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在实际的企业知识库建设场景中，许多项目面临同样的问题：检索结果相关性不足、回答准确率不稳定、知识更新成本高。深入分析可发现，症结多源于原始文档输入的结构化程度不足，导致系统在知识加工和调用环节“先天受限”。

在现代供应链管理中，单据处理的效率与准确性直接影响物流运转速度和客户满意度。提单、运单、发票、报关单、检测报告等供应链单据往往以纸质或扫描件的形式存在，格式不一、内容复杂，人工录入不仅耗时耗力，还易出现差错。针对这一痛点，文档抽取与AI OCR技术的深度结合，正在成为供应链企业实现单据处理全流程数字化与智能化的重要驱动力。

在生成式AI快速赋能金融科技的当下，越来越多银行、证券、资管等机构开始探索构建专属企业知识库，以实现对复杂信息的结构化管理与智能问答。然而现实中，大模型“胡说八道”现象仍屡见不鲜，其背后的本质问题，是文档源头的不结构、不清晰、不一致。

在大模型和多智能体（Agent）协同架构日益成熟的今天，企业对非结构化数据的理解和处理能力，成为迈入智能化时代的关键门槛。OCR Agent作为面向复杂文档理解任务的智能体代表，正在成为企业实现知识工程、流程自动化和多模态交互的核心基础设施。

随着大语言模型（LLM）技术崛起与图文解析技术的演进，企业正在借助新一代智能文档处理平台，系统性治理非结构化数据，实现信息结构化、语义理解化与知识可用化，从而赋能决策分析、流程优化与自动化任务执行。

在生成式AI迅猛发展的背景下，医疗行业迎来了前所未有的智能化变革。然而，想让大模型“读懂”医疗场景，并精准输出合规可依的专业判断，第一步是确保它“看得懂”。面对复杂多变的医疗票据与文档格式，医疗票据OCR识别成为打通AI落地链路的关键入口。

合合信息企业级文档自动化平台TextIn DocFlow，通过“多模态感知 + 流程驱动”的架构设计，为财务共享中心构建全链路、高可信的单据智能处理体系，实现数据质量、审核效率与风控水平的同步跃升。

​在集团型企业财务数字化转型过程中，如何高效处理海量凭证、实现流程自动化与审核智能化，是一项核心挑战。某世界500强能源集团在财务共享中心建设中引入了合合信息的智能文档抽取驱动的财务审核方案，成功完成了对合同、发票、银行单据等复杂文档的解析与审核流程升级。

在金融、政务、医疗、能源等行业，面对严苛的合规环境和敏感数据处理要求，OCR私有化部署正在成为企业实现数据可控、安全识别、定制优化的首选方案。

随着企业数字化转型的加速，如何高效处理海量文档和图像数据，成为企业面临的重要挑战。OCR（光学字符识别）技术的出现，让企业能够从纸质文档和图像中自动提取和转化文本。为了帮助企业更高效地集成OCR技术，文本识别SDK应运而生，成为实现智能化文档处理和数据提取的关键工具。