财务人员如何用AI核对票据数据？TextIn DocFlow深度测评！

当全球能源贸易遇上数字化转型浪潮，跨境交易中的单据流转效率正成为决定企业竞争力的隐形战场。港口物流数据、国际结算条款、多币种交易记录......这些庞杂的信息如何突破纸质牢笼？某跨国能源集团用智能对账方案给出了答案。

近日，作为国际能源贸易的重要参与者，该集团在中国的全资子公司携手合合信息，借助TextIn DocFlow智能文档处理平台，成功将LNG进口贸易中的订单、银行回单、提货磅单等核心单据处理流程全面数字化，为行业树立了财务转型新标杆。

该能源企业主营液化天然气（LNG）进口贸易，每笔交易需整合订单、银行回单、提货磅单、交易确认单四类核心单据进行财务对账。

在实际操作中，传统对账方式存在三大痛点：

采集：原始单据数量众多，且来源分散，需人工逐一整理。

录入：单据中的数据完全依赖人工手动录入系统，复杂表格、印章干扰等问题容易导致录入错误。

核对：缺乏数据关联机制，核对时需反复对照纸质文件，效率低下且易产生疏漏。

1.单据采集

该企业财务部门将订单、银行回单、提货磅单、交易确认单四大类核心单据批量上传TextIn DocFlow平台，平台支持PDF、图片、Word等多种文件格式，同时也支持邮件、扫描仪、API接口等多种渠道自动接收文档，实现多源数据的统一归集，可无缝对接企业已有的各类自动化系统与业务流程。

2.单据预处理

对于格式各异的单据类型，系统通过图像智能处理技术自动矫正单据倾斜、模糊等问题，通过优化图像质量、智能分析文档结构，确保后续高效、准确的文本提取，极大提升识别精度。

3.单据分类

TextIn DocFlow基于合合信息Embedding文本向量化模型与大语言模型技术，可实现全单据类型的自动分类。

在本项目中，系统可自动判断每份票据图像的细分类型，将其按照订单、银行回单、提货磅单、交易确认单四大类型进行归类，无需人工分拣，分类准确率高。

4.单据抽取

本次项目涉及单据大多为非固定板式的复杂单据，TextIn DocFlow无需样本训练，依托强大的语义分析理解能力，可精准还原各类版式内容，实现非结构化单据的关键信息自动抽取，支持个性化配置各类单据需抽取的字段，高度适应业务场景需求。

同时，系统支持识别表格内容，轻松处理无线表、合并单元格等复杂文档结构，并支持处理多个表格信息。

5.数据复核

TextIn DocFlow提供人工复核功能，所有抽取结果均在可视化界面中与原始单据图像并列展示，一对一定位连线，审核人员可对系统抽取结果进行逐项复核、编辑修改，确保数据准确性，并对整单进行“确认、拒绝、推迟处理”等操作，待审核单据与已审核单据分类显示。

6.数据处理

数据复核后，将结构化数据统一输入内部业务系统进行对账操作。

通过TextIn DocFlow提供的一站式票据智能处理服务，该企业以较低的改造时间与成本，实现了从单据采集到最终对账的数字化升级。

过去耗费大量人力的手工录入工作，转变为系统自动提取关键数据，显著提升了对账准确性和可追溯性。财务人员得以从重复性劳动中释放，专注于差异分析和异常处理，推动财务工作向精细化、智能化方向迈进。现在财务团队不再困于数据搬运，而是专注价值分析。该项目负责人表示。这场始于单据处理的数字化变革，正在重构能源贸易的财务价值链。