2025AI+OCR智能審核實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)跨行業(yè)應(yīng)用案例精選解析合合信息-科創(chuàng)板上市企業(yè)-股票代碼6886152025年7月2.1

頭部城商行：供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)智能審單2.2

頭部城商行：

國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)智能審核2.3

壽險(xiǎn)集團(tuán)：線上理賠自動(dòng)化審核搜索textin.com了解更多1.1審核業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型1.2

智能審核的技術(shù)驅(qū)動(dòng)1.3

智能審核的核心能力1.4

智能審核全景架構(gòu)圖1.5

智能審核全景應(yīng)用圖金融智能審核

12智能審核技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用

053.1

財(cái)務(wù)單據(jù)智能處理全景圖3.2

世界500強(qiáng)能源集團(tuán)：財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)3.3

跨國(guó)能源集團(tuán)：財(cái)務(wù)智能對(duì)賬3.4

知名物流企業(yè)：供應(yīng)商應(yīng)付審核4.1

供應(yīng)鏈物流單據(jù)智能處理全景圖4.2國(guó)企物流倉(cāng)儲(chǔ)公司：智能錄單4.3

新能源公司：檢測(cè)報(bào)告智能處理4.4

知名物流企業(yè)：

飛機(jī)維修檔案管理智能審核產(chǎn)品與技術(shù)解決方案

40財(cái)務(wù)智能審核

24供應(yīng)鏈智能審核

335.1

TextInDocFlow文檔自動(dòng)化處理解決方案搜索textin.com了解更多在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下

，傳統(tǒng)人工審核模式正面臨效率瓶頸

、高成本

、高錯(cuò)誤率

、數(shù)據(jù)孤島等系統(tǒng)性痛點(diǎn)

，驅(qū)動(dòng)企業(yè)向智能化加速變革

。本章深入解析AI+OCR融合形成的智能審核核心技術(shù)能

力

，基于此技術(shù)底座

，智能審核已滲透至全景應(yīng)用圖景

，其中尤其以金融審核

、財(cái)務(wù)審核

、供應(yīng)鏈審核為典型場(chǎng)景方向。第一章智能審核技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用搜索textin.com了解更多1.1審核業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型在數(shù)字化經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的背景下

，傳統(tǒng)人工審核模式在效率

、成本

、風(fēng)控等方面暴露出的結(jié)構(gòu)性缺陷日益凸顯

，

已成為制約企業(yè)運(yùn)營(yíng)與行業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵瓶頸

。與此同時(shí)

，

人工智能技術(shù)的成熟與政策環(huán)境的推動(dòng)

，

正加

速審核流程從

“人力密集型

”

向

“智能驅(qū)動(dòng)型

”的范式躍遷。

傳統(tǒng)審核的痛點(diǎn)

審核智能化的推動(dòng)因素需求側(cè)?企業(yè)降本增效剛需

，在貿(mào)易單證審核

、理賠自動(dòng)化

、財(cái)

務(wù)對(duì)賬等場(chǎng)景中已有成功案

例

，

顯著節(jié)約成本。政策導(dǎo)向?

“人工智能+

”寫(xiě)入2024年政府工作報(bào)告

，

明確要求AI與產(chǎn)業(yè)深度融合。技術(shù)側(cè)?

多模態(tài)融合突破

，

如

OCR+RPA+LLM組合技

術(shù)

，

多模態(tài)大模型等。?

小樣本學(xué)習(xí)與可解釋性

進(jìn)步。準(zhǔn)確率難保障人工誤差率高復(fù)雜場(chǎng)景處理能力弱人力成本高企重復(fù)勞動(dòng)占比高人才忙于事務(wù)性工作效率瓶頸突出跨部門(mén)流程冗長(zhǎng)海量數(shù)據(jù)處理難數(shù)據(jù)孤島數(shù)據(jù)分散無(wú)法交叉驗(yàn)證搜索textin.com了解更多算力規(guī)模增長(zhǎng)?

2016-2021年中國(guó)算力規(guī)模年均增長(zhǎng)46%

，助推算力產(chǎn)業(yè)升級(jí)

，

計(jì)算創(chuàng)新成果持續(xù)涌現(xiàn)

，拉動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

15%

，

GDP增長(zhǎng)9%。?

預(yù)計(jì)2030年全球算力規(guī)模達(dá)56ZFlops

，年均增速65%?！磐ㄔ骸吨袊?guó)算力發(fā)展指數(shù)白皮書(shū)（

2022年）

》自然語(yǔ)言

、大模型技術(shù)發(fā)展?算法優(yōu)化：

多學(xué)科的交叉發(fā)展促進(jìn)算法的優(yōu)化。?多語(yǔ)言模型

：從多語(yǔ)言上升到多文化的理解

，

實(shí)現(xiàn)地道對(duì)話交互。?多模態(tài)融合：

5G和邊緣計(jì)算的發(fā)展

，

融合視頻

、

圖文

、語(yǔ)音等。?KG&定制方案

：通用模型結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)自適應(yīng)訓(xùn)練

，構(gòu)建行業(yè)知識(shí)圖譜挖掘潛在隱性關(guān)系。一份文檔歷經(jīng)多個(gè)復(fù)雜工序

，

如版面自動(dòng)分析

、精準(zhǔn)拆解頁(yè)面要素

、語(yǔ)義特征建模

、字詞/句法/篇章等層級(jí)分析

，結(jié)合行業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)圖譜

，運(yùn)用人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

，最終模擬人類(lèi)完成文字和數(shù)據(jù)

處理的全過(guò)程。?

支持實(shí)時(shí)計(jì)算的大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)?

通用文本大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型?

復(fù)雜全頁(yè)面元素處理技術(shù)?

無(wú)錨點(diǎn)文字提取技術(shù)算法模型的技術(shù)突破1.2智能審核的技術(shù)驅(qū)動(dòng)搜索textin.com了解更多圖表解析效果少線密集表格解析效果文檔解析是指利用計(jì)算機(jī)算法和人工智能技術(shù)

，對(duì)文檔（包括電子文檔和紙質(zhì)文檔

的圖片形式）

中的文字

、

圖像

、表格等內(nèi)

容進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別

、提取

、理解和結(jié)構(gòu)化的

過(guò)程。該技術(shù)能夠解析文檔的布局

、

內(nèi)容以及上下文關(guān)系

，將非結(jié)構(gòu)化的或半結(jié)構(gòu)化的文

檔數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的

、計(jì)算機(jī)可處理的

信息格式

，

如XML、JSON

、Markdown等。按語(yǔ)義的跨頁(yè)表格/

段落的合并多層級(jí)標(biāo)題的還原非正文元素的檢測(cè)與去除亂碼文字的兼容多語(yǔ)種自適應(yīng)識(shí)別閱讀順序還原公式的正確還原手寫(xiě)文字識(shí)別與區(qū)分多線程加速圖像質(zhì)量預(yù)處理、去水印

、彎曲矯正等1.3智能審核的核心能力

文檔解析精準(zhǔn)的表格識(shí)別搜索textin.com了解更多版式

一

版

式

三版式

二

版式

四章節(jié)定位通過(guò)檢索相關(guān)文檔片段或章節(jié)

