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배송 일람표는 상품 배송에 수반되는 공식 문서이며 배송되는 항목의 유형과 수량에 대한 기록입니다. 메모 사본은 일반적으로 배달 증명으로 판매자에게 반환됩니다. 시장의 디지털화가 증가함에 따라 배송 목록의 자동화된 데이터 관리가 중요해졌습니다. OCR 도구가 배송 문서에서 데이터를 추출하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
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배송일지의 중요성
배송 일람표 또는 배송 메모는 구매자 세부 정보, 판매자 세부 정보 및 배송되는 품목 유형이 포함되어 있다는 점에서 송장과 유사합니다. 가격 정보(보통)가 없다는 점에서 송장과 다릅니다. '디스패치 메모' 또는 '상품 수령 메모'라고도 하는 이 메모는 판매자, 화주, 운송업체 또는 화물 운송업체가 발행하며 고객과 제품을 고객에게 전달하는 데 책임이 있는 모든 중개자에게 전달됩니다.
배송 문서에 포함되어야 하는 내용에 대한 표준 또는 엄격한 규칙은 없지만 배송 문서는 일반적으로 다음 정보로 구성됩니다.
- 판매자/공급자의 이름 및 주소
- 구매자/고객의 이름 및 주소
- 주문 날짜,
- 선적일,
- 예상 배달 날짜
- 주문 번호 / 이름
- 배송에 포함된 상품 목록
- 추가 배송 가능(예: 배송 1/3)
배송 목록에는 보험 목적 또는 신규 고객을 위한 판매자의 등록 번호 및 은행 정보와 같은 세부 정보가 포함될 수 있습니다.
유가 배송 명세서(또는 유가 배송 메모)에는 제품 가격이 포함될 수 있지만 이러한 메모는 송장과 함께 제공되어야 합니다.
유가 배송 명세서와 송장의 차이점은 전자는 세금 목적으로 유효하지 않으며 단지 배송 증명서일 뿐입니다. 반면에 송장은 과세에 사용되며 구매자와 판매자의 세금 데이터, 제품 가격, 해당 부가가치세 및 기타 세금을 포함합니다.
배송 일람표는 판매자가 배송된 제품을 더 잘 처리하고 생산성에 대한 개요를 제공합니다. 고객(구매자)이 결제한 상품을 받았는지 확인할 수 있도록 도와줍니다. 종종 구매자는 배송이 정상적으로 이루어졌음을 구매자에게 알리기 위해 메모에 서명해야 합니다.
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배달 일람표 데이터 수동 추출의 과제
배송 목록은 일반적으로 비즈니스 관행에 따라 회사 또는 창고의 리셉션에서 배송/제품과 함께 수령됩니다. 두 경우 모두 배송을 받는 직원(프론트 오피스 직원 또는 창고 직원(경우에 따라))은 배송 목록의 세부 정보를 구매 주문서, 송장 및/또는 배송 패키지의 세부 정보와 비교해야 합니다. . 그런 다음 그녀는 문서의 성격이 그러한 경우 문서에 서명하고 회사 기록용으로 사본을 제출합니다.
이 직원은 포트폴리오에 너무 많은 작업을 수행하고 있을 가능성이 높으며, 배송 기록 관리는 그녀의 사기를 떨어뜨리는 마지막 빨대일 수 있습니다.
배송된 상품과 함께 도켓에 기재된 상품을 확인하는 것은 XNUMX회성 프로세스로 실시간으로 이루어져야 합니다. 배송 기록을 보관하고 정리하는 것은 배송 후 작업이며 지루하고 지루하며 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 보관 및 파일링은 배송 문서의 형식과 레이아웃이 다르기 때문에 더욱 복잡해집니다. 배달 메모는 손으로 또는 팩스, 이메일 첨부 파일 또는 전자 데이터 교환(EDI)으로 배달되는 인쇄본 형태일 수 있습니다. 대부분의 회사에서 재고 관리, 보관 및 감사 활동을 위해 배송 목록의 데이터를 데이터베이스에 입력해야 합니다.
이러한 여러 형식의 배달 문서에서 데이터를 수동으로 추출하는 것은 시간이 많이 걸리고 지루할 수 있습니다. 이로 인해 종종 오류가 발생하여 문서 처리가 지연됩니다. 배달 문서에서 데이터를 수동으로 추출할 때의 일반적인 문제는 다음과 같습니다.
