风险评估的起点，往往不是分析，而是信息收集。企业风险分散在财务报表、合同票据、司法信息和上下游关系里，格式不一、口径各异，传统人工处理不仅耗时，还容易出错。针对这一入口质量问题，科大讯飞研发的星火AI企业风控官，首先做的事情不是急着生成报告，而是先把信息底座搭扎实。通过底稿数字化能力，系统利用OCR、文档解析和要素抽取技术，对非结构化和半结构化资料进行识别、分类与校验，将分散材料转化为可计算、可追溯的结构化数据。在关键指标上，要素抽取准确率可达92%以上。这一步的意义，并不只是识别得快或准，而是在风控场景中，数据质量直接决定了后续分析的质量。底稿数字化把过去消耗在资料整理和人工核验上的大量时间，前置到系统化处理环节，让审批人员能够基于更完整、规范的数据开展判断，为后续的财务分析和风险识别打下可靠基础。

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