在当今数字化时代，企业每天都会产生和处理海量的文档，这些文档涵盖了合同、报告、发票、表单等各种类型，它们是企业运营和决策的重要依据。然而，文档数量的激增也带来了严峻的管理挑战。文档格式多样、结构复杂，信息往往分散在不同的文档中，传统的人工处理方式效率低下、容易出错，难以满足企业对数据快速分析和决策支持的需求。如何从混乱无序的文档中高效地提取有价值的数据，实现数据的清晰化和结构化，成为众多企业亟待解决的问题。
大模型技术的出现，为这一难题带来了创新的解决方案。以达观数据的达观 IDP 智能文档审阅系统为代表，借助先进的自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、计算机视觉（CV）等技术，融合大模型强大的语义理解和生成能力，能够自动化地构建抽取规则图谱，将非结构化和半结构化的文档数据转化为结构化的、易于分析和利用的数据资产。接下来，让我们深入了解达观 IDP 智能文档审阅系统是如何通过大模型实现这一关键转变的。
达观 IDP 智能文档审阅系统：技术融合的创新平台 达观 IDP（Intelligent Document Processing）是达观数据自主研发的智能文档处理平台，在金融、制造、通信、法律、审计、媒体、银行、政府等多种文字密集型行业广泛应用，为企业提供了高效、智能的文档处理解决方案。该平台融合了多种前沿技术，其核心优势在于强大的跨格式解析能力和大模型赋能的智能抽取技术，能够有效提升文档处理的效率和准确性。
- 先进的文档解析技术
达观 IDP 采用先进的 OCR 识别和 NLP 技术，能够对多种格式的文档进行高效解析。无论是常见的 PDF、Word、Excel，还是扫描件、图片等，都能快速准确地提取其中的文字信息，并将其转换为计算机可理解的文本格式。该技术对不同格式文档具有极高的兼容性，即便面对复杂的文档环境，如存在印章遮盖、透视变形、水印干扰、模糊噪点或手写体等情况，也能确保准确提取信息。通过对文档的解析，为后续的信息抽取和处理奠定了坚实的基础。
- 大模型赋能的智能抽取技术
大模型技术赋予了达观 IDP 强大的语言理解和生成能力，使其能够深入理解文档内容，实现精准的信息抽取。通过自然语言处理和深度学习算法，系统不仅能够识别文档中的实体信息，如人名、公司名、日期、金额等，还能够理解文本之间的语义关系，从而在复杂的文本数据中提取出最有价值的信息。例如，在合同文档中，能够准确识别合同双方的权利义务条款、付款方式、违约责任等关键信息；在财务报告中，快速定位并抽取营收数据、成本构成、利润指标等重要内容。
为了更好地适应不同行业和场景的文档抽取需求，达观 IDP 采用了统一信息抽取（UIE）框架。通过设置不同的抽取类型 Schema，利用 UIE 端到端生成结构化结果的思想，实现了单模型多任务的抽取效果。这一框架不仅支持实体抽取任务，还能够完成关系抽取、元素抽取等复杂任务，避免了不同任务类型网络结构差异导致的数据和预训练模型复用受限问题，大大提高了系统的灵活性和适应性。
自动化构建抽取规则图谱的实现过程 在理解了达观 IDP 智能文档审阅系统的技术基础后，我们进一步探究其如何利用大模型自动化构建抽取规则图谱，将无序的文档数据转化为有序的结构化数据。
- 数据收集与预处理
达观 IDP 在数据处理层面，广泛收集各类数据资源。一方面，从大量公开网站上收集金融财经新闻公告等数据，这些数据具有广泛的代表性和实时性；另一方面，结合自身在长期业务实践中积累的丰富金融领域文本数据。收集到的数据需要经过严格的数据清理流程，去除重复、错误、不完整或无关的数据，以确保数据的质量和可用性。经过数据清理后，得到数百万条高质量的预训练文本数据，这些数据将作为大模型学习和训练的重要素材。
