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物流行业各单位同事请注意:物流智能单证和报关机器人(IDP)来了!

[罗戈导读]现在,智能自动化等的数字技术的进步了,AI+RPA智能机器人可以来帮助您处理您的文档, 这些受过训练的机器人可以识别文字,“理解”文字,用这些文字做成其他有用的文件或者录入您的系统,让您的数据价值最大化。

文件充满了我们的生活和商业环境,无处不在,无时不有,员工入职表格、保险索赔、合同、电费、了解客户(KYC)文件、发票和身份证明文件,这些文档包含半结构化或非结构化格式的数据,如手册、图像、PDF或手写笔记。公司需要花费大量资金和资源来处理这些文档中的可用数据,但大量有用数据很有很多被浪费。 

这种手动操作文件很耗时,容易出错,员工容易疲劳,而且很贵,而且会越来越贵。 

现在,智能自动化等的数字技术的进步了,AI+RPA智能机器人可以来帮助您处理您的文档, 这些受过训练的机器人可以识别文字,“理解”文字,用这些文字做成其他有用的文件或者录入您的系统,让您的数据价值最大化。 

什么是智能文档处理(IDP)

智能文档处理(IDP)是智能自动化的一个分支,可以提取、读取、解释各种格式的非结构化和半结构化数据,并对其进行操作。IDP使用人工智能(AI)提取功能来读取、识别和理解模板、表单和文档中的信息,即使格式是千变万化的。 

IDP平台可以处理各种格式的非结构化和半结构化数据。它使用人工智能功能智能处理模板、表单和文档中的信息,即使格式是动态的。然后IDP可以将内容转换为结构化数据,这通常通过机器人过程自动化(RPA)来进一步简化。 

IDP方案(机器人)的四个组成部分

IDP有四个重要组成部分:

Ø 智能捕获:获得文件,开始处理数据。

Ø 机器学习:“教”IDP平台如何理解各种文档并对其中的数据进行分类。

Ø 项目掌控:包含全面的信息包的自动化方案,客户因此可以获得对整个状态的可见性和掌控性,改善客户体验。

Ø 软件机器人(RPA):模拟重复的人类动作,以进一步处理可用的结构化数据,并提供额外的自动化流程。

 

(智能报关机器人,客户只需讲各类数据发到一个共享平台,机器人可以获取这些数据,自动分类,识别,提取数据,行程报关单或者货代托书,发送给报关行,货代或运输行,这些单位将处理信息邮件反馈到某邮箱,机器人又将该类信息发送给客户,整个流程几乎自动化,客户体验极佳)

 IA和IDP的区别是什么?

智能自动化(IA,Intelligent Automation))包括自动化核心技术,例如:

Ø 人工智能/机器学习(ML)

Ø 光学字符识别(OCR)

Ø 智能字符识别(ICR)

Ø 分析

Ø 流程挖掘

Ø 任务挖掘 

IA使用这些自动化技术来创建智能业务流程,这些流程可以思考、学习并最终实现自给自足。这有助于组织执行端到端流程,除异常情况以外,不需要人工干预。智能文档处理(IDP)是智能自动化的一个组成部分。它使用AI和ML模型从组织的文档中提取和解释内容和上下文,这意味着IDP解决方案会随着时间的推移不断学习,并变得更加准确。 

为什么智能文档方案很重要?

智能文档处理(IDP)非常重要,因为它可以快速、经济和高效地数字化组织的文档。它可以大大减少对人工干预的需求,并减少手动处理带来的错误,大大提高效率,降低成本,改善员工体验和客户体验。 

以发票为例:发票文档包含重要数据,包括供应商名称、应付金额、发票日期、发票编号和采购订单编号,但不同的供应商通常会以不同的方式填写发票。在这些情况下,关键信息位于不同的位置,格式不同(例如,2022年8月8日与8 Aug 2022,或者名称拼写错误、难以辨认等问题。传统上,人工应付账款职员会识别发票上的相关数据,并将其输入计算机系统。考虑到这项工作涉及的数据量很大,这一过程耗时、乏味而且容易出现手动错误,从而导致更高的成本。 

智能文档机器人的好处

使用IDP进行数据处理有很多好处,包括:

Ø 具有有价值和更有效见解的竞争优势

Ø 增强和加速ROI

Ø 跨组织的可扩展性

Ø 通过最大限度地减少人为接触和提供审计跟踪,增强了法规遵从性和安全性

Ø 与所有应用程序(包括遗留应用程序)的简单集成

Ø 通过更快、更准确的结果提高客户满意度

Ø 通过将员工从非生产性任务中解放出来,让他们参与更有战略意义的工作,提高员工满意度 

智能文档机器人是如何工作的

智能文档处理平台捕获、接收、处理、分类、验证文档及其包含的信息,然后根据需要将这些数据传输到另一个系统。 

企业级IDP解决方案通常遵循包括以下步骤的工作流程:

Ø 文件接收:接受电子或纸质格式的文档。

Ø 图像处理:处理文档图像,提高图像质量。

Ø 分类:使用文本挖掘和/或ML算法将文档分成正确类型。

Ø 智能数据提取和验证:智能提取和验证文档中包含的数据。这需要对IDP系统进行类似文件样本的培训。应用预定义的验证规则来提取文档中包含的有效信息和见解,并对文档本身进行分类和组织。

