物流与货代

从每周 40 小时的人工单据处理降到 4 小时 —— 覆盖 14 种单据类型。

一家货代正在人工处理提单、装箱单、商业发票和报关单。AP、运营、报关团队每周合计花 40 小时录入数据。我们搭建了一条与其 TMS 集成的文档 AI 流水线。

40 → 4
录入工时/周
14
自动化的单据类型
97.3%
提取准确率
26 周
从启动到生产
问题

每一批货都要求员工阅读 PDF、把字段录入 TMS、与客户指令交叉核对、标记差异。错误偶尔漏过,造成代价高昂的报关延误。雇更多文员不是答案 —— 那不是该投入的方向。

我们打造了什么

我们部署了一条文档 AI 流水线:混合使用微调过的抽取模型与 LLM 校验层。单据通过邮件和 FTP 接入、分类、抽取、按业务规则校验、过账到 TMS。例外被路由到审核队列,AI 推理过程附在旁边 —— 员工做判断,而非录入。

成果

生产环境直通处理率 97.3%。人工处理总时间从每周 40 小时降至 4 小时。报关错误率降低 60%。员工被重新部署到例外处理与客户服务 —— 这是真正需要人的工作。

趋势 · 累计成果40 → 4

我们不想替换人。我们想停止浪费他们的时间在录入上。这正是我们得到的。

HB Goh, 运营负责人
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