Super.AI是一家专注于智能文档处理（Intelligent Document Processing，简称 IDP）技术研发和应用的人工智能企业，总部位于新加坡，由前亚马逊高管 Brad Cordova 创立。公司致力于通过融合大型语言模型（Large Language Models，LLMs）、生成式人工智能（Generative AI）以及人类专家参与机制，构建一套灵活、高效、可控的文档数据处理系统，帮助企业解决传统文档处理流程中存在的效率低、准确率不稳定、人力成本高等痛点问题。
Super.AI 成立的背景离不开当下企业在数据处理领域所面临的普遍挑战。无论是在金融、保险、物流、医疗、法律等行业，海量的非结构化数据（如扫描文档、图片、表格、合同等）每天都在产生，而这些数据的数字化和结构化处理，长期依赖人工操作，不仅耗时费力，而且容易出错，难以规模化扩展。Super.AI 识别到了这一核心需求，从一开始就明确聚焦在“让非结构化数据结构化”这一目标上，并结合最新的 AI 技术提出了平台化、模块化的解决方案。
在企业使命方面，Super.AI 的愿景并不是空泛的“人工智能改变世界”或“引领未来科技”，而是以极其务实的方式专注于解决“企业每天面对的大量文档到底怎么快速、准确、安全地处理”这一具体问题。公司的 slogan 是“Automate the impossible”，意即“自动化本不可自动化的内容”，这句话简洁地概括了其技术思路：通过细粒度任务分解和多层验证机制，把过去认为无法标准化处理的非结构化数据，变为可以在 AI 和人类协同下高质量产出的可用信息。
Super.AI 的发展历程虽然不算漫长，但其市场扩展与技术演进速度非常快。成立初期，公司率先将“人类在环”（Human-in-the-loop，HITL）机制引入文档处理系统，使得 AI 处理结果在关键节点可以由专业人员验证、补充，从而显著提高整体系统的可用性与客户信任度。2020 年起，随着生成式 AI 的技术突破，Super.AI 开始整合 GPT 等 LLM 能力，进一步提升文档解析的语义理解深度，突破了传统规则模型在复杂语言处理方面的瓶颈。
目前，Super.AI 已在多个国际市场建立了稳定客户基础，涵盖欧洲、北美和亚太区域。其客户群体既包括全球 500 强企业，也包括中型组织和机构，这些客户的共同特征是：每天需要处理大量文档、希望将处理流程自动化、对准确性和可审计性有较高要求。
除了核心技术和客户口碑外，Super.AI 的团队背景也为公司技术落地提供了坚实支撑。创始人 Brad Cordova 曾是 Amazon、Nauto 的技术负责人，具备丰富的 AI 产品落地经验。公司核心团队来自谷歌、微软、Meta 等知名企业，拥有在 AI、云计算、数据工程和企业服务等多个维度的技术实力。团队的国际化视野和工程执行力，使得产品开发节奏保持快速迭代，能够持续响应市场反馈优化功能模块。
Super.AI 从创立之初就采取了平台化的产品思路。与大多数 IDP 工具采用固定模板、规则引擎的封闭系统不同，Super.AI 提供的是一个开放的智能处理平台，用户可以根据具体业务场景灵活配置任务流程，包括数据源接入、模型选择、人类验证节点设定、输出格式控制等。这种设计极大提升了系统的可适配性和通用性，尤其适合那些文档类型多样、内容复杂、场景高度定制化的中大型企业用户。
核心产品：智能文档处理（IDP）
Super.AI 的核心产品是一个基于人工智能的智能文档处理平台，英文名为 Intelligent Document Processing，简称 IDP。这一平台的设计初衷是：企业每天面对成千上万份格式各异、内容复杂的文档，如何在不牺牲准确性和安全性的前提下，实现自动化处理，并真正释放员工的生产力，让人力专注于更有价值的分析和决策工作。
Super.AI 提供的 IDP 平台并非一个固定功能的工具集，而是一个高度可配置、任务导向型的工作流程系统。用户可以根据自身业务场景，定义所需的数据输入类型、处理方式、验证机制和输出格式，平台则会根据配置自动组合合适的 AI 模型、人类审核节点与数据提取逻辑，完成整个文档处理流程。这种“智能拼装”模式，是 Super.AI 的显著特色之一。
