Drewry Shipping Consultants的研究估計，集裝箱運輸公司在全球部署了約5,100艘集裝箱船，并提供了約400個定期班輪服務(wù)，其中大多數(shù)每周航行。它們運載著約60％的國際海運貨物，在全球產(chǎn)生了約1,660億美元的運輸收入，以及12.6億美元的貨運發(fā)票。

正如Billentis報告中所強(qiáng)調(diào)的，在全球范圍內(nèi)發(fā)出的所有發(fā)票箱單文件，令人瞠目結(jié)舌的是，90％仍由人工處理！

手動數(shù)據(jù)輸入的成本

公司不能忽視手動數(shù)據(jù)處理的繁瑣和單調(diào)。一方面，無聊而沮喪的工人不是快樂的工人，而不快樂的工人則沒有生產(chǎn)力。實際上，根據(jù)牛津大學(xué)賽德商學(xué)院（Sa?d Business School）于2019年10月發(fā)布的為期六個月的幸福與生產(chǎn)力研究，幸福工人的生產(chǎn)率比不滿意的工人高13％。

該研究的合著者De Neve教授指出：“員工在工作中的幸福感還有很大的提高空間。提高員工幸福感也符合其雇主的利益。”

去年從Monday.com進(jìn)行的另一項研究發(fā)現(xiàn)，63％的員工感到重復(fù)的任務(wù)，例數(shù)據(jù)輸入，“令人恐懼”。

當(dāng)員工對工作感到無聊，疲倦，沮喪或感到煩躁時，就會犯錯–數(shù)據(jù)輸入錯誤會造成巨大的損失。

電子郵件還是運輸和貨運行業(yè)中數(shù)據(jù)交換的普遍形式，對貨運代理公司進(jìn)行的研究表明，由數(shù)據(jù)錄入專業(yè)人員提取發(fā)票附件至少需要10分鐘，而對于較大的文檔則最多需要60分鐘。

算一下幾筆錢，假如您每小時向文員支付20美元，以每小時最多處理6個文檔，那么您收到的每個文檔至少要花費3.33美元。

乘以Drewry估計的 12.6億張單據(jù)的90％，即11.3億張，我們看到該行業(yè)每年僅用于處理數(shù)據(jù)的費用就達(dá)37.7億美元。

是時候改變游戲規(guī)則了

依靠人力手動數(shù)據(jù)輸入和提取是一個冒險，昂貴且勞心勞力的游戲。

除高昂的工資成本外，還有客戶滿意度的成本。手動處理會導(dǎo)致周轉(zhuǎn)時間變慢和錯誤率高，從而給客戶帶來延遲。綜合起來，Drewry估計，由于自動化程度低和缺乏信任而導(dǎo)致的流程效率低下，每年給貨運業(yè)造成的損失為344億美元。

盡管這個數(shù)字考慮了整個發(fā)票單據(jù)處理的周期，由于未能實現(xiàn)自動化（例如數(shù)據(jù)輸入和提取），至少數(shù)十億美元的利潤靜悄悄地溜走。

值得慶幸的是，現(xiàn)在有了更好的方式-人工智能支持的文檔處理自動化。

AI驅(qū)動的文檔自動化軟件

您可能已經(jīng)在使用某些技術(shù)，例如光學(xué)字符識別（OCR），從發(fā)票和其他業(yè)務(wù)單據(jù)中提取數(shù)據(jù)。但是OCR有一些嚴(yán)重的局限性。OCR可以識別基于圖像的文檔中的文本，例如PDF或掃描的發(fā)票。問題在于，僅OCR解決方案僅在處理大批量或者標(biāo)準(zhǔn)文檔時才真正有用。原因是對于貨運代理收到的每張單據(jù)，都需要對相關(guān)技術(shù)在單據(jù)上的位置進(jìn)行教導(dǎo)，以便提取。這是通過構(gòu)建發(fā)票模板和設(shè)置規(guī)則來完成的。

問題就在這里--貨運代理會從數(shù)十個，甚至數(shù)百個不同的公司那里收到數(shù)千張不同的發(fā)票或者其他單據(jù)，而且沒有兩個發(fā)票的結(jié)構(gòu)相同，也不一定使用相同的描述（例如“總計”，“應(yīng)付金額”和“付款”均指同一件事）。

