表格解析等痛點(diǎn)，抽取關(guān)鍵信息，為企業(yè)提供決策支持，助力金融信息化企業(yè)建設數據底座。
在供應鏈采購管理中，相關(guān)技術(shù)可應用于供應商管理、投標文檔管理、招采管理、合同文檔管理等多個(gè)環(huán)節。通過(guò)對相關(guān)文檔的抽取和審核，實(shí)現單據自動(dòng)化，提高供應鏈管理的效率和準確性;在國際結算業(yè)務(wù)、券商綜合柜面業(yè)務(wù)等場(chǎng)景中，智能文檔處理技術(shù)可對信用證、INVOICE、交易合同等多類(lèi)單據進(jìn)行信息抽取和審核，提升業(yè)務(wù)處理效率和質(zhì)量。
圖像是文檔的重要組成部分。《白皮書(shū)》提到，AI“狂飆”的時(shí)代，圖像造假的門(mén)檻變得越來(lái)越低，加強反制技術(shù)研究愈發(fā)迫在眉睫，合合信息的圖像篡改檢測技術(shù)為圖像安全的守護發(fā)揮了重要作用。基于自研篡改檢測系統，合合信息圖像篡改檢測技術(shù)可檢測出多種篡改形式，智能捕捉圖像在篡改過(guò)程中留下的細微痕跡，并以熱力圖的形式展示圖像區域篡改位置。
圖像篡改檢測技術(shù)支持多種應用場(chǎng)景，包括檢測身份證、護照在內的多種卡證，營(yíng)業(yè)執照，商場(chǎng)小票等多類(lèi)票據偽造現象。現階段，合合信息卡證篡改檢測技術(shù)已在銀行、保險等領(lǐng)域落地，具備高響應、低誤檢率等優(yōu)勢。
