近日，合合信息发布了一份题为《2026文本价值觉醒，赋能智能决策-多模态大模型文本智能白皮书》的报告，深入探讨了多模态大模型驱动下文本智能的发展趋势及其对企业决策的影响。报告指出，随着数字化进程的深入，文本正从单纯的记录工具转变为激活企业智能决策的核心生产要素，文本智能技术也从单一工具逐步融入企业业务全流程。
白皮书详细梳理了文本智能从数字化到智能化的演变过程。当前，企业处理数据的重心正从结构化数据转向非结构化知识，技术驱动模式也从规则驱动升级为理解生成，价值目标则从提升效率转向赋能决策。然而，复杂文本处理仍面临格式、语义等多方面的挑战，这些挑战被称为“最后一公里”难题。
为了应对这些挑战，白皮书提出了五大核心能力标准，包括多模态解析、深度语义理解、精准结构化抽取、逻辑推理与合规校验以及知识演化与决策支持。这些能力共同构建了一个“文本-数据-知识-决策”的价值闭环，通过技术手段将非结构化文本转化为结构化数据，进而提炼为知识体系，最终为企业决策提供有力支持。
在技术层面，白皮书解构了文本智能的技术栈，涵盖文档图像预处理、解析、信息抽取和文档比对四大核心模块。针对形变矫正、摩尔纹去除、复杂表格解析和零样本抽取等技术难点，报告提出了相应的解决方案，为复杂文本处理提供了坚实的技术支撑。
在应用方面，白皮书展示了研报、年报、标书、财务文档和物流单证等典型复杂文本的智能处理方案。这些方案根据不同文档的特性适配核心技术，实现了从原始文档到结构化数据的转化。报告还通过金融、物流、能源和财务四大领域的11个行业案例，展示了文本智能技术在国际结算、贸易背景审核、基金文档处理、物流单证解析和财务共享中心建设等场景的实际应用效果。
这些案例表明，文本智能技术有效解决了企业文档处理效率低、准确率差和人力成本高等问题，推动了企业业务流程的智能化升级。白皮书强调，真正的文本智能价值在于对业务语境的深度理解和对真实需求的精准回应，为企业释放文本价值、实现智能决策提供了切实可行的技术路径和实践指南。
