활용 사례

문서 자동화

물류 문서를 처리하고 운송 데이터를 추출·검증하며, 관련 문서를 비교해 승인된 정보를 TMS에 입력합니다. PDF를 읽는 데 그치지 않고 다음 운영 업무까지 연결합니다.

업무 과제

운영팀은 같은 정보를 반복 입력하고 여러 문서 버전 사이의 차이를 확인합니다. 추출 속도가 빨라도 잘못된 화물에 연결되거나 상충하는 데이터가 입력되면 업무가 올바르게 끝난 것이 아닙니다.

처리 흐름

01
수집 및 분류
문서 종류와 운송 건을 연결합니다. MBL(마스터 선하증권), HBL(하우스 선하증권), Shipping Order, Shipping Instructions, Pre-alert 등을 다룰 수 있습니다.
02
추출 및 표준화
참조번호, 관계자, 수량 등 필요한 항목을 정리합니다. 업무 범위에 따라 상업송장, 포장명세서, 화물도착통지서도 처리합니다.
03
검증 및 비교
완성도와 문서 간 관계를 확인합니다. MBL과 HBL을 정해진 규칙에 따라 비교하며 모든 항목이 같아야 한다고 가정하지 않습니다.
04
입력 또는 수정 요청
승인된 항목을 TMS에 입력하고 결과를 확인합니다. 차이나 누락은 출처와 함께 담당자에게 전달합니다.

워크플로 예시

AI Operator가 관련 문서를 식별하고 대상 필드를 비교합니다. 원본을 유지한 채 차이를 검토 대상으로 제시하고, 어느 쪽이 맞는지 추측하지 않고 검증된 정보로 시스템을 갱신합니다.

문서 종류, 항목, 연결 관계, 검증 기준을 정합니다. 판독 불가, 불완전하거나 상충하는 정보는 검토 경로로 전달하며 TMS 쓰기 권한은 합의한 업무 항목으로 제한합니다.

문서 수신부터 검증된 입력 완료 또는 예외 전달까지 전체 흐름을 측정합니다. 단순 추출 속도보다 수작업 시간, 수정, 완료 상태를 확인합니다.

문서 비교만 가능한가요?

아닙니다. 분류, 데이터 추출, 검증, 수정 요청, 확인된 정보의 TMS 입력까지 포함할 수 있습니다.

Asia Shipping의 97%+는 무엇을 뜻하나요?

도입된 MBL/HBL 비교 작업에서 절약한 시간입니다. 일반적인 정확도나 전체 문서 업무의 자동화율을 뜻하지 않습니다.

첫 번째 워크플로부터

반복 작업, 예외 상황, 담당자의 통제 지점을 정리해 범위와 성과가 명확한 첫 도입을 설계합니다.