，為后續(xù)抽取模型提供精準(zhǔn)的上

下文

，從而提升信息抽取的準(zhǔn)確性和效率。文檔抽取通過(guò)提示詞設(shè)計(jì)或指令微調(diào)

，

引導(dǎo)模型抽取關(guān)鍵信息（如摘要

、

表格數(shù)據(jù)

、關(guān)鍵字段等）。結(jié)果處理通過(guò)定位抽取結(jié)果在原文中的具體位置進(jìn)行高亮顯示

，并結(jié)合

上下文或外部知識(shí)校驗(yàn)結(jié)果的可靠性。文檔抽取是一種將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息的技術(shù)

。它能夠從各類(lèi)

文檔中自動(dòng)提取出實(shí)體

、關(guān)系和其他

重要信息

，并將這些信息轉(zhuǎn)化為方便

計(jì)算機(jī)進(jìn)一步處理和分析的格式。這一技術(shù)通常包括文本預(yù)處理

、實(shí)體識(shí)別

、關(guān)系抽取

、信息歸一化

、文檔

結(jié)構(gòu)分析

、上下文理解與長(zhǎng)文本處理

以及錯(cuò)誤處理與容錯(cuò)機(jī)制等多個(gè)環(huán)節(jié)。文檔解析首先對(duì)文檔進(jìn)行結(jié)構(gòu)解析

，識(shí)別文檔中的文本

、表格

、圖像等

元素

，并提取它們的布局信息。泛化能力強(qiáng)

，兼容不同版式

智能文檔抽取搜索textin.com了解更多采

：影像采集管

：影像分類(lèi)算

：影像識(shí)別審

：影像審核用

：影像應(yīng)用通用全文識(shí)別身份證

增值稅發(fā)票印章檢測(cè)營(yíng)業(yè)執(zhí)照?qǐng)D像質(zhì)檢PDFWord圖片WordPDF

圖片PDFExcel移動(dòng)設(shè)備拍照投收單一體機(jī)

OA系統(tǒng)智能審核

系統(tǒng)應(yīng)用AI基礎(chǔ)能力通用基礎(chǔ)文字識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)卡證識(shí)別票據(jù)識(shí)別/驗(yàn)真人臉圖像偽造檢測(cè)通用篡改檢測(cè)源數(shù)據(jù)銀行卡銀行回單1.4智能審核全景架構(gòu)圖圖像智能處理定制場(chǎng)景組件數(shù)據(jù)導(dǎo)出轉(zhuǎn)換單據(jù)一致性審核單據(jù)有效性審核接口定義導(dǎo)出字段歸一單據(jù)合規(guī)性審核單據(jù)完整性審核文檔格式轉(zhuǎn)換AIGC圖像安全微信卡包/釘釘郵件/網(wǎng)盤(pán)ERP系統(tǒng)高拍儀/掃描儀CMS系統(tǒng)大模型加速器系統(tǒng)API對(duì)接用戶批量上傳第三方工具上傳OCR標(biāo)準(zhǔn)單據(jù)識(shí)別印章檢測(cè)多類(lèi)型合同文檔識(shí)別非固定版式單據(jù)識(shí)別多圖切分切邊增強(qiáng)內(nèi)部共享云盤(pán)對(duì)接企業(yè)定制文本識(shí)別文檔分類(lèi)去屏幕紋手寫(xiě)擦除切邊增強(qiáng)矯正通用文檔解析智能文檔抽取文本向量化通用表格識(shí)別完稅證明搜索textin.com了解更多1.5智能審核全景應(yīng)用圖智能審核供應(yīng)鏈審核物流管理訂單管理質(zhì)量招采保證管理金融審核財(cái)務(wù)審核資質(zhì)管理供應(yīng)商管理國(guó)際結(jié)算供應(yīng)鏈金融開(kāi)戶核保理賠券商綜柜銀行函證財(cái)務(wù)共享搜索textin.com了解更多財(cái)務(wù)

條款

審核應(yīng)收

審核應(yīng)付

審核費(fèi)用審核員工

報(bào)銷(xiāo)AI+OCR技術(shù)的深度融合

，為國(guó)際結(jié)算

、供應(yīng)鏈金融

、保險(xiǎn)理賠

、券商柜面業(yè)務(wù)

、銀行函證業(yè)務(wù)等金融業(yè)務(wù)審核場(chǎng)景帶來(lái)智能化躍升

。AI+OCR能高效精準(zhǔn)地識(shí)別并結(jié)構(gòu)化提取各類(lèi)復(fù)雜金融單

據(jù)中的多語(yǔ)言

、多格式信息

，并自動(dòng)化執(zhí)行嚴(yán)格規(guī)則校驗(yàn)

，大幅縮短處理時(shí)間

，在強(qiáng)化合規(guī)性、

降低操作風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)

，有效優(yōu)化客戶體驗(yàn)

、釋放人力成本

，推動(dòng)金融審核向高效

、精準(zhǔn)

、智能的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。第二章金融智能審核搜索textin.com了解更多2.1頭部城商行：供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)智能審單

案例背景某頭部城商行大力發(fā)展供應(yīng)鏈金融

，

打造全鏈條生態(tài)

，提供一站式服務(wù)

，

助力強(qiáng)鏈

、延鏈

、補(bǔ)鏈

。

圍繞企業(yè)產(chǎn)

、供

、銷(xiāo)全生命周期

，

為供應(yīng)鏈客戶提供融資支持

、賬戶管理

、支付結(jié)算等全方位服務(wù)

，通過(guò)打造供

應(yīng)鏈全場(chǎng)景一體化

、線上線下全渠道

、本外幣一體化

、境內(nèi)外全覆蓋的綜合產(chǎn)品體系

，

賦能全產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)

節(jié)全場(chǎng)景發(fā)展。該行供應(yīng)鏈金融審核系統(tǒng)建于2011年

，系統(tǒng)功能較為簡(jiǎn)單

，

缺少數(shù)智化工具賦能

，

無(wú)法滿足當(dāng)前高速增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求

，且基于信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)化的背景與需求

，

該行與合合信息合作重建系統(tǒng)。金融機(jī)構(gòu)融資角色：貸款人展業(yè)痛點(diǎn)：?

交易背景核實(shí)難?

核心企業(yè)確權(quán)難?回款無(wú)法監(jiān)控

融資審批環(huán)節(jié)：1

、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)校驗(yàn)2

、材料完整性&規(guī)范性3

、交易背景真實(shí)性確認(rèn)4

、應(yīng)收賬款有效性確認(rèn)1

）中登網(wǎng)查重2

）中登網(wǎng)登記

提款申請(qǐng)環(huán)節(jié)：1

、融資合同的版本校驗(yàn)2

、額度

、金額

、到期日等提款申

請(qǐng)信息的有效性校驗(yàn)3

、受托支付對(duì)象關(guān)聯(lián)關(guān)系排查中登網(wǎng)融資角色：金融基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)鏈金融平臺(tái)融資角色：融資渠道/入口平臺(tái)價(jià)值：?