- 模型训练与优化
在模型设计层面，达观 IDP 选用中文 RoBERTa 作为基础模型，并采用 whole word masking 的掩码方式进行继续预训练。通过在大规模的文本数据上进行训练，模型能够学习到丰富的语言知识和语义理解能力。为了进一步提升模型在特定领域的表现，达观 IDP 针对金融等行业的特点和需求，对预训练模型进行了调优。经过大量的实验和测试发现，使用迭代后调优后的预训练语言模型在各个金融领域的下游任务中，效果普遍提升 2 – 3%。这种针对特定领域的模型训练和优化，使得达观 IDP 能够更好地理解和处理行业相关的文档数据，提高信息抽取的准确性和效率。
- 抽取规则的自动生成
基于训练好的大模型，达观 IDP 能够根据文档的内容和结构，自动生成抽取规则。大模型通过对大量文档的学习，掌握了不同类型文档中信息的呈现规律和语义关系。当面对新的文档时，模型能够快速分析文档的特征，识别出关键信息所在的位置和类型，并生成相应的抽取规则。例如，在处理一份采购合同文档时，模型能够自动识别出合同编号、供应商名称、采购物品清单、价格条款、交货日期等关键信息，并生成针对这些信息的抽取规则，确定如何准确地从文档中提取这些信息。这种自动化生成抽取规则的方式，大大减少了人工制定规则的工作量和时间成本，同时提高了规则的准确性和适应性。
- 规则图谱的构建与完善
抽取规则生成后，达观 IDP 将这些规则整合构建成抽取规则图谱。规则图谱以图形化的方式展示了不同文档类型中各类信息的抽取规则及其相互关系，形成了一个有机的整体。在实际应用过程中，随着处理的文档数量不断增加和业务需求的变化，规则图谱会不断得到完善和优化。系统会根据新文档的反馈信息，自动调整和更新抽取规则，确保规则图谱始终能够准确地适应各种文档处理场景。例如，如果在后续处理采购合同文档时发现某个新的条款经常被遗漏或错误提取，系统会自动分析原因，并对相应的抽取规则进行调整和优化，将新的规则纳入规则图谱中，从而不断提升系统对文档数据的处理能力。
智能校验与质量保障 为了确保抽取的数据准确无误，达观 IDP 利用大模型技术实现了智能校验功能，为文档处理的质量提供了有力保障。
- 准确性检测
达观 IDP 的智能校验功能能够对抽取的信息进行全面的准确性检测。通过与预先设定的标准和规则进行比对，检查抽取的数据是否符合预期的格式、范围和逻辑关系。例如，在抽取财务数据时，系统会验证金额数据是否符合数值格式规范，是否在合理的业务范围内，以及不同财务指标之间的计算关系是否正确。对于合同文档中的条款抽取，系统会检查关键条款是否完整、准确，条款之间的逻辑关系是否合理。如果发现抽取的数据存在错误或异常，系统会及时发出警报，并提供详细的错误信息，以便用户进行核实和修正。
- 异常识别
除了准确性检测，智能校验功能还能够识别潜在的异常情况。大模型通过对大量文档数据的学习，掌握了正常业务数据的模式和特征。当处理新的文档时，如果抽取的数据出现与正常模式明显不符的情况，系统能够敏锐地识别出来。例如，在分析企业的销售数据文档时，如果发现某个时间段内的销售额出现异常波动，或者某个产品的销售价格与历史数据相差过大，系统会将这些情况标记为异常，并提示用户进一步关注和分析。这种异常识别能力有助于企业及时发现业务运营中的潜在问题，采取相应的措施进行调整和优化。
- 质量优化
通过智能校验功能反馈的结果，达观 IDP 能够不断优化文档处理的质量。对于检测到的错误和异常，系统会自动分析原因，并对抽取规则和模型进行调整和优化。如果是由于抽取规则不完善导致的错误，系统会自动更新规则图谱，完善相应的抽取规则；如果是模型在某些特定场景下的理解偏差，系统会利用新的数据对模型进行再次训练，提高模型的准确性和适应性。通过这种持续的质量优化机制，达观 IDP 能够不断提升文档处理的质量和效率，为企业提供更加可靠的数据支持。