- 특히 회사가 성장하고 구매 횟수가 늘어남에 따라 시간이 소모됩니다.
- 이메일과 종이가 너무 많으면 물리적 파일 스토리지와 정리가 필요합니다.
- 구매 주문서, 인보이스 및 배송 목록의 데이터 간의 불일치를 놓치고 있습니다.
- 잘못 보관하고 잊어버린 항목; 판매자가 상품이 발송되자마자 배송 메모를 이메일로 보낼 때 특히 그렇습니다. 상품을 수령할 때쯤이면 배달 영수증이 들어 있는 우편물이 수취인의 우편함에 깊숙이 묻히게 되어 혼란을 야기할 수 있습니다.
배송 문서에서 수동으로 데이터를 추출하고 검증 단계를 거치지 않고 데이터베이스에 입력하면 오류율이 4%까지 올라갈 수 있습니다. 1-10-100 데이터 입력 규칙은 데이터 입력 서클에서 잘 알려져 있습니다. 입력 시점의 데이터 정확성 검증 비용은 $1, 오류 정리 비용은 일괄 처리 형식으로 $10, 수정되지 않은 오류는 회사 비용 $100 이상입니다.
배달 문서 OCR
데이터 추출 소프트웨어를 사용하여 배송 문서에서 데이터를 선택적으로 추출할 수 있습니다. 스캔한 문서, 카메라 이미지 및 이미지 전용 pdf에서 데이터를 추출하는 소프트웨어인 광학 문자 인식 또는 OCR은 배송 문서에서 데이터를 자동으로 추출하는 데 가장 적합합니다.
오늘날 업계에서 데이터 추출에 사용되는 많은 유형의 OCR 소프트웨어가 있습니다. 가장 기본적인 유형은 단순히 배달 문서에서 모든 텍스트를 추출하고 추가 분류 및 의미 있는 데이터 추출은 사람의 노력이 필요합니다.
XNUMX세대 OCR(영역 또는 템플릿 기반 OCR)은 문서의 위치 또는 "영역"에 따라 납품 문서에서 특정 데이터를 추출합니다.
Nanonet과 같은 XNUMX세대 OCR은 AI 및 ML 기능을 사용하여 배달 메모에서 의미 있는 정보를 지능적으로 추출합니다. 이러한 인지 OCR 도구는 사용하면서 새로운 형식과 스타일의 배송 문서를 학습할 수 있으므로 사람의 개입을 최소화할 수 있습니다.
좋은 배송 일지 OCR에는 다음과 같은 기능이 있어야 합니다.
- 원래 배달 문서에서 구조화되거나 구조화되지 않았거나 구조화되지 않은 데이터를 추출하는 기능입니다. 이러한 다양한 소스에서 추출된 데이터의 일관성은 AI 기반 데이터 추출을 사용하여 가능합니다.
- 추출된 데이터를 후속 사용을 위해 읽기/편집 가능한 여러 형식으로 변환하는 기능.
- 데이터 보안 – 회사가 구매한 제품은 회사의 특허 및 상표 등록 프로세스의 일부일 수 있으므로 매우 민감하고 기밀일 수 있습니다. 데이터 추출 소프트웨어는 도난, 해킹, 잘못된 관리로부터 데이터를 보호할 수 있어야 합니다.
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AI 기반 딜리버리 Docket OCR의 장점
배송 목록의 데이터 관리를 위해 Nanonet과 같은 AI 기반 OCR 도구를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 데이터의 정확성: AI를 활용하는 OCR은 피로나 부주의로 인한 인적 오류를 최소화하거나 완전히 제거할 수 있습니다.
- 시간 절약: 배송 메모의 수동 데이터 입력은 시간이 많이 소요될 수 있으며 OCR은 직원이 일상적인 반복 활동에 소비하는 많은 시간을 절약할 수 있습니다. AI 지원 OCR은 수동 캡처의 경우 27분에 비해 3.5초 만에 모든 문서에서 관련 데이터를 추출합니다.
- 직원 재배치: 납품 일람 데이터 추출의 자동화로 인해 직원이 사용할 수 있는 시간은 기술 세트와 회사의 수익을 향상시킬 수 있는 생산적인 작업으로 재지정될 수 있습니다.
