当企业开始规模化推进 RAG 系统搭建、智能数据分析等数字化应用时，对表格解析的精度需求逐渐暴露：少线表格漏识别、合并单元格数据错位、跨页表格需人工拼接…… 这些问题可能直接导致训练数据质量不达标、业务决策依据失真。作为非结构化数据中的核心价值载体，表格的高效精准解析，实现企业对图片、PDF提取表格的需求，是企业激活数据资产的重要前提。而传统工具在复杂场景下的适配不足，让企业技术决策者与开发者陷入 “效率与精度难以兼顾” 的困境。

在Agent时代，企业对智能体的落地应用已从概念验证走向实际业务场景，但多数企业面临同一核心问题：非结构化数据预处理环节的缺失，导致大量文档、图片、音频等非结构化数据无法被Agent有效识别和利用，最终智能体的任务执行效率和准确率大打折扣。对于企业技术决策者和开发者而言，非结构化数据预处理不再是可选项，而是决定Agent能否真正发挥价值的基础能力。

金融机构处理信贷审批、风控审核时，往往要面对海量征信报告的数据提取工作——上千个字段需人工录入、不同机构报告格式杂乱无章、扫描件模糊倾斜导致错误率飙升，这些问题让征信报告处理成为业务效率瓶颈。而征信报告OCR识别技术的出现，本应成为破局关键，但传统方案在实际应用中却频繁遭遇识别不准、结构化困难等难题。作为深耕OCR领域18年的技术服务商，合合信息通过通用文档解析技术，针对性解决征信报告OCR识别核心痛点，为企业提供高效、精准、合规的解决方案。

在人工智能技术快速发展的当下，企业迫切希望将海量文档数据转化为智能分析的资料库。然而，理想的数据驱动决策往往受限于一个关键瓶颈——非结构化数据治理的有效性。如果文档解析环节出现信息丢失、结构混乱或语义错误，再先进的算法模型也难以产出可靠洞察。如何通过精准的通用文档解析技术释放这些"暗数据"的价值，已成为企业数字化转型的重要挑战。

月末财务部堆积如山的超市小票，员工报销时繁琐的手工录入，海量消费数据无法及时分析决策...这些正成为企业数字化转型的障碍。在数字化浪潮席卷各行各业的今天，超市小票作为企业运营中基础却又不可或缺的数据载体，其处理效率直接影响着财务工作效率、数据分析准确性和企业管理效能。传统的录入方式不仅效率低下，还容易出错，而普通的OCR技术又难以应对小票的复杂版式和模糊质量问题。超市小票识别技术的突破，已成为企业提升运营效率的关键环节。

在企业数字化转型的深水区，海量文档数据正成为制约效率提升的“隐形瓶颈”。日常工作中产生的PDF、Word、图片等格式文档承载着企业核心知识，却因高度非结构化特点难以被有效利用。传统OCR技术提取信息结构混乱，表格不全、手写字符识别难等问题，导致大模型无法获取精确的专业信息，这正是多模态文档解析技术要解决的核心痛点。

在企业知识管理迈向智能化的今天，PDF转markdown不再仅仅是格式转换问题，而是决定企业能否高效构建私有知识库、激活数据价值的核心技术环节。一份精准转换的Markdown文档，意味着下游的大语言模型可以更准确地理解合同条款、技术规范与财务报告中的关键信息，从而在智能问答、内容生成和决策支持等场景中发挥更大效能。

在金融普惠、政务数字化深入人心的今天，企业对业务处理效率与用户体验提出了更高要求。然而，在开户、登记、核验等流程的起点——身份信息录入环节，许多组织仍依赖于效率低下且易出错的手工操作，这已成为数字化链条上一个显著的“卡点”。要打通这一瓶颈，离不开一项关键技术的应用：身份证OCR。它不仅是提升效率的工具，更是企业优化风控、实现业务流程自动化与智能化的基石。

随着国家金融监督管理总局将养老理财产品试点推广至全国，金融机构面临海量PDF文档处理压力。产品合同、监管文件、客户资料等PDF解析为文本的需求激增，传统人工处理效率低下、错误率高的问题日益凸显。合合信息的通用文档解析能有效缓解这类PDF解析为文本难题。

在三万份非例行工作记录单（NRC文档）堆积如山的航空维修部门，每份文档都承载着飞机健康的关键数据。传统OCR技术面对复杂的表格结构束手无策，人工处理效率低下成为数字化转型的瓶颈。而合合信息AI OCR技术，正在改写这一局面。