核實(shí)交易背景真實(shí)性?

提供核心企業(yè)確權(quán)?

負(fù)責(zé)資金的清分劃轉(zhuǎn)需求：原則上需對(duì)發(fā)票

、合同這

些影像件進(jìn)行抽取審核

，以確認(rèn)

交易背景真實(shí)性跨文檔交叉審核在供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)貸中審核環(huán)節(jié)

，

業(yè)務(wù)流

、信息流

、物流

、現(xiàn)金流的數(shù)據(jù)整合及交叉驗(yàn)證中登網(wǎng)查重通過(guò)動(dòng)產(chǎn)融資統(tǒng)一登記公示系統(tǒng)對(duì)擬登記資產(chǎn)進(jìn)行查重以確認(rèn)其有效性

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)流程放款供應(yīng)商融資角色：借款人持有資產(chǎn)：核心企業(yè)的應(yīng)收賬款核心訴求：通過(guò)轉(zhuǎn)讓/質(zhì)押應(yīng)收賬款獲得融資

，緩解資金壓力融資角色

：實(shí)際還款人持有負(fù)債：供應(yīng)商的應(yīng)付賬款核心訴求：通過(guò)供應(yīng)鏈金融解決供

應(yīng)商資金問(wèn)題

，穩(wěn)定供應(yīng)鏈早貿(mào)易往來(lái)：合同

、發(fā)票核心企業(yè)搜索textin.com了解更多查詢(xún)

、登記資產(chǎn)登記數(shù)據(jù)對(duì)接信息登記還款審單業(yè)務(wù)流程發(fā)票存在性判斷（如發(fā)票號(hào)是否為空）合同存在性判斷（如合同號(hào)是否為空）交叉驗(yàn)證（發(fā)票的賣(mài)方

、買(mǎi)方和合同的買(mǎi)方

、賣(mài)方校驗(yàn)）中登網(wǎng)第一次查重

，確認(rèn)業(yè)務(wù)不重復(fù)如果系統(tǒng)判斷不重復(fù)

，

業(yè)務(wù)人員會(huì)確認(rèn)可以辦理本次業(yè)務(wù)

，并將本次辦理的業(yè)務(wù)傳到中登網(wǎng)重新把所有辦理過(guò)的業(yè)務(wù)全部下載進(jìn)行二次查重（本次要確認(rèn)是重復(fù)的

，檢測(cè)業(yè)務(wù)邏輯無(wú)誤）合同編號(hào)合同名稱(chēng)買(mǎi)方賣(mài)方簽訂日期合同金額印章發(fā)票號(hào)碼發(fā)票代碼銷(xiāo)售方名稱(chēng)購(gòu)買(mǎi)方名稱(chēng)開(kāi)票日期發(fā)票金額印章合同編號(hào)買(mǎi)方賣(mài)方憑證開(kāi)立日期融資金額印章發(fā)票號(hào)碼發(fā)票代碼銷(xiāo)售方名稱(chēng)購(gòu)買(mǎi)方名稱(chēng)開(kāi)票日期發(fā)票金額印章

效果演示

：合同信息抽取

審單業(yè)務(wù)流程改造供應(yīng)鏈系統(tǒng)

渠道推送數(shù)據(jù)搜索textin.com了解更多TextIn智能文檔抽取一致性

校驗(yàn)一致性

校驗(yàn)

效果演示

：銀行承兌匯票信息抽取

效果演示

：倉(cāng)單信息抽取搜索textin.com了解更多AI

智能

審核系統(tǒng)應(yīng)用層中登網(wǎng)查重智能文檔處理技術(shù)層系統(tǒng)上線時(shí)間2024.9應(yīng)收賬款有效性交易背景真實(shí)性單據(jù)數(shù)據(jù)一致性合同要素完整性合同抽取使用次數(shù)1.3W+合同比對(duì)使用次數(shù)5000+中登網(wǎng)使用次數(shù)1W+ AI智能審核系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則模型文檔抽取圖像處理搜索引擎系統(tǒng)集成深度學(xué)習(xí)OCR識(shí)別批量檢索原文高亮全格式支持風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警全文本識(shí)別單據(jù)交叉比對(duì)自動(dòng)審核規(guī)則定位跳轉(zhuǎn)交易對(duì)手驗(yàn)證合規(guī)性審核關(guān)鍵信息提取合同單據(jù)掃描場(chǎng)景層

建設(shè)成果搜索textin.com了解更多*數(shù)據(jù)截至2024年12月2.2頭部城商行：

國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)智能審核

案例背景某頭部城商行交易銀行部的國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)中

，

涉及大量海外發(fā)票

、提單

、

中文合同

、英文合同

、報(bào)關(guān)單

、PO訂單

、開(kāi)立國(guó)際信用證申請(qǐng)書(shū)

、交單委托書(shū)

、信用證

、匯票等多種單據(jù)的信息抽取與一致性審核需求。由于這些單據(jù)大多為非標(biāo)復(fù)雜文檔

，

涉及多語(yǔ)言

，

文檔質(zhì)量參差

，

單據(jù)版面復(fù)雜

，

常內(nèi)含多個(gè)復(fù)雜表格

，信息抽取的內(nèi)容包含Key-Value對(duì)抽取

、無(wú)Key的Value抽取

、表格內(nèi)容還原及抽取

、關(guān)系型抽取等

，抽取難度

很大。傳統(tǒng)的OCR識(shí)別結(jié)合自然語(yǔ)言處理NLP技術(shù)

，存在語(yǔ)義能力生硬

、依賴(lài)規(guī)則實(shí)現(xiàn)上下文對(duì)話

、泛化能力差等痛點(diǎn)

，

并且二次訓(xùn)練依賴(lài)大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注

，

無(wú)法快速進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)

。該行首先嘗試了定制OCR模型

，但識(shí)

別準(zhǔn)確率僅為60-70%

。

由此

，

該行基于合合信息智能文檔抽取技術(shù)

，搭建針對(duì)國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)單據(jù)的具備高可

用性的信息抽取模型

，賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)流程國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)主要包括國(guó)際信用證

、匯款

、托收等國(guó)際結(jié)算產(chǎn)品以及跨境人民幣結(jié)算等多種業(yè)務(wù)形式。以進(jìn)口信用證開(kāi)立業(yè)務(wù)為例：

開(kāi)證行（銀行）

根據(jù)進(jìn)口商的請(qǐng)求

，給出口商開(kāi)具信用證

，作為一種承擔(dān)支付

貨款責(zé)任的書(shū)面憑證

，

出口商按照信用證的要求準(zhǔn)備貨物

，并根據(jù)信用證的規(guī)定開(kāi)具匯票。在整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程中包括大量的物流

、資金流

、信息流相關(guān)紙質(zhì)單據(jù)錄入及單證

、單單一致性審核。例

：進(jìn)口信用證開(kāi)立業(yè)務(wù)1.買(mǎi)賣(mài)合同-------------------------------------------------------------------------->5.發(fā)貨-------------------------------------------------------------------------->3.開(kāi)立信用證≤----------------------------------------------------------------------------7.寄單通知行8.審單

