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在“十四五”规划与“数字中国”战略的推动下，央企正积极推进全产业链的数字化转型。能源行业作为国民经济的核心支柱，其供应链的管理水平直接关系到企业的合规性与运营效率。对于供应商数量庞大的能源央企而言，如何通过高效的文档解析，实现资质材料的智能化审核与风险筛查，已成为数字化升级的关键议题。

在数字化进程中，企业文档处理仍是效率与合规的关键瓶颈。合同、票据、证照等文档往往以纸质或PDF形式堆积，不仅带来高昂的存储成本，还因无法检索、编辑而成为“沉默数据”。人工录入方式效率低、易出错，直接制约了企业数字化转型的速度与质量。因此，文档自动化正成为企业提升运营效率、降低风险的重要抓手。

在供应链金融与财务审核环节，合同、票据、运输单据、产权证书等文档构成了交易真实性与风险控制的核心依据。然而，文档格式高度异构、版面复杂多样，人工审核不仅耗费大量时间，还难以保证一致性与精度。如何借助AI OCR技术构建稳定、可扩展的智能审核体系，已成为企业提升风控能力与运营效率的关键问题。

大模型OCR作为连接非结构化文档与知识库的桥梁，正在成为企业构建可信AI系统的核心技术环节。

面对日益增长的业务量与复杂的合规要求，传统人工审单模式已难以满足高效率、高精度的业务需求，智能文档抽取技术正成为推动国际结算业务数字化转型的关键引擎。

百川智能最新发布的Baichuan-M2-32B医疗推理大模型，标志着中国在垂直领域大模型上的技术突破，也使业界再次聚焦到一个决定性环节——医疗大模型知识库建设。在这一过程中，文档结构化解析能力正成为大模型性能能否充分释放的关键。

语料稀缺、结构混乱、逻辑不清等问题，仍然困扰着众多企业在大模型应用过程中构建高质量知识底座。为解决这一结构性短板，文档解析技术正成为大模型落地应用的关键突破口。

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。