因此，對于每種新類型的發(fā)票，都必須構(gòu)建并維護(hù)帶有新規(guī)則的新模板，而這是一個不斷進(jìn)行的過程，另一方面，基于AI的數(shù)據(jù)提取不需要任何規(guī)則，模板和人工干預(yù)，即可從一個文檔中提取數(shù)據(jù)并將其推送到您的ERP或TMS中。因此，當(dāng)今市場上最好的解決方案是利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）自動執(zhí)行整個任務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)文檔處理自動化工具接受了數(shù)百萬張發(fā)票的培訓(xùn)，以學(xué)習(xí)它們包含的所有不同模式，結(jié)構(gòu)和術(shù)語。這樣，當(dāng)貨運代理將解決方案插入其系統(tǒng)時，該技術(shù)已經(jīng)了解了文本的含義。

換句話說，機(jī)器學(xué)習(xí)為發(fā)票數(shù)據(jù)捕獲帶來了真正的上下文理解，即智能化（Intelligent）。

對于初學(xué)者來說，由ML支持的解決方案可以自動進(jìn)行數(shù)據(jù)識別提取和輸入，從而大大減少了處理發(fā)票所需的時間。而且由于節(jié)省時間，也節(jié)省了金錢。我們知道，文檔處理自動化可以將手動數(shù)據(jù)輸入成本降低80％以上-從每個文檔3.33美元降低到0.60美元。

這樣的解決方案不僅可以更快地處理文檔，而且還可以以極高的準(zhǔn)確性進(jìn)行處理-實際上可以達(dá)到99％的準(zhǔn)確性。

令人開心的是，機(jī)器不會感到無聊，疲倦或粗心，它們“快樂”地晝夜不停地執(zhí)行相同的，重復(fù)的任務(wù)，而不會休息和犯錯誤，也不請假和抱怨。

工程師們，技術(shù)準(zhǔn)備好了嗎？

答案是Yes， 由于RPA軟件機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)趨向成熟，AI人工智能快速發(fā)展，ML機(jī)器學(xué)習(xí)和OCR光學(xué)字符識別都開始商用化，他們像像一個真正的人-數(shù)字員工，有條不紊相互協(xié)作一共工作，OCR是人的眼睛，識別各類字符，RPA是人的手腳，把各類文字?jǐn)?shù)據(jù)搬入所需要的系統(tǒng)或者文件，NLP自然語義解析，ML和AI就像人類的大腦，記住以前認(rèn)識過的文字?jǐn)?shù)據(jù)，保證學(xué)習(xí)過的知識不會忘記。

國內(nèi)Startup玩家

在國內(nèi)，上海某初創(chuàng)企業(yè)，專注于國際貨代航運存儲運輸?shù)奈臋n數(shù)據(jù)自動化方案，推出的DocuAI 小道智能機(jī)器人，已經(jīng)商業(yè)運行超過兩年，DocuAI 已經(jīng)學(xué)習(xí)數(shù)千種文檔格式，已經(jīng)達(dá)到初中水平，DocuAI 處理一張發(fā)票箱單提單文檔基本在30秒以內(nèi)完成，數(shù)據(jù)樣本足夠培訓(xùn)后，準(zhǔn)確率達(dá)到99%，效率相對人類提高50-70%。目前DocuAI 小道智能已經(jīng)獲得兩家千億級客戶，三家百億級客戶，更多家十億級客戶歡心，正準(zhǔn)備展翅楊帆大展宏圖。

結(jié)尾

員工都渴望展示自己的價值。根據(jù)Monday.com調(diào)查，有70％的人歡迎實施文檔處理自動化工具來處理數(shù)據(jù)輸入。這將使他們的工作更快樂，并使他們騰出精力專注于更有價值的任務(wù)。

職能自動化方案只需幾分鐘即可處理數(shù)百張發(fā)票，每個文檔成本只需幾美分。

簡而言之，基于AI的自動化方案節(jié)省時間，節(jié)省資金，減少錯誤并提高員工滿意度（從而提高生產(chǎn)率和保留率），并建立與服務(wù)更好的客戶的牢固關(guān)系。

（完）

（部分內(nèi)容來自shippamax,特表感謝）