- 중앙 집중식 데이터: OCR 소프트웨어로 캡처한 데이터는 중앙 집중식 위치에 저장할 수 있으므로 회사의 모든 이해 관계자가 액세스할 수 있습니다.
- 데이터 보안: OCR에 의해 시작된 자동화 프로세스의 다양한 수준에서 검사를 도입할 가능성은 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.
- 확장성: 비즈니스가 확장됨에 따라 송장 관리를 위한 수동 시스템을 갖는 것이 번거롭습니다. OCR은 배달 메모 관리 프로세스를 간소화하여 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
- 회사의 다른 자동화 시스템과 통합. 초자동화가 천천히 비즈니스 부문에서 발판을 마련함에 따라 배송 목록 관리 영역에서 OCR을 사용하면 조직에 널리 퍼져 있는 더 큰 시스템에 운영을 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.
로봇 프로세스 자동화를 사용하고 싶으십니까? Nanonets 워크플로 기반 문서 처리 소프트웨어를 확인하십시오. 코드가 없습니다. 번거로운 플랫폼이 없습니다.
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납품 일람표 OCR로서 나노넷의 적합성
Nanonets는 다음과 같은 이유로 배송 목록에서 데이터를 추출하는 데 가장 적합한 AI 기반 OCR 도구입니다.
- 양식과 같은 문서를 포함하는 라인 항목의 테이블 구조를 정확하게 감지합니다.
- 이름, 제품, 수량 등과 같은 형식으로 표시되는 모든 항목 항목
- 데이터는 맞춤형 앱 및 플랫폼을 구축할 수 있는 JSON 출력으로 추출될 수 있습니다.
- 개발자를 위한 훌륭한 API 및 문서를 제공하는 동시에 이 소프트웨어는 사내 개발자 팀이 없는 조직에도 이상적입니다.
- 정말 코드가 필요 없는 도구입니다.
- Nanonet을 대부분의 CRM, ERP, 콘텐츠 서비스 또는 RPA 소프트웨어와 쉽게 통합합니다.
- 다국어 처리: Nanonets OCR은 손으로 쓴 텍스트, 한 번에 여러 언어로 된 텍스트 이미지, 저해상도 이미지, 새롭거나 필기체 글꼴과 다양한 크기의 이미지, 그림자 텍스트가 있는 이미지, 기울어진 텍스트, 임의의 비정형 텍스트, 이미지 노이즈, 흐린 이미지 등. 이는 이해할 수 있는 바와 같이 특히 다른 국가 간의 배송과 관련이 있거나 다른 언어를 사용하는 지역 간에 상품을 운송해야 합니다.
- OCR 모델 교육을 위한 사용자 지정 데이터 사용을 통해 사용자 지정 데이터와 함께 작동합니다.
- 형식으로부터의 독립성: 나노넷은 문서 템플릿에 전혀 구속되지 않습니다. 테이블, 라인 항목 또는 기타 형식으로 데이터를 인지적으로 캡처할 수 있습니다.
- Nanonets와 같은 많은 데이터 입력 도구에는 문제를 극복하고 자동화 된 데이터 입력 작업의 잠재력을 최대한 활용할 수있는 강력한 기술 지원 팀이 함께 제공됩니다.
Nanonets의 지능형 문서 처리 사용 사례는 조직이 자동화를 원활하게 채택하는 데 도움이 됩니다. 다음은 흥미로운 사례 연구입니다.
- Expatrio는 나노넷을 사용하여 시간의 95% 절약 수동 데이터 입력에 소비
- 어드밴티지 마케팅 비즈니스를 5배 확장 나노넷 자동화 사용
가져가
배달 문서에서 데이터를 추출하는 것은 수동으로 수행할 때 힘들고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. Nanonets와 같은 AI 기반 데이터 추출 소프트웨어는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Procure-to-Pay 워크플로의 마지막 단계에서 AI-OCR을 사용하면 시간 및 비용 절감, 간소화된 승인 프로세스, 궁극적으로 더 나은 수익과 같은 놀라운 이점이 있습니다.
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나노 넷 온라인 OCR 및 OCR API 많은 흥미가있다 사용 사례 t모자는 비즈니스 성과를 최적화하고 비용을 절감하며 성장을 촉진 할 수 있습니다. 찾아 Nanonets의 사용 사례를 제품에 적용할 수 있는 방법.
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