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      聞歌國際推出 DocuMind 企業級文檔智能決策平台


      新聞提供者

      中科聞歌

      23 9月, 2026, 15:00 CST

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      香港2026年9月23日 /美通社/ -- 近日,中科聞歌(1956.HK)旗下子公司聞歌國際推出 DocuMind 企業級文檔智能決策平台。該平台面向金融、保險及公共服務等對準確性、合規性要求較高的業務場景,提供文件識別、信息提取、交叉核驗、風險審查等一體化能力,幫助機構基於完整的證據鏈,做出可核驗、可追溯的業務決策。

      企業在日常業務中需要處理提單、發票、合同、證件等大量非結構化文件,相關信息往往分散於不同格式、語言和業務系統,關鍵內容散落在多個頁面或附件中。傳統光學字符識別(OCR)技術只能提取文字,難以理解跨文件的關聯與業務邏輯;傳統合規系統依賴人工編寫規則,維護與更新成本較高;通用大模型則可能存在輸出不穩定、證據來源不清晰等問題。如何讓 AI 在真實業務流程中穩定、可審計地完成文件審查,是企業規模化應用 AI 需要解決的核心問題。

      DocuMind審核工作台
      DocuMind審核工作台

      DocuMind 依託中科聞歌 DOMA(數據 Data/本體 Ontology/模型 Model/智能體 Agents)技術架構,貫通數據治理、本體建模、模型適配與智能體編排。平台首先通過 OCR 與視覺大模型,識別文本、表格、圖像、印章及手寫內容,將多語言、多模態文件轉化為結構化數據;隨後利用領域本體、知識圖譜與業務規則,理解文件之間的實體關係、約束條件及交易邏輯;再由大模型與多智能體調用知識庫、外部數據接口及核驗工具,對文件完整性、來源可信度、交易合理性與相關主體風險進行綜合審查。

      在合規與準確性方面,DocuMind 讓每條審查結論均可回溯:提取字段可鏈接至原始文件位置,審查結論同步保留判斷依據、來源證據與操作記錄。機構還可按內部政策配置字段、規則、風險閾值及審批流程——低風險案件自動通過,中風險案件交由指定人員復核,高風險案件轉入深入調查。在人工把關環節,審核人員可在並排界面中對照原始文件與結構化結果,快速定位證據並完成審批。

      在金融服務領域,DocuMind 可應用於貿易融資、信貸文件、客戶盡職調查(KYC/KYB)及合規審查。以貿易融資為例,系統從發票和提單中提取交易主體、金額、港口、航線及貨物描述,並對照制裁名單、兩用物品(dual-use goods)數據庫與機構內部規則進行交叉核驗,輔助識別文件不一致、交易異常及潛在合規風險。在香港金融管理局 GenA.I. 沙盒的貿易融資測試中,系統處理一份 10 頁以內文件的時間低於 30 秒,人工處理通常需 10 至 20 分鐘,核心字段抽取準確率達 95% 以上,審查自動化率約 85%。DocuMind 同時支持數據脫敏、隔離環境與本地部署,以滿足數據隱私與安全要求。

      在保險領域,DocuMind 覆蓋承保與理賠環節,可自動分類並關聯身份證件、病歷、診斷證明、醫療發票、處方及檢驗報告等材料,同時檢查影像是否模糊、重復,或存在翻拍及篡改跡象。對於一次上傳的大量零散材料,系統還能梳理文件的時間與事件關係,幫助審核人員更快掌握案件全貌、發現異常並完成歸檔。

      在公共服務領域,DocuMind 可用於申請材料審核、行政審批、海關及跨境業務、供應商准入、客戶盡職調查與合規證據管理。面對頁數多、數據來源分散、核驗工作重復等問題,平台將不同文件中的信息組織為統一、可核驗的審查記錄,減少重復錄入與人工比對,為審批、風險復核及結果交付提供清晰依據。

      中科聞歌相關負責人表示,企業級 AI 的價值不應停留在生成內容或提升單一環節效率,而應進入真實業務流程,在規則、證據與人工監督下參與決策。DocuMind 是公司全棧 AI 能力應用於文件密集型業務的落地產品,具備本地部署、過程可控、結果可追溯能力的智能審查工具,正在成為機構推進智能化轉型、安全使用 AI 的基礎設施。

      關於聞歌國際

      聞歌國際是一家專注於AI大模型驅動的數據智能與決策智能軟件公司,針對企業數字化轉型、跨模態數據融合分析、人機共融智能運營決策、AIGC輔助內容生成與傳播、金融風控和產業分析、投資研究及投資管理等應用場景提供產品服務和解決方案,獲得來自海爾、比亞迪、凱度、建設銀行、招商銀行、國泰君安、央視亞太站等標桿客戶的認可。公司設於香港,研發團隊分佈於香港、深圳、北京、上海、南京、西安、長沙、重慶多地。

      瞭解更多信息,可訪問:https://www.d2-ai.com/。

      公司網址:https://www.wenge.com

      SOURCE 中科聞歌

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