企业级文档处理新范式:合合信息AI+OCR智能审核架构全解
在企业数字化进程加速的今天。面对高频复杂的文档处理需求,传统人工审核模式已难以为继:效率低、成本高、容错率差、数据孤岛问题突出。
如何破解这一审核困局?答案是:AI+OCR智能审核。
一、定义智能审核:让系统读懂文档、理解业务、辅助决策
智能审核,是指在AI与OCR深度融合的技术支撑下,对文档、数据与业务逻辑进行自动识别、结构化提取、语义理解与智能判断的全流程处理能力。它本质上是一套“能看懂文档、会提取关键数据、懂业务语境”的自动审核系统,能够广泛应用于金融风控、财务稽核、供应链验真等企业核心流程中。
二、智能审核的技术底座:OCR只是开始,理解才是关键
1️⃣文档解析:把非结构化变得“有结构”
文档解析是一种将原始文档信息进行“解构重组”的能力。无论是纸质扫描图、合同PDF,还是图文混排的图像文件,系统都能精准识别出其中的文本、图表、段落、图片,理解这些内容的空间布局与上下文语义,并将其转换成机器可读格式,如 XML、JSON、Markdown,为后续数据计算与分析打下基础。
2️⃣文档抽取:关键信息自动提、提准、提全
文档抽取能力是智能审核的“灵魂”,它可自动识别出文档中的实体信息、字段关系与逻辑要素,其工作流程涵盖:
✅文本预处理与去噪
✅实体识别与关系抽取
✅信息归一化
✅文档结构分析
✅上下文理解与长文本处理
✅错误处理与容错机制
三、合合信息智能审核全流程怎么跑通?操作路径如下:
在实际业务场景中,智能审核并不是一个黑盒,而是一套可见、可控、可追踪的操作链条。合合信息的智能审核系统,将复杂的文档审核流程,拆解为四个智能子环节:
1️⃣文档解析
首先对文档进行结构解析,识别文档中的文本、表格、图像等元素,并提取它们的布局信息。
2️⃣章节定位
通过检索相关文档片段或章节,为后续抽取模型提供精准的上下文,从而提升信息抽取的准确性和效率。
3️⃣文档抽取
通过提示词设计或指令微调,引导模型抽取关键信息(如摘要、表格数据、关键字段等)。
4️⃣结果处理
四、应用场景
✅ 金融审核场景:自动识别关键信息,降低人工验证压力
✅ 财务审核场景:提升报销、对账与支付审核效率
✅ 供应链审核场景:从订单到招采全流程文档结构识别
