PDF 表格提取
适用于财务报表、清单、对账单、物流单据、批量资料包中的表格与字段抽取。
OCR数据提取
PDF表格提取
票据字段抽取
文档结构化
Data Extraction Engine
企业级数据提取服务 让图片、票据、PDF 与网页内容秒变结构化数据
提供OCR 文字识别、票据数据提取、合同字段抽取、PDF 表格提取、网页信息采集、接口数据抽取等服务，帮助企业把分散、非结构化、半结构化资料快速转成可入库、可检索、可分析的数据资产。
10+源
支持图片、PDF、网页、票据、表格、接口数据
字段级
按名称、金额、日期、主体、编号精准抽取
可定制
按行业模板与业务规则配置抽取逻辑
可对接
支持 API、Excel、CSV、数据库表与业务系统
智能提取工作流
Processing
输入来源
PDF / 图片 / 网页
识别方式
OCR / 规则 / NLP
输出结果
JSON / Excel / API
发票字段提取任务
识别票号、金额、税额、开票日期、购销双方信息
版式识别与文本定位
96%
关键字段抽取与映射
92%
结构化导出与入库
100%
字段命中率
98.2%
平均处理时长
1.8s
支持哪些数据来源
从非结构化资料里，把真正有用的数据提取出来
面向企业常见资料来源，支持图片文字识别、发票提取、合同字段提取、PDF 表格提取、网页内容采集、系统接口抽取等场景，减少人工录入与重复搬运。
图片文字识别提取
适合截图、拍照件、扫描件、表单图片、凭证影像等 OCR 数据提取任务。
票据与单证提取
可提取发票、收据、运单、出入库单、报销单、采购单等高频字段信息。
合同与文档结构化
提取合同主体、金额、条款、日期、编号、盖章信息，方便归档与检索。
网页与公开信息采集
支持页面字段提取、目录抓取、公开信息归集，为获客与情报分析提供数据基础。
接口与系统数据抽取
面向 ERP、CRM、OA、财务系统等接口数据抽取、同步与字段转化场景。
核心能力矩阵
从识别、定位、抽取到结构化输出的一体化能力
数据提取不只是“识别文字”，而是要把目标字段精确抽出来，并按业务格式整理后输出到你的系统、报表或流程节点中。
版面分析
识别表头、段落、表格、印章、签名、区域块，为后续字段定位提供结构基础。
字段抽取
支持名称、证件号、金额、税率、日期、地址、品牌、规格等字段级提取。
规则映射
把原始提取结果自动映射到业务系统字段、模板表单或接口参数中。
人工复核
对低置信度字段进行校验和修正，兼顾效率与准确率，满足企业验收要求。
适合哪些提取需求？
当企业资料来源多、格式杂、字段不统一，就需要一套稳定的数据提取方案。
扫描件、影像件、图片截图无法直接入库，人工录入成本高。
合同、票据、表单字段多，且业务上只关心部分核心字段。
需要把提取结果同步到 ERP、CRM、OA、财务系统或 BI 报表。
需要长期批量处理历史存量资料，并不断优化模板与规则。
高频搜索词覆盖
数据提取服务
OCR 数据提取
票据提取
PDF 表格提取
提取交付流程
把数据提取做成标准化流程，而不是一次性项目
围绕“来源识别、字段抽取、结果校验、对接输出”设计可复制流程，让提取效率和准确率都能持续提升。
01
资料评估
分析资料来源、清晰度、格式类型、目标字段与提取难点。
02
模板建模
建立字段模板、版式规则、抽取逻辑与异常处理策略。
03
样本验证
先跑样本集，验证字段命中率、召回率与输出结构是否符合要求。
04
批量提取
对历史资料和增量数据进行自动提取、分类和结构化处理。
05
结果对接
按 Excel、CSV、JSON、API 或数据库格式交付，并持续优化。
行业落地场景
不同业务场景，对应不同的数据提取策略
围绕高频业务场景做模板化设计，更利于 SEO 关键词覆盖，也更方便客户快速理解服务价值。
电商商品信息提取
从商品详情页、供应商报价单、参数表中提取品牌、规格、价格、SKU 与属性字段。
财税票据提取
提取发票号码、金额、税率、购销双方、开票日期，用于报销与财务流转。
政企档案提取
从身份证明、申请表、审批件、档案影像中提取核心字段，实现档案数字化。
制造清单提取
从 BOM、采购单、出入库单和质检记录中提取物料、批次、规格与数量信息。
法务合同字段抽取
提取合同主体、金额、期限、违约条款、签约时间，提高法务归档与检索效率。
医疗表单数据提取
从检查单、病例表单、登记资料中提取结构化字段，辅助归档与统计分析。
2024-08-01
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1528 次浏览
数据治理推动企业发展现代化
数据治理在推动企业发展现代化方面发挥着重要作用。它不仅能够提升数据质量、优化决策过程、增强合规性、促进数据共享与协作以及推动数字化转型，还能够构建数据文化并提升员工素养。因此，企业应该高度重视数据治理工作并将其纳入企业发展战略的重要组成部分。
数据提取
结构化输出
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2024-05-31
