2025年智能文档技术与应用白皮书

应用白皮书 合合信息-科创板上市企业-股票代码688615 发布时间：2025.03 白皮书编委 执笔方 合合信息市场团队合合信息Textin产品团队 申请入编方式 欢迎各行业企业扫描左边二维码提交智能文档技术应用方案/案例，分享成功经验。 前言 在数字化转型浪潮席卷全球的今天，智能文档技术正成为企业降本增效、实现智能化升级的核心引擎。面对海量文档处理需求，传统人工操作方式效率低、成本高、易出错的痛点日益口显，而融合人工智能，计算机视觉与自然语言处理的智能文档技术，正在重塑企业信息处理的范式， 为系统化呈现智能文档技术的最新进展与落地价值，我们编制了这本款智能文档技术与应用白皮书》，白皮书聚焦四大核心技术模块：文档图像预处理通过切边处理、干扰去除、形变矫正，图像恢复，图像增强等技术，为后续文档处理构建高质量基座：文档解析突破复杂版式与多模态内客的识别瓶颈，将非结构化的文档数据转换为计算机可处理的结构化信息格式；文档抽取精准插获关挑字段与语义关系，构建可计算的据资产；文档比对则通过智能差异检测，为合规审核与知识送代提供保障，四者层层遥进，形成完整的文档智能处理闭环。 本白皮节不仅深度解析技术原理与创新突破，更聚焦金融，法律，制造等行业的典型场景，结合典型案例揭示技术如何赋能合同智能审查、票据自动化处理，知识库构建等业务场景，助力企业实现从"文档管理到”数据驱动"的跨越。期特通过这份技术指南与实战参考，为各行业数字化转型提供可落地的智能文档解决方案。 录 contents 02 03 01 智能文档技术演进与数字化变革 文档图像预处理技术的发展与应用 文档解析技术的发展与应用 文档解析的概念文档解析的技术演进文档解析的技术难点文档解析中的表格解析文档解析中的图表解析文档解析的应用场景文档解析的典型应用案例 数字化浪潮下的文档处理挑战智能文档技术的发展沿革智能文档技术演进驱动力智能文档技术的能力升级智能文档技术的整体架构 文档图像预处理的核心技术文档图像预处理的主要攻克问题文档图像预处理的整体架构弯曲校正摩尔纹去除光斑去除图像幕改检测 录 contents 04 文档抽取技术的发展与应用 文档比对技术的发展与应用 智能文档技术发展趋势与展望 文档比对的概念文档比对的技术演进文档比对的关键技术文档比对的技术难点文档比对中的表格比对文档比对中的复杂场景比对文档比对的应用场景文档比对的典型应用案例 趋势一：多模态大模型驱动认知智能革命趋势二：边橡智能与轻量化部署的普及趋势三：小样本学习与领域自适应技术趋势四：可信智能与合规增强体系 文档抽取的概念文档抽取的技术演进文档抽取的关键技术文档抽取的技术难点文档抽取的技术框架文档抽取的效果文档抽取的应用场景文档抽取的典型应用案例 第一章智能文档技术演进与数字化变革 07智能文档技术Intelligent document technoloe 数字化浪潮下的文档处理挑战 全球数字化进程加速，企业文档处理面临海量、多源、非结构化数据的挑战。传统文档处理方式人工效率低、格式兼客性差、数据利用率不足、合规风险高， 复杂的版式 多语言文档 文档种类聚多且形式各异，既有抵质文档，也有电子版文件，且格式不统一，字段布局多样。这些特性使得人工处理多源、多版式文档变得极为复杂和低效。 跨国集团/跨境业务核算时，常思要处理多种语言的文格数据，对处理团队要求高，不同语种的分处理难以形成统一化规范， 低质量国像 多变的需求 随着业务扩展，新的文档格式和数据字段不断涌现。这种需求的多变性使得传统的固定化，手动处理方式难以灵活应对，往往导致处理效率低下，响应迟暖， 由于扫措或拍摄设备的限制，文档图像可能存在模耗，信料，光线不均、分辨率低等问题，不仅增加了人工并认的难度，还客易导致字段信息的遗漏或误读，从而影呐故据的准确性和完整性。 