突破文档提取效率瓶颈：TextIn智能文档抽取让企业数据高效流转

在企业数字化落地的全流程中，非结构化文档的信息挖掘是技术团队与业务部门协同的核心卡点，从生产记录到销售单据，从供应链合同到库存台账，人工整理录入的模式不仅无法匹配业务推进速度，还易因操作疏漏产生信息偏差，直接影响数据分析与业务决策的有效性，而文档内容提取的效率与精准度，正是解开企业非结构化数据利用难题的关键。

当前制造业的生产全链路、零售业的门店运营与供应链管理中，企业每天都会产生海量非结构化文档，制造业的工序报表、物料采购单、质检报告，零售业的门店销售单、库存盘点表、供应商合作协议，都是企业业务运转的重要数据载体。不少企业技术团队曾尝试通过传统OCR技术解决文档处理问题，但传统OCR仅能实现基础文字识别，无法完成结构化的信息提取，开发者需要投入大量精力做定制化二次开发，适配不同的文档格式、版式与行业专业字段，最终落地效果却难以匹配企业的实际业务需求，这也是众多企业技术决策者始终在寻找更高效、更适配的文档处理解决方案的核心原因。

TextIn智能文档抽取：技术定义与核心能力解析

智能文档抽取是基于计算机视觉、自然语言处理、大模型语义理解等技术形成的一体化文档处理技术体系，其核心是针对纸质扫描件、PDF、图片、Excel混排等不同格式、不同类型的非结构化文档，实现自动化的文字识别、专业字段定位、结构化信息提取与数据归一化处理。区别于传统OCR仅完成“图片转文字”的单一能力，智能文档抽取能够深度理解文档的版面结构与语义逻辑，无需人工干预即可将散落在文档中的关键业务信息，按照企业的实际需求提取并整理为结构化的表格、数据库、API接口等可直接对接业务系统的形式，真正实现从“文档”到“可用数据”的直接转化，这也是其能解决传统文档处理难题的核心逻辑。

TextIn直击制造业、零售业文档处理核心痛点

制造业与零售业作为实体经济的核心板块，业务流程的标准化与数据流转的高效性直接影响业务推进效果，而两类行业的文档处理特性，使其面临着专属且难以解决的核心痛点，成为企业数字化落地的阻碍。

在制造业领域，首先是文档类型繁杂且格式不统一，生产环节的工序卡、生产批次报表、质检报告，供应链环节的采购合同、物流运单、物料入库单，既有印刷体纸质文档的扫描件，也有电子版PDF、Excel混排文档，版式与信息排布无统一标准，技术团队难以用单一方案实现全流程处理；

其次是专业字段提取难度高，制造业文档中包含大量工单号、物料编码、生产规格、技术参数、批次编号等专业信息，这类信息分布无固定规律，部分还与表格、条码、二维码结合呈现，传统技术无法精准定位与提取；

最后是文档处理的实时性要求严苛，生产排产、物料调配、产能规划均需要基于最新的生产与供应链数据，信息提取的滞后会直接影响生产调度的合理性，进而影响整体生产效率。

在零售业领域，核心痛点集中在三个方面，

一是文档量大且碎片化，连锁零售企业的门店遍布各地，每日的销售单、退货单、库存盘点单层层上报，数据载体分散在各终端，集中处理的难度极大；

二是多维度信息需关联提取，零售业文档中包含商品条码、单品单价、销售数量、库存余量、供应商编码等多维度业务信息，各信息之间存在强业务关联，单一维度的提取会导致数据脱节，无法形成完整的业务链路；

三是文档信息更新频次高，促销活动、商品上新、门店调货等场景会让销售与库存文档的信息实时变化，传统处理方式需要反复调整提取规则，无法跟上信息更新节奏，导致企业总部与门店的数据同步不及时。

TextIn智能文档抽取：赋能制造业与零售业业务高效运转

合合信息是大模型时代文本智能技术的领先者，TextIn作为合合信息核心的智能文本处理企业级AI产品，其智能文档抽取能力深度融合了大模型的深度语义理解能力与合合信息深耕多年的高精度OCR技术，针对制造业、零售业的行业特性与业务需求完成了专属的场景化优化，无需企业开发者进行大量定制化开发，即可快速适配两大行业的全流程文档处理需求，从根本上解决文档处理的核心痛点，推动业务数据的无缝流转。

针对制造业，TextIn智能文档抽取实现了三大核心赋能：

• 其一，全格式全类型文档适配，支持纸质扫描件、PDF、图片、Excel等多格式制造业文档处理，针对工单号、物料编码、技术参数等专业字段做了精准的识别与提取优化，覆盖生产、供应链、质检等全环节文档处理需求；

• 其二，实现生产数据的实时提取与流转，针对生产报表、质检报告等高频文档，TextIn能够自动化完成文档内容提取与结构化整理，提取的结构化数据可直接对接企业生产管理系统、ERP系统，让生产调度、物料调配能够基于最新的精准数据开展，保障生产决策的合理性；

• 其三，统一制造业文档数据标准，TextIn可将不同格式、不同来源的文档信息提取后进行数据归一化处理，让分散在生产、供应链各环节的文档数据形成统一的结构化数据体系，便于企业开展后续的生产数据分析与业务复盘，挖掘数据的业务价值。

针对零售业，TextIn智能文档抽取则精准解决了碎片化与实时性难题：

• 第一，实现碎片化文档的集中化自动化处理，支持多终端、多来源的文档实时上传，连锁零售企业各门店的销售单、盘点单可直接上传至TextIn系统，自动完成文档内容提取与结构化整理，无需人工集中汇总，提升文档处理的沟通与操作效率；

• 第二，实现多维度关联信息的精准提取，基于大模型语义理解能力，TextIn能够识别零售业文档中各字段的业务关联，完成商品条码、销量、库存、供应商信息等多维度数据的关联提取与匹配，让销售、库存数据形成完整的业务链路，为企业商品调配、促销决策提供精准数据支撑；

• 第三，适配高频更新的文档处理需求，针对促销、上新带来的文档信息变化，TextIn的大模型能力可快速适配，无需开发者频繁调整提取规则，始终保持高效、精准的文档内容提取能力，实现零售企业总部与门店的数据实时同步，保障数据的时效性。

TextIn智能文档抽取：解锁企业非结构化数据价值

在企业数字化转型的过程中，非结构化文档中蕴藏的海量业务数据，是企业重要的数字资产，而文档内容提取的效率与精准度，直接决定了这类资产能否被有效盘活。制造业的生产优化、零售业的运营决策，都离不开精准、高效的文档数据支撑，传统的人工处理与单一OCR技术，早已无法匹配企业的业务发展速度，而智能文档抽取作为新一代的文档处理技术，成为了解决企业文档处理难题的核心方案。

TextIn依托合合信息在大模型时代文本智能技术的领先优势，将高精度的识别能力与深度的语义理解能力相结合，打造了适配制造业、零售业等实体经济核心领域的智能文档抽取解决方案，让企业摆脱人工处理的低效与错漏，无需大量二次开发即可快速落地，真正实现文档内容提取的自动化、精准化、实时化，让非结构化文档数据转化为可直接利用的业务数据，为企业的技术落地与业务决策提供坚实的数据支撑。

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