财报的透明度与准确性一直是市场瞩目的焦点，尤其对新晋或即将IPO的企业而言，其重要性不言而喻。合合信息大模型“加速器”方案日前优化升级了PDF文档解析技术，将非结构化的PDF内容转换为结构化数据，提高大模型图表类数据提取准确性和版面理解能力，助力大模型对财报数据实现从“泛读”到“精读”的能力跨越。
合合信息一家人工智能及大数据科技企业，基于自主研发的领先的智能文字识别及商业大数据核心技术，为全球C端用户和多元行业B端客户提供数字化、智能化的产品及服务。
PDF是财报的主要载体，其复杂的版面与多变的元素常让大模型出现理解偏差，导致大模型在理解版面不同区域的内容排列顺序、要点时遇到障碍，影响大模型的“理解力”，财务报表中的关键信息可能会丢失或被误解，使得模型生成的答案不够精准，无法正确回答用户的查询。
合合信息PDF文档解析技术具备多文档元素识别、版面分析能力，可以识别文档中的段落、公式、页眉、页脚等多种元素，并进行对应的处理。在应对财报中常见的无线表、合并单元格、不规则行距、跨段、跨页等障碍时，该技术也能做到准确还原各类表格结构。更令人称道的是，该技术还能模拟人类阅读逻辑，准确还原文档的阅读顺序，使大模型能像专业人士一样，深入剖析财报的每一个细节。
除了精准，效率也是合合信息文档解析技术的一大优势。在IPO热潮的推动下，企业迫切需要快速、准确地获取财报分析结果以支撑战略决策。针对200-200页的年报等数据，PDF文档解析工具最快能在1.5秒完成百页文档的解析，按8小时为一天工作时间计算，解析工具可帮助大模型在一日内对数千家企业的年报数据进行精准分析。随着无纸化办公、数字化趋势发展，PDF文档解析技术有望被应用于更广泛的场景。
未来，随着IPO市场的不断活跃与数字化转型的深入，合合信息的文档解析技术将在更广泛的领域展现其价值。无论是金融行业的财报分析，还是其他行业对文档处理的迫切需求，合合信息都将以其卓越的技术实力，为企业数字化转型与智能化升级提供强有力的支持。
