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信創背景下，金融機構核心系統適配不同國產硬件，往往意味著需要維護多套獨立的軟件版本，導致開發與運維成本激增。尤其在文檔密集型的金融行業，如何高效處理海量文檔，并保障上層應用性能，成為瓶頸。

易道博識推出智能文檔處理平臺（簡稱DeepIDP），旨在解決信創遷移的復雜難題，為企業構建起屏蔽底層硬件差異、安全可控的AI能力基座。

原生信創適配，降低信創升級成本

DeepIDP從底層架構原生適配主流國產化硬件，全面兼容C86+DCU、ARM+昇騰等多種體系，解決了傳統OCR引擎在國產化環境中移植成本高、周期長、適配難的問題。

● 降低維護成本：一套統一的軟件架構，運維團隊不需要再維護多個軟件版本，極大地降低了因版本混亂帶來的高昂人力成本和潛在的系統風險。

● 保障連續性：統一架構確保了企業在AI能力上的投資具有高度的連續性和可擴展性。無論未來信創硬件如何迭代，上層的智能應用都能平滑遷移，避免了重復建設的資源浪費。

大小模型協同，全場景文檔處理

DeepIDP創新性地將專用小模型與大模型進行協同部署，賦能企業全場景文檔處理能力。

● 專用小模型，識別高頻文檔：針對版式固定、處理頻率極高的核心業務文檔，如身份證、銀行卡、發票等，通過專用小模型進行識別，以極快的速度和極高的精度完成識別任務。

● 大模型識別“非標&長尾文檔”：對版式千變萬化、字段不固定的非標文檔，如各類對賬單、業務申請單等，通過大模型來處理。僅需輸入抽取字段提示詞，即可從任意版式的文檔中靈活抽取所需字段。

○ 更高精度：針對金融領域的復雜表格、特定版式進行二次訓練調優，大模型在處理金融文檔時，能更準確地理解上下文，精準抽取信息字段。

○ 更強溯源：在輸出結構化數據（如JSON）的同時，能夠將每一個抽取字段以及表格區域精準關聯回原始單據的坐標位置，實現了數據的可追溯、可核驗。

方便AI智能體與工作流編排調用

DeepIDP可供智能體（Agent）和自動化工作流（Workflow）靈活編排與調用，讓文檔處理從數據提取走向業務決策。

1. 智能體按需調用，實現端到端自動化

DeepIDP提供了一系列AI原子能力，Agent可以根據不同業務需求靈活調用。

以企業常用的財務審核場景為例，流程如下：

● 分割及分類：財務審核Agent調用圖像分割與GIC文檔分類能力，可自動切分影像并識別區分單據類型。

● 抽取：接著，將不同類型的單據分發給相應的模型處理。發票、車票等標準單據由小模型快速提取關鍵字段；報銷申請單、業務合同等復雜文檔則由大模型進行信息抽取，最后將上述信息轉化為結構化數據。

● 財務審核：財務審核Agent利用大模型的推理能力，結合企業規則進行智能判斷（如費用是否超標、日期是否合規），并自動輸出審核結論。

可視化工作流編排，靈活響應多變業務

業務人員可以像“搭積木”一樣，通過簡單的拖拽操作，將文檔分類、各類文檔識別等AI原子能力，靈活組合成符合自身需求的、多分支的定制化工作流。

信貸審批、保險理賠流程中對醫療單據的自動核算，亦或是投融資管理等，企業都可以快速構建并迭代自己的自動化工作流，讓AI能力真正融入到千變萬化的業務場景中。 

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