研报数据提取黑科技：基于深度学习的表格OCR技术
凌晨2点，某券商分析师小李仍在手动录入第三十份上市公司财报数据——复杂的合并单元格、跨页表格和模糊扫描件让传统OCR束手无策。这不是个案：据行业统计，金融机构分析师平均每周浪费15小时处理非结构化表格数据。当AI大模型席卷金融科技领域，表格OCR技术正成为解锁海量结构化数据价值的关键钥匙。
表格OCR：从图像到智能数据的进化
表格OCR是传统OCR技术的进阶形态，专为解决复杂表格识别难题而生。与传统文字识别不同，它具备三大核心能力：
1. 结构理解：智能解析表格逻辑关系，精准识别跨页表格、合并单元格等复杂结构
2. 语义关联：自动建立表头-表体数据映射，保留完整业务语义
3. 多模态处理：同步解析图表中的文本、数字及可视化元素
尤其在金融研报场景中，表格OCR能够将PDF/图片中的柱状图、折线图、饼图等非矢量图表转化为可直接分析的结构化数据，为量化投资和大模型训练提供高质量数据源。
图1：表格OCR将非矢量图表转化为结构化数据
合合信息表格OCR的四大技术突破
合合信息表格OCR在技术实现上体现出以下四大核心优势：
1️⃣ 深度学习识别引擎：采用CNN+Transformer架构，实现高精度的字符及结构识别，对复杂表格的识别准确率达98.7%。
图2：合合信息表格OCR精准解析堆积柱状图、柱状-折现组合图等复杂图表
2️⃣ 智能版式分析：自动检测并提取表格区域，精准识别扫描件中的倾斜、阴影等干扰因素，有效降低识别误差。
图3：合合信息表格OCR多表格混合排版解析效果
3️⃣ 多格式结构化输出：支持Markdown、Excel、CSV、JSON等多种数据输出格式，便于企业将结构化数据快速导入业务系统，实现业务自动化对接。
4️⃣ 行业定制优化模型：针对财务报表、医疗检验单、市场分析研报等特殊行业场景进行模型优化，进一步提高识别准确率和速度，更精准地满足行业个性化需求。
灵活易用，多种方式接入企业数据工作流
✅在线Web平台
登录TextIn平台，拖拽上传文档，5分钟获取结构化Excel
✅第三方Agent集成
在Coze/Dify平台添加TextIn插件，构建自动化研报处理工作流
✅开发框架对接
通过LangChain/RAG工具链快速接入AI分析系统
✅API深度集成
获取开发者密钥，自由调用表格OCR引擎对接内部业务系统
