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。它也被称为文档组装，能从不同来源和格式中提取数据。

智能文档处理（IDP）结合人工智能（AI）、预测分析和自然语言处理，自动化企业数据处理流程。它不仅仅是简单的数据提取，而是实现文档驱动业务流程的完全数字化和简化。

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

数据提取后会进行校验，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进一步统一和优化，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补充。

• 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，会将部分情况路由给人工审核，从而保证数据质量并持续提升分析能力。

• 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

最后一步是将清洗验证后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。

但自动化的价值不仅止于效率提升，还受制于数据准确性。许多企业自动化了流程，却因数据不一致或不完整导致进展缓慢。当自动化流程的基础数据质量不佳，团队往往花更多时间修正错误而不是洞察。高质量、标准化的数据才是让自动化成为战略驱动力的关键。

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，而投入分析、决策和创新。这种转变不仅提升了效率，还带来了更高的工作满意度和投入度。员工更少花时间纠错处理，能把精力用于推动企业成长的更重要任务。

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。采用文档处理自动化，错误率几乎可降至零。

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现成模板。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

选择适用的自动化文档处理工具时，务必明确企业对功能的实际需求。下面列举常见主要功能：

用户友好与流程无缝连接

适合选用易上手的自动化工具，尤其适合非技术用户。无代码平台支持在不同流程间实现无缝衔接，无需编码即可快速部署！

可集成其他应用

自动化文档处理工具需要支持与任意选择的应用集成，从而进一步节省时间。例如用于获客场景时，务必能对接Mailchimp或Intercom等应用，让数据自动同步。

IDP 解决方案类型

随着大数据和新技术的发展，数据提取有多种方式，具体取决于文档数量及结构要求。

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，掌握发票常见模式、日期及总额格式、标签与数值布局等特征。

由于该类预训练，模型可用于新文档，并在多种结构和语言环境下准确识别和分类字段——准确率远高于单纯OCR或固定模板。值得注意的是，Parseur不会用客户文档训练底层模型，仅在客户文件中应用现有模型，且不用于再训练系统。

自然语言处理（NLP） 更进一步，帮助自动化系统准确理解上下文含义，而不仅仅是单纯识别文本。通过NLP，工具可区分近似字段（如“发票号”和“参考编号”），读懂句子结构，甚至从如邮件、合同等非结构化文档中提取信息。

最后，机器人流程自动化（RPA） 连接数据提取与业务动作。当OCR、ML和NLP完成数据采集和语义解析后，RPA可自动触发如更新ERP、发送通知或对账等业务流程。这几项技术共同组成了完整自动化管道链条：OCR 识别、ML 学习、NLP 理解、RPA 执行，确保文档流程的速度、准确性与一致性。

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分析信息。结合OCR、机器学习和自然语言处理，IDP打通了原始文档与业务数据之间的鸿沟，不仅加快运营，也提升了准确性、合规性和可扩展性，尤其适用于重视ISO 8000对齐自动化的企业。

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，平台在解析采购订单时准确率可达99.9%。结构化数据推送至订单或ERP系统，大幅减少人工录入，加快履约和合规。

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，并支持匿名脱敏流程。解析后的结构化数据路由至HR工具或招聘系统（如BambooHR、Monday），通过API或集成实现。HR团队得以专注人才评估与员工体验，无需重复录入。

Parseur：2026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，构建自动化的文档流程体系。

Parseur的AI软件是市面上功能最强大的AI解析引擎之一，能将文档高效转化为结构化数据，并适配任何布局。

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

将文档处理自动化引入企业业务流程，有助于实现端到端的自动化业务操作。部署文档智能处理自动化，将助力企业提升运营效率，快速达成成果。

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12月4日