Ø 人工介入验证:IDP工具提供接口,允许根据需要对提取的数据进行人工验证。人们可以检查机器是否提取了正确的数据,并通过训练进一步提高ML模型的准确性。

Ø 将数据传送到另一个系统:从文档中提取的准确数据可以发送到另一个计算机应用程序或用于决策过程(例如,ERP、CRM Snowflake或决策模型)。一旦数据被提取出来,并以结构化格式可用,IDP就可以与RPA相结合,以自动化业务流程中的最后一段数据处理。

 智能文档处理行业覆盖

任何行业和任何部门,你都会发现大量不同的文档类型和大量的人在努力处理它们,这意味着IDP有很多潜在的用途。

譬如:

Ø 财务和会计

ü 发票处理

ü 银行对账单

ü 退款或退货

ü 纳税申报表

ü 费用收据

ü 银行对账单

 Ø 金融服务

ü KYC

ü 保险索赔

ü 开户和结账

ü 抵押贷款处理

ü 收入确认

ü 身份检查

ü 发票处理 

Ø 人力资源

ü 员工入职

ü 简历筛选

ü 身份证件

ü 申请处理

ü 福利管理

ü 人力资源记录 

Ø 医疗保健

ü 患者登记

ü 患者记录

ü 处理索赔相关文档

ü 福利(EOB)处理说明

ü 发票处理 

Ø 保险业

ü 支票处理

ü 欺诈检测

ü 索赔管理

ü 政策管理

ü 发票处理 

Ø 政府

ü 护照或车辆牌照处理

ü 移民服务

ü 海关文件

ü 发票处理 

Ø 供应链

ü 海关申报单

ü 提单,箱单,发票,证书,委托书

ü 交货收据证明

ü 订单安排和跟踪

ü 保险文件

ü 海运文件

ü 空运文件 

Ø 采购

ü 采购订单处理

ü 客户入职

ü 供应商入职

ü 合同管理

ü 客户合同

ü 投标书

ü 发票处理

 Ø 制造业

ü 销售订单处理

ü 报表

ü 标签和包装

ü 海关(进口/出口)文件

ü 退货和退款

ü 合规性文件

ü 质量保证记录

ü 监管文件

ü 发票处理

  

DocuAI智能单证机器人在国际物流应用案例

Ø B公司智能OCR自动识别和比对进口单据:

B公司是营收千亿美金的全球性化工企业,他们在中国广东地投资上百亿欧元的项目,需要进口数不清的设备,零件,工具,生产线以及MRO,因此有海量的进出口单据需要处理,譬如发票,提单,装箱单,采购订单,签收单POD等等,来自发货人,供应商,海关,货代,船公司/航空公司,由于各种原因,对于某一批货物的数据,譬如数量,金额,包括货描重量体积,都有可能不一致,如果将这些相互矛盾的数据录入系统,则会对财务付款和ERP数据产生极大的困扰,如果将错误数据提交给海关,可能导致巨额罚款,每年数十万页单据,如果由人工来处理,不仅费“人类”,还可能产生“二次伤害”,B公司通过严格挑选,选择了和道刻智能,DocuAI作为合作伙伴,用智能IDP处理这些单据,由B公司制定的正确参照单据基础上,找出错误的数据,并且在系统更新,保证数据的准确性。

Ø D公司自动化识别和录入空运票据

D公司是全球顶级空运快递和货代,在全球拥有数十万员工,他们在中国的业务,空运快递就有超过2000人操作团队,进口和出口产生的运单,发票,报关单,申报要素每年超过2000万票,单据多达8000多万页,这些单据都需要录入D公司系统,一部分由D公司操作录入(D公司需要从客户收取录单费),一部分D公司要求客户录入(客户体验不佳,边录边骂),目前DocuAI 已经设计了方案,并完成了POC论证,由快速打标平台Composer迅速打标各类客户格式(譬如海外发票),十份以上样本训练,就可以形成该模板的算法,直接导出99%以上准确率的结构化数据,这就是智能OCR加NLP加API或RPA解决方案,大大减少了D公司的操作录入人员工作量,提高了员工满意度,也提升了客户满意度。

 Ø M公司智能报关机器人和数据处理平台CDP(订单管理系统)

M公司是全球顶级的航运公司,他们的供应链创新团队专门为客户提供创新产品,L公司是他们的客户,是线上线下营销的时尚品牌企业,今年发展十分迅速,深得年轻人的喜爱,L收到的订单数据非常繁杂,DocuAI按照以下逻辑为L客户设计了数据平台,L客户收到的订单数据放到 Sharepoint, DocuAI 机器人自动去获取数据,然后自动分类,自动识别,使用智能审核工具进行审核,存入数据平台,然后将数据发送给运输方运输,同时发给报关行进行申报,机器人自动获取海关的查验通知或者放行邮件,或者提货到库和还箱通知,DocuAI 的再进行数据自动分类和识别,审核再将数据存入客户数据平台。通过这些流程,DocuAI自动数据平台为M公司和L公司节省了超过十个全职员工,效率提高了50%,客户体验也非常好,对于客户订单量较大,批次很频繁的消费品企业,这是很值得借鉴的经典案例。 

曾志宏Lucas,北科大毕业,新加坡国立大学MBA,上海趋研信息联合创始人,曾服务于GE,Rolls-Royce,JCI,Whirlpool供应链部门,致力于国际供应链领域流程自动化,智能化和可视化,AI+软件机器人RPA,以及数字供应链,智慧物流等的推广和传播 (微信: 1638881963)。 

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