2025年来也ADP：文档处理进入智能体时代白皮书-来也科技

2第1章文档处理的范式转移...........................................................................................................1.1企业流程自动化的“最后一公里”第2章ADP实现从识别到理解的跨越...............................................................................8第3章ADP:企业智能体落地的第一步........................................................................14第4章3ADP的技术架构与可信实现....................................................................第5章行业应用与价值验证..........................................................................................................30第6章未来展望.......................................................................................................6.1短期愿景(2025-2026)：成为被广泛应用的企业级智能体搭平台、建生态——成为企业智能体的基础能力平台之一结语.............................................................................................................第1章文档处理的范式转移41.1企业流程自动化的u最后一公里这不是个案。企业在自动化和AI领域投入1.20CR和IDP的局限性与瓶颈51.3大模型和智能体:文档处理的范式转移过去几年，几个关键的技术拐点正在汇聚，为文档处理带来范式视觉语言模型（VLM）的突破使得AI第一次真正具备了"看懂"6这些技术的融合催生了一种全新的文档处理范式-智能体文档处理（Agentic解决方案，它不再是需要配置模板或标注样本的"工具"，而是能够理解业务需求、自主规划执行的"智能体"。传统的文档处理系统是"工具"：用户需要明确告诉系统"怎么做"类型准备标注样本，训练多个模型识别不同供应商的发票格式，配置规则来提取金额、税率、商品明细等字段，供应商更换发票模板时本章小结：7文档这个"最后一公里"被打通，企业的端到端自动化才能真第2章ADP实现从识别到理解的跨越82.1ADP的定义:一个新范式的诞生解语义、理解业务、自主执行，这是一种智能化处理。第二个转变是从工具到智能体。传统系统是被动响应的工具，需要大量的人工标2.2大模型士ADP:操作系统与应用的关系9第一，大模型没有记忆，每次生成都靠输入指令驱动。大模型本质上是无状态的（stateless），它不会记住之前处理过什么文档、企业文档处理的现实是：今天处理100张指令，这种"健忘症"使得大模型无法胜任需要上下文延续的企业应这种"单打独斗"的特性使得大模型无法胜任复杂的端到端上补足了记忆、学习和编排能力，将"理解引擎"转化为"可用ADP那么，ADP究竟如何补足大模型的这三个局限？它的核心特性是什么？我们在下一节2.3ADP的三大核心特性语言描述需求，如"提取这批发票中的供应商名称、发票号、ADP支持100+种语言，包括简繁中文、英语、日语能提取信息，还能胜任分类、对比、审核、总结特性特性2:人机协同的数据飞轮人工修正的案例会自动反馈给系统，系统基于这些反馈调整提示词或微调模型。这是核心技术理解层次标注成本特性3:特性3:智能体编排让多个模型和工具协同工作开发成本高，而且缺乏灵活性，业务流程一旦变ADP的核心优势在于智能体能够自动编排多个模型和工具。在复杂文档处理场景中，子任务。第二是模型与工具的自动串联，不需要人工编写代码，智能体自动调第3章ADP:企业智能体落地的第一步企业智能体（EnterpriseAIAgent）是一个能够理解业务、自主决策、协同工作的智能系统。但从概念到落地，企业需要一个务实的3.1为什么文档处理是企业智能体的理想入口?无论企业规模、行业、地域，都需要处理大量文档。从业务文档如合同、订单、发票、工作重复性强、价值密度低，员工满意度低，且容易出错。这种人力密集、效率低下、与许多AI应用不同，文档处理的价值可以清升、错误成本的降低，都可以用具体数字衡量景和业务价值）。不同于许多AI项目需要长期投入才能ADP支持渐进式部署策略，让企业可以根3.2从ADP到企业智能体:渐进式演进路径第一阶段的目标是在一个高价值场景验证AD在第一阶段成功验证后，第二阶段的目标是用的实施方法论。