文本信息抽取

AI人工智能+

融合OCR与大模型的智能文本信息抽取技术，推动合同管理从静态文档向智能化商业载体的转型在动辄上百页的并购合同或堆积如山的供应链协议中，法务与业务人员依然耗费大量精力进行“人工找茬”——逐字比对金额、日期、责任条款等关键信息。这不仅效率低下，更因视觉疲劳和文本复杂性而埋下风险隐患。如今，融合了先进OCR与大模型的智能文本信息抽取技术，正为合同比对系统装上“数字大脑”与“锐利双眼”，实现从“浏览”到“洞察”的质变，核心便在于对关键字段内容的精准锁定与深度解析。

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大模型如何革新银行流水信息抽取随着银行业务数字化程度不断加深，海量、非结构化的银行流水文本数据中蕴藏着巨大的业务价值与风险洞察。传统基于规则和浅层机器学习的抽取方法在面对流水文本格式多变、语义复杂、专业性强等挑战时，往往显得力不从心。以BERT、GPT等为代表的大规模预训练语言模型凭借其深度的语义理解与强大的泛化能力，正为银行流水关键文本信息抽取带来革命性的突破。本文将深入探讨大模型方法在该领域的技术原理、应用实践、核心优势、面临挑战及未来发展趋势。

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