物流產(chǎn)業(yè)很大，運輸和物流行業(yè)運營產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，例如費用管理、報關(guān)單、發(fā)票、運輸、客戶管理、供應(yīng)商管理、路線和運輸管理。物流在很大程度上依賴于“大數(shù)據(jù)”，這些數(shù)據(jù)分布在各種文件中，包括商業(yè)發(fā)票、空運提單、提貨單、海關(guān)表格、形式發(fā)票以及許多其他結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化文件類型。物流公司通常在分類賬、文件、文件夾和數(shù)據(jù)庫中處理和存儲數(shù)據(jù)，其中可能包含紙質(zhì)文件、電子郵件、文本、電子表格、word 文檔、PDF 和/或掃描圖像。

目前物流業(yè)嚴(yán)重依賴藍(lán)領(lǐng)工人來處理龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。不幸的是，手動數(shù)據(jù)管理既費時又容易出錯。研究表明，人類在電子表格數(shù)據(jù)輸入方面的錯誤率為 18-40%。這些錯誤最終會耗費企業(yè)的時間和金錢。

什么是智能OCR或者智能文檔處理？

智能文檔處理 (IDP) 是物流領(lǐng)域的重要工具，為文檔的邏輯和語義分析提供了方便、準(zhǔn)確和快速的解決方案，IDP 非常適合各種文件中提取有用信息，可以從結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化文檔中準(zhǔn)確提取和處理姓名、日期、地址和金額等數(shù)據(jù)。

AI 支持的 OCR 解決方案最大限度地減少了文檔處理中的人工參與，人類工作者訓(xùn)練持續(xù)學(xué)習(xí)的 AI 模型，隨著時間的推移提高準(zhǔn)確性和自動化率。

智能OCR可以自動化物流文件

1. 提單（Bill of Lading）

通過承運人將產(chǎn)品從供應(yīng)商運送到客戶需要一份稱為提單或 BoL 的文件。提單是一份具有法律約束力的文件，為托運人和承運人提供處理貨物的所有必要細(xì)節(jié)。它是所運輸物品、來源和目標(biāo)目的地的書面記錄，它是貨物交付的物權(quán)憑證。

BoL 在出口方面尤為重要，因為它包含重要信息，例如運輸產(chǎn)品的安全性和合法性，以及供應(yīng)商、托運人和收貨人的合法性。它還包含有關(guān)貨運/港口當(dāng)局應(yīng)付的運費和海關(guān)費用的信息。最重要的是，它在運送到最終目的地的整個過程中建立了對運送產(chǎn)品的所有權(quán)。

幾乎所有的 BoL 都包含以下信息：

l 貨件參考 ID 或編號

l 供應(yīng)商/發(fā)貨人的詳細(xì)信息，包括名稱、地址和聯(lián)系信息

l 承運人詳細(xì)信息，例如名稱、地址和中間裝運編號

l 收貨人/收貨人詳細(xì)信息，包括姓名、地址和聯(lián)系信息

l 運輸產(chǎn)品的詳細(xì)信息，包括物品的數(shù)量/重量/尺寸、貨運等級以及運輸和處理說明

l 貨物的申報價值，例如保險詳情和交貨失敗時的賠償要求

l 定價和付款，交貨時間表

l 運輸過程中所有利益相關(guān)者的日期簽名

對于與較少供應(yīng)商和采購商打交道的小型承運人來說，手動提取和管理 BoL 數(shù)據(jù)可能是易于管理的，但隨著承運人擴大其產(chǎn)品組合，某種自動化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)就變得必不可少。

2. 交貨單 (Proof of Delivery)

調(diào)查顯示，僅在 2020 年，美國就運送了 200 億個包裹。每批貨物都會創(chuàng)建文件的書面記錄，其中交付證明是最關(guān)鍵的文件之一。它不僅確認(rèn)客戶收到產(chǎn)品，增加供應(yīng)商的可信度，交貨單證明還可幫助供應(yīng)商評估延誤并更好地規(guī)劃未來的交貨時間表。

大多數(shù)交付證明文件都打印在紙上，需要收件人簽名。最近，交付證明文件進入了數(shù)字領(lǐng)域。這是有道理的，因為紙張對于任何類型的官方通信來說都是一種低效的媒介，因為它很容易丟失或損壞，從而導(dǎo)致延誤開具發(fā)票，也可能導(dǎo)致欺詐，不法行為者聲稱未收到已交付的貨物，導(dǎo)致多次交付，給客戶帶來信用傷害并給供應(yīng)商造成損失。 