智能文档技术助力实现自动化、精准化、可潮化的文档全生命周期管理 智能文档技术的发展沿革 数字化与算法驱动阶段 深度学习革命阶段 认知智能阶段 基础阶段 预训练大模型：BERT、GPT等模型实现语义理解。多模态大模型：CLIPPix25truct等模型打通图文关联。端到端流水线：从预处理到知识图谱构建的全链路自动化。 数字化浪潮：PDF/图像文档激增，驱动文档处理需求。统计模型兴起：隐马尔可夫模型（HMM），支持向量机（SVM）提升OCR精度至85%.版式解析突破：基于规则+布局分析的表格识别技术出现。 CNN与端到瑞学习：卷积神经网络（CNN）大幅提升图像类文档识别精度。多模态融合：文本、图像、表格联合解析。开源框架推动：TensorFlow.PyTorch降低算法开发门槛。 OCR技术萌芽：基于模板匹配与光学扫描，仅支持简单印刷体字符识别。规则驱动处理：依赖人工定义模板，无法应对版式变化。应用局限：银行支票处理邮政编码识别等极窄场景。 智能文档技术演进驱动力 需求侧 智能文档技术的能力升级 智能文档技术从“机械化字符识别”走向“认知智能决策”，其发展本质是“感知→理解→推理→创造”的能力升维。未来，随着多模态大模型与垂直场景的深度结合，文档将不再仅是信息载体，而是企业智能化决策的核心生产要素。 第二章文档图像预处理技术的发展与应用 02文档图像预处理DocumentPreprocessing 文档图像预处理的核心技术 文档图像预处理旨在提高OCR系统最终输出的准确性、可靠性和效率。预处理是OCR流程中的一个关键步聚，它能够显著改善OCR系统的性能，尤其是在面对质量不佳或格式复杂的图像时。 核心技术 形变矫正 图像恢复 图像增强 切边处理 干扰去除 寻找文档主体，切除多余背景 矫正因透视或弯曲导致的图像畸变 去除阴影、摩尔纹、光斑等 去除遮挡，如手指遮挡 增强锐化，增强显示效果 文档图像预处理的主要攻克问题 档图像预处理效果展示 弯曲矫正的技术演进 格心坐术1 弯曲矫正：偏移场学习法 格心坐术1 弯曲矫正系统pipeline 格心坐术1 弯曲矫正效果 弯曲矫正后的效果 原园 摩尔纹去除的技术框架 摩尔纹去除效果 带摩尔纹的原图 摩尔纹去除后效果 观后心得 观后心得 摩尔纹去除+图像增强效果 带摩尔纹图直接增强 光斑去除的技术框架 光斑去除+图像增强效果 格心业求4 图像算改检测的技术框架 图像篡改检测技术可用于检测卡证票据照片及文档图像等是否被以剪贴、Photoshop（PS）等手段墓改，确保入库数据的真实性，有效性。 行驶证募改检测 第三章文档解析技术的发展与应用 03文档解析Document Parsing 文档解析的概念 文档解析 文档解析是指利用计算机算法和人工智能技术对文档（包括电子文档和纸质文档的图片形式）中的文字，图像，表格等内客进行自动识别、提取，理解和结构化的过程。 该技术能够解析文档的布局、内容以及上下文关系，将非结构化的或半结构化的文档数据转换为结构化的，计算机可处理的信息格式，如XML.JSON、Markdown等 文档解析的技术演进 1990s-20105 深度学习时代 生成式模型时代 传统机器学习时代 深度学习的兴起带来了特征自动学习的能力。基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型逐渐成为文档解析的主流结合端到端训练提升了文本和版面分析的准确性。但需要大量标注数据，并且缺少语义相关的信息。 生成式模型（如Transformer、GPT）的出现使文档解析能力进一步跃升。这些模型基于海量预训炼，能够生成上下文相关的内客，并结合文档结构信息进行复杂任务的解析。只有更高的鲁棒性和泛化能力。 在传统机器学习时代，文档解析主要依赖于基于规则和特征工程的技术。典型方法包括OCR（光学字符识别）技术，通过模式匹配、手工定义特征和分类器（如SVM、随机森林）来识别文本和结构信息。