激增的文檔數(shù)字化需求和技術(shù)的高速進階，正驅(qū)動著文檔處理技術(shù)向智能化演進。在需求側(cè)，企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理成本逐漸升高合規(guī)與審計要求趨嚴;在技術(shù)側(cè)，隨著算力的提升和云計算的普及，多模態(tài)融合算法取得突破，為處理非結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù)帶來更多的落地空間。
合合信息的智能文檔處理技術(shù)在AI效率提升方面成效顯著。該技術(shù)從 “機械化字符識別” 走向 “認知智能決策”的過程中，合合信息文檔解析技術(shù)扮演了重要的角色。該技術(shù)利用計算機算法和人工智能技術(shù)，對文檔中的文字、圖像、表格等內(nèi)容進行自動識別、提取、理解和結(jié)構(gòu)化。此外，文檔解析技術(shù)能夠解析復雜版式與多模態(tài)內(nèi)容，將非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為JSON、Markdown 等計算機可處理的結(jié)構(gòu)化信息格式，助力企業(yè)智能化決策。
目前，智能文檔處理技術(shù)已在多個領(lǐng)域得到廣泛應用。在金融領(lǐng)域，智能文檔處理技術(shù)通過對上市公司或銀行發(fā)布的公告、年報等進行解析和處理，解決傳統(tǒng) PDF 解析工具存在的文本及閱讀順序、亂碼、表格解析等痛點，抽取關(guān)鍵信息，為企業(yè)提供決策支持，助力金融信息化企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)底座。
在供應鏈采購管理中，相關(guān)技術(shù)可應用于供應商管理、投標文檔管理、招采管理、合同文檔管理等多個環(huán)節(jié)。通過對相關(guān)文檔的抽取和審核，實現(xiàn)單據(jù)自動化，提高供應鏈管理的效率和準確性;在國際結(jié)算業(yè)務、券商綜合柜面業(yè)務等場景中，智能文檔處理技術(shù)可對信用證、INVOICE、交易合同等多類單據(jù)進行信息抽取和審核，提升業(yè)務處理效率和質(zhì)量。
圖像是文檔的重要組成部分。《白皮書》提到，AI“狂飆”的時代，圖像造假的門檻變得越來越低，加強反制技術(shù)研究愈發(fā)迫在眉睫，合合信息的圖像篡改檢測技術(shù)為圖像安全的守護發(fā)揮了重要作用。基于自研篡改檢測系統(tǒng)，合合信息圖像篡改檢測技術(shù)可檢測出多種篡改形式，智能捕捉圖像在篡改過程中留下的細微痕跡，并以熱力圖的形式展示圖像區(qū)域篡改位置。
圖像篡改檢測技術(shù)支持多種應用場景，包括檢測身份證、護照在內(nèi)的多種卡證，營業(yè)執(zhí)照，商場小票等多類票據(jù)偽造現(xiàn)象。現(xiàn)階段，合合信息卡證篡改檢測技術(shù)已在銀行、保險等領(lǐng)域落地，具備高響應、低誤檢率等優(yōu)勢。
