上海
在全球能源贸易加速向数字化迁移的背景下，跨境交易中庞杂的单证流转与财务对账问题日益成为制约企业运营效率的关键瓶颈。能源企业需同时应对港口物流数据同步、国际结算条款等复杂场景，传统依赖人工核对纸质单据的模式已难以满足高频次、高精度、强合规的业务需求。
近日，作为国际能源贸易的重要参与者，某跨国能源集团在中国的全资子公司携手合合信息，通过TextIn DocFlow实现订单、银行回单、提货磅单、交易确认单等多类型单据的智能采集、分类、抽取、复核全流程智能化升级，打造财务智能对账流程，成功解决了跨境能源交易中的港口物流对账难题，为行业提供了可借鉴的财务数字化转型路径。
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，财务团队面临多重难题：
·原始单据数量众多，且来源分散，需人工逐一整理。
·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。
·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。
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