對于數(shù)字送貨單，客戶通常需要使用數(shù)字筆或他們的手指在手持設(shè)備上簽名，然后將其存儲在數(shù)據(jù)庫中。除簽名外，交貨證明還包括供應(yīng)商和收貨人的姓名和地址，以及對所交付貨物的描述。所有這些信息都必須轉(zhuǎn)移到物流數(shù)據(jù)存儲庫中，這涉及大量的人工操作。無論物流文件是數(shù)字格式還是紙質(zhì)格式，如果人工在工作流程中的某個時刻需要手動輸入數(shù)據(jù)，錯誤仍然會發(fā)生。 

智能文檔IDP對于POD的好處如下：

l 從交付證明文檔中提取結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

l 將提取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可進行數(shù)字化操作以供后續(xù)使用（例如分析、會計、審查或存儲）的格式。

l 提供數(shù)據(jù)安全性，包括防止盜竊、黑客攻擊和敏感信息管理不善的功能。

3. 運費發(fā)票

將產(chǎn)品從源頭運送到目的地通常需要中間商，例如貨運代理。貨運代理包括運輸和倉儲、包裝和文件、保險和增值服務(wù)等各種活動，是供應(yīng)鏈中的重要環(huán)節(jié)。貨運代理是來源地和目的地之間的聯(lián)系點。據(jù)預(yù)測，到 2026 年，全球貨運代理市場規(guī)模將增長到 2203.4 億美元。

在貨運代理處理的眾多文件中，貨運發(fā)票或貨運單可能是最重要的，因為它不僅可以登記貨物的詳細(xì)信息，包括來源、收件人和產(chǎn)品，還包括付款詳情。它由貨運代理創(chuàng)建并由托運人和承運人簽署。 

運費發(fā)票的管理很繁瑣，因為通常單個貨物可能有多個發(fā)票要發(fā)送給供應(yīng)鏈的各個參與者，所有這些都必須記錄在更大的存儲庫中。這些發(fā)票中的龐大數(shù)據(jù)量會使貨運發(fā)票管理容易出錯和延誤。貨運發(fā)票的自動化可以簡化大部分管理流程并防止代價高昂的錯誤。 

4. 運輸標(biāo)簽

運輸標(biāo)簽是運輸包裹的 ID 標(biāo)簽，在運輸標(biāo)簽的格式因供應(yīng)商或貨運代理而異，但必須包含重要信息，例如收件人的姓名和地址、供應(yīng)商/貨運代理的名稱和地址、聯(lián)系電話號碼、物品說明、其數(shù)量和/或重量、裝運等級等。如今，運輸標(biāo)簽還包含條形碼和電子跟蹤號。

從運輸標(biāo)簽中提取數(shù)據(jù)對于供應(yīng)鏈的所有環(huán)節(jié)都很重要。供應(yīng)商或貨運提供商通常會打印標(biāo)簽，很可能來自現(xiàn)有的客戶信息數(shù)據(jù)庫，其他臨時和最終收件人需要掃描運輸標(biāo)簽并提取所有相關(guān)信息以存儲在數(shù)據(jù)庫中，以便鏈上的所有成員都可以輕松跟蹤包裹。收件人通常會收到一個電子標(biāo)簽，用于跟蹤產(chǎn)品從來源地到目的地的整個過程，為此，必須在每個階段更新包裹的位置。

如前所述，運輸標(biāo)簽可能有多種格式。源地址和目標(biāo)地址可能位于包裹上的不同位置。條形碼可以對不同類型的數(shù)據(jù)進行編碼，并且可以放置在包裹中的任何位置，等等。此外，由于包裹必須跨越地理距離移動，標(biāo)簽可能會在通道上變臟、撕裂或弄臟。

傳統(tǒng)的 OCR 系統(tǒng)在這種情況下幾乎沒有用，因為 (a) 包裹太大而無法放在這些 OCR 系統(tǒng)工作的掃描儀下，以及 (b) OCR 也可能受于因各種信息的不同位置標(biāo)簽。人類的智慧和眼睛很容易出錯，尤其是在要交付的包裹數(shù)量增加的情況下。

IDP是唯一的解決方案，它可以高效地提取各個字段并準(zhǔn)確分類，以進行數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析處理。 IDC 中的 AI 和 ML 引擎使用統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹和規(guī)則學(xué)習(xí)技術(shù)進行數(shù)據(jù)理解，而不是簡單的識別。例如，許多 IDC 中存在的基于計算機視覺的文檔排版工具可以區(qū)分相關(guān)字段并識別內(nèi)容，而不管它們在標(biāo)簽上的位置如何。命名條目識別 (NEM) 算法經(jīng)過訓(xùn)練，可以挑選出特定類型的信息，例如參考號、姓名、地址、成本等，并將它們以高精度和高效率的方式傳輸?shù)焦ぷ髁鞒讨械南乱粋€工作。因此，IDP 比現(xiàn)場級識別更能實現(xiàn)直通式處理，因為位置坐標(biāo)不是必需的。