、承兌付款≤---------------------------------------------------------------------------*這是一種銀行信用介入的結(jié)算方式

。進(jìn)口商向銀行申請(qǐng)開(kāi)立信用證

，銀行（

開(kāi)證行）

審核進(jìn)口商的資質(zhì)后開(kāi)出信用證

，通知出口商所在

地銀行（通知行）

。出口商發(fā)貨后

，按信用證要求提交單據(jù)

，只要單據(jù)符合規(guī)定

，開(kāi)證行就會(huì)付款。9.付款6.交單搜索textin.com了解更多--------------------------------------------------------------------------≥2.申請(qǐng)開(kāi)證4.通知L/C開(kāi)證行進(jìn)口商出口商10.付款11.放單文檔類(lèi)型抽取字段提款通知書(shū)交易日

、交割日

、申請(qǐng)方式

、證件類(lèi)型_單位客戶

、業(yè)務(wù)種類(lèi)

、結(jié)/購(gòu)匯幣種金額_買(mǎi)賣(mài)貸款變更通知書(shū)申請(qǐng)日期

、信用證號(hào)碼

、開(kāi)發(fā)日期

、申請(qǐng)人（英文名稱(chēng)

、地址

、電話等）

、通知銀行

、收貨地

、裝貨港交易合同申請(qǐng)日期

、通知銀行

、信用證號(hào)碼

、開(kāi)發(fā)日期

、幣種及金額

、修改費(fèi)用

、信用證金額增加

、收貨地

、裝貨港INVOICE日期

、結(jié)算方式

、信用證/保函編號(hào)

、來(lái)單幣種及金額

、開(kāi)征日期

、索匯幣種及金額

、期限

、合同號(hào)

、發(fā)票號(hào)

、提運(yùn)單號(hào)

、合同金額進(jìn)出口報(bào)關(guān)單船公司

、提單號(hào)

、收貨人

、被通知人

、船名/航次/船旗

、裝貨港

、卸貨港

、裝船日

、更新日期提款通知書(shū)發(fā)貨人

、收貨人

、國(guó)外代理公司

、起運(yùn)港

、目的港

、件數(shù)

、毛重

、運(yùn)輸方式

、商品品名

、運(yùn)單號(hào)

、運(yùn)費(fèi)PP預(yù)付

、運(yùn)費(fèi)CC到付

、計(jì)費(fèi)重

量

、運(yùn)費(fèi)單價(jià)

、運(yùn)費(fèi)總價(jià)貸款變更通知書(shū)起運(yùn)時(shí)間

、預(yù)計(jì)離港日期

、運(yùn)單號(hào)

、預(yù)計(jì)到港日期

、商品品種

、商品數(shù)量

、包裝規(guī)格

、商品凈重

、商品毛重

、買(mǎi)方

、運(yùn)輸方式

、凈重

、

總計(jì)購(gòu)匯申請(qǐng)書(shū)交易日

、交割日

、申請(qǐng)方式

、證件類(lèi)型_單位客戶

、業(yè)務(wù)種類(lèi)

、結(jié)/購(gòu)匯幣種金額_買(mǎi)賣(mài)開(kāi)立信用證申請(qǐng)日期

、信用證號(hào)碼

、開(kāi)發(fā)日期

、申請(qǐng)人（英文名稱(chēng)

、地址

、電話等）

、通知銀行

、收貨地

、裝貨港信用證修改申請(qǐng)書(shū)申請(qǐng)日期

、通知銀行

、信用證號(hào)碼

、開(kāi)發(fā)日期

、幣種及金額

、修改費(fèi)用

、信用證金額增加

、收貨地

、裝貨港承兌通知書(shū)日期

、結(jié)算方式

、信用證/保函編號(hào)

、來(lái)單幣種及金額

、開(kāi)征日期

、索匯幣種及金額

、期限

、合同號(hào)

、發(fā)票號(hào)

、提運(yùn)單號(hào)

、合同金額海運(yùn)提單船公司

、提單號(hào)

、收貨人

、被通知人

、船名/航次/船旗

、裝貨港

、卸貨港

、裝船日

、更新日期空運(yùn)單發(fā)貨人

、收貨人

、國(guó)外代理公司

、起運(yùn)港

、目的港

、件數(shù)

、毛重

、運(yùn)輸方式

、商品品名

、運(yùn)單號(hào)

、運(yùn)費(fèi)PP預(yù)付

、運(yùn)費(fèi)CC到付

、計(jì)費(fèi)重

量

、運(yùn)費(fèi)單價(jià)

、運(yùn)費(fèi)總價(jià)PackingList起運(yùn)時(shí)間

、預(yù)計(jì)離港日期

、運(yùn)單號(hào)

、預(yù)計(jì)到港日期

、商品品種

、商品數(shù)量

、包裝規(guī)格

、商品凈重

、商品毛重

、買(mǎi)方

、運(yùn)輸方式

、凈重

、

總計(jì)

國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)單據(jù)信息智能抽取依托合合信息智能文檔抽取技術(shù)

，

實(shí)現(xiàn)國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)所涉及的多類(lèi)單據(jù)的信息自動(dòng)化精準(zhǔn)提取

，

涵蓋：

國(guó)內(nèi)/國(guó)際開(kāi)立信用證

、INVOICE

、交易合同

、PO單

、進(jìn)出口報(bào)關(guān)單

、境內(nèi)匯款申請(qǐng)書(shū)

、提款通知書(shū)

、貸款變更通知

書(shū)

、涉內(nèi)外收入申報(bào)單

、購(gòu)匯申請(qǐng)書(shū)

、信用證修改申請(qǐng)書(shū)

、承兌通知書(shū)

、海運(yùn)提單

、空運(yùn)提單

、Packing

list

、

原產(chǎn)地證明

、保單等。搜索textin.com了解更多國(guó)內(nèi)/國(guó)際開(kāi)立信用證涉內(nèi)外收入申報(bào)單信用證修改申請(qǐng)書(shū)境內(nèi)匯款申請(qǐng)書(shū)進(jìn)出口報(bào)關(guān)單承兌通知書(shū)提款通知書(shū)購(gòu)匯申請(qǐng)書(shū)海運(yùn)提單交易合同INVOICEPO單

效果演示

：

Packing

List信息抽取

效果演示

：報(bào)關(guān)單信息抽取搜索textin.com了解更多 AI智能審核系統(tǒng)本項(xiàng)目中

，通過(guò)下圖所示系統(tǒng)架構(gòu)

，將合合信息智能文檔抽取能力對(duì)接行內(nèi)業(yè)務(wù)系統(tǒng)

，在必要的節(jié)點(diǎn)

，

賦能業(yè)務(wù)審核界面

，支持圖文審核

、規(guī)則審核與一致性審核

，

如信用證號(hào)是否唯一/是否在有效期內(nèi)

、信用證與境

外匯款申請(qǐng)書(shū)的收款人與受益人名稱(chēng)是否一致等。業(yè)務(wù)人員通過(guò)可視化的審核頁(yè)面進(jìn)行快速?gòu)?fù)核