达观 IDP 在各行业的应用成效 凭借强大的技术实力和卓越的功能表现，达观 IDP 智能文档审阅系统在众多行业中取得了显著的应用成效，帮助企业实现了从文档混乱到数据清晰的转变，提升了企业的运营效率和决策水平。
- 金融行业
在金融行业，达观 IDP 被广泛应用于合同审核、财报分析、风险评估等业务场景。在合同审核方面，系统能够快速准确地抽取合同中的关键条款，如利率、还款方式、担保条款等，并与企业的风险控制标准进行比对，自动识别潜在的风险点。通过达观 IDP 的应用，金融机构的合同审核效率大幅提高，审核时间从原来的数小时缩短至几分钟，同时审核的准确性和一致性得到了极大提升，有效降低了合同风险。在财报分析中，达观 IDP 能够从复杂的财务报告中快速提取关键财务指标，如资产负债表、利润表、现金流量表中的核心数据，并进行深度分析，为金融机构的投资决策、信用评估等提供了有力的数据支持。
- 制造行业
在制造行业，达观 IDP 主要应用于生产流程管理、设备维护文档处理等方面。通过智能抽取技术，系统能够从大量的生产文档中快速提取设备故障时间、故障原因、维修措施等关键信息，帮助企业优化生产流程，提高设备利用率，降低生产成本。例如，当设备出现故障时，维修人员可以通过达观 IDP 快速查询以往类似故障的处理记录，获取有效的维修建议，缩短设备停机时间。在处理供应商合同和采购订单等文档时，达观 IDP 能够自动抽取关键信息，实现合同执行进度的跟踪和采购流程的自动化管理，提高企业供应链管理的效率和透明度。
- 法律行业
在法律行业，达观 IDP 为律师和法务人员提供了高效的文档处理工具。在处理合同审查、案件分析等工作时，系统能够通过智能抽取和比对功能，快速提取关键信息，如合同条款、法律依据、案件事实等，并对不同版本的合同或相关法律文件进行差异分析，帮助律师和法务人员提高工作效率，降低工作强度。同时，达观 IDP 还能够根据法律法规和行业惯例，对合同条款进行风险评估，为企业提供专业的法律意见，有效防范法律风险。
- 政府部门
在政府部门，达观 IDP 在政策文件处理、项目审批文档管理等方面发挥了重要作用。通过智能抽取技术，系统能够快速提取政策条款、法规依据、项目进展等关键信息，帮助政府部门提高工作效率，提升公共服务质量。例如，在项目审批过程中，达观 IDP 能够自动对申报材料进行审核，提取关键信息并与审批标准进行比对，快速判断项目是否符合要求，减少人工审核的工作量和时间成本，同时提高审批的公正性和准确性。在政策文件发布和解读方面，达观 IDP 能够帮助政府部门快速整理和分析相关信息，为公众提供更清晰、准确的政策解读服务。
达观 IDP 智能文档审阅系统通过融合大模型技术与先进的文档处理技术，成功实现了从文档混乱到数据清晰的转变，为企业提供了高效、智能的文档处理解决方案。在数字化转型的浪潮中，企业面临着日益增长的文档数据处理挑战，达观 IDP 凭借其强大的跨格式解析能力、智能抽取技术、自动化构建抽取规则图谱以及智能校验功能，帮助企业高效地从海量文档中提取有价值的数据，实现数据的结构化和清晰化，为企业的决策分析提供了有力支持。
随着大模型技术的不断发展和创新，达观 IDP 智能文档审阅系统也将持续优化和升级，不断拓展应用场景，为更多行业的企业带来更大的价值。在未来，达观 IDP 有望在推动企业数字化转型、提升企业核心竞争力方面发挥更加重要的作用，助力企业在数字化时代实现高效、可持续发展。
