人工智慧文件自動化如何減少錯誤並加速物流運營？

文件處理仍然是貨運代理中最關鍵但容易出錯的環節之一。一個小錯誤，如錯誤的 HS 編碼、缺少收貨人詳細資料或不匹配的貨運編號，都可能導致海關拒絕、貨物延誤和帳單爭議。根據行業數據，如果手動處理，高達 30% 的貨運相關文件可能包含不準確之處。

當貨運量增加，團隊面臨人員限制，且監管壓力不斷增加時，許多物流組織正轉向人工智能文件自動化來簡化工作流程，提高準確性並加快速度。

什麼是人工智能文件自動化？

人工智能文件自動化指的是一組技術，包括光學字符識別 (OCR)、機器學習 (ML) 和智能文件處理 (IDP)，可自動攝取、提取、驗證並將非結構化或半結構化貨運文件（發票、提單、裝箱單、海關表格）中的數據路由到操作系統中。

在現實生活中，工作流程是這樣的：文件通過電子郵件、門戶網站或共享文件夾到達；人工智能引擎讀取每個項目，識別關鍵字段，將這些字段與主數據（例如，供應商代碼、貨運編號和工作參考）進行映射，根據業務規則進行驗證，指出任何差異，然後將驗證過的數據發布到企業系統中。例如，行業報告解釋說，人工智能驅動的文件自動化系統可以處理重複性工作流程，如調和發票金額與預期費用、匹配貨運更新與工作文件，以及根據提取的文件數據自動創建操作記錄。通過接管這些常規任務，人工智能減少了手動輸入的數量，並顯著降低了人為錯誤的可能性。

通過從手動輸入轉變為提取和驗證，流程變得更快、更一致且更少出錯。

為什麼物流團隊需要人工智能文件自動化？

物流操作面臨著越來越大的壓力：

• 全球貨運量正在增長，這意味著每次貨運移動需要更多文件。
• 手動貨運文件處理需要更長時間；許多團隊報告說，他們每天工作中有幾個小時花在常規數據輸入和文件驗證上。
• 貨運文件中的錯誤成本很高：海關延誤、帳單錯誤、收入流失和客戶不滿。例如，一項關於物流文件自動化的研究表明，採用人工智能可以將對賬問題降低了 50-80%，並將手動處理需求降低了高達 60%。

考慮到這些現實情況，自動化不再是一種選擇；它是一種競爭需求。對於使用貨運 ERP 或 TMS 系統的團隊來說，文件數據的準確性會影響每個下游流程，包括轉運、海關、財務、帳單和合規。如果數據輸入不正確，它會影響所有模塊。人工智能文件自動化有助於確保數據立即清晰。

人工智能如何減少貨運工作流程中的錯誤？

在通常的手動工作流程中，文件從電子郵件下載，數據輸入到電子表格中，幾小時後，有人在發布前手動驗證總數或代碼。員工挫折感、格式多樣性和多班次都是導致錯誤的因素。

使用人工智能貨運文件自動化，系統可以檢測並糾正許多這些錯誤來源：

• 它可以從各種文件佈局中高精度提取數據，甚至是掃描的 PDF 或圖像。
• 它將提取的數據與主記錄（供應商、工作編號、港口）進行匹配，並在發布前標記不匹配項。
• 它確保負值（信用票據、調整）或不尋常的行項目不會作為標準條目通過。
• 它提供審計跟踪可見性和一致的輸出，使例外情況得到解決，而不是所有文件都需要手動檢查。
  

例如，關於物流文件處理的內容指出，人工智能自動化"結構化數據的自動提取工作流程自動化，用於審批、例外和合規檢查"可以實現"海關錯誤降低了高達 73%"和"對賬問題減少了 60-80%"。 

換句話說，錯誤率大幅下降，手動輸入減少，進入系統的數據質量提高，導致更少的返工、更少的爭議和更順暢的操作。

人工智能如何加速物流操作？

錯誤減少只是問題的一面。速度同樣至關重要。工作流程、訂單創建、航運預訂、海關處理、開具發票和付款在文件流動更快時都會更快移動，這就是人工智能文件自動化與手動貨運文件處理的比較顯示其最顯著優勢的地方，手動步驟會減慢一切，而自動化則加速所有後續流程。

以下是自動化如何加速操作：

• 曾經需要 2-3 分鐘（或更長）手動輸入的文件在幾秒鐘內就能處理完成。
  
• 文件接收和系統發布之間的延遲減少，允許更早觸發進一步操作。
  
• 自動化可以處理大量文件而不增加人員，因此貨運高峰不會導致延遲。
  
• 因為錯誤減少，需要的更正也減少，意味著更少的延遲和更少的手動問題。
  

根據多個來源，文件處理時間可以減少一半以上，在某些情況下甚至可以降低了高達 90%。

對於貨運操作，更快的文件流意味著更快的周轉，更好的客戶服務，更少的延遲，最終提高盈利能力。

物流行業自動化的主要好處

除了減少錯誤和提高速度外，物流團隊享受的更廣泛好處包括：

• 改善數據一致性：當文件自動處理並映射到主記錄時，整個系統使用相同的術語、代碼和參考。
  
• 操作可擴展性：自動化允許組織管理增加的文件量，而不需要相應增加人員配置。
  
• 增強合規性和審計準備：自動化文件工作流程生成更好的報告、驗證記錄和更少的例外情況，這在監管機構或審計人員干預時非常有用。
  
• 成本控制：減少手動勞動、更少的錯誤和更少的延遲 = 每份文件處理的成本更低和更好的利潤控制。
  
• 專注於增值任務：隨著常規數據處理自動化，團隊可以專注於例外管理、戰略工作、供應商關係和客戶體驗。
  

在利潤有限且競爭激烈的物流和供應鏈環境中，這些優勢正變得更具戰略性，而不僅僅是操作性。

結論

精確性、速度和可擴展性在當今的物流世界中至關重要。文件中的錯誤不再只是一個問題；它們延遲貨物、延遲帳單、鼓勵合規行動並削弱信任。傳統的貨運文件手動方法不再足夠。

人工智能文件自動化創造了一種創新方法，文件在最少人工監督的情況下從收件箱移動到系統，在每個階段進行審查，並快速發布到業務平台中。這意味著更少的錯誤、更快的處理、更高質量的數據和更好的操作結果。