支持多种文档类型与数据格式
Super.AI 的 IDP 平台支持处理各种类型的文档，覆盖从结构化到完全非结构化的数据源，包括但不限于：
- 图像类文档（扫描件、拍照图片等）
- PDF 和 Office 文档（合同、发票、简历等）
- 手写文稿（医疗处方、物流单据）
- 多语言文本（支持中英文、德语、西班牙语等）
- 音频与视频内容（如语音转录、字幕提取）
- 表格与嵌套数据（如 Excel 报表、财务明细）
在接收到原始数据后，系统会首先进行格式识别和预处理，例如图像增强、文字识别（OCR）、内容分类等，然后将任务拆分为更小的子单元，如字段提取、实体识别、表单结构恢复、语言理解等。这些子任务再交由对应的 AI 模型处理，如果遇到置信度不高的结果，还会触发人类审查或复核机制，确保结果最终符合用户设定的质量要求。
人机协作机制保证高准确率
与传统文档自动化系统依赖固定规则不同，Super.AI 的平台引入了“人类在环”（Human-in-the-Loop，HITL）的协作机制。在整个处理过程中，系统会自动判断每一个任务或字段的处理置信度。如果系统认为结果可能不准确，则会自动将该部分任务分发给指定的人类审核员或客户自身的审查团队进行复核。
这种协作机制不仅提升了整体准确率，还极大增强了处理流程的可解释性和可追溯性。企业在使用 Super.AI 平台时，可以清晰查看每一条数据的处理路径、每一步的处理时间、人机贡献比例等详细日志，满足合规性和审计的需求。这也是 Super.AI 与很多黑盒型 AI 工具的重要区别。
模块化处理与灵活配置能力
Super.AI IDP 平台的另一个技术亮点在于其“原子化任务”设计理念。每一个文档处理任务都被拆解为若干个“最小可执行单元”，每个单元独立运行，可被替换、调整和复用。例如，在处理一份采购订单时，“提取供应商名称”、“识别商品清单”、“解析价格合计”等都是相互独立的模块，企业可以根据业务优先级调整处理策略，甚至为某些模块自定义规则或替换模型。
这种高度模块化的结构，不仅提升了平台的稳定性，也为后期维护和扩展提供了极大便利。比如，当企业引入新的文档模板或法规要求改变时，只需更新某一个任务模块即可，无需重构整个系统。
与主流业务系统无缝集成
在应用层面，Super.AI 的 IDP 平台支持与企业已有的 ERP、CRM、票据管理、客户服务、合规审计等系统进行 API 接口集成。企业可以通过 Webhook 或 API 形式，实现文档自动上传、数据处理调用、结构化结果回传等操作，使整个工作流程形成自动闭环。
此外，平台还支持批量任务管理、版本控制、权限设置和数据隔离功能，适配企业对安全性与协同效率的双重需求。对于不具备 IT 团队的小型企业，Super.AI 也提供了图形化工作流程设计界面，支持低代码或无代码方式快速部署处理逻辑。
成熟的质量保障与服务模型
Super.AI 在其 IDP 平台中引入了“服务等级保障”（Quality SLA）模型，允许企业预设期望的结果准确率、处理时间和成本预算。平台将根据这些标准自动优化处理路径，动态调整 AI 模型使用频率与人类复核比例，确保在既定 SLA 范围内交付任务结果。这种机制大大降低了使用 AI 系统的不确定性和风险，提高了企业采用的意愿。
例如，对于银行处理贷款申请资料这样的任务，企业可以设定“处理准确率不低于99%、每份文件处理时长不超过3分钟、每月处理成本不超过1万美元”，平台会自动调配资源，确保在此约束内完成任务。
技术架构与平台优势
Super.AI 的智能文档处理平台之所以能在企业级市场中获得认可，不仅依靠其强大的 AI 能力和灵活的任务编排系统，更重要的是其底层技术架构具有高度的模块化、可扩展性和安全性。
模块化与微服务架构设计
Super.AI 采用了标准的微服务架构（Microservices Architecture），将文档处理的整个流程划分为多个相对独立的服务单元。这些单元涵盖了文件接入、OCR 预处理、语言模型推理、人类审核管理、结果聚合与输出等多个维度。每一个服务都可独立部署、更新或扩展，从而保证系统的整体弹性与稳定性。
