在剛剛過去的財報季中，上市公司紛紛披露財務報告，然而海量的財報文件解讀給金融、投資等用戶帶來了巨大挑戰。財務報告是了解企業經營狀況的重要信源，但隨著信息量的增加，傳統的分析方法難以滿足高效準確解讀的需求。

　　在AI應用于財報閱讀的過程中，存在著一些困難。例如，大模型的“理解力”相對薄弱，可能出現數據讀取錯誤等問題。具體表現為文檔識別失敗率高，面對復雜版面無法正確解析，導致關鍵信息丟失或被誤解，從而影響模型生成答案的精準度，無法正確回答用戶的查詢。此外，邏輯結構解析不完整也是核心問題之一，段落語義劃分錯誤會使大模型回答不全面或出現總結性偏差。

　　合合信息的文檔解析技術在解決這些問題上展現出了明顯的優勢。其PDF文檔解析技術具備多文檔元素識別和版面分析能力，能夠識別文檔中的段落、公式、頁眉、頁腳等多種元素，并進行對應的處理。在應對財報中常見的無線表、合并單元格、不規則行距、跨段、跨頁等障礙時，該技術能準確還原各類表格結構。同時，該技術還能對各類學術文獻進行版面元素的識別及閱讀順序的判定，準確定位文檔中的關鍵信息段落，根據PDF文檔的布局和格式推斷出人類閱讀時的順序，避免出現信息割裂的情況。

　　此外，合合信息的PDF文檔解析工具效率極高，最快能在1.5秒完成百頁文檔的解析。按8小時工作時間計算，可幫助大模型在一日內對數千家企業的年報數據進行精準分析。

　　隨著無紙化辦公、數字化趨勢的發展，合合信息的文檔解析技術有望被應用于更廣泛的場景。在未來IPO之后，該技術的商業化前景廣闊。它可以為金融機構、投資者等提供更加高效準確的財報分析服務，幫助他們更好地做出決策。同時，合合信息還可以不斷拓展技術的應用領域，進一步提升產品的市場競爭力。