达观智能文档分类系统利用NLP和OCR技术，针对企业复杂多样的文档，实现自动化分类，降低人力成本，提高业务效率。系统支持自定义分类场景、人工调整和模型训练，能无缝对接文档解析服务，实现非结构化数据的有效治理。
当前，大中型企业中大多数都有着复杂的部门构架，大基数的人事工作，以及不断增长且极为重要的业务文件。然而通常情况下，业务线并不是独立进行的，各个业务部门之间错综交互，由此导致需处理的文件错综复杂，数量庞大。若采用传统人工对业务文件进行分拣，需要较多的劳动力和时间，导致较高的人力成本，对公司业务流程运转来说并不高效。
并且，对于业务文件的获取来源多样，文件名称定义不准确的场景，文件的处理也增加了困难，需要业务人员阅读文件内容并进行判断和分配。这种情况下，准确率和人工成本也会对业务效率造成影响。
达观智能文档分类
达观智能文档分类基于NLP、OCR等自研人工智能技术，深入剖析文档结构特征，结合与各个企业合作项目中的实际业务经验，着力于优化解决基数大、复杂度高且基于实际业务的文档分拣工作，以此达到全自动化处理多部门，多来源文档的分类工作，高效助力业务流程运转。让机器实现快速且高质量的文档分拣工作，为后续不同文档的处理提供有效的分类结果。
功能全面的分类配置
1. 自定义分类场景：结合企业实际的需求，配置不同业务场景下需要分类的文件组合。
2. 支持人工调整：对于
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