DocFlow
物流单据抽取与录入
DocFlow面向提单、装箱单、报关资料及其他物流单据，提供高质量字段抽取与结构化前处理能力，帮助企业更高效完成单证录入、资料归档与流程流转。
适用于提单抽取装箱单识别报关资料录入单据处理
服务于物流单据处理场景的客户
累计处理各类文档
1,000,000,000 +页
物流单据场景下的典型应用
关键单据字段抽取
自动提取提单、装箱单、报关资料中的货物信息、金额等关键字段
适用场景
单证识别字段提取业务录单
单据结构化入库
物流单据标准化入库，提升后续查询、归档与流转效率
适用场景
单证管理资料归档业务台账沉淀
多单据联合处理
提单、装箱单、报关资料等单据统一处理，便于字段对齐及结果输出
适用场景
跨境资料供应链加工项目单证处理
自动录单前处理
解决单据版式复杂、表格字段不统一等问题，提供高质量结构化输入
适用场景
录单归档供应链流程自动化
物流单据处理的典型挑战
模板多标准化难
提单、装箱单、报关资料等模板杂、来源多，人工标准化成本高
字段分散提取难
货物信息、收发方、件数、重量、金额等字段分散，提取难度高
多单据难统一处理
同一业务涉及多种单据，字段需映射与统一，人工处理效率低
结果难进入系统
抽取结果结构不统一，难以顺畅进入录单、归档与业务系统
适合物流单据抽取与录入的典型文档
提单资料
提单运单货运单证
适合进行核心字段提取与结构化录入，支撑物流与跨境业务处理。
装箱单与货物清单
装箱单明细清单货物资料
适合做表格抽取和字段标准化，便于后续系统接入。
报关与申报资料
报关单申报资料附件材料
适合做资料结构化处理与归档，服务跨境业务流程。
多单据组合材料
提单+装箱单+报关资料业务附件
适合做多资料联合前处理与字段统一输出。
客户成功案例
来自全球1000+客户的信任和选择
运输行业大型央企
挑战
海运单证版式各异、来源广泛，原自研深度学习方案泛化能力不足，维护成本极高，单证全流程自动化率低，人工处理每份SOF耗时39分钟，成为规模化发展瓶颈。
解决方案
以DocFlow为智能文档处理引擎，通用抽取多版式单证。
量化成果
238.3小时
试点处理493单，累计节省
工时238.3小时
90%+
字段识别准确率从60%-70%
提升至90%以上
10倍+
单证处理效率实现10倍以上
跨越式提升
中国某建投集团
挑战
报关单证种类多、文件量巨大，人工操作效率低且易出错，自行研发算法性价比低，清关自动化体系建设亟需成熟文档解析能力。
解决方案
引入DocFlow自动采集、分类、提取与校验单证信息。
量化成果
98%+
字段识别准确率达98%以上，
满足业务要求
自动化
单证自动分套、分类与校验，
清关流程大幅优化
人力成本
自动化提取体系建成，
人力成本显著降低
头部商业银行
挑战
行内单证模型迭代长达1.5-2月，且对复杂场景识别率低，与业内主流产品存在明显代差，难以支撑多部门业务需求。
解决方案
引入高效文档解析平台，精准识别机打与手写字段。
量化成果
95%+
机打字段准确率从80%提升
至95%，手写从60%至85%
1500万
中台年调用量从580万
翻升至1500万
人力成本
覆盖19个业务场景，
全年节省37.64个FTE
运输行业大型央企
挑战
海运单证版式各异、来源广泛，原自研深度学习方案泛化能力不足，维护成本极高，单证全流程自动化率低，人工处理每份SOF耗时39分钟，成为规模化发展瓶颈。
解决方案
以DocFlow为智能文档处理引擎，通用抽取多版式单证。
量化成果
238.3小时
试点处理493单，累计节省
工时238.3小时
90%+
字段识别准确率从60%-70%
提升至90%以上
10倍+
单证处理效率实现10倍以上
跨越式提升
中国某建投集团
挑战
报关单证种类多、文件量巨大，人工操作效率低且易出错，自行研发算法性价比低，清关自动化体系建设亟需成熟文档解析能力。
解决方案
引入DocFlow自动采集、分类、提取与校验单证信息。
量化成果
98%+
