まず、意思決定に使用できる結論をあげます
OCRは、請求番号、金額、料金、および対象のフレーズをエクスポートしますが、請求書が正しい順序に合致するかどうかを別に判断することは不可能であり、予算を上回る、払い戻しを複製するか、または契約上の支払い条件を満たします。 AIは、アンexesとビジネスステートメントを理解し、差分を分類し、ルールとシステムデータを確立して、重要なステータスとプロジェクトのエラーを検証し、AIは、通常どおりにエラーを検証する必要があります。
判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?
同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。
事前に提案した注文
まず、目標と境界について明確にします。
経営監査の記録や実施のみ。
検証キー依存
(b) 通常の異常と複雑なレイアウトサンプルを崩壊させます。
評価可能な結果の開発
識別、マッチング、ルール、マニュアルレビューの個別の評価。
次のステップを実際の結果で決定してください。
正式なシステムが検証後に接続されます。
実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?
システムは、請求書フィールドを識別し、注文番号の調達および倉庫の記録を検索し、請求対象の問題を契約に矛盾させ、元の契約と請求書を表示し、それ自体を支払うかどうかを決定するモデルを残してではなく、財務レビューに転送します。
一番簡単なピットでステップアップ。
OCRフィールドの精度を完全な監査精度率として考慮
ルールを使用して検証なしでモデルによってクリティカルレートレートが生成されます
異常な結論は源材料および機関的な基礎を持っていません
受診と確認を終わらせる方法は?
受取および点検は別の分野の同一証明、ビジネス一致、規則、異常、手動見直しおよびシステム的な執筆を要求し、vagueのスキャン、赤字、重複した切符、十字潜水および欠落した付属品をカバーします。
サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。