什么是智能文档处理（IDP）？

智能文档处理（IDP）将发票、电子邮件、PDF等文档中的数据提取、校验及路由自动化。

关键要点：

• 智能文档处理（IDP）自动执行数据提取、验证和交付，大幅减少手工工作。
• AI驱动的工具自动处理非结构化数据，提高企业全流程的准确性。
• Parseur 帮助团队实现文档处理端到端自动化，节省时间、杜绝重复劳动。

简单来说，IDP（也称为智能文档自动化）的核心目的是以技术手段最大程度减少人工干预。它也称为文档组装，能从不同来源和格式中提取数据。

智能文档处理（IDP）将人工智能（AI）、预测分析和自然语言处理结合起来，彻底自动化组织的数据处理方式。这类自动化不仅仅是简单的数据提取，更能实现业务流程的高度数字化与简化。

根据ThinkAutomation的一份报告，数字自动化市场当前价值约为67.6亿美元，到2023年有望增长至126.1亿美元。

我们为你准备了这份完整指南，带你深入了解智能文档处理的相关知识，以及企业如何借助IDP实现业务扩展。

什么是IDP？

Wikipedia 将文档处理自动化定义为“旨在支持电子文档创建的系统及流程设计”。

“自动收集来自不同类型文档的所需数据、验证其有效性，并利用提取数据增加相关功能和价值。”—— AI Multiple, 2020年5月

据Fact.MR最新研究显示，全球企业工作流自动化市场预计将保持强劲增长。到2026年底，基于技术的自动化解决方案收入预计将超过21亿美元。

到2026年底，全球企业工作流自动化市场预计将带来52.472亿美元收入。

• Fact.MR

北美预计将在整个预测期内主导全球企业工作流自动化市场。文档处理自动化正在全球范围内受到关注，因为它为数据提取带来了颠覆性方案。

智能文档处理的工作原理

数据提取是将非结构化数据转化为结构化数据的过程，在文档处理自动化中起到关键性作用。Forbes一项2019年报告指出，95%的企业必须定期管理非结构化数据。

数据提取依赖于三种类型的文档：

1. 非结构化数据是没有明确结构、计算机不可读取的数据。如书籍、期刊、医疗记录、文本文件等。
2. 半结构化数据属于非结构化数据，但不能被完全组织。数码照片、时间戳、图片和发票等就属此类。
3. 结构化数据是已转化为明确定义数据模型的信息。

