在数字化转型进程中，企业每天都会处理大量包含表格的文档，从财务报表、物流单据到行业调研数据，表格作为结构化信息的核心载体，其数据提取效率直接影响业务流转速度。但实际操作中，表格OCR技术的应用却频频遇到阻碍，不少企业投入了大量精力，却仍难以实现表格数据的精准、高效提取，成为文档数字化落地的一大卡点。

在企业日常运营与财务流程中，员工因公消费产生的交通、餐饮、差旅等小票数量庞大且来源分散，如何高效完成小票识别与信息核对，已成为财务审核与财务共享中心建设中的典型问题。传统处理方式依赖人工逐一核验、录入，不仅流程冗长，还容易出现信息错记、漏记等情况，直接影响报销效率与财务数据规范性。

当企业技术决策者面对堆积如山的手写审批单、客户手写表单，试图通过传统OCR工具实现数字化录入时，往往会陷入两难——要么识别准确率过低，需要大量人工二次校对，要么无法适配复杂书写场景，导致技术落地受阻。在数字化转型的关键阶段，如何高效、精准地识别手写文字，将非结构化的手写信息转化为可编辑、可检索的数字化数据，成为众多企业突破业务效率瓶颈的核心需求。

科研院所、教育科技企业、工程研发团队在日常工作中，会频繁处理海量手写公式类手稿，从公式录入、数据整理到知识归档，人工操作不仅会拖慢整体工作流程，还易因人为判断出现内容偏差，成为企业数字化转型中的重要卡点，一款适配企业级需求的手写公式识别软件，正是这类企业突破效率瓶颈的关键抓手。

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。而这正是很多企业期待通过 INTSIG DocFlow 来解决的痛点。

保险行业数字化进程中，保单信息处理环节的效率瓶颈始终制约着业务流转速度，从纸质保单的人工录入到电子保单的信息核验，保单识别环节的精准度与效率问题，成为众多保险公司数字化转型路上的关键卡点。无论是核保、理赔还是保单归档，识别的质量直接影响业务全链路的流转效率，也决定着客户体验与企业运营的精细化水平。

医疗健康行业始终围绕海量文档展开运营，从门诊病历、检验检测报告到医保结算单、药品采购单据，各类文档承载着关键的诊疗、结算、管理信息。人工处理这类文档时，不仅要面对格式不统一、信息维度多的问题，还需确保信息提取的精准性，稍有不慎就可能影响诊疗效率或结算流程，而智能文档处理技术的落地，正成为医疗健康企业解决这类文档处理痛点的核心路径。

金融行业作为数据密集型领域，年报、研报、风控报告等各类金融报告是机构决策、风险评估、投研分析的核心依据。但这类报告多以PDF、图片、扫描件等形式存在，属于典型的非结构化数据，其处理环节普遍面临解析效率低、数据提取精度不足、格式适配性差等问题，成为金融机构释放数据价值的重要阻碍，非结构化数据治理方案的落地则是破解这一行业痛点的关键所在。

在金融信贷、风控审核、企业授信等核心业务场景中，征信报告作为重要的信用评估依据，其信息提取的效率与精准度直接影响业务流转节奏。各类征信报告版式不一、字段繁杂，还有扫描件模糊、手写批注混排等问题，传统的文档处理模式难以适配业务高速运转的需求，而征信报告OCR识别技术的落地，正成为解决这类核心难题的关键抓手，为金融及相关行业的文档处理环节带来质的升级。

企业采购洽谈与合同签约环节，合同文件核验不精准、信息核对效率低下等问题频发，阴阳合同、函证文件造假等风险点暗藏其中，可能直接威胁采购环节的合规性与履约安全，而合同信息提取的技术化落地，正在成为企业解决这类采购风控问题的重要方式。