通过横向扩展，ADP从一个孤立的试点项目变成了企业级的基础能第三阶段的目标是让ADP深度嵌入业务流程，成为IT架构的核心组件。这时ADO2C（订单到收款）等端到端流程，成为业务流程中不可或缺3.3ADP适用性自评:您的企业准备好了吗?在决定是否实施ADP之前，企业需要客观评估一、业务场景评估(满分50分)技术环境评估关注企业IT基础设施的成熟度和数据安全合规要求，这决定了ADP实施系统集成复杂度数据安全与合规快速扩展"策略，同时在多个部门启动，验证后快速推广价值明确、部门支持度高。在试点过程中同步加强薄弱环节，试点成功后再逐步扩展。行动建议：根据评分识别薄弱环节，制定对应的提升计3.4组织变革:让人与Al协作成为现实ADP实施后，员工的工作重心将发生转变。非技术人员也能轻松使用。同时可以设置"AI大使"岗位，由技术接受度高的员工帮助同员工可能担心"我的专业能力会贬值"。企业需要重是企业AI落地的最佳起点。它的演进路径了文档处理这个具体问题，更重要的是踏上了通往企业智能体的演进第4章ADP的技术架构与可信实现4.1三层架构设计性的VLM和LLM，让上层智能体能够对各种复杂文档处理场景，而不受限于单一模型的进行微调，微调后的模型在处理特定文档时，准确率和性能相比通用大模型均可提升，第二层：智能体编排层——任务规划与工具第二层：智能体编排层——任务规划与工具和工具，确定执行顺序和并行策略。例如，智能体可业务层提供开箱即用的场景化应用以及灵活的配置和扩展能力。ADP预置了多个业务4.2性能指标文档抽取（图像→结构场景类型样本规模准确率场景类型样本规模准确率采购订单抽取在跨格式泛化能力上实现零样本迁移，无需为新格式重新训练；在多语言支持上覆盖4.3安全合规企业级应用必须满足严格的安全和合规要求。ADP在设计之初就将安全性作为核心考标准配置跨租户访问；开发、测试、生产环境完全隔离，数据不在环境间流动。数据加密方面，4.4开放集成:与企业It生态无缝融合JSON格式的请求和响应，提供完整的API文档销单自动审核、审批流程自动流转、档案文档自动归档。此外，ADP可以作为MCP标证明了ADP在真实场景中的有效性，多第5章行业应用与价值验证何帮助企业实现流程自动化、提升效率、降低成本、减少风险，真正实现从"AI能力"到5.1制造业:采购订单处理自动化10分钟，还需要额外时间核对物料编码和客户信息，需要23人专职处理订单录入。其次是质量风险突出，人为失误频发导致数据错录、漏录，订单审核不详造成库存异常，ADP智能体文档处理平台通过端到端全流程自动化来解决这些痛点。系统支持全渠道过语义理解自动抽取关键字段，包括订单号、客户名称、订单日期、商品编码、名称、次校准，确保准确率的最后一公里。这种人机协作模式既保证了效率，又确保了质量。录入订单管理系统，并可下推发货至CRM系统。整个流程中，人工校准的所需人力5.2制造业:全球发票处理自动化发票，涉及15种以上语言，需要与采购订单语言的发票，需要翻译协助导致流程冗长，容易产生理解偏差。其次是格式千差万别，换发票模板后系统就会失效。第三是三单匹配复杂，发票、订单、入库单信息不一致，进入付款流程；小额差异的会标记说明，转入快速审核；重大差异的会生成详细报告，转人工审核。这种分级处理机制在保证准确性的同时，最大化端到端自动化率"最让我惊讶的是系统对多语言的处理能力，我"最让我惊讶的是系统对多语言的处理能力，我们的财务团队终于不用再为看不懂发票而头疼了。更重要的是，审批周期从15天缩短到3天，让我们有机会获得更优惠的采5.3保险行业:理赔文档处理自动化渠道的发力，纸质单证的处理量逐年提升，每年超过30项目通过ADP智能体文档处理平台+RPA构建端到端的一体化单证处理平台。ADP作重复性的录入操作。两者通过一个"智能调度中心"无缝衔接，形成完整的自动化闭环。5.4银行业:中小企业贷款审核自动化ADP智能文档审核系统通过端到端自动化流程来解决这些痛点。客户提交贷款申请文档后，系统自动分类文档类型，提取关键信息并结构化。对于身份证，系统提取姓名、最终，系统生成风险评分与建议。对于低风险申请，建议快速审批；对于中风险申请，系统都能准确识别，避免了潜在损失，这个价值是无法用金钱衡量的。"——风控部主管5.5实施风险与应对策略在看到ADP带来的显著价值的同时，企业处理量。在第一阶段，将目标设定为80-85%的准确率，配风险。这是完全合理的顾虑，需要通过技术方案案例中，人工校准的反馈会反哺优化置信度算第6章未来展望6.1短期愿景(2025-2026):铺应用--成为企业智能体的标杆应用产品愿景：聚焦企业核心业务场景，建立可复制的应•核心场景准确率突破：发票、订单、合同等场景准确率稳定在95%+•行业专用解决方案：形成金融、制造、医疗等行业的专用文档智能体解决方案•多语言全球化：100+语言零样本处理能力，支持跨国企业全球部署•ROI可量化：在典型场景中实•规模化复制：建立标准化实施方法论，快速复制成功经验•数据飞轮启动：通过人机协同，让系统持续学习优化6.2中长期愿景(2027-2030):搭平台、建生态--成为企业智能体的基础能力平台之