、確認(rèn)

，

以

“人機(jī)交互

”的方式提升審核效率。根據(jù)識(shí)別結(jié)果與規(guī)則審核結(jié)果

，業(yè)務(wù)人員自主選擇是否調(diào)用圖文審核界面進(jìn)行復(fù)核更新留存修改后的數(shù)據(jù)讀取最終結(jié)果展示發(fā)起流程獲取業(yè)務(wù)單號(hào)

，影像ID存儲(chǔ)前端獲取結(jié)果識(shí)別中

、識(shí)別完成通用智能文檔抽取模型國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)樣本識(shí)別準(zhǔn)確率85%以上定制OCR模型國(guó)際結(jié)算業(yè)務(wù)樣本識(shí)別準(zhǔn)確率60-70%OCR識(shí)別系統(tǒng)IDP平臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)影像平臺(tái)發(fā)起OCR識(shí)別1.調(diào)用文檔分類(lèi)引擎2.調(diào)用對(duì)應(yīng)的抽取引擎

建設(shè)成果識(shí)別結(jié)果關(guān)聯(lián)影像

存儲(chǔ)到影像平臺(tái)搜索textin.com了解更多2.3壽險(xiǎn)集團(tuán)

：線上理賠自動(dòng)化審核

案例背景在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)下

，保險(xiǎn)理賠模式呈現(xiàn)出四大趨勢(shì)

：在線理賠比例顯著提升

、理賠處理時(shí)間大幅縮短

、突發(fā)事件智能理賠響應(yīng)能力增強(qiáng)

、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)理賠模式持續(xù)創(chuàng)新

。保險(xiǎn)公司借助自有APP

、第三方平臺(tái)等多元

化數(shù)字渠道

，使線上理賠服務(wù)變得更便捷高效

，

為構(gòu)建

“全流程無(wú)人工理賠

”模式奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。某壽險(xiǎn)集團(tuán)提供線上理賠服務(wù)

，

用戶可通過(guò)APP自主上傳理賠材料

，

系統(tǒng)自動(dòng)完成材料分揀

、識(shí)別

、

審核。該業(yè)務(wù)流程中

，涉及到50+種類(lèi)的理賠材料的處理

，

需要借助AI能力實(shí)現(xiàn)全流程智能化升級(jí)

，加速理賠效率

，

提升客戶滿意度。5.發(fā)票有效性審核判斷上傳發(fā)票中是否存在重復(fù)發(fā)票

、非本人發(fā)票。1.上傳材料用戶打開(kāi)保司APP

，

可通過(guò)拍攝與本地上傳兩種方式上傳理賠材料圖片

，

配備手持拍攝

防抖功能。4.發(fā)票信息提取識(shí)別發(fā)票上的關(guān)鍵信息

，

如：

姓名

、發(fā)票號(hào)、金額

、開(kāi)票時(shí)間。6.完成理賠材料在線上傳和初審?fù)瓿伞?.發(fā)票分類(lèi)自動(dòng)判斷發(fā)票詳細(xì)類(lèi)型：

電子/紙質(zhì)發(fā)票、門(mén)診/住院發(fā)票

，

完成發(fā)票分類(lèi)。2.模糊識(shí)別50+種理賠材料模糊識(shí)別

，包含發(fā)票

、清單、病歷

、身份證

、銀行卡

、結(jié)算單

、診斷證明

等。

線上理賠業(yè)務(wù)流程搜索textin.com了解更多

效果演示

：住院病案信息抽取

效果演示

：保單信息抽取搜索textin.com了解更多 TextIn

DocFlow票據(jù)自動(dòng)化處理平臺(tái)AI智能拆套智能分類(lèi)智能抽取信息校驗(yàn)圖像預(yù)處理理賠審核員核保專(zhuān)員其他人員?

門(mén)診病歷?普通醫(yī)療賬單?

電子醫(yī)療門(mén)診收費(fèi)票據(jù)?

電子醫(yī)療收費(fèi)明細(xì)?

電子醫(yī)療住院收費(fèi)票據(jù)?增值稅發(fā)票?身份證?

銀行卡集成圖像處理能力綜合圖像處理能力如圖像增強(qiáng)

、多圖切分

、去除水印

、

摩爾紋等多項(xiàng)技術(shù)解決采集

圖像質(zhì)量

，提升識(shí)別精度。精準(zhǔn)分類(lèi)能力通過(guò)Embedding特征向量，少量樣本實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)快速的分

類(lèi)

，

快速精準(zhǔn)地從文件中提

取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。開(kāi)箱即用+

自定義配置提供開(kāi)箱即用和用戶自定義處理能力

，

支持自動(dòng)定義配

置

，

快速實(shí)現(xiàn)各類(lèi)非標(biāo)文檔

信息提取。

投保/核保/理賠單據(jù)全流程智能處理可擴(kuò)展性便捷的插件擴(kuò)展和開(kāi)放的集成API。單據(jù)類(lèi)型發(fā)票號(hào)碼

姓名金額....EMR

、核保

、理賠業(yè)務(wù)系統(tǒng)搜索textin.com了解更多AI+OCR技術(shù)能高效

、準(zhǔn)確地識(shí)別并結(jié)構(gòu)化提取各類(lèi)財(cái)務(wù)票據(jù)中的關(guān)鍵信息

，并深度賦能審核流程

，不僅可以自動(dòng)化執(zhí)行繁瑣的規(guī)則校驗(yàn)

，更能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型洞察潛在風(fēng)險(xiǎn)

，智能識(shí)別異常模式和潛在的欺詐行為

，顯著增強(qiáng)財(cái)務(wù)風(fēng)控能力

，將財(cái)務(wù)人員從大量重復(fù)勞動(dòng)中解放出來(lái)

，聚焦于高價(jià)值分析

，最終實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)審核流程的智能化

、高效化

、合規(guī)化。第三章財(cái)務(wù)智能審核搜索textin.com了解更多應(yīng)付三單匹配

采購(gòu)付款校驗(yàn)……采購(gòu)應(yīng)付解析審核n

解析抽取字段：發(fā)票相關(guān)字段；

申請(qǐng)事項(xiàng)

、采購(gòu)訂單

、入庫(kù)數(shù)量

、金額；

甲乙方

、

日期

、金額……n

審核場(chǎng)景類(lèi)型：銷(xiāo)售收款解析審核n

解析抽取字段：收款賬戶

、打款人

、賬戶

、金

額；

銷(xiāo)售訂單

、數(shù)量

、金額；

第三方收款明細(xì)

、手續(xù)費(fèi)

、金

額；……n

審核場(chǎng)景類(lèi)型：銷(xiāo)售收款認(rèn)領(lǐng)……LLM審核文檔智能抽取增值稅發(fā)票海外發(fā)票車(chē)船發(fā)票/行程單定額發(fā)票/機(jī)打發(fā)票各類(lèi)申請(qǐng)單出入庫(kù)單各類(lèi)明細(xì)清單支付截圖購(gòu)銷(xiāo)合同工程合同租賃合同服務(wù)合同OA系統(tǒng)費(fèi)控系統(tǒng)ERP系統(tǒng)共享系統(tǒng)總賬稅務(wù)解析審核n

