欢迎来到数据与智能融合的新时代——智能文档处理（IDP）。想象一个世界，人工智能、机器学习和自然语言处理等数据科学技术协同工作，让数据处理变得高效有序。智能文档处理不仅仅是处理信息，更是企业实现数字化转型的重要途径。
根据ThinkAutomation的一份报告，全球数字自动化市场当前价值达67.6亿美元，预计到2023年将增长至126.1亿美元。
本文将为你系统讲解什么是智能文档处理，以及企业如何借助它实现业务增长和扩展。
什么是智能文档处理？
简单来说，IDP（也称为智能文档自动化）的核心目标就是通过技术手段最大程度减少人工参与。也叫文档组装，能够支持从不同来源和格式自动提取数据。
Wikipedia 将文档处理自动化定义为“用于支持电子文档创建的系统和流程的设计”。
「自动从各类文档中采集所需数据，对其准确性进行校验，并据此增加相关功能和价值」— AI Multiple，2020年5月
根据Fact.MR 的最新研究，全球企业工作流自动化市场预计将迎来快速增长。基于技术的自动化解决方案到2026年底有望带来超21亿美元收入。
到2026年底，全球企业工作流自动化市场预计将会达到52.472亿美元收入。
- Fact.MR
预计北美将在预测期内主导全球企业工作流自动化市场。由于数据提取的创新，文档处理自动化正受到全球企业的高度关注。
智能文档处理的工作原理
数据提取是在文档处理自动化中不可或缺的重要步骤，其主要任务是将非结构化数据转化为结构化数据。2019年Forbes报告指出，95%的企业都需定期处理和管理非结构化数据。
数据提取通常分为三种文档类型：
- 非结构化数据：无明确结构、计算机难以读取的信息类型。例如：书籍、期刊、医疗记录或文本文件等。
- 半结构化数据：没有标准组织方式但带有部分结构的数据。例如数码照片、时间戳、图片或发票等。
- 结构化数据：已被转化为清晰数据模型的信息。
阅读更多：结构化与非结构化数据的区别
文档处理自动化的七个步骤
手工进行文档处理不仅耗时且易出错。借助自动化工具，企业可在数秒内自动处理大量文档。以下是实现无人工干预的自动化文档处理主要步骤：
步骤1：数据摄取
数据摄取是流程的起点，即将来自邮箱、PDF、Excel等多种渠道的数据统一导入至目标系统，以便后续数据存储与分析。
步骤2：数据捕获
从文档中提取信息并将其转换为机器可读数据被称为数据捕获。通常采用光学字符识别（OCR）结合机器学习和深度学习AI技术，在收据、图片、书籍等多场景应用。
步骤3：数据分类
对文档进行分类管理，根据内容或敏感程度分组以便查询和检索。例如，使用Parseur等邮件解析工具，可以针对房地产、餐饮外卖或Google提醒等不同场景设置专属模板。
步骤4：数据提取
此环节聚焦于从文档中提取关键数据。例如采购订单中需获取客户信息、订单编号、总价、数量等。
了解更多：什么是数据提取
步骤5：数据验证
本步骤确保被提取数据的准确与合规。如数据解析错误，最终处理结果也会失真。通过自动逻辑校验，数据的质量可在无需人工干预下有效提升。
步骤6：数据转换
经验证后的数据，还需转换为标准结构化格式，便于后续分析与系统对接。
步骤7：数据导出
最终提取的数据会自动下载、传送或集成到您指定的业务系统，实现流程全自动化。
企业使用智能文档处理的优势
智能文档处理可拓展至金融、房地产、食品等多个行业和场景。其主要优势包括：
节省时间和人力成本
根据Mckinsey报告，60%的职位可以通过自动化节省30%的日常时间。将重复任务自动化，大量员工可解放出来投入更有价值的工作。数据显示，90%的员工花费在可自动化的机械性任务上 —— ThinkAutomation 关键统计。
2024年6月Parseur用户平均每月节省约150小时手动录入时间，节约成本约6413美元。- Parseur数据，2024年6月
消除人为错误
每天处理数百份文档难免出错。采用自动化文档处理技术，错误率将大幅降低。算法和机器人可持续训练，准确率持续提升。
自动数据备份
自动化文档处理工具能自动备份数据。大多数文档处理平台基于云端，保障数据安全且可随时访问。
行业模板和预训练模型
如今市场上自动化方案大量提供即用行业模板。例如，Parseur内置丰富的房地产业模板，可自动提取和处理各类信息，如联系人、楼盘资料、来源等。
提升工作效率
企业可聚焦核心业务，例如优化客户体验、提升产能和销售。业务自动化实施后首年ROI可达30-200%，主要体现在人力成本节省。重复性工作大幅减少，员工可发挥更多主观能动性。
智能文档处理工具的核心功能
为企业选择合适的自动化文档处理工具前，务必了解需要哪些关键功能。常见功能包括：
简便易用与流程无缝协作
对非技术用户来说，选择操作界面友好、上手门槛低、无需编程技术且支持流程无缝衔接的自动化平台尤为关键。
与外部应用快速集成
一个优秀的文档处理工具应能轻松对接第三方应用。例如，在线索收集业务中，要确保数据能无缝传递到Mailchimp、Intercom等平台。
IDP 解决方案的类型
随着大数据及新技术发展，数据提取的方式也在不断演变，可按处理规模和文档结构灵活选择。
Power Automate 的 AI builder
AI builder 是微软推出的智能自动化工具，可为应用和集成场景带来AI能力。用户可通过简单的操作，构建和部署自定义AI模型来满足业务所需。
OCR
光学字符识别（OCR）帮助系统读取图片等媒体中的文字内容。一些公司需处理大量收据及图片材料，聚焦OCR功能则尤为必要。
Parseur：2025年智能文档处理最佳软件
Parseur 是一款专注于智能文档处理的AI工具，支持从邮件与 PDF文件等文档自动提取数据。选择Parseur这样的AI解析平台，可帮助企业最大程度减少人工操作，实现工作流自动化升级。
Parseur的AI引擎在业内具备领先水平，能够将文档内容高效转换为结构化数据，适配各种文档布局。
Parseur还能无缝集成到上千款应用中，包括 Zapier、Power Automate、Integromat等。
将智能文档处理引入企业，实现端到端流程自动化能极大提升运营效率，助力企业更快达成业务目标。
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