阅读更多：结构化数据与非结构化数据

文档处理自动化的7个步骤

手工处理文档流程不仅耗时，还极易出错。采用自动化工具后，企业可在几秒内自动批量生成文档。

1. 数据摄取
2. 数据捕获
3. 数据分类
4. 数据提取
5. 数据验证
6. 数据转换
7. 数据导出

以下为无需人工干预的文档处理自动化各步骤概述。

步骤1：数据摄取

数据摄取是智能文档处理的第一步。即文档通过邮件、文件上传、共享文件夹或API接入系统。

• 常见来源包括PDF、图片、表格和扫描文件。
• 示例： 发票或收据自动通过邮件或批量上传进入IDP平台。

步骤2：数据捕获

扫描文档与图片在提取数据前必须经过清理和转为机器可读文本，这一步保障OCR准确性和格式一致。

• 常见技术包括图像增强、去倾斜、降噪等。
• 示例： OCR从扫描发票或手写收据中提取文字。

步骤3：数据分类

数据分类识别并捕获每份文档的关键信息。系统通过AI和模式识别，自动识别结构化字段，并可为各行业应用场景自动提取，如发票、采购订单、合同及表单。

• 字段示例：发票号、供应商名称、总金额、日期等。
• 示例： 自动捕获“发票号”和“应付金额”用于会计、报表或分析。

步骤4：数据提取

数据提取后还需进一步校验，确保其与预设规则吻合。系统会检查缺失字段、格式错误及重复数据。

• 逻辑校验确认数据符合企业及财务标准。
• 示例： 标记发票缺失供应商VAT号或总额有误。

了解更多：什么是数据提取

步骤5：数据转换

该步骤对提取数据进行统一和优化，提升一致性与可用性。数据会标准化，映射为内部格式，并与外部相关信息进行丰富。

• 如日期、币种、供应商名等字段会规范化，保证准确性。
• 示例：将日期统一转换为YYYY-MM-DD，并对供应商名称做主数据匹配。

步骤6：数据验证

当系统遇到不确定的数据时，会将部分情况发送给人工审核。这样既确保了数据质量，也持续优化分析能力。

• 用户可在仪表盘中直接审核和修正被标记的字段。
• 示例： 无法识别的附件或新版文档会发给审核人员处理。

步骤7：数据导出

最后一步是将经验证的数据导出到其他业务系统。通过集成与API，提取的数据可自动流转至CRM、ERP或表格中。

• 通常实时交付数据，保障各流程及时可用。
• 示例： 发票字段可直接导入会计软件或Google Sheets。

企业应用智能文档处理的优势

IDP可广泛应用于金融、房地产、食品等多个领域。企业部署此类流程自动化的优势如下：

节省时间与资源

根据Mckinsey的报告，60%岗位通过自动化可节省30%的时间。庞大的重复性工作通过自动化可大大节约人力和资源。

但自动化的真价值还体现在数据准确率上。许多企业虽然实现了流程自动化，却因为数据不一致或不完整而导致慢效率。当自动化基于低质量数据时，团队改错比分析要花更多时间。高质量、标准化的数据能让自动化成为战略赋能工具，而不仅仅是节省时间的手段。

同时，自动化也让员工拥有更多参与高价值工作的机会，不再局限于机械数据录入，而投入业务分析、决策和创新。这种转变不仅提升了效率，也带来了工作满意度和参与度的提升。员工不再重复修正数据或处理常规文件，而能将精力用于推动企业成长的战略性工作。

数据显示，90%员工仍因琐碎、重复任务被束缚，这些其实完全可以自动化 —— ThinkAutomation关键统计。

Parseur 于2024年6月的统计显示，平均每位Parseur用户每月可节省约150小时手动录入以及约6413美元的人力成本。- Parseur 数据，2024年6月

零人工错误

每天人工审阅上百份文档极易出错。使用文档处理自动化，错误率可降至零。

自动备份数据

采用自动化工具后，数据自动备份。文档处理工具通常为云端应用，确保安全存储，随时随地可访问。

预训练模型与模板

许多自动化解决方案为各行业提供预置模板。例如Parseur支持众多房产平台，可自动提取并处理文档信息（如联系方式、物业信息、线索来源）。

流程高效

企业可专注客户体验等核心业务，推动生产效率和销售增长。自动化部署通常为首年带来30-200%投资回报率，主要体现在人工成本节约。员工从琐碎任务中解放出来，可将时间用于更具创造力的工作。

智能文档处理工具的功能特性

选择合适的自动化文档处理工具时，务必明确企业对功能的核心需求。常见主要特性如下：

用户友好与流程无缝连接

最好选择易用的自动化工具，尤其适合非技术用户。无代码、流程顺畅衔接、零编码门槛更易上手！

可集成其他应用

自动化文档处理工具需支持与各类应用集成，也能进一步节省时间。例如在获客场景下，应能与Mailchimp、Intercom等应用无缝对接，实现数据自动流转。

IDP 解决方案类型

随着大数据和新技术的发展，数据提取可采用多种方式，具体取决于文档数量和结构。

Power Automate 的 AI builder

AI builder 是微软新一代自动化工具，让你为应用和集成场景加上AI能力。你可通过简单的点击体验，定制创建专属AI模型。

OCR

光学字符识别（OCR）将图片（扫描PDF、照片、截图）转为机器可读的纯文本。OCR是图像数据提取的第一步，但本身只能输出原始文字，并不理解文档结构或字段含义。

神经网络（机器学习模型）通常在大规模公开或授权文档语料库上进行长时间预训练，掌握发票/凭证的常见模式、日期及总额格式、标签—数值布局等常见特征。

得益于这类预训练，模型可应用于新文档，实现跨多种排版和语言的高准确提取与分类——大大优于仅靠OCR或固定模板。重点说明，Parseur不会用客户文档对底层模型进行再训练；模型只负责解析客户文件，并不会改变核心模型。

自然语言处理（NLP） 进一步提升理解能力，让自动化系统不仅“看懂”文本，还可正确理解语境与含义。例如NLP能区分相似字段（如“invoice number”和“reference ID”），理解句子结构，甚至能从如邮件、合同之类的非结构化文档中准确提取信息。

最后，**机器人流程自动化（RPA）**打通了数据提取与业务执行间的流程。当OCR、ML、NLP将所需数据采集与解析完成后，RPA自动触发后续业务操作，如更新ERP、推送通知或核对收入等。四种技术形成完整自动化闭环：OCR负责识别、ML负责学习、NLP负责理解、RPA负责执行，保障文档流程速度、准确与可靠。

