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随着数字化浪潮的汹涌澎湃，全球各行各业正经历着前所未有的变革。人工智能技术的快速发展，以其独特的创新能力和应用潜力，正在深刻地改变着业务模式，推动产业效率的全面提升。在这场技术革命中，不良资产管理行业作为金融系统的重要组成部分，其转型升级显得尤为关键。

然而，当前传统的不良资产处置流程存在诸多局限性。这一流程往往过度依赖人工操作，包括文档审查、信息提取、风险评估等环节。这些重复性高、耗时长的任务不仅增加了人力成本，也影响了处置流程的效率和准确性。在金融行业竞争日益激烈的背景下，如何突破这些瓶颈，已成为业内亟待解决的关键议题。

一、智能文档抽取应用

在智能文档抽取领域，AI技术的应用可以极大地提高文档处理的自动化水平。通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，智能文档抽取系统能够快速识别和提取文档中的关键信息，从而减少人工干预，缩短处理时间。

在不良资产管理行业，智能文档抽取技术可以应用于多个环节：

资产评估：快速提取资产相关文档中的信息，为资产评估提供数据基础。

债务重组：自动化处理债务合同，提取债务人信息，辅助债务重组决策。

法律合规性检查：自动识别文档中的合规性问题，减少法律风险。

市场分析：分析市场趋势和行业动态，为不良资产的收购和处置提供参考。

二、合合信息智能文档处理，助力资产档案快速采集

为实现不良资产档案业务快速智能化处理，合合信息搭建全流程AI模型，从文档拆分、预处理、档案分类、文档结构化识别、数据审核校对等综合服务完成数据采集和归档。

第一步：拆分资产压缩包，自动处理zip等格式压缩包，并进行文档分类，根据预设分类规则重命名文件，根据规则生成档案清单，人工核对文档类型进行二次复核，如出现漏扫，则需要进行二次补扫或人工上传处理。

第二步：对文档进行关键信息抽取，围绕核心文档和资产信息，构建结构化信息指标体系。一方面完成文档归档构建，另一方面为后续不良资产精细化估值和定价提供数据支撑。

第三步：档案信息核对和复核，数据归档前可编辑、复核和修正，同时可根据主数据等相关信息进行资产包定时任务关联归档，数据同步至核心系统。

1.业务流程

2.文档分类

通过合合信息自研的文字识别训练平台内置的“分类算法”，进行文档类型标注和训练，输出高精度分类模型，从而实现文档的分类。

3.资产档案关键信息抽取

合合信息提供“开箱即用”的方式处理不良资产档案抽取任务，具备处理能力强、高精度预测性能、强大的迁移学习能力等多重特点，仅需配置相关抽取字段，即可完成结构化抽取。

以保证合同为例，可配置抽取字段：合同编号、合同名称、债权保证期间、保证方式等。

随着技术的不断进步，智能文档抽取在不良资产管理行业的应用将更加广泛和深入。未来，我们有理由相信，通过人工智能技术的赋能，不良资产管理行业将实现更高效、更智能的业务模式，为金融系统的稳定安全贡献更大的力量。