文档反复输入
整理字段，将异常交给人员确认。
先找到值得改善的工作。
内部答案难找
按权限检索制度，回答附来源。
工作跨多个工具
准备操作，重要步骤保留审批。
结果不稳定
用测试数据与规则追踪改善。
从理解信息，到协助完成工作。
文档理解与数据提取
整理票据、合同与业务文档，保留原文依据，结合必填、格式与金额规则，交由人员复核。
企业知识检索
连接制度、手册与内部文档，按权限检索并提供来源；信息不足时明确提示。
受控工作流与智能体
AI 整理需求与参数，由程序规则、权限和审批控制执行。
模型评测与持续改善
用代表性数据检查质量、异常、延迟和成本，记录版本差异。
AI 生成的应用概念图，并非客户或产品截图。
文档如何变成可用信息？
预编示例数据与本地规则演示。字段已预先整理，不执行 OCR 或模型解析，不上传、不存储，也不代表付款批准。
原文示例
- 文档标识
- SX-SAMPLE
- 第一项
- 1250.00
- 第二项
- 750.00
- 小计
- 2000.00
- 税额
- 120.00
- 总额
- 2120.00
预编字段
{
"reference": "SX-SAMPLE",
"lines": [
"1250.00",
"750.00"
],
"subtotal": "2000.00",
"tax": "120.00",
"total": "2120.00"
}规则检查
选择情境后执行检查。
AI 理解，程序确认。
数据接入
- 处理内容
- 获取允许使用的数据。
- 停止或复核条件
- 无授权或来源不明时停止。
能力可以扩展，边界需要先定义。
数据使用
确认可传模型的数据及需遮蔽内容。
访问权限
限定文档、数据和工具范围。
操作确认
区分草稿与正式操作，重要变更需审批。
记录与评测
记录来源和版本，持续检查。
让智能能力进入日常工作。
AI 理解并提出建议；企业系统负责数据、权限、状态与执行。云端 API、私有或混合部署按实际需求评估。
常见问题
数据会传给外部AI吗？
取决于模型、部署和数据条件。先确认允许使用、需遮蔽或保留内部的内容，再核对供应商处理方式。
AI回答错误如何处理？
保留来源，设计测试和规则，将信息不足、异常与重要操作交由人员确认。
一定要更换原系统吗？
不一定。先盘点软件、数据与接口，能集成或局部改善就不必直接全部重建。
为什么先验证再开发？
用原型和代表性数据确认假设、可用标准与必要范围，再决定后续投入。
先选一项值得改善的工作。
说明数据来源、现有处理方法和可用标准。先评估场景、数据和验证，再讨论范围。