Super.AI

Super.AI 是一家专注于文档图片智能处理的人工智能科技公司，总部位于新加坡。公司成立于 2018 年，前身为 Canotic，创始人为 Brad Cordova，这位连续创业者曾是机器学习平台 TrueMotion 的联合创始人之一，拥有深厚的人工智能研发和应用背景。Super.AI 致力于将复杂的数据处理流程自动化，通过融合人工智能与人类智能，构建一套高效、安全、可控的文档智能处理平台，为全球企业提供面向未来的数据解决方案。

在成立初期，Super.AI 便聚焦于“数据流程自动化”（Data Process Automation，DPA）这一赛道，试图通过AI的力量，解决企业在数据收集、处理、审核中的效率瓶颈和成本问题。随着大型语言模型（LLMs）技术的成熟，公司将其应用能力拓展至文档智能处理（IDP）领域，进一步扩大了服务的深度和广度。其平台支持对结构化、半结构化及非结构化数据的统一处理，能够准确解析如发票、收据、银行对账单、货运单等各种文档类型，满足金融、保险、物流、认证等多个行业的实际业务需求。

Super.AI 的品牌愿景相当务实，聚焦于“释放企业数据的价值”，而不是仅仅追求前沿技术的炫目效果。它不把自己定义为一个“AI平台”或“工具集”，而是明确地作为“一个以结果为导向的自动化处理平台”，承诺对客户交付具体、可度量的业务结果，如准确率、处理时间缩短、人工成本节约等关键指标。这种实用主义导向，也深刻体现在其平台架构和客户使用体验中。

在资本市场方面，Super.AI 自成立以来已获得多轮融资，融资总额超过 2100 万美元。其早期投资方包括 Mosaic Ventures、Venture Highway、Lunar Ventures 等，后续还获得了一些全球知名投资机构的跟投。这一资本支持为其技术研发和市场拓展提供了坚实基础。公司以远程优先的团队运营模式，吸引了来自谷歌、亚马逊、微软、Palantir 等知名科技企业的技术与产品专家，形成了一个高度国际化、多元化的精英团队。

在团队文化方面，Super.AI 强调执行力与结果导向的工作方式，注重快速试错与持续优化。其内部有一套明确的质量标准和技术文档管理体系，确保每一项交付都能够实现可追踪、可解释、可优化的闭环反馈机制。尤其在当前 AI 大模型技术尚处于快速演进期的背景下，这种稳健而灵活的研发文化，帮助公司在保障交付质量的同时，维持了产品的前沿性。

与市场上许多强调“AI即未来”的初创公司不同，Super.AI 选择从业务实际出发，注重AI应用落地的可控性与价值兑现。例如，在许多客户案例中，其平台并不一味依赖AI模型单点决策，而是引入了人机协同机制，在任务分发、审核、复核、训练等多个环节融合人类判断，形成了一种可调节、可透明的混合智能体系。这种设计理念既提升了系统的稳定性，也获得了客户在关键场景下对AI系统的信任。

截至目前，Super.AI 已与多家国际大型企业建立了稳定的合作关系，其解决方案广泛应用于文件自动处理、票据提取、客户身份识别等实际场景，并在欧洲、亚洲、美洲等地区开展了业务落地。它不仅是一家技术驱动的公司，也是一家客户价值导向极强的公司——始终以“将AI真正用好”为目标，而非仅仅展示其技术能力。

核心产品与技术架构

Super.AI 的核心产品是一套专注于文档智能处理（IDP, Intelligent Document Processing）的自动化平台，专为处理各类结构复杂、多样化格式的业务文档而设计。与传统的OCR软件或基础AI识别工具不同，Super.AI 平台不是单纯依赖模型输出结果，而是围绕“结果质量”构建了一整套可调度、可组合、可反馈的技术架构，融合了大语言模型（LLM）、AI推理、人类参与和规则逻辑四种能力，形成一套稳定可靠的“任务级自动化”系统。

Super.AI 平台以“结果即服务”（Result-as-a-Service, RaaS）为核心理念，将复杂的数据处理任务分解为可控的子任务，并通过一个称为“处理流水线（Processing Pipeline）”的系统进行自动调度。该系统由五个关键模块组成：Router（路由器）、Optimizer（优化器）、Combiner（合并器）、QA（质量保证模块）和 Trainer（训练器），每个模块各自独立、可插拔，又能协同工作，支撑整个文档处理流程的自动化与智能化。

