公司花费大量的时间和精力手动或数字化预处理文档，以便文档可用于其应用程序。文档有不同的格式、类型和版面设计，让这项流程变得耗时、易出错且成本高昂。团队可能缺乏机器学习（ML）专业知识，无法自动化智能文档处理，但他们需要简单高效的解决方案，该解决方案可以随企业需求扩展并提供准确结果。
Amazon Comprehend 无需 ML 经验，即可帮助您自动化文档处理。使用分类和提取功能快速处理各种文档类型，准确提取见解，为您的商业决策提供信息。访问用于检测和保护敏感数据的功能，并满足合规需求。
使用单个 API 处理文本和数字或扫描半结构化文档。访问对 PDF、Docx、JPEG、TIFF、PNG 和 纯文本 UTF-8 等文档类型的按需和批处理支持。
构建自定义模型，为您的应用场景和行业准确捕获特定领域的文档类别（例如 W2s 和汽车与房屋保险索赔）和术语（例如名称、缩略词、产品代码和订单类型）。使用以您的数据构建的专属 ML 模型和端点，只能由您创建和访问。
使用光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）的组合改善文档处理结果。在训练时使用其他数据集提升分类和实体识别的准确性。
使用开箱即用模型管理功能，快速训练、部署、重新训练和管理您的模型。使用单个步骤推理访问来自模型的见解。
通过跨 Amazon Comprehend 支持的多语言处理文档，扩展应用场景的范围，减少对翻译的需求。
使用 Amazon Comprehend PII 修订功能，帮助大规模自动化在文档中发现和修订 PII 数据的功能。
从医疗账单和索赔表格（例如保单和医疗编码）分类和提取关键信息，以提供准确的见解，完成索赔处理。
从损益表、身份证明和其他贷款申请文档中提取实体，进行信用评估和核保。
自动化法律合约处理，对高风险文档进行归类分级，并提取案件编号、商标、条款等见解，以为谈判提供信息。
从账单、合约、W2 表格、银行对账单和发票中分类和提取见解，进行税务准备和申报。