收益：
- 了解人工智能在物流文件（例如送货单、发票、报关单和合同）中提取数据并生成草稿的位置。
- Ability to carry out document reading (OCR), data matching and inconsistency check in draft form with artificial intelligence support
- 了解人工智能生成的数据不应在海关、税务和法律领域未经人工验证的情况下进行处理。
物流是纸张和数据的流动。每批货物背后都有一张交货单，每一次购买背后都有一张发票，每一次进口背后都有一份报关单，每一份业务关系背后都有一份合同。配送中心每天处理数百份文件；手动读取它们、将数据输入系统并发现不一致之处既缓慢又容易出错。文档自动化——从文档中自动提取和处理数据——减轻了这种负担。人工智能在这里做了两件事：从文档中提取数据（通过 OCR——光学字符识别，即将图像中的文本转换为文本，以及智能解析）并标记文档之间的不一致之处。但我们要明确的是：人工智能在海关、税务和法律后果领域生成的任何数据，如果没有负责人将其与原始文件进行比较并确认，都不会被处理。
物流单据语言
简短的术语表：交货单（装运单）：显示货物从谁发往谁以及数量的文件；随货物移动。发票：显示销售金额、项目和税金的财务文件。报关单：申报进出口货物的种类、价值和GTIP代码的正式文件（海关关税统计位置-货物的国际分类代码决定税率）。提单：证明收到货物和运输合同的文件。合同：确定双方权利和义务的法律文本。
这些文档的共同特点是：其中的每个数字和代码都会产生一个结果。不正确的 GTIP 代码可能会导致不正确的税收和海关处罚；会计错误和支付错误的发票金额；交货单数量不正确意味着库存差异。因此，AI产生的数据是“草稿”，必须经过验证。
提示：当你让 AI 读取文档时，不仅要询问数据，还要询问“我不确定哪个字段”信息。良好的提示可以让人工智能将其无法阅读或看不清楚的区域标记出来；你所关注的正是这些领域。
AI能做什么、不能做什么？
可以：从数百张发票中提取金额、日期、项目和供应商信息并将其排列在表格中；比较交货单和发票并标记数量/价格不匹配的情况；总结合同并提请您注意有风险或不寻常的条款；制定标准回应或简报草案；翻译和总结多语言文件。
无法（单独）：完成报关；合法确认合同；最终确定应税代码；触发付款。这些任务需要责任和权力，而错误则会带来惩罚和诉讼。人工智能加速，人类做出决定和信号。
尤其要小心合同：AI可以总结一份合同并说“那个条款不寻常”，这是非常有价值的；但法律有效性、责任和风险评估是律师的工作。 AI 不是法律顾问。
注意：AI 在 OCR 过程中可能会混淆数字（0/0、1/7、逗号/句号）、跳过笔或混淆两个文档。这些错误隐藏在看起来流畅的输出中。始终将关键字段（金额、代码、数量）与原始字段进行比较。
一步一步：使用 AI 处理文档
- 准备文件。扫描图像清晰；经机构批准、可保证机密性的敏感文档工具。
- 请求结构化提取。明确指定您想要的字段（金额、日期、项目、代码）。
- 标记不确定性。要求AI单独列出它不确定的区域。
- 进行交叉检查。消除交货单-发票-订单之间的不一致。
- 人工验证。将关键区域与原始区域进行比较；负责专家批准。
- 存档并观看。将批准的数据接收到系统中；记录批准者（审核跟踪）。
三个迷你箱子
案例 1 — 发现发票与交货单不匹配。一家分销公司每月要处理数百张发票，后来意识到偶尔会出现多付款的情况。会计有人工智能比较发票和交货单数据； YZ 标记供应商开具的发票比交货单多了 3 件。该人员检查并验证了原件并要求更正。每月价值数千里拉的泄密事件被堵截。 AI显示出不一致；反对是由人提出的。
案例 2 — 海关验证的重要性。一家进口运营商从包含数十种发往 YZ 的商品的形式发票中提取了 GTIP 代码和金额。转账前，负责专家检查发现，AI混淆了两项同类产品的编码，其中一项误读了小数点分隔符，将金额显示了10次。这些错误将导致处罚和申报延误。专家纠正并通过。自动化提高了速度并消除了人为错误。