1. Router（路由器）：智能任务分发

平台的路由器模块是整个处理链条的起点，它根据任务类型、输入文档的格式、内容复杂度、客户设定的优先级等要素，自动识别需要应用的技能（Skill），将任务智能地拆分并分发给最合适的处理单元。这些处理单元可以是人工审核员、AI 模型、规则引擎，甚至是外部第三方API。Router 具备高度灵活性和可扩展性，企业可根据自身业务场景配置处理路径。

例如，当一份含有多个语言的PDF发票上传至系统时，Router 会先调用OCR提取图像文字，再按语言切分段落并发送给对应语言的 LLM 进行语义理解，复杂字段如总金额、发票编号则优先由精调模型处理，剩余信息交由人工审核完成。这种拆分-调度机制，极大提升了处理精度与速度。

2. Optimizer（优化器）：平衡质量、成本与速度

优化器的作用是基于实时任务需求，对处理路径做出动态优化。企业可以设定每项任务的质量阈值、预算限制与响应时效要求，Optimizer 会基于这些约束自动调整使用的人力与算力资源。例如，当用户优先考虑成本控制时，系统会尽可能调用自动化模型，减少人工审核的介入；若优先追求准确率，则可能选择人工+AI双审模式，确保结果稳定可靠。

这一模块是Super.AI 平台区别于传统自动化工具的重要特征——它不仅能“执行任务”，还具备“做决策”的能力。优化器背后运行着一套多目标优化算法，实时评估成本/质量/时间的权衡，形成最优解。这种设计让文档处理的每一步都具备高度业务适配性。

3. Combiner（合并器）：多来源结果融合

合并器模块用于整合来自不同处理路径的输出结果，如AI模型、人工审核、规则引擎等。在传统流程中，多个处理方式各自独立、容易产生冲突或不一致，而 Super.AI 的 Combiner 模块可通过优先级权重、置信度判断、历史准确率记录等机制对多个结果进行融合，自动选择最优解输出，或在不确定时引入复审机制。

比如在一份复杂的银行对账单中，如果人工审核与AI模型对“交易对手”字段给出不同答案，合并器会查阅该模型以往对类似字段的准确率，并结合上下文信息（如金额、时间匹配度）综合判断哪一方更可信。这种机制显著提升了系统容错性。

4. QA（质量保证）：150+控制机制保障结果可用性

质量保证模块是 Super.AI 的核心亮点之一。该模块内建了超过 150 种质量检测与控制机制，涵盖格式验证、字段一致性检测、逻辑规则约束、异常值筛查等。在结果输出前，QA 模块会对每项数据进行结构化校验，确保最终交付结果满足企业设定的质量要求。

这一机制大幅降低了企业手动质检的需求，尤其适用于保险、金融等高合规性行业，能够在数据出错之前自动阻断问题结果进入系统，提高整体业务安全性。

5. Trainer（训练器）：持续学习与自我优化

Trainer 模块承担模型持续训练与优化的工作。每一次处理任务的结果，无论是否由人工审核，都将作为数据反馈送入训练器模块。系统会根据这些反馈不断更新模型参数、优化任务路径，提高后续处理效率与准确率。

此外，Trainer 还具备“自适应微调”能力。对企业而言，这意味着平台中的AI模型不仅能“一次训练，多场景通用”，还能根据特定客户的历史数据定制优化策略，从而适配各自行业的专业术语、格式规范和业务流程。

技术架构带来的实际价值

与传统文档处理方案相比，Super.AI 平台在架构层面的最大优势在于“灵活可调，任务为王”。企业不需要具备AI知识，也无需开发大量自定义模型，即可通过拖拽式界面配置完整的数据处理流程。所有模块彼此解耦，企业可根据业务变化灵活组合不同技能，快速部署新流程，缩短上线周期。

更重要的是，这一架构支持完整的闭环控制机制。数据处理不是一次性的“黑盒任务”，而是一个由路由、执行、融合、训练组成的“反馈闭环”，具备高度可追踪性、可解释性与稳定性。这种架构设计，为 Super.AI 赢得了多个高标准行业客户的信赖，特别是在需要高度准确性和合规性的业务场景下，如银行的开户审核、保险理赔文档提取、跨国物流的报关单证识别等。

主要功能与优势

Super.AI 所构建的文档智能处理平台，其核心优势不在于技术的“炫技”，而在于实际应用中的“落地”。平台通过模块化架构和任务驱动的处理逻辑，真正实现了“自动化处理结果可控、准确率可验、处理路径可解释”的目标。在企业日常运营中，这种能力不是锦上添花，而是刚需。

