王  明  北京牛卡福网络科技有限公司 解决方案部负责人

       尊敬的各位领导，各位来宾，大家下午好！

       非常荣幸在本次大会上有分享的机会。我将与各位领导同仁探讨一下物流行业里AI数智化的应用。

       物流行业的发展经历了四个时代，从机械化、信息化、自动化到如今的智能化，AI+数据驱动提升运营效率，降低成本。

       在正式介绍进入解决方案之前，我花30秒钟介绍一下我们公司。北京牛卡福网络科技有限公司成立于2016年，累计服务的客户超过3万家，平台上累计的司机有300万左右，链接的物流生态伙伴超过2万家。

       自切入物流行业以来，我们围绕物流全链路运营场景持续深耕，以运单管理为核心抓手，逐步布局全链条AI数字化产品体系。上游打造AI牛速通智能单据管理系统，中端落地AI智能调度、AI风险预警、AI智能跟单试点应用，后续将迭代推出数字员工等智能产品；下游配套搭建支付平台、ETC开票等配套服务，致力于打造从订单、运单到末端交付的全链路数字化运营服务平台。

       我们公司AI的探索始于两年前，我们深入了解物流全岗位、全场景工作流程，包括司机、安全员、调度、财务、运营、客服的日常工作痛点，我们一直在思考如何用AI去提升他们工作的效率，让他们把时间花在提供更有价值的服务、产品。我们制定了一套运营智能系统，包括了智能单据管理系统、智能调度，智能调度中又包含了智能跟单、智能预警，另外还有数字员工。

       我今天要给大家介绍的是AI单据管理，被客户称为很简单、很实用、很有价值的一个产品。其中我们所运用到的技术包括大模型微调，做了意图理解，多智能体的协同，规则引擎等。

       我讲一个具体的场景，运输公司、物流公司在订单派发的形式多样，有上游的TMS系统、有微信、微信群、有表格、图片等各种方式。去向包括自己的TMS系统、线下的台账。单据归集、数据汇总、信息录入完全依赖客服、录单人员人工搬运、手动整理。同时，司机报销单据、维修单据、审批材料、加注凭证、ETC通行记录、车辆维保数据、重卡电车充电数据、过磅单等各类资料，均需工作人员逐一筛选、手动统计录入。这种模式效率低、错误率高、成本高、容易造成数据割裂。

       针对以上行业痛点，我们研发部署智能机器人，让它学习规则，可以实现微信及微信群消息采集，企业微信采集，也可对接上游系统、牛卡福APP及定制化小程序，替代人工完成跨系统信息搬运、数据同步，实现全流程自动化处理。不管是照片、文档还是语音，AI都能自动提取关键信息，图片识别、文档解析、自然语言准确率趋近100%，

       单据收集回来，内容识别完成后，数据自动同步到客户TMS/ERP等业务系统。

       如果没有TMS系统，可以对客户录入的单据自动分类，按每个类别生成关键数据台账，支持导出 Excel 表格。同时，客户可将自己台账的范本、模板上传上去，系统自动生成结构化在线台账，打开就可以使用，系统也可自动完成业务数据多维度智能分析，精准识别业务涨跌、数据遗漏、运营风险等问题，实现数据驱动运营。

       分享一个典型落地案例——四川雅化实业运输集团。该企业原有运营模式规范、团队专业度高，但仍受行业共性痛点制约：企业订单、运单、发运信息全部沉淀于微信、企业微信，日均产生各类业务信息2000至3000条。原有3名专职录单客服，日均仅可处理200单左右，大量业务数据无法及时归集录入，数据沉淀不完整、运营效率受限。通过部署我司智能机器人、完成系统业务对接后，目前该企业单人日均可处理2500至3000单业务数据，数据识别、录入准确率趋近100%。让团队从机械的信息搬运工作中解放，聚焦服务品质提升、业务优化等高价值工作。

       相较于传统人工录单、普通识别工具，我们的AI单据管理系统具备六大核心优势：第一，所有原始单据数据可追溯。数据采集后，可以把原始数据自动汇总在后面。第二，自动发现缺失项与冲突项，用最少追问补齐并规范化。第三，推荐原因标签化展示（约束满足/熟运力/风险提示）。第四，多目标权衡，输出备选方案与调参建议。第五，多智能体协同，把各大流程设置好后，自动根据公司的运营流程推动计划。第六，自主迭代学习。区别于传统固定扫描工具，系统具备持续自学习能力，可结合企业历史数据、过往案例，自主识别运营异常，如故障率攀升、人工成本上涨、业务流失等问题，提前预警、辅助管控。

       以上是AI单据管理产品的介绍以及我们公司的介绍。很荣幸今天协会给我们这次机会进行演讲汇报。有兴趣的同仁可以与我们进一步作交流，我们的目的是提升效率，降低成本，把人的精力更好地释放出来，做有价值的事情。

       感谢大家！