AI 表格擷取

一、 核心場景：作為 Endpoint 嵌入

此部分重點展示如何將 AI 識別能力作為「插件」或「中臺」，接入現有的技術棧。

| 場景分類 | 核心邏輯與技術實現 | | --- | --- | | AI Agent 智能調度 | 為 LLM 提供 `extract-fields-from-image` 能力，實現「感知-決策-執行」閉環（如：自動補全、發起審批流）。 | | 流水線自動化 (ETL) | 構建 掃描件 → JSON Fields → ETL 鏈路，實現數據從圖片到 CRM/ERP/CLM 資料庫的無縫流轉。 | | RPA 識別增強 | 捨棄傳統的「座標點位識別」，透過 Endpoint 獲取 欄位屬性與座標，提升自動化腳本的容錯率與穩定性。 | | 數據標準化中間層 | 掛載二次加工邏輯，調用其他 AI 能力進行地址拆分、手機號格式化或幣別自動識別，輸出 Clean Data。 | | 動態 UI 渲染引擎 | 前端執行時調用 Endpoint 返回欄位定義，直接在 React/Vue 或流動應用程式 動態渲染表單組件。 | | Excel 批量協同 | 預提取 Schema，將本地/雲端 xlsx 數據與欄位映射，批量生成 HTML/PDF 或直接構造提交 Payload。 |

---

二、 業務應用價值：單平臺落地

此部分側重於解決具體業務痛點，展示 Endpoint 如何直接賦能生產力。

1. 流程自動化與提效

• 老舊檔案數位化： 實現「圖片直接轉網頁表單」，跳過繁瑣的手工頁面開發，大幅降低存量檔案處理的人力成本。
• 合約進件自動化： 精準抽取合約核心欄位（甲乙方、金額、條款）並自動生成錄入界面，加速從簽署到系統入庫的流轉效率。
• 低代碼腳手架： 透過「圖轉 HTML」為低代碼工具提供初始模板，開發者僅需進行少量增量調整，極速縮短專案交付週期。

2. 質量控制與合規

• 自動審核與對帳： 將提取欄位與 主數據 (Master Data) 即時比對（如稅號、金額、日期），實現異常自動標記，僅將爭議件流轉至人工複核。
• OCR 閉環質檢： 建立「識別-校驗-預覽」機制，讓審核員直觀比對欄位類型與 HTML 預覽圖，從源頭降低誤識別風險。
• 合規審計留檔： 同步輸出 JSON（用於系統對帳） 與 HTML 預覽版（作為法務/審計複核的可讀憑證），確保數據結構化與結構化留存。

3. 標準化與協作

• 多供應商表單標準化： 將不同來源的異質模板映射至統一欄位模型，輸出標準化 UI，確保下游 CLM/ERP 工作流的無縫接入。
• 人機協作 (HITL) 工作臺： 實現 「自動抽取 (80%) + 人工修正 (20%)」 模式，人工僅處理差異欄位，最終結果一鍵寫回資料庫或透過 API 下發。
• 快速原型對齊： 利用「欄位表 + 表單預覽」快速交付原型，讓業務方在開發前先行確認需求，避免後期推倒重來。

---

> 💡 核心價值總結： > 透過 Endpoint 封裝，識別能力不再是一個孤立的 OCR 工具，而是成為了連接 非結構化視覺資訊 與 結構化業務邏輯 的智能粘合劑。