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1525 次浏览
跨越障碍：解决复杂网页数据提取的挑战
虽然复杂网页的数据提取面临诸多挑战，但通过合理选择工具和方法，我们仍然可以有效地获取所需信息。关键在于理解网页的结构和技术特点，制定相应的提取策略，并适时调整以适应网站的变化。随着技术的发展，数据提取的工具和方法也将不断进步，为我们在信息海洋中导航提供更强的支持。
数据提取
结构化输出
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2025-01-08
·
1520 次浏览
数据提取在保证数据生命周期的完整性的过程中面临哪些挑战？
数据提取在保证数据生命周期的完整性的过程中面临着多方面的挑战。为了应对这些挑战，企业需要建立完善的数据质量管理体系、强化安全措施、确保合规性、引入先进技术提升数据治理效率以及加强跨部门协作与沟通。
数据提取
结构化输出
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2024-03-04
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1500 次浏览
有什么方法可以用来进行数据提取？
围绕数据提取、OCR 识别、票据字段抽取、PDF 表格提取与文档结构化场景，提供可落地的解决方案与实践经验。
数据提取
结构化输出
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2024-06-06
·
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信息时代的淘金者：高效数据提取实战攻略
在信息时代，数据提取已经成为一项必备技能。通过掌握高效的数据提取技巧和方法，我们可以更好地应对信息时代的挑战，成为真正的淘金者。希望本文的实战攻略能够为您在数据提取的道路上提供一些帮助和启示。
数据提取
结构化输出
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2024-04-16
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常用的数据提取和工具
数据提取是一个涉及多个步骤和技术的过程，选择合适的方法和工具对于确保数据质量和提高提取效率至关重要。在实际操作中，可能需要根据具体的数据类型和提取目的来决定使用哪种方法或工具。
数据提取
结构化输出
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2024-06-04
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保护隐私下的数据提取：方法与伦理考量
保护隐私下的数据提取是一个复杂而重要的问题。通过采用匿名化、去标识化、差分隐私和联邦学习等方法，我们可以在保护个人隐私的同时实现数据的有效提取和分析。然而，这些方法并不是万能的，我们还需要在伦理层面上进行深入的考量和探讨。尊重隐私权、确保透明度和可解释性、尊重数据所有权以及确保公平性和公正性是我们在进行数据提取和分析时必须遵循的基本原则。只有这样，我们才能在保护个人隐私的前提下充分利用数据的价值，推动社会的进步和发展。
数据提取
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2024-04-24
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筛斗数据提取技术在制造业的应用：驱动创新与效率
随着工业4.0的兴起，制造业正在经历一场深刻的数字化转型。在这一过程中，数据提取技术发挥着至关重要的作用。通过从各种数据源中提取有价值的信息，制造商能够更好地洞察生产过程、优化运营、提高产品质量并增强市场竞争力。本文将探讨数据提取技术在制造业中的应用及其带来的积极影响。
数据提取
结构化输出
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FAQ
关于数据提取服务的常见问题
围绕“数据提取怎么做、适合哪些资料、如何保证准确率、结果怎么交付”等高频搜索问题做统一解答。
数据提取和数据清洗有什么区别？+
数据提取更关注从图片、PDF、票据、网页、合同等资料中把目标字段识别并抽出来；数据清洗更关注对已有数据进行去重、标准化、纠错和质量治理。
你们支持哪些资料类型的数据提取？+
支持图片、扫描件、PDF、票据、表格、表单、合同、网页页面以及接口返回数据等多种资料类型，也支持混合来源的批量提取。
如何保证字段提取准确率？+
通过样本验证、模板建模、规则校验、人工复核和结果回流优化等机制，提高字段命中率与业务可用性，必要时可以按验收指标交付。
提取结果可以怎么交付？+
可按 Excel、CSV、JSON、数据库表、API 接口、系统字段映射等形式交付，也可根据你的业务流程定制结果结构。
