3项能力+6大优势，合合信息打造企业级智能文档抽取解决方案
合同、发票、报告、协议、证书……企业每天都在处理成百上千种格式不一的文档，而其中真正有用的信息，往往只是寥寥数项。传统OCR虽然能“看见”文字，却读不懂结构和语义。
这时候，智能文档抽取就显得尤为关键。它不仅能识别文档中所含的文本，更重要的是能“理解”使用者想要什么信息，并准确提取出来。对企业来说，这意味着将非结构化内容变为可操作的数据资产。
合合信息文档抽取三项核心能力
基于多年积累的图像识别与自然语言处理技术，合合信息文档抽取融合了三大核心能力：
文档解析：借助版面分析算法，还原文档的真实结构，区分段落、标题、表格、图像区域；
文档检索：通过多路语义检索，快速定位关键字段位置；
文本生成：利用垂直领域语义模型，对抽取内容进行结构化表达，提升业务适配能力。
企业级文档抽取解决方案的六大关键优势
1. 零样本启动，配置即抽取
无需标注训练即可实现字段级信息提取，用户只需配置需提取的字段，如“发明人”“专利号”等，即可从各类文档中快速获取关键信息。
2. 泛化能力强，适配复杂结构
通过自研垂直语义模型，合合信息具备出色的泛化能力，可适应不同行业和格式的文档差异，在医疗理赔等高复杂度场景中依然保证抽取结果准确可靠。
3. 精准解析表格，提升抽取精度
复杂表格是非结构化抽取的难点。合合信息通过高精度的版面分析能力，可还原双栏、跨页等复杂表格结构，准确提取文档中的关键字段。
4. 多模态文档处理能力强
可识别扫描件、手写体、双层PDF等多种类型的文档内容，有效应对印章、签名等非标准元素带来的识别挑战。
5. 通用于长短文档的抽取需求
无论是卡证票据等短文本，还是合同、协议、财报等长文档，合合信息均可实现结构还原与字段抽取，显著提高文档处理效率。
6. 通用+行业知识，深度理解业务文档
融合通用语义理解与行业专属模型，精准提取金融、政务、法律、制造等垂直领域的核心字段，满足专业级文档抽取需求。
应用场景
合合信息的智能文档抽取技术，已经在多个行业落地——
证券行业：自动抽取开户协议、投资者声明、风险提示书等信息，加速合规审查；
零售与制造业：批量解析采购单、质检报告、发货单，助力供应链数字化；
汽车金融：从贷款申请表、车辆合格证中抽取车辆信息、客户信息，加快审批流程；
教育与出版：解析成绩单、毕业证、教学报告，实现学籍档案电子化；
医疗与保险：抽取病历、诊断书、理赔单等信息，为智能理赔与审核提供数据支撑。
