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：金融机构如何高效、准确地从海量、多格式的文档中文档提取指定信息，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？

法务部又送来一摞待审合同，财务部催着上周的发票数据，业务部门需要统计全年合同金额分布......企业在面对堆积如山的合同文档，时常陷入手动查找、复制、粘贴的无底洞。在数字化浪潮下，合同管理却仍停留在“手工时代”——这已成为企业高效运营的隐形瓶颈。而文档提取指定信息技术的出现，正让这一场景发生变化。

在当今企业运营中，识别文字提取技术已成为解决海量文档数据处理难题的关键工具。面对每天需要处理的纸质文档、图片资料和电子文件，传统的人工录入方式不仅效率低下，错误率也较高。如何高效、准确地将非结构化文档内容转化为可用的数据资产，成为企业数字化转型的重要挑战。

财务部门正在处理堆积如山的发票，法务团队需要从数百页的合同中提取关键条款，保险公司的理赔员面对五花八门的医疗单据束手无策——这些看似普通的业务场景，正成为企业效率提升的关键。文档抽取技术的落后，让大量本可自动化的业务流程依然依赖人工，不仅成本高昂，更成为企业数字化转型道路上的关键障碍。文档抽取技术旨在将非结构化的文档内容转化为结构化的数据格式。合合信息Textin是大模型时代文本智能技术的领先者，在企业日常运营中，其文档抽取技术已经渗透到各个核心业务环节。

TextIn标书解析依托领先的AI文档处理技术，实现对百页标书1.5秒高速解析，支持多格式、多语言与复杂结构还原。有效应对标题层级识别、印章遮挡、跨页表格等难题，全面提升招投标审查、知识库构建、智能问答与数据挖掘效率，助力企业将海量标书转化为高质量数据资产，推动决策智能化与业务自动化。

TextIn推出的智能文档抽取能力，企业可以真正实现“开箱即用”的自动信息提取，轻松从非结构化文档中获取所需字段，大幅提升业务效率和数据准确性。

在对话式AI应用爆发的当下，Chatbot 已成为企业级AI落地最常见的形态。然而，很多企业在尝试搭建智能客服或问答机器人时，却频频遇到“垃圾进、垃圾出”的困境。问题的根源并非模型能力不足，而是企业内部海量的文档数据未能被有效清洗、结构化与管理。智能文档处理正是解决这一难题、赋能对话式AI的关键环节。

在企业的日常运营中，合同、票据、证照、研报、公告等非结构化文档数量庞大。在实际工作中，依赖人工检索或“Ctrl+F”反复搜索关键信息，不仅耗费大量时间，还容易遗漏或出错。随着业务复杂度提升，传统基于规则的方式愈发难以满足需求，企业亟需更智能的解决方案来实现文档内容提取。

针对多样文档解析需求，合合信息TextIn团队精心打造免费测评工具，帮助用户快速比较产品性能，节省选择与测试时间，让开发者更专注于满足特定业务场景，全面提升文档解析效率。

2024年，合合信息旗下TextIn平台重磅推出了多款AI新产品，新产品上线：文档解析、智能文档抽取、合同比对、DocFlow、电子行驶证识别。