堪察加其高昂的定制开发成本、周期与动态变化的需求难以平 0+

国际物流行业有一个非常大的痛点，堪察加即每一个业务环节都存在大量待处理的业务单证——报关单、箱单发票、原产地证书、出入库单与海运托书，这些「非结构化的文档」承载了企业绝大部分运营数据，堪察加但企业通常很难精确且快速地处理这些文档：

依赖人工完成庞大的非结构化数据的转化，既耗时又容易出错；

依赖通用化OCR识别，堪察加则很难精准识别这些版式复杂多变、语言五花八门的特殊单证；

倘若借助定制化模型，其高昂的定制开发成本、周期与动态变化的需求难以平衡。

这些必须由人工介入的环节，阻碍了端到端的流程自动化，也极大程度地限制了企业更高效、敏捷地运转，最终影响到客户体验、利润与成长空间。

而伴随着NLP、CV、多模态机器学习为代表的技术进一步发展，单证识别这一困扰物流企业多年的顽疾已存在解决方案。