在全球能源貿易加速向數字化遷移的背景下，跨境交易中龐雜的單證流轉與財務對賬問題日益成為制約企業運營效率的關鍵瓶頸。能源企業需同時應對港口物流數據同步、國際結算條款等復雜場景，傳統依賴人工核對紙質單據的模式已難以滿足高頻次、高精度、強合規的業務需求。

近日，作為國際能源貿易的重要參與者，某跨國能源集團在中國的全資子公司攜手合合信息，通過TextIn DocFlow實現訂單、銀行回單、提貨磅單、交易確認單等多類型單據的智能采集、分類、抽取、復核全流程智能化升級，打造財務智能對賬流程，成功解決了跨境能源交易中的港口物流對賬難題，為行業提供了可借鑒的財務數字化轉型路徑。

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，財務團隊面臨多重難題：

·原始單據數量眾多，且來源分散，需人工逐一整理。

·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。

·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。