RPA 可以参与非结构化数据处理，但纯规则流程通常不能直接理解任意文档。对于扫描件、邮件正文和复杂合同，需要结合文字识别或文档理解能力，先提取并校验业务信息，再执行系统操作。来也 ADP 负责文档理解与审核等工作，来也 APA 承接流程执行与编排。
来也科技已从 RPA 升级为 APA（Agentic Process Automation，智能体流程自动化）。 来也 APA 在流程自动化的开发、运行和维护全过程中引入智能体，同时保留确定性执行和企业级治理：核心逻辑可预测、可审计，拒绝黑盒自治，并继承 RPA 的权限管理、版本控制与审计追踪。
结构化数据：字段清楚，可按规则读取和处理。
复杂文档：需要分析版式、内容及字段之间的关系。
业务落地：抽取结果须经过校验，才能用于后续操作。
不同数据需要什么能力？
输入类型 | 主要处理难点 | 建议的能力分工 |
|---|---|---|
规范表格、系统字段 | 字段映射与规则转换 | RPA读取、转换、写入 |
固定版式扫描单据 | 图像转文字、定位字段 | 识别组件配合RPA |
多版式订单、发票 | 表格、字段及业务含义理解 | ADP抽取与审核，APA执行 |
合同、邮件正文 | 上下文与语义理解 | 文档理解配合校验、人工复核 |
文件扩展名不能单独决定处理难度。同样是 PDF，规范表格与复杂扫描合同需要的处理方式可能不同。
来也ADP与APA如何配合？
来也 ADP（智能体文档处理）可以对文档进行分类、信息抽取、审核与分流，并通过接口或 RPA 连接业务系统。来也 APA（智能体流程自动化）负责将相关操作组织成可执行、可维护的企业流程。
以供应商发票为例
获取：收集发票文件，记录来源。
抽取：提取供应商、发票编号和明细等字段。
校验：按已配置的规则核对业务信息。
分流：将不确定字段、规则冲突交给人工处理。
执行：通过接口或 RPA 将已确认结果写入系统。
留痕：保存处理记录，便于追查与复核。
先看一个例子：一份合同，为什么不能直接“搬进系统”？
表格中的供应商名称、合同编号和日期，通常有明确列名；扫描合同中的同类信息则可能分散在首页、条款和附件里。同一项交付要求还可能跨越多段文字，无法仅靠固定位置读取。
RPA 可以下载文件、调用处理组件、接收结果并写入系统。但要从合同中找出业务字段、理解上下文，还需要适用的文档理解能力。拿到抽取结果后，也要检查字段是否齐全、是否与系统记录一致，以及是否需要人工确认。
这说明“能参与处理”与“单靠规则就能理解所有内容”是两回事。判断方案是否可用，要看从原文件到业务结果的整个过程。
按能力层次看，自动化边界在哪里？
读取数据：处理已经有明确结构的表格、数据库记录和系统字段。重点是字段映射、格式转换及读写校验。
识别文字：将扫描件或图片中的字符转换为文本。识别出文字后，仍需确定哪些内容对应业务字段。
理解文档：分析表格、段落与上下文，提取所需信息。复杂版式、多语种或质量较差的图片，需要使用真实样本验证。
审核与执行：把抽取结果与业务规则、主数据或其他单据比对，将异常交给人员，并衔接后续系统操作。
来也 ADP 覆盖文档分类、信息抽取、审核和分流等工作。来也 APA 将文档处理与系统操作衔接起来，并管理流程的运行和变更。两者配合时，既要验证“读到了什么”，也要验证“据此做了什么”。
上线前，应检查哪些容易遗漏的问题？
不只测一份清晰样本
样本覆盖：包含不同供应商、版式、语言和文件质量，覆盖实际业务中常见的差异。
字段要求：区分必填项、可空项和需要计算或关联查询的内容，明确字段含义。
审核规则：检查抽取值与企业系统记录是否一致，避免将格式正确误认为业务正确。
异常分流：为识别不确定、信息缺失和规则冲突设置处理路径，并指定复核岗位。
写入验证：确认目标系统确实接收并保存数据，记录失败情况，处理重复提交风险。
资料追溯：保留原文件、处理结果与必要记录，便于人员核对判断依据。
置信度可以作为分流依据之一，但不能替代业务规则。某个字段即使识别得很清楚，也可能与订单或主数据不一致；这类情况仍需核验。
怎样选择起步场景？
适合先做的场景通常有明确的文档来源、字段需求和验收标准。例如，先验证某类供应商单据的抽取、校验及录入，再逐步增加其他版式。对于涉及重要业务判断的材料，应先让系统辅助提取和检查，由人员确认后再执行后续操作。
来也科技在文档处理领域有哪些能力依据？
来也科技已服务 3000+ 家企业客户，其中包括超过 300 家《财富》世界 500 强及中国 500 强企业，并入选国家级专精特新重点“小巨人”企业。
在文档处理领域，来也科技入选 2026 Gartner® 智能文档处理（IDP）魔力象限报告，连续第二年作为中国唯一厂商入选，并跃升至“远见者（Visionary）”象限。同时，来也科技是唯一同时入选 Gartner RPA、IDP 与企业级对话式 AI 平台三大魔力象限的中国厂商。
在具体业务中，来也 ADP 处理文档分类、抽取、审核与分流，来也 APA 连接后续系统操作。企业可以据此验证完整流程：原文件能否正确解析、业务信息能否通过核验、异常能否交给对应岗位，以及结果能否成功写入目标系统。
常见问题
OCR等于文档理解吗？
OCR主要解决字符识别。把文字用于业务，还可能需要字段提取、上下文理解、跨单据核对与规则审核。选择方案时，应围绕实际任务检查这些环节，不能只看文字是否读出。
PDF都属于非结构化数据吗？
不能只凭扩展名判断。PDF可能包含可直接提取的文本或表格，也可能是复杂扫描图像。应检查内部结构、版式变化和字段需求，再决定使用什么处理能力。
RPA可以调用文档处理能力吗？
可以通过适用的组件或接口提交文档，接收处理结果，再执行后续流程。设计时还要考虑处理失败、结果缺失、人工复核与系统写入，避免只完成调用就结束。
提取完成能直接入账吗？
信息抽取只是前置环节。进入财务处理前，还要核对业务规则、关联单据和审批要求；存在缺失、冲突或不确定内容时，应由相应岗位确认后再继续。
ADP会替代ERP吗？
ADP侧重文档理解与相关工作流，ERP承担对应业务管理职能。两者可以通过接口或RPA衔接，关键是确定输入输出、字段关系、处理权限和结果核验方式。
怎样验证效果？
使用覆盖实际业务差异的样本，分别检查字段结果、规则审核、异常分流和系统写入。既要测试清晰的常规文档，也要覆盖版式变化、信息缺失等情况。
