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我们正在测试基于文档的 AI 订单导入

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LiteTMS 订单创建界面,包含 Matchcode 与 AI 单据导入选项

我们正在 LiteTMS 中测试一款 AI 订单导入工具。它能读取运输单据,自动生成结构化订单草稿,并与工作区中已有的数据进行比对匹配,向货代人员清晰展示订单创建前还需要关注并处理的具体内容。

我们的目标非常明确:不再让货代人员把已经存在于 PDF、扫描件、Office 文档或电子邮件中的信息,手动重新敲一遍。

摆脱空白表单的两种开单方式

对于重复性业务,Matchcode 已经能够很好地解决。货代人员可以保存一套经过验证的成熟订单模板,通过代码或名称随时调用,直接以此为基础创建同类新业务。保存的模板可以包含路线、车组人员、单证、地理围栏和财务信息等模块。

AI 导入工具处理的则是另一种场景。订单来自系统外部,其版式格式由客户决定,而非 LiteTMS。货代人员无需为每位客户单独制作模板,只需直接上传文档,交由 LiteTMS 解析读取即可。

这样一来,订单创建界面就有了两条实用的快捷途径:业务重复时,使用 Matchcode;面对需要逐字段手动抄录的外部单据时,使用 AI。

LiteTMS 可以读取并生成哪些内容

目前的测试流程支持 PDF、常见图片格式、DOC 和 DOCX 文件以及 EML 格式的邮件文件。系统会完整读取整份文件,无需用户逐段复制粘贴。

根据文件内容,系统会提取并整理出一份结构化的运输订单草稿。草稿中通常可以包含:

  1. 委托方以及独立的付款方。
  2. 装货与卸货地点、详细地址、日期、作业时间窗、业务参考号和联系人信息。
  3. 货物描述、重量、件数、包装方式、托盘数、装载米数、体积、ADR 危险品类别以及温控要求。
  4. 牵引车与挂车车牌号、司机信息、运价、币种、增值税税率及付款条款。

源文件中没有的信息,系统会保持留空。数据提取规则明确要求模型不得擅自猜测税号、车牌号、运价或任何原文未提及的数值。

审核确认页才是发挥价值的关键

读取文件只是整个流程的前半部分。接下来,LiteTMS 会将提取到的数据与企业已有的主数据进行交叉比对。

系统可以通过税号或企业名称匹配往来单位,将停靠站点解析为真实地理位置,并对照车队台账核对车牌号码。审核界面会清晰区分确切匹配项、系统推荐候选项以及未匹配项。

这种区分至关重要。一个盲目把所有空格填满的系统,极容易掩盖代价高昂的人为差错。LiteTMS 则会生成一份清晰明确的作业汇总:读取了哪些文档、提取了哪些信息、哪些已精准匹配、哪些仅为推荐项,以及哪些仍需人工核实决定。

货代人员可以选择其他推荐的往来单位、检索正确的地点、修正提取出的货物或财务数值,并决定是否指派系统识别出的车辆。只有在完成这层审核之后,用户确认提交,才会通过 LiteTMS 标准订单创建模块正式生成订单。

我们目前正在测试的内容

整套处理链路已在 LiteTMS 中稳定运行,目前正处于正式上线前的最终测试阶段。各家运输企业提供的单据格式差异极大,无论是系统自动生成的清晰 PDF、手机拍摄的单据照片、往来邮件记录,还是带有手写批注的扫描件,都会带来不同的识别挑战。

我们测试的不仅是提取准确率,更在检验匹配汇总是否足够严谨真实、置信度较低的推荐是否醒目标注,以及货代人员处理异常情况的速度是否确实快于从头录入订单。

我们正逐步推开此功能,并在更多单据排版格式上进行验证。这让我们有充分的时间,在全面开放前持续优化匹配汇总与人工校正流程。

为什么这能从根本上改变货代人员的日常工作

手动录入订单会两次分散调度人员的精力:首先是通读单据理解业务,紧接着又要在往 TMS 里抄录名称、地址、日期、参考号、货物及运价时再看一遍。而真正考验专业能力的核心工作,往往要等打字录入完成后才能开始。

AI 订单导入将人员的注意力直接转移到了异常项的处理上。单据被直接转化为草稿,系统尽可能自动匹配企业现有数据,货代人员只需核对少数几项需要决策的内容。Matchcode 则是从另一侧为循环业务赋能:以可靠的内部业务模式开局,彻底告别空白表单。

这正是我们所追求的效率提升:减少机械性抄写,把宝贵的时间留给真正需要专业判断的业务环节。

AI 导入工具目前正处于最终测试阶段,很快将正式整合进标准订单创建流程中。您可以注册 LiteTMS 工作区,并通过我们的官方博客关注最新动态。

常见问题

LiteTMS 能直接通过 PDF 或邮件生成订单吗?

正在测试的 AI 导入工具支持读取 PDF、图片、Office 文档以及 EML 格式的邮件,并自动生成结构化的订单草稿。在 LiteTMS 正式创建订单前,用户可以对该草稿进行全面审核与确认。

AI 会在未经货代人员核对的情况下直接生成订单吗?

不会。LiteTMS 会首先展示提取的数据、精确匹配项、建议候选项以及未解析项。货代人员核实并按需修正相关内容后,必须明确点击确认才会生成订单。

当 LiteTMS 无法匹配往来单位或地址时会如何处理?

审核界面会将该项标记为建议候选项或未匹配项,绝不会在结果不确定的情况下强行关联。用户可以选择备选记录、搜索正确的历史档案,或手动补全缺失信息。

AI 订单导入与 Matchcode 有何区别?

Matchcode 基于 LiteTMS 内部已保存的订单模板生成,非常适合处理周期性重复业务;而 AI 订单导入则直接针对外部单据,根据文件中识别出的信息自动编制订单草稿。

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