人工智能(AI)具有不可否认的改善业务运营的潜力，但并不总是像人们想象的那样。对于一些人来说，供应链中的人工智能让人联想到机器人管理传送带或无人机加快交货时间的画面。虽然这最终可能成为现实，但将人工智能应用于现代供应链管理策略更为实用。供应链承受着按时交付的巨大压力，无论是交付给其他组织还是直接交付给消费者。由于全国员工短缺，可用于日常业务任务的员工人数减少，加剧了这种情况。AI驱动的智能文档处理(IDP)可以用自动数据捕获取代手动数据输入，在几分钟内实现数字提取和信息导出，简化海关合规并减少积压。通过集成AI应用程序、优化用户体验并提供即时、可衡量的结果，供应链行业可以简化日常运营，简化手动数据输入，并为企业节省时间和金钱。以下是将智能文档处理集成到供应链管理运营中的一些最佳用例示例，以及该技术可以克服的障碍：人工数据输入错误造成数百万美元的损失。许多因素促成了这一统计数据，其中手动数据输入发挥了重要作用。这不仅耗时，而且还增加了引入人为错误的可能性。错误越多，数据质量就越差，从而导致错误的业务决策。此外，由于员工跟不上数据量，手动数据输入会使供应链留下过时的信息。急于赶上可能会领先于传入的数据质量，给企业留下不准确的信息和过时的数据，从而导致效率低下和决策失误。2020年，一项研究将手动数据录入列为员工最讨厌的办公室工作之一，导致员工流失率高。智能文档处理消除了手动数据输入，使员工能够专注于高价值任务。数据质量提高，数据处理速度加快，从而为企业节省金钱和时间。数据不一致 如果一个组织有一个手动数据输入职位，很可能不止一个人负责这个职位。增加人员可能会减少将此数据记录到系统中所需的时间，但也可能导致数据不一致。例如，每个负责手动数据输入的员工可能会以不同方式定义类别并以不同方式解释数据。结果，信息可能输入正确，但移动或排序不一致，从而降低了公司可用数据的质量。虽然这可以通过适当的培训来减少，但这并不能消除这种不一致的可能性。智能文档处理(IDP)提供数据输入的一致性和质量。该系统可以像人类一样阅读文档，但它在识别和分类内容方面做得比盲目地分析格式要好。随着AI系统的使用越来越多，它在数据抓取方面会越来越好，让所有的录入都更加准确。这可以大大减少供应链中数据冲突的数量。持续积压 积压和瓶颈继续导致运输和物流延误。个别公司的这个问题可能会对全球经济产生负面影响。公司可以通过在处理积压订单时暂停销售和订单来解决这个问题，但需要稳定的收入流来维持公司的运营。从这里开始，积压继续堆积，加剧了问题并使客户和员工感到沮丧。随着供应链的扩大，由一个人负责处理这些积压的订单变得越来越不切实际。智能文档处理大大减少了处理积压的时间并加快了货物交付。发票将有更快的输出，文档中的错误将被更快地识别，并且系统可以包含实时纠错反馈。可以立即解决不准确的问题，并且不需要进一步的追溯过程。结合电子邮件集成，智能文件处理变得更加强大。想象一下，能够通过自动电子邮件通知和状态更新主动让供应商了解情况。现在可以通过电子邮件自动发送通知和警报、发送付款和发票信息、确认收据、提供状态和后续更新。根据IDC发布的数据，未来五年全球智能文档处理（IDP）市场将以23.1%的年复合增长率增长。几乎所有行业都开始认识到将国内流离失所者纳入其商业模式的重要性。然而，人工智能在供应链或任何行业的进步不会一蹴而就。在设计新技术时，改进总是一个渐进的过程。为确保供应链充分利用人工智能，必须从基础层面入手。智能文档处理提供了自动化和简化工作流程所需的人工智能元素，以提高操作灵活性。这项技术消除了繁琐的手动数据输入，同时提供了通往集体未来的门户，可以支持吸引所有人注意力的无人机和机器人。
