物流是個大概念，包括貨代，倉儲，運輸，航運，報關，由于貨主，貨代，船公司或者航空公司，海關，集運，第三方物流倉庫無法理想化全部EDI，甚至同一家公司內部也由于不斷購并整合等原因，留下很多的不同系統Legacy，所以在這條供應鏈中，不可避免仍然存在非常多的手工錄入，有人估計，全球僅僅貨代領域就有超過500萬單據處理人員，加上物流整個鏈條，應該超過千萬單據處理員工，這些單據人工處理成本，其實除了工資，還有很多隱形成本或者其他復雜因素，希望和大家一起來探討。

手動數據捕獲（Manual Data Capture）

手動數據捕獲可理解為人力將數據從非結構化系統傳輸到結構化系統。設計從一個地方到另一個地方手動讀取，理解，鍵入和檢查數據的全部工作。涉及到時間，耐力和意志力，而且，人是不可避免會犯錯的。

2019年，全球5500億張發票中只有550億張是無紙化的。其余的90％至少需要一定程度的手動處理。

典型的手動數據輸入過程是什么樣的？請參看下圖：

詳細過程：

l  接收文件：原始材料以電子郵件或紙質形式傳達，進行手動處理。

l  理解含義：需要閱讀，分類和理解文檔的內容。

l  準備數據輸入：重要數據需要存儲在CargoWise或某些其他FMS系統中。根據數據和歷史記錄的不同，可能需要將其放入新記錄或將其添加到現有記錄中。

l  輸入數據：需要將相關憑證數據準確地輸入到系統中。

l  檢查準確性：需要檢查數據，以確保沒有遺漏，輸入錯誤或錯誤理解內容。

所有這些步驟都涉及一些手動工作。大型企業需要處理大量文檔，而且都是重復簡單的手動任務（僅貨運代理行業在2017年就處理了12.6億張發票箱單合同提單）。

手動工作就意味著大量成本，各式各樣的成本。

此外，上述步驟中任何失敗（例如，不充分的準確性檢查）都意味著整個過程失敗。錯誤的數據會導致錯誤的決策，這些成本將遠遠高于手動處理的時間成本。

為什么手動數據輸入如此昂貴？

除非您的員工是基于手動輸入數據而雇用的，否則他們可能為您完成更高價值的任務。如下所述，與這項工作相關的成本很高。

手動數據輸入的直接費用

手動數據輸入最明顯的成本是您的員工所花費的時間。這段時間的每一分鐘都是您的費用。

量化直接成本取決于要處理的文檔數量，這些文檔的復雜性以及員工可以達到的每分鐘擊鍵次數（KPM）。您手動處理的文件越多，對企業的直接成本就越高。

基于專業數據輸入團隊進行的真實測試，我們發現如果手動處理每個文檔（通常以電子郵件附件形式接收），則至少需要10到15分鐘的時間（對于較大的文檔，則可能需要60分鐘），這些工作包括數據輸入員打開附件時，在TMS或ERP中找到相關記錄，并手動鍵入更新。

根據我們的計算，如果您每人每小時支付20美元，并且每個人平均需要10分鐘來處理每份文檔，則收到的每份文檔將花費您3.33美元。將其乘以您每月手動處理的文檔數量，您將很快發現以手動數據處理直接成本。

手動數據輸入的間接費用

可能每個文檔不會需要鍵入所有文檔字符，但也應注意，這并不意味著每個文檔都會很快完成。相反，您員工的KPM會比正常打字任務的KPM低得多。

輸入數據的工作人員在閱讀和傳輸信息時將在每個字段之間至少暫停一下。如果遇到混亂或矛盾的數據，他們的進度可能會大大減慢，并且在恢復正常服務之前可能需要解決一些問題。

在某些情況下，手動輸入過程可能會完全停止，因為文檔的內容需要由另一個部門檢查。如果文檔需要在組織外部（例如，轉交給銀行或其他供應商）進行處理，則處理時間可能從幾分鐘躍升至幾天甚至更長。

人工數據輸入并不是一項持續有效的工作。您的員工需要休息一下，隨著注意力的減弱，他們更有可能犯錯。

人為錯誤也必須視為間接成本。全球分析公司IDC的一份報告估計，人為錯誤報告的成本使美國和英國的企業每年每名員工損失315英鎊，或每個經濟體損失180億美元。

如果將錯誤的成本考慮到數據輸入速度和直接成本中，則手動文檔處理的成本將繼續上升。

人為錯誤也導致手動處理的發票有12.5％需要某種返工。

手動數據輸入的隱藏成本

到目前為止，我們注意力都放在執行手動數據輸入所需的時間和精力上。盡管這樣做的成本很高，但它們并不是您的企業依靠手動流程來處理文檔所產生的唯一成本。

手動數據輸入緩慢或不正確會導致很多負面的連鎖反應，例如：

?  滯納金

?  客戶體驗不佳，客戶關系緊張

?  現金流量問題

?  員工效率低下

?  供應商關系差

?  降低業務增長潛力

?  員工滿意度低，導致員工流動

?  新員工招聘，培訓費用高

此類成本是所有成本中最難量化的，其影響通常是通過對聲譽的長期影響而感受到的。這會影響為您工作的員工以及與您打交道的客戶和供應商。

總結

我們認為手動數據輸入有一些主要缺點。它使您負擔了直接，間接和隱性成本，從而導致負面的財務影響以及客戶和員工滿意度下降。但是，目前90％的數據輸入仍然是手動進行的，因此對于您的業務來說，由于DocuAI RPA軟件機器人，AI 人工智能，OCR識別，NLP和ML機器學習技術的快速發展，目前是有解決方案的。