字段识别准确率达98%以上，
满足业务要求
自动化
单证自动分套、分类与校验，
清关流程大幅优化
人力成本
自动化提取体系建成，
人力成本显著降低
头部商业银行
挑战
行内单证模型迭代长达1.5-2月，且对复杂场景识别率低，与业内主流产品存在明显代差，难以支撑多部门业务需求。
解决方案
引入高效文档解析平台，精准识别机打与手写字段。
量化成果
95%+
机打字段准确率从80%提升
至95%，手写从60%至85%
1500万
中台年调用量从580万
翻升至1500万
人力成本
覆盖19个业务场景，
全年节省37.64个FTE
为什么物流单据场景更需要DocFlow？
更适合复杂单据处理
针对提单、装箱单和报关资料等复杂单据文档，提供更稳定的字段抽取与结构化结果。
支持多单据统一前处理
帮助多来源、多模板、多类型单据形成统一字段结构，便于后续录单与归档。
适配供应链系统接入
支持输出结构化结果，便于接入业务系统、单证平台和后续流程链路。
支持批量加工与归档
适合单据量大、处理频率高的业务场景，降低人工整理成本。
让单据进入自动化流程
帮助企业将物流单据从原始附件转化为可处理、可流转、可追踪的数据输入。
进一步查看物流单据场景下的具体任务
根据不同单据类型和业务目标，继续查看更具体的抽取任务与落地方案
报关单申报资料附件材料
报关资料抽取
面向跨境资料整理与录入，帮助报关文档实现结构化前处理。
提单装箱单报关资料组合材料
多单据联合处理
面向多资料统一处理与字段映射，提升复杂单据业务处理效率。
物流单据供应链附件跨境资料
单据自动录单前处理
面向业务系统录单与流程自动化接入，帮助单据资料形成可直接使用的结构化输入。
提单运单货运资料
提单字段抽取
面向货运单证识别与字段提取，帮助提单资料进入统一业务流程。
装箱单货物清单
装箱单表格识别
面向表格抽取和货物信息结构化，提升装箱单处理效率。
报关单申报资料附件材料
报关资料抽取
面向跨境资料整理与录入，帮助报关文档实现结构化前处理。
提单装箱单报关资料组合材料
多单据联合处理
面向多资料统一处理与字段映射，提升复杂单据业务处理效率。
物流单据供应链附件跨境资料
单据自动录单前处理
面向业务系统录单与流程自动化接入，帮助单据资料形成可直接使用的结构化输入。
提单运单货运资料
提单字段抽取
面向货运单证识别与字段提取，帮助提单资料进入统一业务流程。
装箱单货物清单
装箱单表格识别
面向表格抽取和货物信息结构化，提升装箱单处理效率。
报关单申报资料附件材料
报关资料抽取
面向跨境资料整理与录入，帮助报关文档实现结构化前处理。
物流单据抽取常见问题
01
为什么物流单据场景需要专门的文档解析与抽取能力？
提单、装箱单和报关资料通常来自不同来源和不同模板，字段分散在表格与正文中，结构复杂。如果不能稳定完成字段抽取和结构化处理，就很难支撑后续录单、归档和业务流程流转。
02
DocFlow 适合处理哪些物流与供应链单据？
DocFlow支持提单、运单、装箱单、货物清单、报关单、申报资料、附件材料以及多单据组合资料，适用于单据抽取、结构化入库和自动录单场景。
03
DocFlow 和普通 OCR 在物流单据场景下有什么区别？
普通OCR更偏向文字识别，而物流单据场景更关注字段定位、表格抽取、多单据对齐、统一输出和后续系统接入。DocFlow更适合输出可直接用于录单、归档和流程处理的结构化结果。
04
DocFlow 可以支持物流单据录入前处理的哪些环节？
DocFlow可用于单据识别、关键字段抽取、表格结构化、字段清洗、结果标准化和入库前准备，帮助提升单据资料进入业务系统和供应链流程的效率。
05
哪些物流单据更适合优先接入自动化处理流程？
通常包括提单、装箱单、报关资料以及同一业务中的多单据组合材料。这类资料处理链路长、字段映射复杂、人工成本高，更适合优先做结构化抽取与自动录入。
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