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交货单是伴随货物交付的正式文件，是对所交付物品的类型和数量的记录。 票据的副本通常作为交货证明退还给卖方。 随着市场的日益数字化，交付单据的自动化数据管理已变得重要。 让我们看看 OCR 工具如何帮助从交付记录中提取数据。
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交货单的重要性
交货单或交货单与发票类似，因为它包含买方的详细信息、卖方的详细信息和所运送物品的类型。 它与发票的不同之处在于（通常）没有任何定价信息。 也称为“发货单”或“收货单”，由卖方、托运人、承运人或货运代理签发，针对客户和负责将产品交付给客户的任何中介机构。
尽管对于交货单必须包含的内容没有标准或严格的规定，但交货单通常包含以下信息：
- 卖方/供应商的名称和地址
- 买方/客户的姓名和地址
- 订购日期，
- 发货日期，
- 预计交货日期
- 订单号/名称
- 交货中包含的货物清单
- 可能的进一步交付，例如交付 1 of 3
交货记录可能包含卖方的注册号和银行信息等详细信息，用于保险目的或新客户。
已估价的交货单（或已估价的交货单）可能包含产品的定价，但此类单据必须附有发票。
估价交货单和发票之间的区别在于，前者对税收目的无效，而仅仅是交货证明。 另一方面，发票用于税收，包含买卖双方的税收数据、产品价格以及任何适用的增值税和其他税收。
交货单可以让卖家更好地处理已发货的产品并了解他们的生产力。 它可以帮助客户（买家）检查他们是否收到了已付款的产品。 通常，买方必须在票据上签名，以让买方知道交货已按顺序进行。
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手动提取交付事件数据的挑战
交货单通常在公司或仓库的接待处与货物/产品一起收到，具体取决于所遵循的商业惯例。 在任何一种情况下，接收货物的员工——前台员工或仓库员工，视情况而定——必须将交货单中的详细信息与采购订单、发票和/或装运包裹中的详细信息进行比较. 然后，她在案卷上签名（如果性质如此的话），并将其副本存档以供公司记录。
这位员工很可能在她的投资组合中有太多的任务，而交货单管理可能只是压垮她士气的最后一根稻草。
核对清单中列出的项目与交付的项目是一个一次性的过程，并且必须实时执行。 归档和归档交付记录是交付后的操作，可能会变得乏味、乏味且耗时。 归档和归档因交付案卷的不同格式和布局而变得更加复杂。 交货单可以是手工或传真、电子邮件附件或电子数据交换 (EDI) 交付的硬拷贝形式。 在大多数公司中，必须将交货单中的数据输入数据库，以便进行库存管理、归档和审计活动。
从这些多种格式的交付记录中手动提取数据可能既耗时又乏味。 这通常会导致错误并导致处理文档的延迟。 从交付记录中手动提取数据的常见挑战包括：
- 时间消耗，尤其是随着公司的发展和购买数量的增加。
- 太多的电子邮件和纸张需要物理文件存储和组织。
- 遗漏采购订单、发票和交货记录中的数据不匹配。
- 错误归档和遗忘的物品； 当卖家在发货后立即通过电子邮件发送交货单时尤其如此。 等到收货时，包含投递单的邮件可能会深埋在收件人的邮箱中，从而造成混乱。
从交付记录中手动提取数据并将其输入数据库而不进行验证步骤可能会导致高达 4% 的错误率。 1-10-100 数据输入规则在数据输入领域广为人知——在输入点验证数据准确性需要 1 美元，批量清理错误需要 10 美元，未纠正的错误需要公司 100 美元或更多。
交货单 OCR
数据提取软件可用于有选择地从交付案卷中提取数据。 光学字符识别或 OCR 是从扫描文档、相机图像和纯图像 pdf 中提取数据的软件，最适合从交付单据中自动提取数据。
当今行业中用于数据提取的 OCR 软件有很多种。 最基本的类型只是从交付文档中提取所有文本，进一步分类和有意义的数据提取需要人工。
第二代 OCR - 区域或基于模板的 OCR - 根据其在文档中的位置或“区域”从交付文档中提取特定数据。
