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数据解析的权威指南
现代数据解析的完整指南。涵盖最新的AI技术（VLM，抹布），解析类型和2025年实施的蓝图。
来源:Nanonets大多数业务工作流程中最大的瓶颈不是缺乏数据。这是从被困的文档中提取数据的挑战。我们称此至关重要的步骤数据解析。但是几十年来，该技术一直存在于有缺陷的前提下。我们依靠基于模板的刚性OCR，它将文档视为平坦的文本墙，并试图阅读从上到下的方式。这就是为什么它会破坏列移动或表格格式发生变化的时刻的原因。这不像一个人真正解析信息。
数据解析数据解析的突破并非来自读算法稍好一些。它来自一种完全不同的方法：教AI看。现代解析系统现在在阅读之前执行复杂的布局分析，识别文档的视觉体系结构（列，表和键值对），首先要了解上下文。从线性阅读到上下文查看的转变是使智能自动化最终成为可能的原因。
参见 布局分析本指南是理解2025年数据解析以及现代解析技术如何解决您最持久的工作流程挑战的蓝图。
实际的无所作为成本：量化2025年手动数据解析的损害
让我们谈谈数字。根据2024年的行业分析，单个发票的平均处理成本为9.25美元，从收据到付款，需要10天的痛苦。当您将其扩展到数千个文件中时，废物就会巨大。这是数据质量差的关键原因每年平均要花1,290万美元。
2024行业分析 ， 平均处理单个发票为$ 9.25 10.1天 $ 12.9 每年百万