规则的适配性差，难以应对复杂和多样的需求。 文档解析的技术难点 表格解析的难点 表格解析的技术框架 统一的元素检测 通过特征提取技术，准确区分元索类型，从而实现表格检测的高准确度和高召回率， 基于表格线与单元格的预测算法 表格线预测更适合整齐表格，而单元格预测可以更好应对不规则表格，同时处理则效果更好， 识别结果后处理 通过对关键特征的识别，可进行语文层级的后处理，如支持跨页表格的合并， 生成式表格识别模型 更新一代的生成式模型，可以实现更好的泛化能力。 表格解析的效果 少线密集表格解析效果 行列数不同的不规则表格解析效果 表格解析的效果 研报类表格解析效果 跨页表格合并效果 图表解析的效果 图片案源：Textin文档解者 文档解析的应用场景：知识库（RAG） 什么是RAG? 一种结合了检索和生成技术的模型架构，旨在通过从大量文档中检索相关信息来增强文本生成的能力，从而损高生成文本的质量和相关性。 传统方法通常基于字符长度，忽视了文本的逐辑结构。 通过内客运辅来分块，而不是简单的字符长度。 生成分块摘要，识别并提取文档中的文本，图像和表格等元索。 导政处理效率低下，且输出效果不佳。 文档解析的应用场景：智能文档抽取 文档解析的应用场景：大模型预训练语料与数据治理快速入库 文档解析的应用场景：文档翻译 ，还原度：器译整篇文档，且保留原有格式， ，准确性：可以理解并精确翻译复杂句子，减少错误并提高器译质量，·速度：可以在几秒种内处理井器译大量文档比人类器译快得多。上下文意识：能够理解对话或锻违的上下文，确保器译保留原意和语气。多语言支持：可以同时处理多种语言，使其成为全球内分发的多功能工具。 典型应用案例：金融文件解析，建设数据底座 金融信息化企业 专注于资本市场信息化业务，公司利用人工智能。云计算，大数据，模式分析等技术，为上市公司，拟上市公司，金融机构、监管机构等主体提供AI+SAAS服务产品 主要业务和产品崔盖以下领域： ，企业平台：公司核心产品，从信息技露、合规交易、监管动志，股东分析，典情监控，投资者关系，资本运作，三会管理等八大度提供服务，实现了董办事务的“互联网+”预想，，特定客户股票管理系筑：该系筑为证券公司提供服务，帮助上市公司大股东，董监高股票交易合规化，通过科技手段建立合规交易管理的标准化服务体系。，企业法库：构建了合规领域重要的信息数据库，包括法规条文和业务分类，在此基留上构建的合规智库，得到了市场的充分认可。 典型应用案例：金融文件解析，建设数据底座 数据来源 Markdown格式 公司基于开源模型开发的PDF解析工具实际应用中存在痛点 公告 上市公司或银行等发布的实时公告 半年报/年报 完全或部分扫描档PDF，只能以图片的形式展示。 文本及阅读顺序 来自上市公司，一般会在一定时期内集中发布及入库 如果PDF使用了特殊的字体或编码格式，PDF原文浏览时看起来是正常的，但是解析出来的内容却是乱码。 分析报告 业务需对文档内客做批注，需要以Markdown的形式在页面展示 对于线条极少甚至没有线条的表格，无法解析。 董监高信息 业务需拍取不同公司的量监高信息，董监高信息通常包含在PDF文性某个章节的表格中 表格信息 典型应用案例：金融文件解析，建设数据底座 Textin文档解析输出结果 无线表格原国 开源解析模型输出结果 第四章文档抽取技术的发展与应用 04文档抽取Document Extraction 文档抽取的概念 文档抽取 文档抽取是一种将非结构化文本转化为结构化信息的技术。它能够从各类文档中自动提取出实体、关系和其他重要信息，并将这些信息转化为方便计算机进一步处理和分析的格式。 这一技术通常包括文本预处理、实体识别、关系抽取、信息归一化、文档结构分析、上下文理解与长文本处理以及错误处理与客错机制等多个环节。 强大的