5. 貨運代理/貨物保險表格和證書

保險是一個數(shù)據(jù)豐富的行業(yè)，依賴于大量的大數(shù)據(jù)分析。鑒于海陸空運輸?shù)漠a(chǎn)品種類繁多，針對物流業(yè)的保單也有多種。物流行業(yè)中使用的一些常見保險類型包括貨物保險、貨運代理責(zé)任保險、海事服務(wù)責(zé)任險、船體和機械險、保障和賠償險、能源物流險、危險品和燃料物流險、商業(yè)車輛險、一般責(zé)任險。

物流保險部門處理大量文書工作，有車禍索賠、年金賬戶表格、損壞表格、受益人表格等。無論保險類型如何，都有表格需要填寫和處理。

保險處理需要關(guān)聯(lián)來自多個來源的數(shù)據(jù)，這是一個繁瑣的過程，因為它涉及從不同的文檔中提取、處理和分析數(shù)據(jù)。需要類似人類的認(rèn)知來整理不同文檔中的所有細(xì)節(jié)。隨著接近類人認(rèn)知（甚至有些人可能會說是感知）的人工智能工具的出現(xiàn)，現(xiàn)在它們在保險領(lǐng)域的使用范圍很廣。許多保險公司已經(jīng)在尋求完全自動化的操作；預(yù)計到 2030 年，美國 46% 的保險理賠活動將實現(xiàn)自動化，其中大部分自動化將由人工智能驅(qū)動，包括 IDP或者智能OCR解決方案。

6. 報關(guān)單

報關(guān)單提供了正在進口或出口的貨物的詳細(xì)信息。它包括原產(chǎn)國、貨物描述、成本、保險和運費 (CIF) 詳細(xì)信息、海關(guān)分類編號、關(guān)稅等信息。人工處理報關(guān)單需要發(fā)票、運單、原產(chǎn)地證、裝箱單等各種單據(jù)的數(shù)據(jù)。與早期案例一樣，此類手動活動可能既乏味又耗時。 IDP解決方案可以通過提取相關(guān)數(shù)據(jù)、智能分類并按需處理，實現(xiàn)報關(guān)單處理自動化。

當(dāng)收到進口或出口報關(guān)單時，IDP引擎會自動識別和捕獲其中的相關(guān)字段，無論這些字段位于文檔的哪個位置。此類信息被分類并存儲在適當(dāng)?shù)乃饕碇小?/p>

7、裝箱單

裝箱單，也稱為交貨單，用于國際貿(mào)易，提供有關(guān)出口商、貨運代理人和收貨人的信息，以及運輸物品的詳細(xì)信息及其包裝規(guī)格，例如尺寸和重量。出口裝箱單很重要，因為它是正在運輸?shù)奈锲返挠涗?，是?nèi)陸和國際提單的證明。它提供材料安全數(shù)據(jù)。裝箱單還可以作為信用證項下償付的支持文件。雖然裝箱單的格式因公司而異，但幾乎所有裝箱單均包含以下基本信息 -

l 日期

l 出口商聯(lián)系信息

l 收貨人聯(lián)系方式

l 商品原產(chǎn)地地址

l 產(chǎn)品的目的地址

l 每批貨物的包裹總數(shù)

l 每個包的詳細(xì)說明

l 每個包裹的體積和重量

l 整個貨件的體積和重量

l 貨件的發(fā)票編號

從裝箱單中提取信息對于買方、賣方和任何中介機構(gòu)來說都很重要。這對買方很重要，因為它允許通過與訂單和/或發(fā)票的交叉檢查自動檢查購買情況。從裝箱單中提取數(shù)據(jù)有助于審查公司的庫存和績效。

從裝箱單中提取數(shù)據(jù)對賣家來說很重要，因為裝箱單通常由買方保留，因此它可以作為裝運信息的檔案。來自裝箱單的數(shù)據(jù)還可以幫助賣家進行審計和庫存管理。

IDP 解決方案可以智能地從裝箱單中捕獲所有相關(guān)數(shù)據(jù)。這些解決方案的持續(xù)學(xué)習(xí)功能允許從所有格式的裝箱單中提取數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全面的文檔和數(shù)據(jù)管理。

