数字化深入发展阶段，企业核心诉求已从 “数据积累” 转向 “文本价值挖掘”。文本作为信息密度最高、业务关联最紧密的数据形态，正从 “被动记录” 向 “主动赋能” 转型，成为驱动企业智能决策的核心生产要素。以多模态大模型为代表的新一代人工智能技术，推动文本智能从传统信息处理迈入深度认知理解阶段，为破解复杂文本处理难题提供了关键支撑。
复杂文本广泛存在于金融、物流、能源、医疗等多个行业，涵盖年报、标书、合同、物流单证、检测报告等多种类型，其格式异构、语义复杂、专业壁垒高、逻辑结构非标等特性，对传统处理技术形成严峻挑战。当前，文本智能已形成 “多模态解析、深度语义理解、精准结构化抽取、逻辑推理与合规校验、知识演化与决策支持” 五大核心能力，构建起 “文本 - 数据 - 知识 - 决策” 的完整价值闭环，有效突破复杂文本处理的 “最后一公里” 瓶颈。
文本智能技术栈以文档图像预处理、文档解析、信息抽取、文档比对为核心模块，层层递进实现非结构化文本的高效处理。文档图像预处理通过切边、形变矫正、干扰去除等技术提升输入质量；文档解析实现文本、表格、图表等多模态元素的精准识别与结构还原；信息抽取将非结构化内容转化为标准化数据；文档比对则完成差异识别与合规核查，为后续应用奠定技术基础。
在实际场景中，文本智能技术已实现多领域深度落地：金融领域支撑国际结算单据处理、贸易背景审核、基金文档管理、智能理赔等业务，大幅提升审核效率与准确率；物流行业实现海运单证、提货单、飞机维修档案等智能处理，显著降低人工成本；能源与财务领域通过检测报告结构化、供应商资质审核自动化、财务共享中心智能化等应用，推动业务流程重塑与效率升级。这些实践表明，文本智能不仅能提升流程效率、降低运营成本，更能通过风险预见与洞察发现，为企业构建核心竞争优势。
以下为报告节选内容(来源：合合信息)
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