比起“AI能否理解”，大家更关注的或许是“AI能否被信任”——我们能否真的将判断权交给它？

通过对技术文档、学术论文、行业标准等海量资料进行系统化解析与整合，构建一个能够为研发全流程提供精准知识支持的AI系统

将非结构化文档转化为高质量、结构化、大模型友好的数据，已成为企业升级AI文档中台的关键能力

构建统一、高效、智能的AI中台，将孤立工具升级为全行共享的核心AI能力，已成为商业银行构建差异化竞争壁垒、实现降本增效与风险防控的战略选择。

零样本” 精准抽取：基于自研垂直领域语义模型，无需大量标注数据，即可实现合同、仓单、发票、报关单等近百种供应链金融票据的关键信息抽取，支持 Key-Value 对、表格内容、关系型信息等多类型抽取，核心字段抽取准确率稳定；信息抽取失真风险：供应链金融涉及合同、仓单、发票、报关单等多类型票据，部分票据存在版面复杂、图文混杂、多语言混合等情况，大模型易出现 “无中生有” 的信息抽取错误，如虚构提单号、

TextIn具备先进的版面分析技术，能够准确还原复杂扫描文件，无论是多栏文本还是带有图表的内容，TextIn都能实现清晰稳定的输出。但在实际应用中，企业有大量数据在PDF、扫描件、图片、网页等非结构化文档中，这些多来源、多格式、多版式布局的非结构化数据，很难被大模型准确解析，从而引发大模型生成式答案幻觉。TextIn是一款专注于文档解析的工具，它能够快速、准确地解析各种格式的文档，包括 PDF、W

随着OCR（光学字符识别）、文档版面分析（DLA）、自然语言处理（NLP）及多模态AI技术的成熟，企业正借助这些工具快速、准确地处理海量非结构化保单数据。利用深度学习进行实体识别、数值提取，并引入置信度评估机制，对复杂理赔资料等进行全面信息捕获与可信度分析，减少漏抽与误抽。OCR技术是自动化保单信息提取的基础，可将纸质或电子保单图像转化为可编辑、可搜索文本，并进一步结构化输出。深度学习时代：CNN

它核心在于突破传统 OCR 工具的局限，通过专属算法实现对文档结构逻辑、内容顺序的精准识别，将非结构化信息转化为结构化格式（如 Markdown、JSON 等），同时支持灵活输入输出、内容溯源与交互，满足用户高效提取信息、批量处理文档的需求，尤其适用于解决复杂文档解析难题。使用 TextIn 文档解析，可通过 API 调用或本地部署方式，一次性上传万页以上报表，3 天内完成全量解析，生成结构化表格

当企业投入大量成本部署多模态AI模型，期待它能快速处理海量文档时，却发现模型频繁“脑补”出表格中根本不存在的数据——这种被称为“幻觉”的现象，正在成为阻碍企业数字化转型的隐形杀手。根据阿里巴巴达摩院与新加坡南洋理工大学的联合研究显示，当前多模态大模型在复杂文档理解任务中普遍存在准确率不足的问题，即使是表现最优的Gemini 1.5 Pro，在真实场景测试中准确率也仅为48%。更令人担忧的是，在涉及

一个接口，即可支持PDF、Word（doc/docx）、常见图片（jpg/png/webp/tiff）、HTML 等多种文件格式，识别文档中的文字段落、表格、标题层级、公式、手写字符、图片信息等元素信息，将文档解析为Markdown格式，并按常见阅读顺序进行还原，统一输入与输出。同时，TextIn文档解析近期上线的“图表解析”功能，更是进一步解决了金融研报、市场分析材料、学术论文等类型文档中，柱状