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
模板已匹配
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。

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。

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。

数据提取做得快,更要提取得准

我们不只输出识别结果,更关注字段准确率、业务可用性、系统可对接性与后续持续优化能力。
方案与资讯内容

数据提取解决方案、案例与资讯

覆盖数据提取、OCR 提取、票据识别、PDF 表格抽取、合同结构化、网页采集等相关内容。

数据治理框架下:高效数据提取技术的应用与优化
2024-06-14 · 1741 次浏览

数据治理框架下:高效数据提取技术的应用与优化

在数据治理框架下,高效数据提取技术的应用与优化对于企业的数据管理和业务运营具有重要意义。通过引入自动化、智能化和分布式数据处理技术,可以提高数据提取的效率和准确性。同时,加强数据安全与合规性也是确保数据价值得以充分发挥的关键。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,高效数据提取技术将在企业数据治理中发挥更加重要的作用。

数据提取 结构化输出
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数据治理过程在选择数据源时,需要考虑哪些因素
2024-09-02 · 1724 次浏览

数据治理过程在选择数据源时,需要考虑哪些因素

在选择数据源时,需要综合考虑数据质量和准确性、数据类型和结构、性能和可扩展性、安全性与隐私保护、成本效益、易于集成和兼容性、数据更新频率和实时性,以及数据源提供商的可靠性等多个因素。只有全面评估这些因素,才能选择到最适合企业需求的数据源。

数据提取 结构化输出
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筛斗数据提取在金融业的应用及挑战
2024-03-29 · 1703 次浏览

筛斗数据提取在金融业的应用及挑战

随着科技的飞速发展,大数据已经渗透到我们生活的方方面面。尤其在金融业,数据提取技术的应用越来越广泛,为金融机构提供了更深入、更全面的信息,从而帮助他们做出更加明智的决策。

数据提取 结构化输出
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浅谈从数据采集到数据治理
2024-03-27 · 1675 次浏览

浅谈从数据采集到数据治理

构建完善的数据管理体系对于企业发展具有重要意义。企业需要明确数据管理目标,制定数据管理策略,建立数据治理框架,实施数据管理流程,建立数据管理组织,应用数据管理技术。通过这些措施,企业可以实现高效的数据管理,充分发挥数据的价值,为企业的发展提供有力支持。

数据提取 结构化输出
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如何选择数据提取工具
2024-04-24 · 1579 次浏览

如何选择数据提取工具

选择合适的数据提取工具对于提高数据质量至关重要。通过明确需求、考虑多样性、关注处理能力、易用性、灵活性、客户支持、安全性和成本效益等因素,企业可以选择到最适合自己业务需求的数据提取工具。这将为企业实现长期可持续发展奠定坚实的基础。

数据提取 结构化输出
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面向未来的数据治理趋势与挑战
2024-08-19 · 1544 次浏览

面向未来的数据治理趋势与挑战

未来的数据治理将更加注重战略性、智能化、安全性和协作性,同时也面临着诸多挑战。企业需要紧跟趋势,积极应对挑战,制定合理的数据治理策略和行动计划,以充分发挥数据的价值,实现可持续发展。​

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数据提取的关键步骤有哪些?
2024-04-08 · 1516 次浏览

数据提取的关键步骤有哪些?

数据提取是数据分析和商业智能的基石。高质量的数据提取能够确保决策者拥有他们需要的准确和全面的信息,从而做出明智的选择。无论在市场趋势分析、消费者行为研究还是运营效率提升中,数据提取都扮演着不可或缺的角色。

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。