举例来说，企业某一时段需要大量处理图像类发票时，可以单独扩容图像识别服务模块而不影响其他任务流程。同时，Super.AI 支持多租户部署架构，确保不同客户之间的任务隔离和数据安全。
模块化的优势还体现在平台的可配置性上。Super.AI 并非一个“用完即止”的工具，而是允许用户通过简单配置方式，自定义文档处理流程中每一个步骤。企业可以根据业务流程设定处理逻辑，例如将 OCR 模块替换为自有系统，或者设定特定字段的验证规则，从而将平台更好地嵌入自身的工作体系中。
多模型融合机制，提升处理精准度
与传统 IDP 系统通常依赖单一 AI 模型不同，Super.AI 的平台支持多种类型的模型并存和协同使用。在某些复杂场景中，平台甚至会自动对比多个模型的输出结果，选择最优路径进行融合，确保每一个字段的提取结果最准确。
Super.AI 将模型分为三大类：
- 基础识别模型（如 OCR、表格结构识别）：用于处理文档的基础布局和内容抓取。
- 语言理解模型（如 LLM、BERT 等）：用于解析复杂语义、关系判断、摘要生成等任务。
- 任务特定模型：根据行业场景或文档类型训练的专用模型，例如保险理赔、供应链单据等。
平台内置的模型来自多个主流开源框架与商业 API（如 OpenAI、Google Cloud AI、Amazon Textract 等），并辅以 Super.AI 自主训练的数据集进行微调。更关键的是，企业可以将自身已有的模型引入平台作为处理节点，通过统一接口调用，实现“Bring Your Own Model”（BYOM）模式。
这种多模型融合设计，不仅保障了平台的通用性和可拓展性，也使得系统在面对复杂业务时更具鲁棒性。例如，在提取医疗处方中的手写药品名称时，平台可以同时调用 OCR 和语言模型进行双重确认，大大降低误识率。
数据处理流程的可追溯性与审计能力
企业在处理文档数据时，尤其关注处理过程的透明度和审计能力。Super.AI 通过任务日志系统，提供对每一份文档处理全过程的记录与回溯功能。平台会记录以下内容：
- 每一步使用了哪个模型或人类参与节点
- 每一个字段的处理置信度
- 哪些字段被人工修改过
- 整体处理用时和处理路径
这些日志不仅有助于问题排查与质量监控，还满足金融、医疗等行业对审计合规的强需求。同时，平台支持自定义字段标注规则、版本对比和输出溯源，使用户可以灵活制定符合内部政策的流程监控机制。
API 优先的设计理念，便于系统集成
Super.AI 从架构层面遵循“API 优先”原则，所有功能模块均以 API 形式暴露接口，企业可以轻松地将其嵌入现有系统（如 ERP、BPM、RPA 等）中调用。这种设计方式使得平台既适合前端员工使用，也适合开发者进行二次开发或构建自动化流程。
例如，一家银行可以通过 API 将贷款申请扫描件上传至 Super.AI 系统，自动获取结构化的客户信息表，再将其结果送入后端信贷审批系统完成处理；同时，该流程中的每一个节点都可以由银行自行设定调用方式、触发条件和异常反馈机制。
此外，平台还支持 Webhook、SDK 和 Web UI 等多种接入方式，满足不同规模和技术水平企业的接入需求。对于中小型企业，Super.AI 提供了图形化配置平台，即使不具备编码能力的业务人员也可通过“拖拽式”方式快速搭建处理流程。
安全合规保障机制
Super.AI 充分考虑到文档数据的敏感性，在平台架构中内置了多重安全机制：
- 数据加密传输与存储：平台使用 AES-256 和 TLS 协议，确保数据在传输和存储过程中的安全。
- 访问控制与权限管理：支持细粒度角色权限配置，确保不同级别员工只能访问与其工作相关的任务数据。
- 数据驻留与隐私保护：支持本地部署或选择指定区域的云服务节点，满足不同国家的数据驻留法规（如 GDPR、CCPA）。
- 审计日志与访问记录追踪：所有用户操作均有记录，确保出现问题可快速溯源。
这些设计不仅确保了平台在企业级市场的可落地性，也帮助用户应对越来越严格的数据合规要求。
应用场景与行业解决方案
