什么是文档 AI？

文档 AI 处理结构化数据（例如电子表格）、非结构化数据（例如电子邮件和合同）以及表格、发票和财务报告等半结构化文档。此类文档包含宝贵的信息，但其格式通常需要借助先进的机器学习技术，才能高效提取有价值的洞察。

当人类手动从大量文档中提取信息时，这是一个耗时的过程，而且不可避免地会导致不准确。相比之下，文档 AI 系统以类似人类的方式“阅读”文档，并能够对内容进行情境理解。因此，它们能够像人类一样理解文档中的含义和关系，但处理速度更快、规模更大，而且结果不受人为错误影响。

文档 AI 通过结合多种技术来模拟人类的阅读过程，以高水平的理解力获取、处理并解释多种类型的文档。

作为文档 AI 的核心，光学字符识别 (OCR) 将扫描或手写文本转换为机器可读文本。这一过程让文档 AI 能够“读取”各种格式，包括 PDF、定制文档、图像和表格，而无论文本是打字还是手写。文本完成数字化后，将可搜索和编辑，从而更易于访问文档，以便在各种业务流程中进行进一步分析或使用。

OCR 只处理字符识别，不会解释文本背后的含义。自然语言处理 (NLP) 在这里发挥了关键作用。自然语言处理技术使文档 AI 能够像人类读者一样解读文本的含义和上下文。通过应用语言模型，文档 AI 可以识别文档不同部分之间的关系，从而识别姓名、日期和地址，即使没有明确的标签。

机器学习模型，特别是深度学习模型，提高了文档人工智能的准确性。这些模型使用海量数据集进行训练，并运用数据科学技术，使其能够识别文档中的复杂模式。与人脑处理信息的方式类似，文档 AI 中的神经网络分析文档布局、字体和语言，不断适应各种格式。这种灵活性可确保文档 AI 能够处理多种现实世界场景（从简单的发票到复杂的法律合同），并通过持续学习提高其功能。

元数据还通过提供有关文档的附加信息（通常是隐藏的）发挥着重要作用。元数据包括文档的创建日期、作者、文件格式和进一步描述其内容的关键字等详细信息。通过使用元数据，文档 AI 可以更好地组织、管理和检索文档，从而提高工作流效率。

应用程序编程接口 (API) 对于将AI 模型与其他系统连接至关重要。文档 AI API 促进文档 AI 与企业平台的无缝集成，实现与文档相关的工作流自动化，并帮助实时提取和分析。这些 API 帮助文档 AI 实现规模化，使其能够适应各种业务任务，同时与更广泛的 IT 基础设施集成。

文档 AI 平台还使用处理器作为文档文件和机器学习模型之间的中介。这些处理器负责具体操作，例如分类、拆分、解析和分析文档，帮助确保系统正确处理和理解每个文档。

解析器分析并解释数据结构。它将文档拆解为基本组成部分，理解这些元素之间的关系，并将非结构化或半结构化数据转换为 AI 系统可处理的格式。

除了理解文本之外，文档 AI 还可以分析文档的结构和布局。它可以识别标题、段落、表格和列表等元素，帮助 AI 理解文档的层次结构和上下文。这种结构化分析有助于识别键值对，例如在发票中，文档 AI 可以提取到期金额和付款日期，从而减少人工输入的需要。

大多数标准文档 AI 模型在多种文档类型上经过预训练，但企业通常会使用具有特定领域独有格式、术语或布局的专用文档。微调文档 AI 模型可以使其满足特定需求。例如，律师事务所可以对模型进行微调，以更好地理解法律术语、合同条款和格式特点，从而使 AI 更加准确。

高级文档 AI 系统不仅能进行简单的数据提取，还能对冗长文档提供摘要。通过突出文档中的关键点，这些系统使用户无需通读整份文档即可快速掌握核心信息。

文档 AI 通常与云存储和企业系统集成，以简化整个组织的文档管理和分析，并在用户需要时向适当的人员提供所需的文档和信息。

传统的文档 AI 解决方案严重依赖 OCR、基于规则的系统和机器学习模型来进行提取、分类和数据处理。许多文档 AI 平台本身并不使用生成式 AI (gen AI) 或大型语言模型 (LLM)，尤其是在任务主要集中于从文档中进行简单的数据提取和分类时。

然而，生成式 AI 已被证明在增强文档 AI 方面非常有效。当与生成式 AI 集成时，文档 AI 系统可以根据提取的数据模板生成新文档。例如，在保险理赔处理过程中，数据从理赔表单中提取后，嵌入在文档 AI 平台中的生成式 AI 模型可以帮助智能体起草后续信函、理赔报告或基于输入数据的建议。

