隨着全球貿易的日益頻繁與金融數字化轉型的深入，國際結算業務作為銀行服務實體經濟跨境運作的關鍵環節，其處理效率與風控水平直接關係到銀行的競爭力與運營安全。

然而，信用證、提單、報關單等業務單據格式繁雜、版式多變、專業性強，傳統依賴於人工核對與半自動化處理的方式，已成為制約業務效能提升、潛藏操作風險的明顯短板。在此背景下，運用前沿AI技術實現複雜文檔的自動化處理，已成為商業銀行構建業務優勢的必選項。

某上市城商行交易銀行部的國際結算業務量持續增長，但隨之而來的海量、非標準化業務單據處理工作，帶來了嚴峻挑戰：

• 文檔複雜度高： 業務涉及信用證開立、進出口託收、國際保理等，需處理來自全球的提單、Invoice、貿易合同、裝箱單、報關單、保單等數十種單據。這些單據版式各異、關鍵信息位置不固定，且混合了印刷體、手寫簽章、複雜表格等多重元素。
• 處理效率低下： 傳統模式下，業務人員需人工翻閲長達數十頁的貿易合同，或從信息密集的提單、報關單中逐一查找、核對並錄入關鍵字段，耗時費力，業務週期長。
• 傳統技術泛化能力不足： 該行前期已採用基於深度學習的OCR技術處理內部標準文檔，但在面對國際結算中千變萬化的複雜文本時，傳統方案顯得力不從心。其識別準確率在複雜場景下僅能達到60-70%，嚴重依賴定製化模型與大量標註數據，模型迭代成本高、週期長。

為解決困局，該行選擇與合合信息合作，依託合合信息多模態大模型文本智能技術，構建了國際結算業務智能文檔處理平台，實現了複雜文檔智能處理能力的質變。

平台融合了合合信息文檔解析與智能文檔抽取能力，不再依賴固定模板，能夠像經驗豐富的審單員一樣，深度理解文檔的上下文邏輯關係，從而精準定位並抽取所需信息。

廣泛的單據與字段覆蓋

平台支持開立信用證申請書、Invoice、提單、裝箱單、報關單、貿易合同、PO單、保單等多類核心業務單據的自動化處理。可準確抽取包括船公司、提單號、保險金額、合同總價、商品品名等在內的上百個關鍵字段，滿足了從信用證開立到單據審核的全鏈條需求。

強大的泛化與遷移能力

針對國際結算業務單據“版式不固定”這一核心痛點，平台擁有強大的泛化性，無需針對每一新版式進行數據標註和模型訓練，系統即可憑藉其高精度的預測性能、強大的遷移學習能力，快速適應各種版式變體。

嵌入業務流程的智能審單

抽取的結構化數據可直接對接到行內業務系統，支持圖文對照審核、邏輯規則校驗與單據間一致性比對，以“人機協同”模式大幅提升審核效率與準確性。

以進口信用證開立這一典型且文檔密集的業務為例，當進口商向開證行提交貿易合同等開證申請材料時，平台能自動對文檔進行分類，並從中精準抽取合同金額、買賣雙方信息、貨物描述、付款條件等關鍵字段，自動填充至業務系統。這將後台操作人員從繁複的人工翻閲與錄入工作中解放出來，實現了“交單即錄入”，從源頭提升效率與準確性。

在出口商交單後，面對版式各異的提單、Invoice、保單、裝箱單等全球單據，平台能從任意版式文檔中提取關鍵信息，結構化輸出，並可基於自定義配置的審核規則進行智能審核，如核對單據間關鍵信息的一致性，輸出審核結果和審核依據，並將結果以“圖文聯動”的方式呈現給審核人員，輔助其高效完成最終決策。

平台成功上線後，為該行國際結算業務帶來了顯著成效：

• 處理精度實現質的飛躍：在開立信用證申請書、交易合同、PO單、Invoice等6類核心複雜單據的測試中，信息抽取準確率從傳統深度學習方案的60-70%大幅提升至85%以上。
• 業務處理效率大幅提升： 通過將“人工翻閲、查找、錄入”模式升級為“系統自動抽取、人工快速核驗”的智能化流程，業務人員處理單據的效率顯著提升，審批週期有效縮短。