智能文档处理的应用场景

智能文档处理（IDP）可自动化各部门、各行业的文档流程，将非结构化数据转为结构化的可用信息。结合OCR、机器学习和自然语言处理，IDP化解了原始文档与业务数据间的信息壁垒。这不仅加快运营进度，还提高了准确性、合规性与可扩展性——对于注重ISO 8000合规自动化的企业尤为重要。

典型应用举例：

应付账款（Accounts Payable）

IDP可自动从160多种语言的发票中提取关键字段（如供应商、总金额和税码）。据Ascend统计，纸质发票处理成本约为15美元/单，而自动化后仅为2.36美元/单。解析数据可直接流入ERP或会计软件，如QuickBooks或Zoho Invoice，无需手工录入，大大减少错误，并提升现金流可视性。

订单处理（Order Processing）

IDP简化订单处理流程：可自动从采购订单中提取明细项目、订单号、供应商信息、数量、总价等。根据Reuters数据，57%的采购团队仍靠手工录入订单信息，采用IDP自动解析PO准确率可达99.9%。结构化数据自动同步进订单或ERP系统，大幅减少任务量、加速履约与合规。

人力资源/员工入职（HR/Onboarding）

Parseur自动提取简历关键信息，如联系人、学历与工作经历，并支持去标识化流程（脱敏个人信息）。结构化数据自动流入BambooHR、Monday等HR系统或ATS系统，通过API或集成传递，使HR团队腾出时间专注人才评估与员工体验，而非重复录入。

Parseur：2025年最佳智能文档处理软件

Parseur 是一款AI文档处理工具，支持从邮件和 PDF等文档中提取数据。通过类似Parseur的AI解析器，你可节省大量手动工作时间，构建完整自动化的文档流程。

Parseur的AI软件是现有市场上最智能、最强大的文档解析引擎之一，能将各类布局文档高效转化为结构化数据，并适应任何排版。

Parseur还能与数千款应用程序无缝集成，比如 Zapier、Power Automate 和 Integromat。

将文档处理自动化嵌入企业业务流程，可让您实现端到端自动业务流。部署文档处理自动化，为企业运作提速增效、带来显著优势。

常见问题解答

随着越来越多企业选择自动化来简化运营，关于智能文档处理（IDP）能做什么及其如何融入现有工作流程的问题也越来越多。下面，我们为您解答了一些最常见的问题，帮助您更好地了解IDP的工作原理、优势，以及像Parseur这样的工具如何让自动化变得毫不费力。

智能文档处理（IDP）的主要目的是什么？

IDP的核心目标是自动提取、校验和整理各类文档中的数据，帮助企业节省时间、减少人为错误，并保证所有流程中的数据处理始终高效且准确。

IDP与传统OCR有何不同？

OCR（光学字符识别）侧重于将图片和扫描文件转化为可读文本，而IDP不仅如此，还进一步利用AI、机器学习和自然语言处理能力理解文档语境，自动提取结构化数据，并自动将其路由到企业的其他系统。

IDP可以处理哪些类型的文档？

IDP几乎能够处理任何类型的文档，包括发票、收据、采购订单、合同、表单、邮件等。无论结构化、半结构化还是非结构化，智能系统都能自我学习，以适应各种文档格式。

Parseur如何帮助自动化文档处理？

Parseur可实现从邮件解析到数据提取及数据导出的整个自动化流程。凭借现成模板和零代码设置，企业可即时提取关键信息，并将数据自动发送到Google Sheets、Power Automate或Zapier等应用，无需人工介入。

企业引入IDP有哪些优势？

主要优势包括减少手工工作量，加速处理速度，提高数据准确率和显著降低成本。许多企业还发现员工满意度有所提升，因为团队可以将更多时间投入到更有价值的工作中，而不是重复劳动。

IDP适合小型企业吗？

当然！智能文档处理可根据需求灵活扩展。小型企业可以从自动化几个重复性文档流程做起，随着业务发展逐步扩大。Parseur等云端工具让过渡既简单又经济。

文档处理自动化安全吗？

包括Parseur在内的大多数现代IDP工具均为云端部署，并遵循严格的数据保护标准。数据传输加密、安全存储，只有授权用户可访问，确保满足如GDPR等合规要求。

最后更新于 2025年11月7日