在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，股權(quán)投資機(jī)構(gòu)積累了海量的非結(jié)構(gòu)化文檔，如投資建議書、立項報告、財務(wù)盡調(diào)報告等，占據(jù)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的絕大部分，然而這些數(shù)據(jù)往往難以被直接用于量化分析和智能系統(tǒng)調(diào)用，形成了數(shù)據(jù)孤島。同時，人工處理文檔的低效率和主觀偏差風(fēng)險，以及知識復(fù)用的困難，都嚴(yán)重制約了股權(quán)投資機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)發(fā)展。達(dá)觀智能文檔處理平臺依托達(dá)觀先進(jìn)的大模型、OCR技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）技術(shù)，賦能股權(quán)投資機(jī)構(gòu)高效處理海量非結(jié)構(gòu)化文檔數(shù)據(jù)，挖掘其中蘊(yùn)含的高價值信息。

1. 圖片全文解析能力引擎：能夠精準(zhǔn)識別圖片、掃描件中的文字、數(shù)字內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)化為可編輯、可分析的文本格式，有效解決非結(jié)構(gòu)化文檔中的圖片文字提取難題。
2. 多文檔表格要素解析能力引擎：針對各類投資項目文檔中的表格數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動切割、識別表頭、單元格位置及內(nèi)容，將表格信息結(jié)構(gòu)化提取，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和決策提供有力支持。
3. 財報數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化提取引擎：專注于財務(wù)報告中資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、利潤表等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的提取，實現(xiàn)財報數(shù)據(jù)的快速結(jié)構(gòu)化，助力投資經(jīng)理快速掌握項目財務(wù)狀況。
4. 表格內(nèi)容提取自定義工具建設(shè)：針對內(nèi)部另類文檔和表格數(shù)據(jù)，提供自定義表格劃線取值工具，支持投資經(jīng)理根據(jù)實際需求靈活提取表格內(nèi)容，滿足個性化業(yè)務(wù)場景。

1. 多文檔表格要素解析：通過對投資建議書、立項報告、行業(yè)評價、財務(wù)盡調(diào)報告、法務(wù)盡調(diào)報告等文檔的表格內(nèi)容進(jìn)行解析，提取出關(guān)聯(lián)交易情況、主要業(yè)務(wù)構(gòu)成、核心技術(shù)、團(tuán)隊經(jīng)歷、風(fēng)險分析、盈利預(yù)測等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，為投資決策提供全面的數(shù)據(jù)支持。

1. 多格式文檔全文解析：利用OCR和NLP技術(shù)，從各類文檔中提取文字內(nèi)容，如技術(shù)介紹、創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊、盈利預(yù)測、供應(yīng)商和客戶等信息，并將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以便投資經(jīng)理快速獲取和分析項目信息。

應(yīng)用后，文件表格抽取率80%以上，文件字段抽取率95%以，為股權(quán)投資機(jī)構(gòu)帶來了顯著的價值：

• 提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)可用性：將海量非結(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)化為可利用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，打破數(shù)據(jù)孤島，釋放數(shù)據(jù)價值。
• 提升工作效率：大幅減少投資團(tuán)隊在文檔查閱與信息摘錄上耗費(fèi)的時間和精力，提高工作效率。
• 支持智能投研：積累投研核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為構(gòu)建案例庫和智能投研應(yīng)用提供基礎(chǔ)。
• 優(yōu)化合規(guī)審計：滿足監(jiān)管要求的穿透式審查需求，降低信息遺漏風(fēng)險。

達(dá)觀智能文檔處理平臺為股權(quán)投資機(jī)構(gòu)提供了高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)處理能力，助力其實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過大模型、OCR、機(jī)器學(xué)習(xí)及NLP技術(shù)，能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)化為可利用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，打破數(shù)據(jù)孤島，提升工作效率，支持智能投研與合規(guī)審計。