8. 采購訂單

采購訂單或 PO 是具有法律約束力的文件，用于確定買方從賣方/供應(yīng)商處購買商品或服務(wù)。買方創(chuàng)建 PO 以授權(quán)后續(xù)交易，以便將貨物從賣方轉(zhuǎn)移到買方并支付相同的款項

采購訂單包含以下信息

l 用于跟蹤的購買編號或 ID

l 所購買產(chǎn)品的詳細(xì)信息

l 所購買產(chǎn)品的數(shù)量或重量。

l 買賣雙方聯(lián)系方式

l 訂單日期

l 時間表和細(xì)節(jié)

l 購買商品的價格

l 付款條款和條件

PO 是雙向匹配過程的組成部分，在該過程中，發(fā)票與 PO 和送貨收據(jù)相匹配，以完成購買并啟動付款。因此，必須準(zhǔn)確捕獲和存儲來自 PO 的所有數(shù)據(jù)。 IDP 解決方案不僅可以智能地從現(xiàn)有文檔中捕獲數(shù)據(jù)，還可以管理文檔工作流并減少整個流程的采購周轉(zhuǎn)時間。

9. 空運貨物艙單

貨物可能是來自不同供應(yīng)商的產(chǎn)品，運往不同的購買者。因此，空運貨物清單將列出與該特定飛機上運載的所有產(chǎn)品相關(guān)的提單，以及與貨物相關(guān)的空運單和主空運單編號，所運產(chǎn)品的詳細(xì)信息、每批貨物的重量/數(shù)量和其他數(shù)據(jù)。

根據(jù) Statistica 的數(shù)據(jù)，全球貨運航空業(yè)產(chǎn)生的收入為 1750 億美元。美元在 2021 年。鑒于空運的貨物量如此之大，空運貨物清單的數(shù)量是驚人的。從空運貨物艙單中手動甚至基于傳統(tǒng) OCR 的數(shù)據(jù)提取不再現(xiàn)實，啟用 AI 的自動文檔處理是處理航空貨運艙單的唯一方式。

案例：智能單證打標(biāo)平臺Composer提速物流單證自動化

來自中國上海的初創(chuàng)企業(yè)道刻智能，一家領(lǐng)先的智能國際物流單證處理供應(yīng)商，最近推出萬能打標(biāo)平臺Composer，讓AI智能文檔處理和自動化流程提上了快車道。

單據(jù)識別模型的生成平臺Docuai Composer，為解決該行業(yè)單據(jù)雜亂模板多樣提供了獨門秘籍，該平臺有48類的國際物流單據(jù)識別的訓(xùn)練模型，用戶可以自行創(chuàng)建并訓(xùn)練的單據(jù)識別模型。同時解決單據(jù)識別算法領(lǐng)域的大樣本訓(xùn)練問題，用戶只需20來個樣本單據(jù)的標(biāo)注，就可以完成訓(xùn)練，生成自己的算法模型。

傳統(tǒng)算法模型需要3-5天時間生成模型，Composer平臺只需4步，基本都可以在10分鐘以內(nèi)完成打標(biāo)，1小時以內(nèi)生成一套模型算法。（下圖所示）。

標(biāo)注自己需要的內(nèi)容，20張單據(jù)就可以生成對應(yīng)模型，高效標(biāo)注工具，一個托書樣本5分鐘內(nèi)標(biāo)注完成，提單，箱單，發(fā)票同樣在10分鐘以內(nèi)完成標(biāo)注，形成該模板獨特的算法。初次標(biāo)注后，準(zhǔn)確率基本在90%左右。

另外因為DocuAI Composer已經(jīng)訓(xùn)練近百萬份文件樣本，所以市面流動的很多托書，提單，箱單，發(fā)票等都已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫里訓(xùn)練過。

DocuAI Composer是國際物流行業(yè)一個劃時代產(chǎn)品，未來物流行業(yè)操作人員不再為托書提單箱單發(fā)票的模板繁多發(fā)愁了，大量的單證錄入與審核人員可以解放到價值更高的崗位上去。

作者：曾志宏Lucas，北科大畢業(yè)，新加坡國立大學(xué)MBA，曾服務(wù)于GE，Rolls-Royce，JCI，Whirlpool供應(yīng)鏈部門，致力于貨代行業(yè)和國際供應(yīng)鏈領(lǐng)域流程自動化，智能化和可視化，AI+軟件機器人RPA，以及數(shù)字供應(yīng)鏈，智慧物流等的推廣和傳播 (Wechat: 1638881963)。