Testiramo AI uvoz naloga iz dokumenata

U sustavu LiteTMS testiramo AI uvoznik naloga koji čita prijevoznu dokumentaciju, priprema strukturirani nacrt naloga, uspoređuje ga s podacima koji se već nalaze u radnom prostoru i špediteru točno prikazuje što još zahtijeva provjeru prije izrade naloga.

Cilj je jednostavan: osloboditi špediterale ručnog prepisivanja podataka koji se već nalaze u PDF-u, skeniranom dokumentu, uredskoj datoteci ili e-poruci.

Dva načina za početak rada bez praznog obrasca

Brzi kodovi (Matchcode) već pokrivaju ponavljajuće poslove. Špediter može spremiti provjereni predložak naloga, pronaći ga prema šifri ili nazivu te ga upotrijebiti kao polaznu točku za sljedeći sličan prijevoz. Spremljeni predložak može obuhvaćati rutu, posadu, dokumente, geofencing i financijske stavke.

AI uvoznik rješava drukčiji problem. Nalog stiže izvan sustava i u formatu koji određuje klijent, a ne LiteTMS. Umjesto izrade predloška za svakog pošiljatelja, špediter jednostavno učita dokument i prepusti sustavu LiteTMS da ga očita.

Tako zaslon za izradu naloga dobiva dva praktična prečaca. Upotrijebite Matchcode kada se posao ponavlja. Upotrijebite AI kada je izvor dokument koji bi se inače morao prepisivati polje po polje.

Što LiteTMS očitava i priprema

Trenutačni testni postupak prihvaća PDF datoteke, uobičajene formate slika, DOC i DOCX datoteke te EML datoteke e-pošte. Sustav očitava cjeloviti izvorni dokument umjesto da traži lijepljenje pojedinačnih dijelova teksta.

Iz tog materijala priprema jedan strukturirani nalog za prijevoz. Ovisno o sadržaju dokumenta, nacrt može sadržavati:

1. Nalogodavca i zasebnog platitelja.
2. Mjesta utovara i istovara, adrese, datume, vremenske prozore, referentne brojeve i kontakt podatke.
3. Opis tereta, masu, količinu, vrstu pakiranja, palete, utovarne metre, volumen, ADR klasu i temperaturni režim.
4. Registarske oznake vučnog vozila i poluprikolice, podatke o vozaču, cijenu prijevoza, valutu, PDV i uvjete plaćanja.

Podaci koji nedostaju ostaju nepopunjeni. Pravila izdvajanja izričito nalažu modelu da ne nagađa OIB ili porezni broj, registraciju, cijenu niti bilo koju drugu vrijednost koja se ne nalazi u izvornom dokumentu.

Zaslon za pregled: mjesto gdje se obavlja ključan posao

Očitavanje datoteke samo je prva polovica posla. LiteTMS potom uspoređuje izvučene podatke s postojećim evidencijama u tvrtki.

Poslovni partneri mogu se povezati prema poreznom broju (OIB-u) ili nazivu tvrtke. Utovarne i istovarne točke usklađuju se sa stvarnim lokacijama. Registarske oznake vozila provjeravaju se u evidenciji voznog parka. Zaslon za pregled jasno razdvaja sigurno podudaranje od prijedloga i od stavki koje su ostale nepovezane.

Ta je razlika ključna. Sustav koji bez provjere popuni svako polje može prikriti skupe pogreške. LiteTMS umjesto toga stvara jasan radni sažetak: koji su dokumenti očitani, što je izvučeno, što je točno povezano, što je samo prijedlog, a što još uvijek zahtijeva ručnu odluku.

Špediter može odabrati drugog predloženog partnera, potražiti točnu lokaciju, ispraviti izvučene podatke o teretu ili financijama te odlučiti hoće li dodijeliti prepoznato vozilo. Tek nakon tog pregleda korisnik potvrđuje unos i stvara nalog putem standardnog modula za unos naloga u sustavu LiteTMS.

Što trenutačno testiramo

Ovaj je proces funkcionalan u sustavu LiteTMS i prolazi završna testiranja prije nego što postane standardni dio izrade naloga. Dokumenti u cestovnom prijevozu iznimno se razlikuju. Uredno generirani PDF, fotografirana stranica, niz poruka e-pošte i skenirani dokument s rukom pisanim bilješkama donose sasvim različite izazove.

Provjeravamo više od same točnosti izdvajanja podataka. Testiramo je li sažetak podudaranja dovoljno pouzdan, jesu li nesigurni prijedlozi jasno označeni i može li špediter ispraviti odstupanja brže nego što bi ručno unio cijeli nalog od nule.

Funkcionalnost uvodimo postupno i testiramo je na sve većem broju različitih formata dokumenata. To nam daje vremena za usavršavanje sažetka podudaranja i postupka ručnog ispravljanja prije konačnog lansiranja.

Zašto ovo mijenja radni dan špeditera

Ručni unos oduzima pažnju dvaput. Špediter najprije mora pročitati dokument. Zatim ga čita ponovno dok prepisuje nazive, adrese, datume, reference, teret i cijene prijevoza u TMS. Zahtjevan dio posla počinje tek kada tipkanje završi.

Uvoz naloga putem umjetne inteligencije preusmjerava tu pažnju na iznimke. Dokument postaje nacrt, podaci iz sustava povezuju se gdje god je to moguće, a špediter pregledava tek kratak popis odluka. Matchcode čini isto za ponavljajuće poslove, ali iz drugog smjera: rad započinje s pouzdanim internim predloškom umjesto s praznim obrascem.

To je povećanje učinkovitosti do kojeg nam je stalo. Manje prepisivanja. Više vremena za ključne aspekte otpreme i organizacije prijevoza koji zahtijevaju stručnu procjenu.

AI uvoznik nalazi se u završnoj fazi testiranja i uskoro će postati dio standardnog postupka izrade naloga. Možete stvoriti LiteTMS radni prostor i pratiti njegov napredak na našem blogu.

Česta pitanja

Može li LiteTMS izraditi nalog iz PDF-a ili e-pošte?

AI uvoznik koji se trenutačno testira može očitati PDF datoteke, slike, uredske dokumente i EML datoteke e-pošte te pripremiti strukturirani nacrt naloga. Korisnik pregledava i potvrđuje taj nacrt prije nego što LiteTMS izradi nalog.

Izrađuje li AI nalog bez provjere špeditera?

Ne. LiteTMS najprije prikazuje izvučene podatke, podudaranja, prijedloge i neriješene stavke. Špediter ispravlja sve što je potrebno i izričito potvrđuje nalog.

Što se događa kada LiteTMS ne može pronaći podudaranje za partnera ili adresu?

Zaslon za pregled označava stavku kao prijedlog ili kao nepovezanu umjesto da prikazuje nesiguran rezultat kao točan. Korisnik može odabrati drugog predloženog kandidata, potražiti točan zapis ili ručno unijeti podatke koji nedostaju.

Po čemu se uvoz naloga putem umjetne inteligencije razlikuje od Matchcodea?

Matchcode polazi od spremljenog LiteTMS predloška naloga i prikladan je za ponavljajuće poslove. AI uvoz naloga polazi od vanjskog dokumenta i priprema nacrt na temelju informacija koje u njemu pronađe.