票据版式再多也不怕：INTSIG DocFlow升级大模型智审能力，支持全程溯源
在财务流程高度依赖合规与效率的当下，企业在处理票据、合同等文档时往往被困在“版式复杂、审核繁琐、系统割裂”三重难题中。即便OCR已广泛应用，依然难以彻底突破实际业务场景的复杂性。而 INTSIG DocFlow 则能够更稳妥地覆盖这些关键痛点，提供更贴合业务需求的解决路径。
合合信息：从痛点出发的技术升级
财务票据的处理问题并非技术“不够用”，而是传统方案在持续适应复杂场景时存在明显局限。其中有三类挑战尤为典型：
1、版式过于多样。不同地区、不同国家、不同业务线生成的票据版式几乎无限扩张，还可能伴随着拍摄模糊、混贴、多语言混排等问题，使识别准确率不稳定。
2、人工审核量大。涉及多单据关联判断或合同类长文本提取时，规则系统往往吃力，财务团队不得不投入大量精力进行人工判定。
3、系统集成难。企业内部系统繁多，票据审核若无法与 OA、ERP、费控等系统打通，就难以形成连贯的数据链路。
向智能审核迈进，大模型是关键，但企业更在意的是：能否信任这套系统？能否真正交付判断权？合合信息具备结构化可溯源的全流程能力，而不是简单“把文档扔给大模型”。
合合信息INTSIG DocFlow：构建可溯源的企业级智能审核流程
大模型技术的应用，让票据审核从人工向智能转型成为必然，而企业级的智能审核应用，核心要解决“可信”的问题，让AI的判断结果可追溯、可验证，并非简单将文档交给大模型即可。合合信息INTSIG DocFlow围绕这一核心，打造了六步系统化处理流程，实现票据审核的准确、高效与可信，从底层处理传统识别提取技术的各类问题。
第一步为预处理，针对财务文件扫描、拍摄产生的倾斜、卷曲、模糊等问题，INTSIG DocFlow通过图像处理技术完成切边与矫正，为后续信息提取筑牢基础；
第二步是文档解析，不仅能提取票据中的文字信息，更能精准还原标题、段落、层级等完整结构，为大模型处理提供结构化数据；
第三步是文档分类，依托开源社区中文榜单第一的Embedding向量模型，结合票据特征实现全自动分类，即便遇到全新版式，经少样本学习后也能完成自动化处理；
第四步是信息抽取，基于合合自研垂类文档抽取大模型，对文档中KV对关系的理解更精准，且模型参数量更低，在资源消耗和抽取速度上更具优势；
第五步是智能审核，突破传统规则引擎局限，引入大模型逻辑推理能力，支持自然语言配置审核规则，覆盖一致性校验、逻辑计算、语义理解等各类审核需求；
第六步是增强验证，实现审核结论和提取结果的溯源定位，将数据精准对应到原始票据的具体位置，处理大模型“幻觉”问题，方便财务人员人工复核。
合合信息INTSIG DocFlow：财务高频场景的智能落地实践
INTSIG DocFlow的大模型智审方案，在企业财务的费用报销、合同审核两大高频场景中实现了深度落地，将智能审核的能力转化为实际的业务效率，让非固定版式的票据和长文本合同处理摆脱人工依赖，实现全流程的智能化、自动化。
费用报销审核自动化
上传后系统会自动识别报销单据类型，如差旅费发票、会议招待费票据、支付截图等，并进行拆分与归类。随后，系统自动抽取发票号码、金额、日期等字段；内部单据也可按配置提取字段。在规则设置上，可以用自然语言定义审核逻辑，比如金额一致性、逻辑计算或语义判断。例如在会议招待费审核中，系统能识别附件中哪些属于酒类消费并自动计算比例，判断是否符合企业政策。审核结果可定位到原始单据对应位置，便于人工快速确认。
合同信息提取与智能校验
在采购付款流程中，系统可快速将合同信息结构化，例如提取双方名称、付款条款、履约节点等关键内容。基于设定规则，大模型可自动判断条款数量、付款比例是否合理，并输出审核意见。系统支持溯源定位，使财务人员在长合同中也能迅速找到对应条款。此外，抽取结果可导出用于台账登记和数据管理，便于多场景复用。
企业为什么选择合合信息INTSIG DocFlow？
INTSIG DocFlow凭借多维度的核心能力，适配企业财务数智化的实际需求，成为非固定版式票据处理的优选方案。
其一，支持多票据解析，可处理财务场景中的各类非结构化文档，不受版式限制，适配不同类型、不同版式的票据处理需求；
其二，适配合同长文本，能精准提取长文档中的条款信息，为财务审计、合规审核提供精准的数据支撑；
其三，实现多系统对接，可与OA、费控、ERP、财务共享等企业内部系统无缝衔接，打破数据孤岛，实现财务数据的互联互通；
其四，适配个性化财务附件，能自动提取申请单、支付截图等各类个性化附件的关键字段，满足企业多样化的审核场景需求。
从非固定版式票据的智能识别，到长文本合同的精准解析，再到多场景的审核落地，INTSIG DocFlow以大模型技术为核心，打造了可溯源、可验证、高适配的企业级财务票据智能审核体系，让财务团队摆脱人工审核的繁琐，推动财务数智化建设向更深层次落地。