案例3——合同摘要，但法律决定权在本人。一位采购经理让人工智能总结了一份长期供应合同，并告诉他“标记风险项目”。 YZ强调了处罚条款和单方面终止条款；这将经理的注意力集中在正确的方向上。但在签合同之前，经理把合同发给了法务部；人工智能简介是一个路线图，而不是法律认可。经法律审查后签订合同。
四个可复制模板
1）结构化数据提取：
您的角色：文档处理助理。从下面的发票图像中，以表格形式提取以下字段：发票编号、日期、供应商、每个项目（产品、数量、单价、金额）、总计、增值税。将您无法阅读或不确定的任何字段标记为“不确定”。不要用猜测来填写任何数字。
2）交叉一致性检查：
以下是同一批货的订单、交货单和发票数据。任务：根据数量、单价和项目标记三者之间的差异；说明哪些文件包含每个差异。请注意，纠正的决定取决于个人。
3）合同风险筛查：
总结下面的合同文本并标记任何不寻常或有风险的条款（惩罚条款、单方面终止、无限责任、自动续约）。声明这不是法律意见，最终评价权属于律师。
4）海关预审：
从下面的形式发票中提取项目、数量、价值和可能的 GTIP 代码建议。为了避免混淆类似产品的代码的风险，请用一句话解释您推荐每个代码的原因。注意小数点和单位；如果您不确定，请标记。 Assume that the expert will approve the final statement.
弱提示/强提示
弱提示：
将此发票输入系统。
AI没有直接进入系统的权限，即使有，未经认证的进入也是危险的；还不清楚需要哪些字段。
强力提示：
您的角色：文档处理助理。从该发票图像中，它提取发票号码、日期、供应商、项目（产品/数量/单价/金额）、总计和增值税作为表格。将您不确定的区域标记为“不确定”，不要弥补数字。我会将其与原件进行比较并确认；不要接受任何未经批准的区域作为最终区域。
文件工作
人工智能角色
人的角色
风险等级
批量发票数据提取
生成草稿表
验证关键区域
中等
交货单-发票控制
不一致的迹象
异议/纠正决定
中等
报关
推荐代码/金额
批准/签署声明
高
合同确认
总结和风险筛查
法律评估和签字
高
常见错误
- 处理 OCR 输出而不验证它。看似整洁的表格中却隐藏着混乱的数字和代码。
- 在海关和税务方面依靠人工智能。 GTIP 或金额不正确将导致处罚和延误；需要专家批准。
- 将人工智能误认为法律顾问。合同摘要很有价值，但法律效力的评估则取决于律师。
- 不想要歧义标记。如果你不告诉人工智能“表明你不确定”，它就会把不确定的事情当作确定的事情。
- 不保留审计跟踪。如果没有记录谁批准的，错误发生后无法追究责任。
提示：“首先在大批量、低风险的文档上”启动文档自动化（例如，常规内部交货单）。一旦建立了信任和流程，就逐渐转向海关和合同等高风险文件，并始终进行强有力的人工验证。安全性和速度都伴随着成熟。
总之
物流是一个文档流，人工智能是检测该流中数据提取不一致的有力助手：将数百张发票制成表格，标记交货单与发票不匹配，总结合同并突出显示风险项目。但OCR错误却隐藏在看似流畅的输出中；在海关、税收和法律后果等领域，AI的数据只是草稿。将关键区域与原件进行比较，专家确认，保留审核跟踪。人工智能加速发展；人们承担签名和责任。
应用任务
从您自己的企业（或假设的）中获取发票及其交货单样本。使用“结构化数据提取”模板从 AI 中提取发票数据，并记下“不确定”标志。然后使用“交叉一致性检查”模板将发票与交货单进行比较。手动验证AI发现的每个与原始数据的差异，并记下需要人工确认的5项内容。
清单
- [ ] 我是否要求 AI 标记其不确定的“不确定”字段？
- [ ] 我是否将关键字段（金额、代码、数量）与原始字段进行了比较？
- [ ] 我是否需要海关/税务/合同文件的专家批准？
- [ ] 我是否将合同的法律评估留给了律师？
- [ ] 我是否保留了批准人的审核跟踪记录？