虽然传统文档 AI 系统在大多数情况下能够无缝提取数据，但在面对模糊语言的理解、多步骤推理或识别低质量、有噪点的图像中的字符时，可能表现会差强人意。生成式模型通过纠正错误、提供更深入的上下文解读，以及增强系统处理需要细致理解的法律、医疗或技术文档的能力，从而弥补了这些不足。

IBM Automation Document Processing 是一款低代码解决方案，它利用 AI 和深度学习对结构化和非结构化文档进行分类和信息提取。其低代码界面允许用户以最少的编程工作自动化文档相关的工作流，从而提升生产力和效率。

Google Cloud Document AI 是一个企业级平台，提供一整套工具以实现文档处理的自动化。它使用生成式 AI 来提取数据并对文档进行分类，无需事先进行任何模型训练，因此可以实现快速实施和部署。用户可以通过 Google Cloud Console 管理和监控其文档 AI 模型，该控制台提供了一个易于使用的界面。

Google 云的 BigQuery 是一个完全托管、无服务器架构、可扩展的数据仓库。它支持使用结构化查询语言 (SQL) 快速分析大型数据集。BigQuery 非常适合处理大数据，因为传统数据库在高效处理大规模数据集方面存在困难。

Vertex AI 是一个统一的平台，旨在简化从数据准备到模型部署和监控的整个机器学习生命周期。通过提供用于 AutoML 和自定义模型开发的工具，Vertex AI 可满足不同水平用户的需求，从初学者到经验丰富的数据科学家，使其成为构建和部署机器学习模型的多功能解决方案。

文档 AI 通过自动执行数据输入和增强业务流程，为多个行业用例提供了广泛的优势。文档 AI 从各类文档中提取数据的能力在邮件分发、货运中转、抵押贷款处理和采购等场景中非常有用，因为这些场景中大量文书工作需要高效处理。

在保险行业，文档 AI 通过提取重要数据、缩短处理时间和提高运营效率来帮助处理索赔和保单应用程序。

在出版领域，文档 AI 可以将纸质出版物数字化，转换为与电子阅读器兼容的格式，从而使内容更易访问、可搜索且便于管理。

在医疗保健领域，文档 AI 简化了医生办公室的患者登记表处理，减轻了行政工作负担，并有助于确保患者数据的准确采集。在临床试验中，文档 AI 通过从试验文档中准确提取数据来改进监督，确保监管合规性并加快报告流程。

在金融和会计领域，文档 AI 能高效解析收据和发票，实现快速的费用报销验证，节省时间并提高准确性。此外，它还可以分析身份证和其他官方文件，以协助身份验证，确认安全验证。文档 AI 还可以从税表中提取收入详细信息，从而简化贷款审批流程和财务评估。在会计领域，文档 AI 可实现发票处理自动化、提高准确性并加快工作流，从而实现更高效的财务管理。

该技术还可以分析金融文件，检测假币和欺诈支票，从而加强金融机构的安全措施。文档 AI 通过从客户电子邮件和短信中提取重要数据来提高运营效率，从而加快响应时间。它通过自动执行文档分析来增强欺诈检测，使组织能够快速识别可疑活动。

在法律和商务文档方面，文档 AI 帮助公司分析合同、识别关键条款，加快审查流程，并确认协议的合规性。它还可以检测发票中的异常情况，标记潜在的错误或欺诈行为。文档 AI 还实现了法律文件审查的自动化，减少了评估合同和协议所需的时间和精力，同时提高了准确性和可扩展性。

在合规与监管领域，文档 AI 有助于自动化评估监管变更及其对合同的影响，从而简化合规管理。

在抵押贷款行业，文档 AI 通过快速提取和处理贷款申请中的重要信息来加快工作流程。它还能自动监测贷款组合，有助于更有效地进行信贷风险管理和及时发现潜在问题。在不动产领域，它实现了文档分类标准化，并自动从合同、租赁和其他相关文档中提取关键信息。

另一个主要优点是它能够从文档孤岛中提取有价值的数据，解锁以前无法访问的信息，从而支持更明智的业务决策。对于在全球运营的组织来说，文档 AI 简化了不同国家或地区的收据处理，从而降低了国际交易的复杂性。该技术还可以将静态 PDF 文档转换为可操作的工作流，通过自动化设置截止日期、管理审批和分配职责等任务来实现。