它解决什么问题
采购、财务、外贸、行政，每天都有一批单据要“看一眼、敲进去、再核一遍”：发票上的金额对不对得上订单，送货单的数量和入库是否一致，合同里的付款条件有没有被改过。活不难，但量大、要细心，一旦漏看，代价往往不小。
AI 单据处理把这件事拆成两半：重复的部分交给 AI，读取、录入、核对；需要判断的部分留给人，只处理有差异、或 AI 没把握的那几处。
常见的单据
适合
- 发票、采购订单、送货单、对账单
- 报关单、提单、装箱单等外贸单证
- 合同：提取付款条件、违约条款、到期日
- 报价单、询价单：汇总成对比表
- 格式相对固定的申请表、登记表
需要先评估
- 以手写为主、字迹潦草的单据
- 拍照反光、褶皱严重的图片
- 每月数量很少、格式又各不相同（人工可能更划算）
一张单据是怎么被处理的
- 收集。来自邮箱附件、扫描仪、手机拍照，或者从系统导出。
- 识别。文字识别加大模型，读出字段，并理解“这个数字是单价还是金额”。
- 核对。和订单、合同、入库记录比对数量、单价、金额、税率。
- 人工复核。一致的直接通过；有差异、或 AI 拿不准的，标出来交给人。
- 录入与归档。写入 ERP 或表格，原件和识别结果一起留档，随时可查。
准确率怎么保证
没有哪种识别能做到永远不出错。所以关键不在于“号称多准”，而在于出了错能不能被发现。
- 把握程度：AI 对每个字段给出把握高低，拿不准的交给人。
- 交叉核对：同一个数字，在订单、发票、送货单上互相印证。
- 规则校验：金额是否等于数量乘单价、税额与税率是否吻合，这类规则直接用程序计算，不靠 AI 猜。
- 全程留痕：每次识别和人工修改都有记录，方便追溯，也用来持续改进。
试点时，我们会用你们的真实单据（脱敏后）测试，用实际结果说话。
和传统 OCR 模板有什么不同
| 方面 | 传统 OCR 模板 | AI 单据处理 |
|---|---|---|
| 换一种版式 | 每种版式都要单独配置模板 | 能适应不同版式，新格式往往不需要重新配置 |
| 理解字段 | 主要靠位置和关键字 | 能理解字段含义，比如区分含税金额和不含税金额 |
| 核对 | 通常需要另外开发 | 可以和订单、合同放在一起核对 |
| 合同等长文档 | 难以处理 | 可以提取关键条款，并生成摘要 |
费用由什么决定
- 单据的种类和每月数量
- 是否需要和订单、合同、入库记录交叉核对
- 要对接的系统：表格、ERP 还是财务软件
- 部署方式：云端，还是私有化部署在你们自己的服务器上
先免费诊断，再给固定报价。如果单据量不大、不值得做，我们会直说。
常见问题
识别出来的数据能直接进财务软件吗？
取决于你们使用的软件是否支持导入或提供接口。常见的做法是先生成软件支持的导入文件，确认稳定后，再逐步做到自动写入。
识别错了，责任算谁的？
系统负责把差异和不确定的地方标出来，最终由人确认入账。责任流程和现在一样，只是人不用再逐字录入。
单据里有敏感信息，会不会外泄？
敏感单据可以采用私有化部署，识别在你们自己的服务器上完成；也可以先脱敏再处理。具体方案在诊断时，根据单据的敏感程度来定。
我们每月单据不多，值得做吗？
不一定。单据少、格式又各不相同时，人工可能更划算。诊断时我们会帮你算这笔账，不值得做就直说。