报告概述

全球文档人工智能市场在 2024 年创造了328 亿美元的收入，预计将从 2025 年的390 亿美元增长到 2034 年的约1853 亿美元，复合年增长率为在整个预测期内18.9%。 2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了35.​​1%以上的份额，收入115亿美元。

随着组织对非结构化文档中包含的信息进行自动化提取、分类和处理，文档人工智能市场不断扩大。数字记录数量的增加以及对更快、更准确文档处理的需求支持了增长。市场已经从基于规则的文档识别发展到能够理解复杂文档类型的上下文、格式和意图的先进人工智能系统。

市场的增长可归因于各行业数字化程度的提高、合规性要求的提高以及对减少人力的自动化工作流程的需求。企业采用文档人工智能来处理大量发票、合同、表格、身份记录和通信日志。自然语言处理和计算机视觉的改进使文档解释更加准确，从而加强了整体采用率。

文档人工智能在中型和大型企业中的部署不断增加，旨在提高生产力并减少错误。营销部门使用文档人工智能进行个性化内容创建和情绪分析，而财务团队则自动化发票和审计处理。基于云的解决方案占据了约 72% 的市场份额，因其可扩展性和实时访问而受到青睐，适合日益远程和混合的工作环境。

文档 AI 的业务优势包括减少处理过程NG 倍高达 70%，数据准确性提高高达 98%，并显着节省运营成本。重复性文档任务的自动化使员工能够专注于更高价值的活动，提高整体业务敏捷性，同时增强合规性和审计准备度。该技术还通过将非结构化文档转换为可搜索数据来支持实时洞察和决策。

快速市场概况

• 由于各行业广泛采用自动化文档处理、分类和数据提取工具，解决方案以 75.3% 的份额主导了产品细分市场。
• 结构化文档以41.7%，反映出通过 AI 工作流程处理的标准化表格、发票和记录的数量很大。
• 财务和会计是最主要的用例，占 37.2%，这得益于帐单自动化程度的提高报告、审计、合规报告以及应付/应收账款运营。
• BFSI 行业占据32.8%，凸显其对文档 AI 进行欺诈检测、KYC 验证、贷款处理和操作风险管理的依赖。
• 在快速的企业数字化和受监管的文档 AI 部署的推动下，北美占据了35.1%的全球市场份额。
• 美国市场规模达到97.9亿美元，复合年增长率强劲15.3%，反映出对智能文档工作流程和合规自动化的持续投资。

采用率和性能

• 企业采用率高：到 2024 年，约 78% 的公司报告至少在一项业务职能中使用人工智能，这一采用水平预计到 2025 年将会上升。
• 财富 500 强和 250 强企业的使用情况：大量财富 500 强和财富 250 强企业已部署文档自动化或智能文档处理解决方案，以简化大批量工作流程。
• 投资增长：超过 80% 的企业计划到 2025 年增加对文档自动化的投资，体现了对工作流程自动化的强烈信心。
• 与核心系统集成：到 2025 年，大多数企业预计将 IDP 平台与其业务连接起来支持端到端自动化的 ERP 环境。
• 生成式 AI 加速：大约 65% 的公司正在使用生成式 AI 来加速 IDP 项目，以提高提取准确性、分类和自动化速度。
• 一般准确性：AI 文档阅读系统在数据提取方面通常可实现 90% 到 99% 的准确性，具体取决于文档复杂性和模型功能。
• 结构化文档：对于结构化输入，例如 inv凭借一致的布局和可预测的字段，人工智能解决方案的准确率达到 98% 至 99%。
• 非结构化文档：非结构化内容（包括电子邮件、信件和手写笔记）的准确率范围为 80% 至 95%，反映了格式和语言的更高可变性。
• 人类与人工智能的错误率：人类审阅者可能达到约单一任务的准确率高达 99%，但在处理重复性大批量工作负载时，错误率较高，高达 10% 至 20%。人工智能系统可以在重复流程中以一致的模式保持较低的错误率。

北美市场规模

北美在文档人工智能市场中发挥主导作用，占全球份额的35.​​1%。这种主导地位是由多种因素推动的，包括强大的企业数字化努力、先进的人工智能基础设施和监管银行、医疗保健和保险等行业的合规性要求。早期的技术采用和组织的大量投资使北美成为文档人工智能解决方案的成熟和创新中心。