解析抽取字段：薪酬發(fā)放明細(xì)

、薪酬總額；

稅種

、計(jì)提明細(xì)

、完稅金

額；

合同相關(guān)字段；

資產(chǎn)

類(lèi)別

、數(shù)量

、金額……n

審核場(chǎng)景類(lèi)型：薪酬發(fā)放審核稅金扣款審核資產(chǎn)新增審核費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)解析審核n

解析抽取字段：發(fā)票號(hào)

、購(gòu)方

、銷(xiāo)方

、發(fā)

票內(nèi)容

、

日期

、金額；

行

程；申請(qǐng)事項(xiàng)

、金額……n

審核場(chǎng)景類(lèi)型：差旅費(fèi)審核招待費(fèi)審核會(huì)議費(fèi)審核辦公費(fèi)審核結(jié)算單收款明細(xì)表購(gòu)物小票銀行回單承兌匯票3.1財(cái)務(wù)單據(jù)智能處理全景圖支持多票據(jù)解析

支持個(gè)性化附件資金日?qǐng)?bào)表支持合同長(zhǎng)文本支持多系統(tǒng)對(duì)接搜索textin.com了解更多…………某世界500強(qiáng)能源集團(tuán)主營(yíng)礦業(yè)

、高端化工

、

電力

、新能源材料

、高端裝備制造

、現(xiàn)代物流貿(mào)易

。集團(tuán)財(cái)務(wù)共享中心負(fù)責(zé)集團(tuán)下屬二級(jí)集團(tuán)及子公司的財(cái)務(wù)工作

。

由于子公司眾多

、憑證種類(lèi)繁多

，

審核工作量極大

，

僅審核崗員工就超過(guò)了200名。合合信息為該集團(tuán)打造了基于智能文字識(shí)別技術(shù)的集團(tuán)財(cái)務(wù)共享中心智能審核解決方案

。通過(guò)對(duì)合同

、發(fā)票、銀行回單

、銀行承兌匯票

、驗(yàn)收單等憑證的文字檢測(cè)

、識(shí)別與關(guān)鍵信息抽取

，

實(shí)現(xiàn)審核字段的自動(dòng)提取

。

同

時(shí)

，基于憑證信息間的相互對(duì)應(yīng)關(guān)系

，

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的信息一致性校驗(yàn)

。信息比對(duì)一致則自動(dòng)通過(guò)審核

，

比對(duì)

不一致則進(jìn)入人工審核環(huán)節(jié)。

財(cái)務(wù)智能審核流程改造3.2世界500強(qiáng)能源集團(tuán)

：財(cái)務(wù)共享中心建設(shè)

案例背景印章

、簽字存在性判斷自動(dòng)審核通過(guò)對(duì)應(yīng)憑證之間信息一致性校驗(yàn)人工審核財(cái)務(wù)憑證包采購(gòu)合同驗(yàn)收單合同主體名稱(chēng)合同簽訂日期銷(xiāo)售方信息掛賬條件物料編碼名稱(chēng)發(fā)票簽章質(zhì)保金合同約定稅率發(fā)票稅率合同期限開(kāi)票日期發(fā)票金額合同金額發(fā)票聯(lián)次……銀行承兌匯票……銀行回單銷(xiāo)貨清單銷(xiāo)售合同結(jié)算單完稅證明發(fā)票印章主體名稱(chēng)是否與合同主體名稱(chēng)一致文檔解析+關(guān)鍵信息抽取搜索textin.com了解更多發(fā)票預(yù)付款發(fā)票月結(jié)發(fā)票接待清單招待審批單電子承兌匯票成品油發(fā)票

財(cái)務(wù)審核場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)單據(jù)類(lèi)型住宿發(fā)票采購(gòu)合同發(fā)票清單飛機(jī)票餐飲發(fā)票電子發(fā)票收款合同銀行回單工資及附加分配表完稅證明銀行回單火車(chē)票加油發(fā)票印花稅/車(chē)船/房產(chǎn)稅計(jì)提表表格運(yùn)輸發(fā)票預(yù)付材料款合同表格完稅證明銀行回單預(yù)付工程款合同表格工資及附加分配表職工工資分配表表格退還保證金表單租房合同預(yù)付煤款合同薪酬分配預(yù)收款預(yù)付款差旅報(bào)銷(xiāo)退回保證金薪酬附加計(jì)提業(yè)務(wù)招待費(fèi)報(bào)銷(xiāo)個(gè)人通訊費(fèi)報(bào)銷(xiāo)低值易耗品薪酬附加支付稅費(fèi)計(jì)提住房租賃費(fèi)運(yùn)輸費(fèi)集成采購(gòu)掛賬結(jié)算稅費(fèi)支付搜索textin.com了解更多運(yùn)輸合同不同費(fèi)用單據(jù)及附件差旅費(fèi)報(bào)銷(xiāo)單餐飲發(fā)票住宿發(fā)票招待申請(qǐng)單據(jù)&附件中的關(guān)鍵信息抽取核算部門(mén)出發(fā)地智能審核差旅費(fèi)審核辦公費(fèi)審核√語(yǔ)義理解審核會(huì)議費(fèi)審核

費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)類(lèi)業(yè)務(wù)智能審核示例通過(guò)文檔抽取對(duì)各類(lèi)費(fèi)用業(yè)務(wù)涉及到的發(fā)票

、單據(jù)

、合同等文檔原始憑證進(jìn)行識(shí)別和關(guān)鍵字段抽取

，助力費(fèi)用報(bào)銷(xiāo)流程數(shù)字化升級(jí)

，通過(guò)不同維度審核規(guī)則庫(kù)的自由組合和設(shè)置

，并通過(guò)LLM對(duì)抽取字段進(jìn)行規(guī)則校驗(yàn)，

給出初步審核結(jié)果

，財(cái)務(wù)人員可進(jìn)行復(fù)核確認(rèn)后完成后續(xù)流程處理。√

比對(duì)一致性審核搜索textin.com了解更多√邏輯計(jì)算審核購(gòu)方名稱(chēng)銷(xiāo)方名稱(chēng)座位席次合同金額物料明細(xì)辦公費(fèi)報(bào)銷(xiāo)單招待費(fèi)報(bào)銷(xiāo)單會(huì)議費(fèi)報(bào)銷(xiāo)單發(fā)票日期數(shù)量單價(jià)會(huì)議時(shí)間公司名稱(chēng)發(fā)票號(hào)碼乙方到達(dá)采購(gòu)發(fā)票支付截圖采購(gòu)申請(qǐng)會(huì)議議程物品數(shù)量座位席次物品名稱(chēng)會(huì)議時(shí)間到達(dá)

地出發(fā)地入庫(kù)單打車(chē)票火車(chē)票甲方發(fā)票合同地金額乙方甲方......…………3.3跨國(guó)能源集團(tuán)