全文档类型支持：结构化、半结构化与非结构化的全面处理能力

很多企业面对的文档种类五花八门，从标准格式的发票和银行账单，到扫描件、照片、手写签字的PDF合同，再到混合语言的跨境物流单据。Super.AI 平台的一大功能优势就是能同时支持这三大类文档处理：

• 结构化数据：如标准电子发票、Excel 表格、JSON表单等，系统能快速提取字段并映射到数据库中。
• 半结构化数据：如 PDF 格式的账单、合同、申请表等，虽然格式不统一，但字段逻辑可归纳，平台会自动识别模式并抽取关键数据。
• 非结构化数据：如扫描图像、图片、邮件正文等，系统结合 OCR + LLM 进行语义理解与实体识别，准确提取上下文数据。

这种多类型文档处理能力，特别适用于那些对接多个业务来源或客户国别的企业，如保险公司处理来自医院的理赔资料，或跨境物流企业识别不同国家的货运单与报关文件。

人机协作机制：确保结果质量的可控与可信

在AI大模型技术快速发展的当下，许多平台倾向“全自动化”，但这往往意味着无法控制结果偏差。而 Super.AI 则选择了更现实、对企业更负责的路线——人机协作机制（Human-in-the-Loop）。

系统内嵌了可插拔的人力审核环节，根据任务设定的质量需求自动触发人工复审、交叉校验或人工优先处理。企业可以灵活配置哪些字段、哪些类型的文档需人审、哪部分交由AI处理。例如：

• 保险理赔流程中，客户身份证号由AI识别，赔偿金额字段则进入人审环节。
• 银行开户流程中，客户上传身份证照片由OCR识别，但证件真伪由人工判断。

这种协作模式，不仅提高了准确率，也增加了合规性。企业在面对金融监管、数据审计等外部合规检查时，可提供清晰的“数据处理路径”，做到过程透明、责任可追溯。

高准确率与处理效率：业务降本增效的直接体现

Super.AI 宣称其平台在大多数应用场景下可实现 99.9% 的数据准确率，并 节省 75% 以上的人工处理时间。这并非营销数字，而是在多个真实客户案例中经过验证的结果。

例如，在某国际保险集团的理赔流程中，引入 Super.AI 平台后，每份理赔材料的审核时间从平均 17 分钟降低到 3 分钟，错误率从 8% 降到 0.4%。另一家支付清算机构，将商户入驻表单的处理由全人工转为 AI+人工协作，月均节省 400+ 小时人工。

这些成果的背后，是系统对流程的精细化控制：任务分发最优、AI模型选择自动化、结果融合有机制、QA保证可追踪。这种“技术+流程”的能力，不仅提高了准确率，更大幅降低了人力成本，释放了业务人员的核心时间。

自动化灵活配置：无需开发，快速上线

Super.AI 平台为企业用户提供了图形化配置界面，无需具备编程能力或AI开发背景，即可通过“拖拽式”方式配置数据流、审核逻辑与结果导出格式。整个配置过程如搭积木般直观，企业可根据业务变化即时修改任务流程，而无需等待技术团队干预。

此外，平台还支持与企业现有系统集成，如通过API方式对接 ERP、CRM、票据系统、仓储管理系统等。处理完成的数据可以自动推送到目标系统，形成真正的“自动闭环”，让智能处理不只是孤立的点工具，而是企业流程链条中的有机一环。

多语种与多国家文档兼容：国际化企业的处理利器

在全球化运营的企业中，文档来源往往来自不同国家、不同语言环境。Super.AI 的平台已内建对多语种处理的兼容机制，支持中文、英文、西班牙语、法语、德语等主流语言，以及如阿拉伯文、泰文、越南文等复杂语言的基础支持。系统可自动识别语言并调用相应的语言模型进行处理，减少了企业为每个语种部署单独模型的繁琐工作。

例如，一家物流企业在处理来自十多个国家的发货单和关单时，Super.AI 平台可自动识别语言并提取关键字段，极大地提升了国际业务部门的运营效率。

安全性与合规保障：应对高敏行业的信任挑战

Super.AI 将数据安全作为底层架构的核心原则，平台在部署时已通过 SOC 2 Type II 审计认证，严格遵守 GDPR 等国际数据合规标准。数据在平台中全程加密传输与存储，企业可设置访问权限与审核日志，确保敏感数据不外泄、操作可追踪。

对于金融、医疗类客户，平台还提供私有化部署选项，支持在客户本地或专属云环境中运行，保障数据合规的同时，减少因外部接口带来的安全隐患。

行业应用与解决方案

Super.AI 的平台设计并非为某一类文档或单一行业量身打造，而是通过“任务驱动+技能拼装”的架构方式，灵活适配多种业务场景。其服务的客户横跨金融服务、保险、物流运输、TIC（测试、检验和认证）等多个高度依赖文档流程的传统行业。这些行业普遍面临文档处理负担重、人工操作不稳定、合规审核压力大等痛点，而 Super.AI 正是从这些实际问题出发，提供具备即时价值的解决方案。

