企业数字化转型中，80%的数据以非结构化形态存在，如何将合同、发票、简历等文档高效转化为可用的结构化数据，成为制约业务效率的关键瓶颈。更棘手的是，即便完成了文档解析，抽取出的JSON格式往往字段命名混乱、层级无序、数据类型不统一，导致财务对账系统无法直接导入，HR筛选简历需逐一修正字段，原本期望的自动化流程最终沦为"半人工处理"。合合信息TextIn文档解析系统通过"解析+后处理"的完整方案，正在帮助企业彻底解决这一难题。
JSON结构混乱引发的连锁困境
在实际业务场景中，混乱的JSON可能同时存在"amount""invoice_money""sum"等多种金额字段表述，核心信息分散在多层嵌套中难以定位，甚至出现金额字段混杂数字与字符串格式的情况。这种结构性问题直接拖累数据复用效率——财务部门需手动调整格式才能完成系统对接，与人工录入相比效率提升极为有限。
更严重的是数据准确性隐患。结构混乱的JSON常伴随字段错配问题，例如发票解析后"供应商名称"与"纳税人识别号"内容错位，合同JSON中"签订日期"遗漏年份信息。在财务对账、合规审计等对精度要求极高的场景中，此类问题可能引发财务风险或合规隐患。而企业的ERP、CRM等下游系统对输入JSON的格式有严格要求，混乱的数据无法直接对接，需投入大量技术资源进行定制化开发，延误数字化转型推进周期。
合合信息TextIn的标准化解决方案
JSON结构混乱的根源在于文档解析仅完成了"信息提取"，却未实现"结构规整"。合合信息TextIn文档解析系统构建了"提取-规整-输出"的完整闭环，不仅能精准识别文本内容，更能通过布局分析与语义理解识别信息的上下文关系，为后处理规则设计提供基础。
TextIn系统能够精准还原PDF、Word、Excel、PPT、图片等十余种格式的非结构化文件，快速转换为包含精确页面元素和坐标信息的JSON格式。系统支持识别文本、图像、表格、公式、手写体、表单字段、页眉页脚等各种元素，并支持印章、二维码、条形码等子类型，为大语言模型推理、训练输入高质量数据，适用于知识库、RAG、Agent等各类AI应用程序。
TextIn DocFlow工作流程实现全链条优化
登录TextIn文档解析系统后，DocFlow功能模块提供了完整的标准化流程。输入环节支持扫描上传、邮箱收票、SFTP定时、SMB共享、OneDrive、Sharepoint、API调用等多种方式，满足不同业务场景需求。文件质量优化阶段，基于TextIn图像处理技术，支持切边增强、多图切分、水印去除、印章检测、多套拆分等操作。
文档分类环节可根据需求建立Invoice、Purchase Order、Debit Note、Credit Note、CN_VAT及其他分类。抽取定位显示通过DocFlow工作空间直观展示票据字段抽取形式，用户也可自定义字段。人工确认验证环节允许业务人员对抽取结果进行核对确认，确保数据准确性。TextIn DocFlow标准化工具拥有免训练开箱即用、灵活配置、产品组件化、集成便捷等特点。
后处理规则带来的核心价值提升
通过JSON标准化输出，企业从效率、成本、风险控制等多维度获得价值提升。标准化JSON可直接对接下游业务系统，彻底摆脱"人工调整格式"的繁琐环节。财务部门处理发票的流程从"解析-修正格式-导入系统"简化为"解析-直接导入"，HR筛选简历时可通过标准化字段快速检索关键信息。据企业实践数据统计，数据处理整体效率可提升60%以上，真正实现非结构化数据提取的自动化价值。
通过标准化的字段命名、数据类型转换与校验机制，从源头规避了字段错配、数据格式混乱等问题，保障数据准确性与一致性。合合信息TextIn文档解析系统将"记账"嵌入到进销存、零售、生产与移动业务场景，实现账表与业务的联动，帮助企业构建起从文档解析到业务应用的完整数据链路。