Nanonets 等第三代 OCR 使用 AI 和 ML 功能智能地从交货单中提取有意义的信息。 这些认知 OCR 工具能够通过使用来学习新格式和样式的交付记录，从而最大限度地减少人为干预。
一个好的交货单 OCR 必须具备以下特点：
- 提取原始交付案卷中可能结构化、结构不良和/或非结构化的数据的能力。 通过使用基于人工智能的数据提取，可以实现从这些不同来源提取的数据的一致性。
- 将提取的数据转换为多种可读/可编辑格式以供后续使用的能力。
- 数据安全——公司购买的产品可能是高度敏感和保密的，因为它可能是公司专利和商标流程的一部分。数据提取软件必须能够确保保护数据免遭盗窃、黑客攻击和管理不善。
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基于 AI 的交付记录 OCR 的优势
使用 AI 驱动的 OCR 工具（例如 Nanonets）对交付案卷进行数据管理的一些好处是：
- 数据的准确性：利用人工智能的 OCR 可以最大限度地减少甚至完全消除由疲劳或疏忽引起的人为错误。
- 节省时间：从交货单手动输入数据可能很耗时，而 OCR 可以节省员工在日常重复活动上花费的大部分时间。 支持 AI 的 OCR 在 27 秒内从任何文档中提取相关数据，而手动捕获则需要 3.5 分钟。
- 员工重新定位：由于交付记录数据提取自动化，员工可用的时间可以重新安排到可以提高他们的技能和公司底线的生产任务上。
- 集中数据：OCR 软件捕获的数据可以存储在一个集中位置，因此公司的所有利益相关者都可以访问。
- 数据的安全性：在 OCR 启动的自动化过程的各个级别引入检查的可能性可以增强数据安全性。
- 可扩展性：随着业务的扩展，有一个手动的发票管理系统是很麻烦的。 OCR 可以简化交货单管理流程，从而实现扩展增强。
- 与公司其他自动化系统集成。随着超自动化慢慢在商业领域站稳脚跟，在交付清单管理领域使用 OCR 有助于将操作集成到遍布组织的更大系统中。
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Nanonets 作为交付文件 OCR 的适用性
Nanonets 是一种 AI 驱动的 OCR 工具，最适合从交付单据中提取数据，原因如下：
- 准确检测包含表单等文档的行项目的表结构。
- 以名称、产品、数量等形式出现的所有行项目条目。
- 可以将数据提取为 JSON 输出，从而可以构建定制的应用程序和平台。
- 在为开发人员提供出色的 API 和文档的同时，该软件也非常适合没有内部开发人员团队的组织。
- 这是一个真正的无代码工具
- Nanonets 与大多数 CRM、ERP、内容服务或 RPA 软件轻松集成。
- 多语言处理：Nanetes OCR 可以同时识别手写文本、多种语言的文本图像、低分辨率图像、具有新字体或草书字体和不同大小的图像、带有阴影文本的图像、倾斜文本、随机非结构化文本、图像噪声、图像模糊等等。 正如可以理解的那样，这与不同国家之间的交付或必须在使用不同语言的地区之间运输货物特别相关。
- 通过使用自定义数据来训练 OCR 模型来处理自定义数据。
- 独立于格式：Nanetes 完全不受文档模板的约束。 您可以在表格或行项目或任何其他格式中以认知方式捕获数据。
- 许多数据输入工具（如 Nanonets）都配备了强大的技术援助团队，可以帮助克服挑战并充分利用自动化数据输入操作的潜力。
Nanonets 的智能文档处理用例可帮助组织无缝采用自动化。以下是一些有趣的案例研究：
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带走
手动执行时，从交付记录中提取数据可能既费力又费时。 人工智能驱动的数据提取软件（如 Nanonets）可以帮助自动化流程。 在采购到付款工作流程的最后一步使用 AI-OCR 会带来令人信服的好处，例如节省时间和成本、简化审批流程以及最终提高利润。
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