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研发客服随着数字化转型的不断推进，企业数据量呈现出爆炸式增长。 Global DataSphere显示，2021年，全球数据总量达到了84.5ZB，预计到2026年，全球结构化与非结构化数据总量将达到221.2ZB。在快速增长的数据中，由于格式复杂、标准多样，非结构化数据处理起来既困难又耗时。面对海量非结构化数据，如果没有自动化解决方案，人工手动处理将面临巨大挑战。可以把关键信息从半结构化/非结构化数据中提取出来，形成结构化数据，进一步实现业务流程的端到端自动化。
本文引用地址：定义的（），是指能够从各种文档格式中捕捉、提取和处理数据，它利用自然语言处理 (NLP)、计算机视觉（CV）、深度学习（DL）和机器学习 (ML) 等人工智能技术，对相关信息进行分类、归类和提取，并对提取数据进行验证。
本次研究对众多安全厂商和最终用户进行了深入访谈，发现最终用户在其数据安全建设前或建设过程中普遍面临数据安全建设无从入手、摸清家底难、分类分级落地难、对于数据安全风险和建设成果的无感知以及缺乏专业的数据安全建设治理人才等问题。
针对以上痛点，IDC给出以下几点建议供技术买家参考：
（）目前拥有以下技术特点：
1.多模态：能够利用NLP/CV/OCR等多模态算法对全域非结构化大数据进行充分且统一的结构化处理和精准索引；
2.超大规模预训练：感知+决策完整智能化流水线闭环，让模型在专业领域拥有接近技能专家的性能表现及复杂工作场景的替代能力；
3.Auto Automation：将迁移学习和自动机器学习应用到智能文档领域，大幅降低整体拥有成本和定制化效率，并提供跨组织、跨领域的规模化扩展能力和持续学习迭代能力。
智能文档处理技术的应用价值主要在于：
1.构建统一的面向全域非结构化数据处理的基础设施能力避免重复投资
2.可带来直观的生产力替代与人均产能提升，满足降本增效刚需；
3.提升部分行业/业务/流程核心生产要素，实现重构与智能化升级。目前在金融、政府和大型企业已获得技术验证并处于业务需求爆发的早期阶段，随着与应用和流程自动化的深度整合，潜在的应用场景广泛普及空间较大。
本报告聚焦智能文档处理领域，介绍目前在技术、商业模式等方面有一定创新性的中国公司。本报告提供了北京数据项素智能科技有限公司、来也科技（北京）有限公司、全面智能（厦门）科技有限公司三家企业的研究概述（排名不分先后），体现了各厂商在智能文档处理方面的差异化特征。
分析师观点
IDC中国人工智能高级分析师程荫表示，智能文档处理（）技术能够更高效地将非结构化数据转换成结构化数据，帮助企业解决数据方面的挑战，目前已处于业务需求爆发的早期阶段，随着与应用和流程自动化的深度整合，潜在的应用场景将变得越来越普及，各个行业用户应当积极关注。技术供应商也应升级多模态、超大规模预训练模型、图神经网络、自动化等方面的底层能力，给行业用户带来更具差异化的产品和服务，帮助企业实现数据处理的效率提升和成本节约。”