金融服务行业：提高数据质量，保障合规性

在银行、支付机构、信贷公司等金融场景中，客户身份验证（KYC）、贷款审核、对账处理、交易记录校验等流程往往需要处理大量结构复杂的文档，例如身份证明、公司注册文件、流水账单等。这些文档种类繁多、格式不一、数据密度高，传统人工审核效率低、容易出错。

Super.AI 针对金融行业提供的解决方案，重点在于“自动化+精准审计”。平台可在上传文档后自动完成多语言OCR、关键信息抽取、字段一致性校验和规则比对。例如：

• 在支付平台的商户注册流程中，可将营业执照、法人身份证、银行账户信息进行智能比对，快速判断申请资格。

这些流程的自动化不仅大大减少了客户等待时间，也提升了企业的风控能力，保障了金融合规的执行力。

更重要的是，平台还支持结果溯源与复查功能——每一笔数据从输入到处理再到输出的路径都可回溯，满足金融监管对“数据处理可解释性”的核心要求。

保险行业：简化理赔流程，优化客户体验

保险行业是最依赖文档流程的行业之一，尤其在理赔环节，客户需要提交多类证明文件：医疗发票、诊断报告、检查结果、交通事故现场照等。保险公司审核这些材料通常依赖人工，流程繁琐、响应慢、准确率不一，直接影响客户体验与运营成本。

Super.AI 在保险领域的解决方案可覆盖以下典型应用：

• 理赔材料识别与分类：系统可自动识别并归类客户上传的文档，如自动识别哪些是医院票据、哪些是病例、哪些是事故报告，省去手动分拣步骤。
• 关键字段抽取：自动提取赔偿金额、就诊时间、伤情描述等字段，并与保单条款匹配判断是否符合赔付条件。
• 照片/图像审核：通过图像识别技术对事故现场照片、医疗影像资料进行初步分析，辅助人工判断。

某跨国保险集团引入 Super.AI 后，实现理赔周期缩短 60%，客户满意度提升至 92%。平台还能生成可审计报告，支撑内外部合规要求，避免因审核遗漏引发的理赔争议。

物流与供应链行业：从票据到清关文件的全流程自动化

在全球化供应链环境下，物流公司每天需要处理成千上万份单据——包括发票、装箱单、提货单、报关单、运输保险文件等。人工处理这些文档不但耗时长，而且在跨国环境下常常因语言障碍、格式差异造成处理错误和延误，增加了通关风险和客户流失率。

Super.AI 针对物流行业的方案可实现：

• 多语种文档识别：系统可处理英文、中文、西班牙语、法语等多语言格式文件，自动识别关键信息如货值、品类、HS编码等。
• 文件配对与核对：自动比对提货单与发票是否一致、装箱单与运输合同是否存在逻辑冲突。
• 跨国合规文档提取：针对不同国家海关要求，提取并填充指定格式的数据，辅助快速生成清关所需表单。

以一家欧洲大型物流企业为例，通过接入 Super.AI 平台，其发票与报关单的处理自动化率提升至 87%，文件错误率降低至不到 1%，单据处理平均用时从 12 分钟缩短到不足 3 分钟。这种效率上的提升在运输时效要求高的行业中带来极大竞争优势。

TIC 行业（测试、检验与认证）：标准文件结构化，报告自动化生成

TIC（Testing, Inspection and Certification）行业负责各类商品、设备、建筑项目的测试、质量检验和合规认证，业务中产生大量标准报告、检验记录、资质文件等。这些文档往往有特定格式，但仍需人工录入、核对和归档，流程繁杂。

Super.AI 针对 TIC 行业推出的解决方案重点在于“结构化标准输出”：

• 测试报告自动解析：将实验室生成的测试结果PDF文档转化为结构化数据，直接供系统分析或客户查阅。
• 资质审核材料处理：识别供应商提供的多类证书、检验报告，提取有效期、编号、发证机构等字段进行比对与归档。
• 报告自动生成与导出：基于检验流程中的数据流自动组合成标准化报告，无需人工撰写，提高一致性与准确性。

Super.AI 在 TIC 行业的一位代表客户 Bureau Veritas（必维国际检验集团）通过平台将处理时间减少 75%，每年节省 900 万美元人力成本，并显著提升了报告处理的准确率与审计能力。