在该地区，美国是主要贡献者，其市场价值约为 97.9 亿美元，复合年增长率高达 15.3%。美国市场受益于其先进的数字基础设施、广泛的人工智能集成以及主要人工智能和云技术提供商的强大影响力。对自动化、数据准确性提高和监管遵守的持续需求进一步推动增长，使美国成为全球文档 AI 市场扩张的关键驱动力

通过提供：解决方案

解决方案部分占据文档 AI 市场的主导份额75.3%，反映出人们对全面解决方案的强烈偏好端到端自动化文档处理的软件软件包。这些解决方案结合了光学字符识别 (OCR)、自然语言处理 (NLP) 和机器学习等功能，可有效提取、分类和分析数据。

公司青睐解决方案，因为它们能够简化运营、减少人工工作并增强跨部门的决策。这些解决方案通常旨在实现可扩展性以及与现有企业系统的集成，从而使其能够适应各种业务规模。对高级自动化文档工作流程的需求不断增长，促使供应商不断增强其产品和服务。

按文档类型：结构化

结构化文档占市场焦点的41.7%。其中包括表格、发票、采购订单和其他遵循预定义格式的数据丰富的文档。对结构化文档处理的偏好g 源于其在金融和保险等行业中的关键作用，从此类文档中准确提取数据对于合规性和运营效率至关重要。

有效处理结构化文档可以让组织减少错误并加快处理时间。随着人工智能模型的改进，从结构化文档中提取相关信息的准确性和速度不断提高，从而促进了市场采用。

按用例：财务和会计

财务和会计用例覆盖了37.2%的市场，突显了文档人工智能在自动化交易处理、审计、合规性和报告。组织使用人工智能快速管理大量财务文档，同时确保准确性和合规性。

自动化财务文档工作流程可降低关键业务的运营成本并提高生产力发票和费用核对等领域。财务文档的复杂性使得人工智能解决方案在提取与这些任务相关的细微数据方面特别有价值。

按垂直行业：BFSI

BFSI（银行、金融服务和保险）垂直行业拥有32.8%份额，代表文档人工智能采用中最成熟、增长最快的行业之一。监管压力、高交易量以及欺诈检测和风险管理的需求促使 BFSI 公司实施智能文档处理。

BFSI 公司优先考虑自动化，以缩短贷款处理、索赔管理和客户引导的周转时间。垂直行业对准确性和合规性的需求为人工智能驱动的持续创新创造了肥沃的土壤。

新兴趋势

增长因素

主要细分市场

提供

• 解决方案
  • IDP
  • 文档工作流程自动化
  • 生成人工智能文档
  • ECM和政府工具
• 服务

Docu提供内容类型

• 结构化
  非结构化
• 半结构化
• 多模式/混合内容

按用例

• 财务与会计
• 法律与合规
• 客户服务
• 其他

按垂直行业

• BFSI
• 医疗保健与生命科学
• 政府与公共部门
• 零售与电子商务
• 制造业
• 能源与公用事业
• 电信
• 交通与物流
• 其他

区域分析与覆盖范围

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 南部韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • Re拉丁美洲
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

驱动程序

智能自动化的进步

推动文档人工智能增长的关键驱动力是智能自动化和专门用于文档处理的人工智能模型的不断进步。先进的光学字符识别 (OCR) 与自然语言理解相结合，可以从合同、发票和手写表格等不同文档格式中提取准确的数据。

此外，视觉语言模型的创新可以更好地解释结合文本、图像和表格的复杂文档。这种多模式理解支持跨混合内容文档更精确的数据提取，进一步扩展文档 A我的用处。处理多语言和多种文档类型的能力广泛扩展了全球业务的潜在实施，随着公司优先考虑以文档为中心的工作流程的自动化和准确性，稳步提振需求。​

限制

数据隐私和监管限制

限制文档人工智能采用的主要限制是围绕数据隐私和驻留的严格规定，特别是在欧盟、中国和日本等敏感地区。印度。这些法律限制了训练人工智能模型所需的企业数据的跨境传输，从而在聚合广泛的、可扩展的模型准确性所需的不同数据集方面带来了挑战。