：財(cái)務(wù)智能對(duì)賬

案例背景某跨國(guó)能源集團(tuán)在中國(guó)的全資子公司主營(yíng)液化天然氣（LNG）

進(jìn)口貿(mào)易

，

每筆交易需整合訂單

、銀行回單、

提貨磅單

、交易確認(rèn)單四類(lèi)核心單據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)對(duì)賬。在實(shí)際操作中

，財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)面臨多重難題：?原始單據(jù)數(shù)量眾多

，且來(lái)源分散

，

需人工逐一整理。?單據(jù)中的數(shù)據(jù)完全依賴(lài)人工手動(dòng)錄入系統(tǒng)

，復(fù)雜表格

、印章干擾等問(wèn)題容易導(dǎo)致錄入錯(cuò)誤。?缺乏數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)機(jī)制

，核對(duì)時(shí)需反復(fù)對(duì)照紙質(zhì)文件

，效率低下且易產(chǎn)生疏漏。5.數(shù)據(jù)復(fù)核抽取結(jié)果與原始單據(jù)一對(duì)一定位連線

，

審核人員可對(duì)抽取結(jié)果進(jìn)行逐項(xiàng)復(fù)核

、編輯修改1.單據(jù)采集將訂單

、銀行回單

、提貨磅單

、交易確認(rèn)單四大類(lèi)核心單據(jù)批量上傳TextIn

DocFlow。2.單據(jù)預(yù)處理系統(tǒng)通過(guò)圖像智能處理技術(shù)自動(dòng)矯正單據(jù)傾斜

、模糊等問(wèn)題

，優(yōu)化圖像質(zhì)量。3.單據(jù)分類(lèi)系統(tǒng)自動(dòng)判斷每份票據(jù)圖像的細(xì)分類(lèi)型

，無(wú)需人工分揀。6.數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)復(fù)核后

，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸入內(nèi)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)賬操作。4.單據(jù)抽取系統(tǒng)自動(dòng)抽取非固定版式單據(jù)中的關(guān)鍵信息，支持個(gè)性化配置抽取字段。先打款后對(duì)賬先下單后打款對(duì)賬環(huán)節(jié)整理核對(duì)訂單

、銀行回單

、提貨

磅單

、交易確認(rèn)單

，找差補(bǔ)缺

智能對(duì)賬流程改造提貨磅單交易確認(rèn)單訂單銀行回單搜索textin.com了解更多財(cái)務(wù)對(duì)賬流程

效果演示

：銀行回單信息抽取 效果演示

：

單據(jù)分類(lèi)搜索textin.com了解更多3.4知名物流企業(yè)：供應(yīng)商應(yīng)付審核

案例背景某知名物流企業(yè)航空運(yùn)輸業(yè)務(wù)線的供應(yīng)商應(yīng)付審核中

，

涉及對(duì)海內(nèi)外多種類(lèi)型單據(jù)的處理

，

除了增值稅普通/專(zhuān)用發(fā)票等國(guó)內(nèi)通用票據(jù)以外

，還有來(lái)自不同供應(yīng)商定制版式的海外invoice以及非制式賬單。這些單據(jù)數(shù)量龐大

、類(lèi)型復(fù)雜

，

純?nèi)斯ぬ幚砗馁M(fèi)大量財(cái)務(wù)人力

，

OCR識(shí)別可應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)通用票據(jù)識(shí)別需求，但對(duì)于不固定版式的海外invoice和賬單

，抽取準(zhǔn)確性較差。該企業(yè)攜手合合信息搭建了智能單據(jù)處理系統(tǒng)

，依托成熟的文檔解析

、文檔抽取技術(shù)

，

實(shí)現(xiàn)對(duì)多版式

、多語(yǔ)言

、多文件格式單據(jù)的精準(zhǔn)版面分析與關(guān)鍵信息抽取

，

從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化審核的目的

，財(cái)務(wù)僅需對(duì)極少量

復(fù)雜單據(jù)進(jìn)行人工復(fù)核即可。海外invoice和賬單樣本字段識(shí)別準(zhǔn)確率98%以上早系統(tǒng)上線后91%的流程自動(dòng)審核通過(guò)賬單復(fù)雜版式密集表格海外invoice多語(yǔ)種不固定版式國(guó)內(nèi)通用票據(jù)票據(jù)類(lèi)型多樣文件格式多樣

建設(shè)成果搜索textin.com了解更多

效果演示

：海外invoice信息抽取

效果演示

：通用票據(jù)識(shí)別搜索textin.com了解更多AI+OCR技術(shù)

，

可將供應(yīng)鏈單據(jù)（如提單

、運(yùn)單

、發(fā)票

、報(bào)關(guān)單

、檢測(cè)報(bào)告等）

的紙質(zhì)或圖像信息精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化文本

，解決海量單據(jù)的"錄入難"

問(wèn)題

，并在此基礎(chǔ)上

，

實(shí)現(xiàn)智能校驗(yàn)

、異

常檢測(cè)

、

自動(dòng)化處理

、模型持續(xù)優(yōu)化等效果

，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)單據(jù)處理全流程數(shù)字化

、智能化

，提升供應(yīng)鏈透明度與運(yùn)營(yíng)韌性。第四章供應(yīng)鏈智能審核搜索textin.com了解更多地址信息收貨方發(fā)貨方發(fā)票信息聯(lián)系方式貨品信息單據(jù)自動(dòng)化檢驗(yàn)結(jié)果

檢驗(yàn)結(jié)論

合格標(biāo)準(zhǔn)

庫(kù)存信息招采管理投標(biāo)文件送貨驗(yàn)收質(zhì)檢單財(cái)務(wù)管理付款審核維修工單庫(kù)存盤(pán)點(diǎn)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)供應(yīng)商信息財(cái)務(wù)條款4.1供應(yīng)鏈物流單據(jù)智能處理全景圖采購(gòu)訂單訂單管理生產(chǎn)管理供應(yīng)商管理業(yè)務(wù)條款入庫(kù)時(shí)間知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息報(bào)價(jià)信息基本信息法律條款貨品信息一致性審核合規(guī)性審核完備性審核投標(biāo)文檔管理合同文檔管理單據(jù)自動(dòng)化訂單文檔管理供應(yīng)商信息變更供應(yīng)商績(jī)效考評(píng)供應(yīng)商檔案管理供應(yīng)商調(diào)查表供應(yīng)商現(xiàn)場(chǎng)考察供應(yīng)商物料認(rèn)證入庫(kù)單合同INVOICE搜索textin.com了解更多資質(zhì)信息基礎(chǔ)信息4.2國(guó)企物流倉(cāng)儲(chǔ)公司

：智能錄單

案例背景某物流倉(cāng)儲(chǔ)公司是某港口集團(tuán)下屬的專(zhuān)業(yè)從事貨物倉(cāng)儲(chǔ)

、運(yùn)輸配送的綜合型物流服務(wù)企業(yè)

。物流倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)由于業(yè)務(wù)流程長(zhǎng)

、參與方多

，有大量種類(lèi)繁多且版式不一的單證需要進(jìn)行處理。以提貨單為例

，在倉(cāng)庫(kù)過(guò)戶

、貨物出庫(kù)時(shí)

