當全球能源貿易遇上數字化轉型浪潮，跨境交易中的單據流轉效率正成為決定企業競爭力的隱形戰場。港口物流數據、國際結算條款、多幣種交易記錄......這些龐雜的信息如何突破紙質牢籠？某跨國能源集團用智能對賬方案給出了答案。

近日，作為國際能源貿易的重要參與者，該集團在中國的全資子公司攜手合合信息，借助TextIn DocFlow智能文檔處理平臺，成功將LNG進口貿易中的訂單、銀行回單、提貨磅單等核心單據處理流程全面數字化，為行業樹立了財務轉型新標桿。

該能源企業主營液化天然氣（LNG）進口貿易，每筆交易需整合訂單、銀行回單、提貨磅單、交易確認單四類核心單據進行財務對賬。

在實際操作中，傳統對賬方式存在三大痛點：

采集：原始單據數量眾多，且來源分散，需人工逐一整理。

錄入：單據中的數據完全依賴人工手動錄入系統，復雜表格、印章干擾等問題容易導致錄入錯誤。

核對：缺乏數據關聯機制，核對時需反復對照紙質文件，效率低下且易產生疏漏。

1.單據采集

該企業財務部門將訂單、銀行回單、提貨磅單、交易確認單四大類核心單據批量上傳TextIn DocFlow平臺，平臺支持PDF、圖片、Word等多種文件格式，同時也支持郵件、掃描儀、API接口等多種渠道自動接收文檔，實現多源數據的統一歸集，可無縫對接企業已有的各類自動化系統與業務流程。

2.單據預處理

對于格式各異的單據類型，系統通過圖像智能處理技術自動矯正單據傾斜、模糊等問題，通過優化圖像質量、智能分析文檔結構，確保后續高效、準確的文本提取，極大提升識別精度。

3.單據分類

TextIn DocFlow基于合合信息Embedding文本向量化模型與大語言模型技術，可實現全單據類型的自動分類。

在本項目中，系統可自動判斷每份票據圖像的細分類型，將其按照訂單、銀行回單、提貨磅單、交易確認單四大類型進行歸類，無需人工分揀，分類準確率高。

4.單據抽取

本次項目涉及單據大多為非固定板式的復雜單據，TextIn DocFlow無需樣本訓練，依托強大的語義分析理解能力，可精準還原各類版式內容，實現非結構化單據的關鍵信息自動抽取，支持個性化配置各類單據需抽取的字段，高度適應業務場景需求。

同時，系統支持識別表格內容，輕松處理無線表、合并單元格等復雜文檔結構，并支持處理多個表格信息。

5.數據復核

TextIn DocFlow提供人工復核功能，所有抽取結果均在可視化界面中與原始單據圖像并列展示，一對一定位連線，審核人員可對系統抽取結果進行逐項復核、編輯修改，確保數據準確性，并對整單進行“確認、拒絕、推遲處理”等操作，待審核單據與已審核單據分類顯示。

6.數據處理

數據復核后，將結構化數據統一輸入內部業務系統進行對賬操作。

通過TextIn DocFlow提供的一站式票據智能處理服務，該企業以較低的改造時間與成本，實現了從單據采集到最終對賬的數字化升級。

過去耗費大量人力的手工錄入工作，轉變為系統自動提取關鍵數據，顯著提升了對賬準確性和可追溯性。財務人員得以從重復性勞動中釋放，專注于差異分析和異常處理，推動財務工作向精細化、智能化方向邁進。現在財務團隊不再困于數據搬運，而是專注價值分析。該項目負責人表示。這場始于單據處理的數字化變革，正在重構能源貿易的財務價值鏈。