公司面临着不断增加的开发成本，因为他们通常必须构建特定于地区的人工智能基础设施或依赖合成数据来满足合规性。这些数据孤岛导致人工智能模型的创新速度减慢并降低性能，因为有限的数据种类阻碍了系统的通用化跨不同领域和语言的能力。

机遇

中小企业细分市场和云采用的增长

不断扩大的中小型企业 (SME) 细分市场为文档 AI 供应商提供了重大机遇。基于云的产品通过提供经济实惠、可扩展且灵活的解决方案来降低障碍，这些解决方案不需要大量的前期 IT 投资。

中小企业越来越倾向于自动化重复性文档任务，以减少错误并提高生产力，从而对模块化和即用即付人工智能模型的需求不断增长。随着数字化转型的加速，尤其是亚太地区新兴经济体的数字化转型，政府和企业加大对人工智能基础设施和文档自动化的投资，以实现工作流程现代化。

这种区域性增长加上云采用率的不断提高，为将文档人工智能的使用从大型企业扩展到有望获得运营机会的小型组织创造了肥沃的土壤。通过自动化提高合理效率和增强合规性。​

挑战

集成复杂性和技能短缺

文档人工智能部署中的一个显着挑战是将人工智能系统与现有遗留基础设施集成的复杂性，特别是对于中小型公司而言。将新的人工智能功能与传统文档管理流程结合起来的高昂前期成本和技术困难可能会延迟采用。

此外，缺乏了解人工智能技术和特定领域文档工作流程的熟练专业人员，限制了顺利实施和持续维护。持续创新的需要还需要不断更新人工智能模型，需要专业知识和大量资源。

除此之外，组织还必须满足复杂且不断变化的监管合规要求，这些要求因国家和行业而异，从而使部署更加复杂。右对变革的抵制以及对人工智能的全部潜力缺乏认识会减缓市场渗透率。克服这些障碍需要更多的教育举措、供应商对集成的支持和简化的解决方案。

竞争分析

Google、Microsoft、SAP、Appian、IBM、Oracle、Adobe 和 EdgeVerve 凭借可自动提取、分类和验证大量文档的先进平台引领着文档 AI 市场。他们的系统使用深度学习、自然语言处理和计算机视觉来减少人工工作量并提高准确性。这些公司通过实现全数字化工作流程为金融、医疗保健和公共服务领域的企业提供支持。

AWS、UiPath、EXL、OpenText、ABBYY、Automation Anywhere 和 Super.AI 通过专业的自动化和智能文档处理解决方案扩大了竞争格局。他们的平台专注于可配置模型、低代码部署和实时分析。这些提供商帮助组织扩展处理能力并缩短复杂文档类型的周转时间。

Rossum、Tungsten Automation、Hyland、Hyperscience、Salesforce 等新兴参与者为高精度提取和自适应学习而设计的敏捷、人工智能优先的架构做出了贡献。他们的解决方案优先考虑持续模型改进、快速入门以及与企业系统的无缝集成。这些公司满足了对非接触式处理和端到端自动化不断增长的需求。

市场上的主要参与者

• Google
• Microsoft
• SAP
• Appian
• IBM
• ORACLE
• ADOBE
• EDGEVERVE SYSTEMS (INFOSYS)
• AWS
• UIPATH
• EXL
• APPIAN
• OPENTEXT
• ABBYY
• 自动化无处不在
• SUPER.AI
• ROSSUM
• TUNSTEN自动化
• HYLAND
• 超科学
• 销售人员
• 其他

近期进展

• 2025 年 11 月，Google 发布了对 DOCX、PPTX、XLSX 和 XLSM 文件布局解析的通用支持，扩展了其文档 AI 功能。此增强功能改进了段落、表格和结构元素的提取，从而能够更好地理解 AI 应用程序的上下文。此外，Google 弃用了人机交互功能，标志着向更加自动化的方向转变
• 2025 年 9 月，SAP 推出了 SAP Document AI，这是一款专注于跨 SAP 应用程序自动执行文档数据提取和工作流程集成的业务解决方案。该产品承诺提高准确性并减少手动工作量，并计划在今年晚些时候扩展集成选项。