Super.AI 的智能文档处理平台并不是一个“通用但无深度”的解决方案。其核心竞争力之一，就是能根据不同行业、不同业务场景的实际需求，快速适配并部署高准确率、高性价比的文档自动化处理流程。
金融服务业：提升流程自动化与风控能力
金融行业是 Super.AI 最先深耕的重点领域之一。这一行业文档类型复杂、信息敏感、合规要求严格，对数据准确性与审计能力提出了很高要求。以银行和支付机构为例，每天处理的文档包括客户身份证明、贷款申请、银行流水、发票凭证、合同文本等，这些文档中往往包含关键的财务和身份信息，人工处理不仅效率低，还容易出错。
Super.AI 在这一场景中的主要应用点包括：
- 客户入职与开户流程自动化：平台可以识别身份证明、营业执照、税务资料等文件，自动提取字段填入表单，准确率可达 99.9%，显著减少人工审核压力。
- 贷款资料审查：系统能自动从多类文档中提取核心财务指标（如收入、负债、资产估值），并将数据结构化用于自动评分或风控分析。
- 合规报表生成：结合历史交易记录、客户资料，Super.AI 可支持自动生成监管报表，并附带完整数据来源审计链条。
客户案例：Nexi Group
意大利支付巨头 Nexi Group 就在使用 Super.AI 处理商户入驻所需的纸质材料，系统每天自动解析数以千计的申请文档，准确率高于 99.9%，人工复核率减少超过 70%。平均每月节省超过 400 小时的人力处理时间。
医疗与健康保险：结构化非结构化医疗数据
医疗行业文档以“内容庞杂、格式不一、语言混乱”著称。从病历、处方到诊断报告、保险理赔文件，数据来源多、书写格式千差万别，传统系统难以标准化处理。
Super.AI 针对该行业打造了一整套医疗文档自动化方案：
- 病历和处方数字化：平台可以自动识别手写病历或药方，并提取出患者信息、诊断结论、用药名称、剂量和频次等结构化字段。
- 医疗保险理赔处理：理赔申请通常包含多份资料，如诊断证明、费用明细、治疗记录等。Super.AI 能将这些资料统一解析、数据融合，为理赔系统提供清晰的数据支持。
- 研究数据归档：临床研究项目产生大量试验记录、问卷数据和医疗影像，通过 Super.AI 平台可实现快速归档、标注和索引，提升研究效率。
Super.AI 在此类场景中特别强调“隐私保护”和“错误可追溯”，支持客户在本地私有云部署，满足 HIPAA、GDPR 等医疗合规要求。
法律行业：文书处理自动化与合同智能审核
法律行业每天面对大量合同、判决书、庭审记录、证据材料等文书工作，这些文档往往需要手动查找条款、比对版本、检索证据点，工作繁琐，耗时长。
Super.AI 在法律行业的应用主要体现在以下方面：
- 合同解析与比对：平台能识别合同结构、提取关键条款（如付款条款、违约责任、协议期限等），还支持多版本合同的内容差异比对。
- 诉讼资料归档与分类：处理法院文件、证据材料并归入相关案件库，节省律师事务所的文档归档与检索成本。
- 自动生成摘要与报告：为长篇法律文件自动生成简明摘要，便于律师快速掌握核心内容。
该领域对准确性和可靠性的要求极高，Super.AI 通过人类审核机制和处理路径可视化，帮助律师团队放心引入 AI 工具。
物流与供应链：推动全球贸易文档自动化
在国际贸易与物流场景中，文档种类繁多，包括提单、发票、报关单据、装箱单、运输协议等，大多数依旧以纸质或扫描件形式存在。文档语言多样，格式差异巨大，是极具挑战的数据处理场景。
Super.AI 提供如下解决方案：
- 海量提单识别与字段提取：无论是海运提单还是空运单，平台可快速定位并提取出货人、收货人、运输条款、货物描述等字段。
- 自动化报关资料准备：将出口商品资料、发票内容与系统订单数据比对，自动生成符合报关格式的电子文档。
- 异常检测与预警：结合历史数据，识别不一致或缺失字段，并自动提示人工审核。
客户案例：Bureau Veritas
全球领先的检测认证机构 Bureau Veritas 利用 Super.AI 实现了资产追踪、海关清关和发票处理流程的智能化，将处理时间减少了 75%，每年节省成本高达 900 万美元。
