2026模数共振行动启动：大模型信息抽取激活企业非结构化数据价值

2026年4月28日，工信部、国家数据局联合启动“模数共振”行动，同步衔接3月启动的“工业数据筑基行动”，明确要求企业对非结构化文档进行细粒度信息抽取，构建高质量行业数据集，推动大模型与行业数据深度融合，破解数据散、模型虚、场景空的行业痛点。新政之下，企业传统人工提取、规则抽取模式难以支撑大模型落地与数据治理需求，大模型信息抽取作为智能文档抽取的核心能力，成为企业落实模数共振行动、释放数据价值的核心技术关键。

模数共振行动下企业文档信息抽取的痛点有哪些？

在金融、制造、政务、医疗、法律等行业，企业积累海量合同、财报、研报、政策文件、病历、招投标文件等非结构化文档，模数共振行动对数据治理与大模型落地提出明确要求，传统抽取模式捉襟见肘：

• 其一，人工提取长文档的效率非常低，对时效不利；

• 其二，人工提取易遗漏、理解偏差等，难以支撑大模型训练与业务决策；

• 其三，规则抽取仅适配固定格式文档，非标、可变版式、长文本、复杂语义文档无法抽取，泛化能力极差；

• 其四，传统工具缺乏语义理解，无法识别同义表述、跨段落关联、隐含信息，抽取结果碎片化；

• 其五，抽取结果非结构化，无法对接大模型、RAG、知识库、智能体，无法满足模数共振行动数据-模型-场景融合要求；

• 其六，无高质量的批量处理能力，无法完成存量百万页文档治理，无法支撑行业数据集建设。

这些痛点直接导致企业无法落实模数共振行动要求，非结构化数据持续沉睡，大模型落地无高质量数据支撑，数字化转型陷入瓶颈。

传统信息抽取模式失效的核心原因：

传统抽取工具基于字符匹配与固定规则，未融合大模型语义理解与逻辑推理能力，无法理解复杂文档语义；缺乏复杂版面解析、多格式兼容、坐标溯源能力；无批量处理、跨文档审核能力，无法与大模型、行业知识库深度集成，完全无法适配模数共振行动数据治理与模型落地的双重要求。

合合信息打造融合大模型的信息抽取能力

落实2026模数共振行动与工业数据筑基行动，企业可以采用大模型信息抽取方案，依托智能文档抽取能力，实现零样本、高精度、语义级信息抽取，将非结构化文档转化为高质量结构化数据，直接对接大模型、知识库、智能体，构建数据-模型-场景闭环。

合合信息智能文档抽取产品，深度融合大模型语义理解能力，打造专业大模型信息抽取引擎，实现多格式、长文档、复杂语义的自动化抽取，助力企业构建高质量行业数据集。

合合信息智能文档抽取产品的优势

1. 零样本自然语言抽取：无需训练、无需标注，自然语言描述字段即可抽取，理解同义表述、上下文关联、隐含信息，适配非标文档与新场景，降低冷启动成本。

2. 多模态多场景适配：支持PDF、Word、Excel、PPT、图片、HTML等近20种格式，覆盖单页表单至上百页长文档，还原复杂版面、表格、公式、印章。

3. 高精度极速处理：常规印刷文字识别准确率≥99.7%，表格解析≥99%，百页PDF快至1.5秒解析。

4. 精准坐标溯源：抽取结果高亮映射原文位置，便于校验、追溯，满足可信AI建设要求。

5. 跨文档交叉审核：支持多文档数据整合、逻辑校验，实现合规审核、招投标审单、供应链验单自动化。

6. 大模型友好输出：输出JSON、Markdown、Excel结构化数据，直接对接LLM、RAG、Agent、企业知识库，适配模数共振行动数据-模型融合要求。

7. 海量批量处理：支持离线批量解析，3天处理500万页PDF，满足企业存量文档治理与行业数据集建设需求。

8. 多语种行业增强：支持52+种语言文字，满足全球业务开展。

9. 高稳定合规部署：日调用量百万级，成功率≥99.999%，支持私有化部署、信创适配，满足核心数据治理合规要求。

企业落地案例与全行业应用价值

合合信息的智能文档抽取产品应用广泛：在制造行业实现生产文档、技术图纸、质检报告信息抽取；在政务行业实现政策文件、申请材料、监管文书智能提取；在金融行业完成财报、研报、合同关键信息抽取；在医疗行业实现病历、检验报告、临床指南结构化；在法律行业实现合同、法规、判例风险点提取，全方位助力企业落实新政，激活非结构化数据价值，推动大模型能力与行业场景深度融合。

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本文所有产品性能效果和案例数据仅供参考，均不作为履约依据，具体效果请以贵司实测效果为准。