券商迎“期中体检”，TextIn智能文档抽取化解金融文档信息提取之痛
近日，上海证券交易所启动专项调研，系统梳理券商在践行中国特色金融文化、服务乡村振兴等方面的举措与成果。这场“期中体检”要求券商围绕诚信、风险、合规等五大维度，提交详实的反馈报告与案例。这背后，折射出一个核心痛点：金融机构需要高效、准确地从海量、多格式的文档中提取指定信息，并将其转化为可量化、可分析的数据资产，以应对日益精细化的监管要求与内部治理需求。
金融文档处理：效率与准确性的双重枷锁
面对内部汇报或外部监管报送的需求，券商可能在面对这些问题发愁：各部门提交的报告格式不一，Word、PDF、扫描件混杂；海量的财务报表、合同协议、风控报告中的关键数据，部分券商仍高度依赖人工翻阅、复制粘贴。这种传统方式不仅效率低下，容易出错，更难以系统化地“提炼可复制、可推广的经验”。
更深层的挑战在于：
格式多样性：扫描版PDF、图片式图表、非结构化文本……传统OCR或简单的大模型难以通吃，信息提取完整率低。
理解复杂性：监管文件中的条款、财报中的关联数据、合同中的权利义务，需要深度的语义理解而非简单的关键词匹配。
准确性要求：金融领域对数据的准确性要求极高，一个数字的错误可能导致合规风险或决策失误。
流程自动化瓶颈：人工介入使得文档数据处理流程无法闭环，阻碍了风险管控、合规审查等业务的自动化升级。
这正是TextIn智能文档抽取功能旨在解决的核心问题。
TextIn智能文档抽取：让扫描版金融文档“开口说话”
合合信息Textin是大模型时代文本智能技术的领先者。其智能文档抽取功能，并非简单的OCR文字识别，而是整合了强大的文档解析底座与专项调优大模型的“组合拳”，专门攻克复杂文档的文档提取指定信息难题。
它是如何实现的？
精准解析先行：基于18年的文档图像处理经验，TextIn的文档解析底座能高精度处理近20种文档格式，对扫描版PDF的印刷体文字识别率高达99.7%，表格识别率超过99%，为后续信息抽取打下坚实基础。
智能语义理解与推理：内置的专项调优大模型具备强大的语义理解能力。在文档提取指定信息过程中，即使您未明确指定字段所在文件，TextIn的智能文档抽取也能实现跨文档智能抽取。例如，自动从一份券商年度社会责任报告的文字描述、嵌套的扫描版财报截图以及附录的案例列表中，精准提取出“服务乡村振兴项目投入金额”、“支持‘专精特新’企业数量”等关键信息。
结果可信可溯：抽取出的每一个数据，都支持精准坐标溯源。您可以轻松回溯到原文中的位置进行核对，结合AI生成的置信度，极大增强了结果的可信度，满足金融行业严格的审计与合规要求。
TextIn：将文档挑战转化为竞争优势
在高质量发展时代，券商的核心竞争力越来越依赖于对信息的精细化处理能力。TextIn智能文档抽取功能，正是将券商从繁琐、易错的手工文档处理中解放出来的关键工具，帮助您将文档提取指定信息，将静态的文档资料转化为动态、可用的数据资产，最终提升服务实体经济、防控金融风险的综合能力。
TextIn具备灵活的计费方式。新客100页免费使用，您可以直接在官网购买流量包进行预充值，也可以根据实际使用量按月结算（按用量月结）。
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