对于技术开发人员来说，从海量信息中提取关键价值是一项必备技能。特别是在涉及投资分析时，我们需要快速处理复杂的文档。最近，我在尝试开发一套针对电商数据的处理工具时，顺带研究了一下如何利用现成的 AI 平台来解决繁琐的财报阅读问题。 本文将以中芯国际2025年半年报为例，详细记录如何使用 Coze（扣子） 搭建工作流，结合 TextIn 的通用文档解析能力，实现从 PDF 到核心数据深度解读的全过程。
工具介绍
重点提一下TextIn。因为之前用过不少的文档解析工具，在公示识别、表格识别、识别速度等问题上差强人意。这次体验了TextIn的文档解析，效果让人觉得惊艳。尤其是识别上百页pdf大文档的速度，让人很满意。 查了一下才知道，TextIn背后的开发公司合合信息，是【扫描全能王】和【名片全能王】的开发公司，所以好产品都是需要有技术积累的。
一、 背景介绍：为什么要自动化读财报？
上市公司财报，尤其是像中芯国际这样的科技巨头，其半年报通常长达上百页。里面不仅包含复杂的资产负债表、利润表，还有大量关于技术路线、产能分布和未来展望的文字描述。
传统的 PDF 解析工具在处理表格时往往表现不佳——表头错位、数字粘连是家常便饭。而 TextIn 在表格还原和版面分析上的优势，配合 Coze 强大的工作流编排能力，正好能解决这个问题。
二、 工作流搭建：构建你的私人分析师
在 Coze 中，我们使用 Workflow（工作流） 模式，而非简单的单轮对话，这样可以精确控制每一个步骤。
1. 整体架构设计
我们将整个处理过程拆解为三个关键节点：
Start (输入文件) -> TextIn OCR (结构化识别) -> LLM 智能分析 (数据提取与总结) -> End (输出报告)
2. 关键节点配置
第一步：TextIn通用文档解析
中芯国际的财报中，最核心的数据都在“财务报表”章节，这些页面全是密集的数字表格。
- 插件选择：在 Coze 工作流中添加 TextIn 通用文档解析插件（或通过 HTTP 请求调用其 API）。
- 参数配置：
- 输入在TextIn官网获得的appid和secret-code。
- 输入参数引用 Start 节点的
file对象（即上传的 PDF）。
- 作用：这一步将 PDF 转化为包含 Markdown 表格和层级文本的中间格式，为 AI 理解打好基础。
第二步：LLM 智能解读（核心大脑）
拿到 OCR 文本后，我们需要让大模型进行分析。模型选择上，用Doubao/DeepSeek/Kimi都可以。 为了获得高质量的输出，Prompt（提示词）的设计决定了成败。以下是我实际使用的 Prompt 结构：
你是一位拥有10年经验的半导体行业首席分析师。请基于以下 OCR 识别出的文本内容，撰写中芯国际2025年半年报的核心解读报告。
请按以下框架输出：
1. **核心财务数据表**：
- 提取营业收入、净利润、毛利率、经营现金流。
- 计算并对比去年同期数据的增长率（同比）。
- 请使用 Markdown 表格格式输出。
2. **业务经营分析**：
- 晶圆出货量及产能利用率变化。
- 按制程分类的收入占比（如先进制程 vs 成熟制程），并分析结构变化趋势。
- 不同应用领域的收入分布（智能手机、电脑、消费电子等）。
3. **技术与发展展望**：
- 总结管理层对下半年市场景气的判断。
- 提取关于新技术研发（如特定光刻技术或封装技术）的关键信息。
注意：
- 如果 OCR 结果中存在明显的乱码或符号错误（如将“1,000”识别为“1.000”），请根据上下文逻辑进行修正。
- 保持客观，所有结论需基于文本证据。
第三步：输出与格式化
在工作流的 End 节点，直接引用上一步 LLM 的输出。为了方便后续开发中使用，我在 Output 区域增加一个 json_data 字段，让模型额外输出一份纯 JSON 格式的数据，以便直接接入数据库。
三、 使用效果与实测体验
将中芯国际2025年半年报 PDF 上传至 Coze 工作流后，系统在短短几十秒内就完成了整个分析过程。
1. 表格识别准确率高
TextIn 对财报中复杂的“三张表”还原度令人惊喜。即使是带有合并单元格的财务附注，也能较好地保留表格结构。相比起直接把 PDF 扔给 ChatBot 读取（往往读不到表或表头错乱），经过 TextIn 预处理后的文本质量大大提升。
2. 数据提取精准
生成的 Markdown 报告中，营收和毛利率等关键数字被准确提取。模型成功识别出了中芯国际在不同制程节点的收入分布变化，并指出了其在消费电子领域复苏的信号。这比人工翻阅几十页 PDF 要快得多。
3. 逻辑总结到位
在“技术与发展展望”部分，AI 不仅提炼了关键信息，还将散落在不同章节的关于 CapEx（资本支出）和产能扩充的段落串联了起来，形成了一段逻辑通顺的行业分析摘要。
四、 开发者视角的延伸思考
这个简单的 Coze+TextIn 工作流，其实是一个通用的 “非结构化数据转结构化信息” 模板。
虽然这次是分析中芯国际的财报，但这种逻辑完全可以迁移到其他业务中。例如，合同分析、教育文档电子化，都可以复用这套流程：用户上传图片/PDF -> OCR 提取 -> LLM 清洗数据 -> 导入业务系统。
对于技术人来说，学会利用 Coze 这样的编排工具，配合像 TextIn 这样的垂直领域利器，能够极大地降低“数据清洗”这一最繁琐环节的门槛，让我们把精力更多地集中在核心业务逻辑的实现上。
通过这次尝试，不仅帮我快速 digest 了中芯国际的百页财报，也为后续的自动化开发工具链提供了一个扎实的 Demo。如果你也需要处理大量文档，不妨试试这个组合。