，

該公司需要對(duì)上下游客戶公司的提貨單進(jìn)行信息錄入

，

用以轉(zhuǎn)運(yùn)

、

出貨

。提貨單由各家公司自行設(shè)計(jì)制作

，版式各不相同。該公司每天需要處理數(shù)千張?zhí)嶝泦?/p>

，

且因?yàn)閭}(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)的特殊性

，

對(duì)處理時(shí)效要求較高

，

錄單工作量大

，

亟需數(shù)字化手段提升業(yè)務(wù)效率。

錄單業(yè)務(wù)流程改造在傳統(tǒng)的錄單業(yè)務(wù)流程中

，

需要將最終客戶提供的提貨單掃描打印為紙質(zhì)文件

，

分配給錄單員

，

再由錄單員在WMS系統(tǒng)中手動(dòng)錄入信息

。

由于采用

“數(shù)字代碼

”

的方式錄入信息

，

需要錄單員牢記常用字段對(duì)應(yīng)的

數(shù)字代碼

，新員工培訓(xùn)成本高

，

需要較長(zhǎng)時(shí)間才可達(dá)到熟練錄入程度。引入合合信息智能票據(jù)處理系統(tǒng)后

，

系統(tǒng)可智能識(shí)別并抽取提貨單中的關(guān)鍵字段信息及印章信息

，

自動(dòng)錄入WMS系統(tǒng)

，

錄單員僅需進(jìn)行復(fù)核確認(rèn)

，

錄入審核流程大幅度縮短

，

實(shí)現(xiàn)了智能化的單證信息采集

、審核、

確認(rèn)與傳輸

。尤其對(duì)新員工而言

，

不需要牢記

“數(shù)字代碼

”

，操作上手快

，培訓(xùn)成本低。自動(dòng)抓取郵件

，

郵件附件干擾信息過(guò)濾

，任務(wù)派發(fā)依托TextIn智能文檔抽取

，

實(shí)現(xiàn)提貨單信息智能抽取

、

自動(dòng)錄入與快速?gòu)?fù)核錄單員在WMS系統(tǒng)中做計(jì)劃

，

串聯(lián)貨品與公司新流程原流程錄單部門(mén)負(fù)責(zé)人下載提貨單文件錄單員在WMS系統(tǒng)中做計(jì)劃

，

串聯(lián)貨品與公司將提貨單掃描打印成紙質(zhì)文件，分配給錄單員錄單員在WMS系統(tǒng)中錄入提貨單信息最終客戶向倉(cāng)儲(chǔ)公司發(fā)送提貨單郵件錄單員調(diào)度貨物最終客戶向倉(cāng)儲(chǔ)公司發(fā)送提貨單郵件錄單員調(diào)度貨物搜索textin.com了解更多人機(jī)交互數(shù)據(jù)列表√編輯/修正審核條件√√√√管理成效通過(guò)智能郵箱抓取與智能派單統(tǒng)一管理單據(jù)

，減少管理員分發(fā)工作量。風(fēng)控成效增加智能印章審核

、提單模板審核工作流

，大幅降低運(yùn)營(yíng)及合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。支持多頁(yè)P(yáng)DF與單張圖片識(shí)別審核點(diǎn)擊抽取結(jié)果

，

自動(dòng)定位圖片對(duì)應(yīng)字段位置支持人工修改識(shí)別結(jié)果支持手動(dòng)框選圖片

，

自動(dòng)識(shí)別錄入字段信息支持非OCR識(shí)別結(jié)果的推送字段作為下拉框選項(xiàng)

，支持設(shè)置默認(rèn)值錄單成效35頁(yè)的PDF

，

錄單時(shí)間從原先的35分鐘降低到7分鐘

，效率提升400%。

高拍儀掃描 AI智能審核系統(tǒng)

智能文檔抽取

文檔審閱

建設(shè)成果搜索textin.com了解更多部分抽取指標(biāo)字段序號(hào)字段1項(xiàng)目名稱(chēng)2取樣設(shè)備3額定電壓4檢驗(yàn)結(jié)論5檢驗(yàn)項(xiàng)目6指標(biāo)名稱(chēng)7檢驗(yàn)結(jié)果8合格標(biāo)準(zhǔn)某新能源公司在全國(guó)范圍內(nèi)有500多座風(fēng)力發(fā)電站

，每個(gè)風(fēng)力發(fā)電站有上百臺(tái)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備。企業(yè)內(nèi)部積累了大量的生產(chǎn)運(yùn)維領(lǐng)域產(chǎn)生的檢測(cè)報(bào)告

，例如：

變壓器保護(hù)試驗(yàn)報(bào)告

、預(yù)防性試驗(yàn)報(bào)告

、風(fēng)機(jī)光伏定檢報(bào)告

。該公司需要對(duì)報(bào)告內(nèi)容進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理

，并錄入數(shù)據(jù)庫(kù)。這些報(bào)告以掃描件為主

，版面結(jié)構(gòu)以表格為主

，

常出現(xiàn)合并單元格

、密集表格線等復(fù)雜表格類(lèi)型

，

每份報(bào)告的數(shù)據(jù)量極大

，

人工錄入耗時(shí)長(zhǎng)

、效率低

，

常規(guī)的OCR方案對(duì)不固定版式

、復(fù)雜版面的解析能力差

，

識(shí)別準(zhǔn)

確率低

。該公司與合合信息合作

，依托合合信息文檔解析

、智能文檔抽取技術(shù)

，構(gòu)建智能文檔處理平臺(tái)。4.3新能源公司：檢測(cè)報(bào)告智能處理

案例背景

檢測(cè)報(bào)告信息抽取搜索textin.com了解更多檢測(cè)報(bào)告影像文件文檔分類(lèi)+信息抽取分類(lèi)模型

智能文檔抽取模型喚醒智能文檔處理系統(tǒng)展示識(shí)別內(nèi)容生產(chǎn)系統(tǒng)發(fā)起文件OCR識(shí)別請(qǐng)求AI模型識(shí)別1-3分鐘/份人工錄入15分鐘/份

報(bào)告數(shù)據(jù)處理流程改造

建設(shè)成果搜索textin.com了解更多識(shí)別數(shù)據(jù)落庫(kù)某知名物流企業(yè)飛機(jī)維修部門(mén)需要將Non

Routine

Card（非例行工作記錄單）

進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理

，

實(shí)現(xiàn)

統(tǒng)一的檔案管理

。該部門(mén)目前已擁有三萬(wàn)多份歷史NRC文檔以及新進(jìn)文檔

。

由于NRC文檔的表格結(jié)構(gòu)復(fù)雜

，

內(nèi)含少線表

、無(wú)線表

、合并單元格表格

，

常規(guī)OCR模型識(shí)別難度大。合合信息基于智能文檔處理技術(shù)

，

為該企業(yè)定制了NRC文檔識(shí)別模型與審核頁(yè)面

。在實(shí)際應(yīng)用中

，

業(yè)務(wù)人員可直接通過(guò)云盤(pán)批量識(shí)別NRC文檔

，在審核頁(yè)面進(jìn)行人工審核通過(guò)后