2026文本价值觉醒，赋能智能决策——多模态大模型文本智能白皮书
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多模态大模型赋能文本智能，释放企业决策价值
《2026文本价值觉醒，赋能智能决策——多模态大模型文本智能白皮书》系统阐述了多模态大模型时代文本智能的发展变革，揭示了文本从“数字化记录”到“价值化驱动”的核心演进逻辑。
数字化深入发展背景下，文本作为信息密度最高的核心数据形态，已成为企业智能决策的关键生产要素。相较于传统数字化阶段聚焦结构化数据处理与效率提升，智能化阶段更侧重挖掘非结构化文档的语义逻辑与深层洞察，实现从信息处理到认知理解、从辅助工具到决策能力的跨越式升级。然而，复杂文本处理仍面临格式多样、多模态混合、语义深奥、专业壁垒高等“最后一公里”挑战，传统技术难以满足企业级生产场景需求。
复杂文本智能需具备五大核心能力，构建“文本-数据-知识-决策”的完整价值闭环。多模态解析能力实现文本、表格、图表等多元元素的精准识别与结构化转换；深度语义理解能力破解专业术语与复杂上下文逻辑难题；精准结构化抽取能力从海量非结构化文本中提取关键信息并标准化；逻辑推理与合规校验能力完成文档比对、规则适配与风险识别；知识演化与决策支持能力构建动态知识体系，为趋势预测与策略推荐提供支撑。四大核心技术模块——文档图像预处理、文档解析、信息抽取、文档比对，层层递进构成完整技术栈，为五大核心能力提供坚实支撑。
典型应用场景覆盖研报、年报、标书、财务文档、物流单证等多类复杂文本，在金融、物流、能源、财务等行业落地成效显著。金融领域实现国际结算单据处理、贸易背景审核、基金文档智能处理与理赔流程优化；物流行业达成海运单证处理、智能录单与维修档案管理智能化；能源领域完成检测报告处理与供应商资质审核效率提升；财务领域推动共享中心自动化升级，大幅降低人工成本。这些实践案例证明，文本智能技术能有效破解业务痛点，推动流程重塑与效率提升。
未来，文本智能将持续深度融入企业业务全流程，其核心价值不在于模型规模的简单放大，而在于对业务语境的深度理解与真实需求的长期回应，为企业构建核心竞争优势注入持续动力。
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