Enterprise AI phát triển hệ thống xử lý tài liệu, trích dẫn thông minh và giải phóng hợp đồng
Đang chuyển đổi các hợp đồng, trích dẫn, đơn ứng dụng, báo cáo và thao tác phụ nhau thành dữ liệu và tác vụ có thể kiểm tra được, và giảm mục nhập trùng, phù hợp và tài liệu dưới các quy tắc rõ ràng và đánh giá hướng dẫn.
PDF và thư từ có thể tự động được kết hợp và nhập vào hệ thống kinh doanh không?
Giai đoạn đầu thích hợp để chọn một tài liệu hay một tiến trình kho, giữ nguyên bản gốc, vị trí nguồn và hàng đợi thất bại, và không giao mọi tài liệu cho việc không được kiểm duyệt.
- Chọn trường & đích tập tin
- Giải quyết mẫu và thiết lập đường cơ sở
- Xem lại quy tắc và truy cập vào cơ sở dữ liệu
- Theo dõi cập nhật và dị thường
Những giới hạn và sự chấp nhận cho loại dự án này được mô tả ở dưới đây.Hãy nhìn thẳng vào chi tiết.
Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt
Sự phức tạp của bố trí tài liệu làm cho nó khó khăn cho OCR để truy cập trực tiếp các tiến trình kinh doanh
Tên và biểu thức không nhất quán và dễ bỏ qua
Các quy tắc trích dẫn, thông tin sản phẩm và chương trình lịch sử được lan truyền cho nhiều người
Nội dung thế hệ mẫu thiếu nguồn, kiểm tra các quy tắc và ranh giới trách nhiệm
Tài liệu xử lý và chấp thuận, hệ thống kinh doanh cổ lỗ sĩ và tách biệt
Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi
PDF, hình ảnh, bảng và tài liệu nhận dạng văn phòng, phân loại và cấu trúc trích xuất
Tiêu chuẩn hóa trường học, hợp lệ hóa quy tắc, Đối chiếu chéo độ tương ứng và đánh dấu bất thường
Cung cấp các công cụ dựa trên sản phẩm, khách hàng, chi phí và quy định chấp thuận
Vẽ các điều khoản hợp đồng và thông tin khóa, cảnh báo không chính xác và các trạm xem xét tay
Name
Hợp nhất với CRM, ERP, OA, hệ thống tài liệu và quá trình chấp thuận
Quyền hạn, sự không đồng ý, kiểm tra nhật ký, kiểm tra chất lượng và đánh giá liên tục
Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại
Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.
Dự án có thể chuyển đổi
Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.
Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào
Bảo vệ dịch vụ và vòng đóng cửa kinh doanh cần phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: PDF, hình ảnh, bảng và văn phòng nhận diện tài liệu, phân loại và cấu trúc, tiêu chuẩn hóa lĩnh vực, hợp lệ quy tắc, tương ứng chéo và đánh dấu bất thường
Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo
Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài
Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ
Giao hàng sâu và trách nhiệm lâu dài: kiểm tra quyền hạn, xử lý bất thường và kiểm tra báo cáo, triển khai, thao tác, vận chuyển các tập tin bảo mật hòa bình và tối ưu hóa liên tục, và bảo đảm chất lượng, gìn giữ hòa bình và liên tục lặp lại phạm vi
Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.
Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập
Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng
Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận
Sự tăng cường và chấp nhận của phát triển hệ thống xử lý tài liệu AI
Xác định kết quả nhập, rồi chọn mô hình
Số hóa tài liệu không đơn giản dịch định dạng PDF sang văn bản. Nhu cầu nên ngụ ý đối tượng hệ thống, loại trường, mục cần thiết, số duy nhất, tiền tệ, đơn vị ngày tháng và hồ sơ tương ứng. Chẳng hạn, một thứ tự dịch vụ cần thiết số lượng khách hàng, mục dịch vụ, số đơn vị và ngày sinh, và tên ứng dụng không thể được sử dụng trực tiếp như là chìa khóa chính của hệ thống. Tổng hợp nên đánh dấu trang và giá trị gốc là từ văn bản gốc; không thể yêu cầu xác nhận và không thể yêu cầu dữ liệu hợp lệ.
OCR, quy tắc và AI bởi trách nhiệm
Văn bản PDF có thể lấy dạng văn bản và bố trí, quét các tập tin và đánh giá OCR, mẫu cố định có thể được sử dụng như neo và quy tắc, và mô hình lớn được sử dụng khi định dạng thay đổi hoặc chứa thư mục ngữ pháp. Bảng phân loại được xử qua đầu đề, trộn số hiệu, chú thích và đơn vị. Kiểu cấu hình trường, số và định dạng số được kiểm tra bởi chương trình, và chỉ cung cấp giá trị và bằng chứng. Kết quả mô hình không biện minh cho việc quản lý kinh doanh và không thể chuyển đổi trực tiếp sang lệnh kiểm tra.
Thiết lập bàn xử lý tài liệu có thể xem xét
Hiện địa điểm ban đầu, giá trị chiết xuất, kết quả hợp và thay đổi trong danh sách cho mỗi trường ứng cử viên, cho phép các nhà phê bình xác định vị trí thay vì đọc toàn bộ tài liệu. Hàng đợi lỗi nên phân biệt giữa không đọc được, thiếu trang, tính năng sao chép, xung đột thông tin và thất bại của giao diện hệ thống, cho phép trả thông tin hay chuyển nhượng bằng tay. Các trường rủi ro thấp cũng cần được xem xét lại trên mẫu; việc tự động thông qua tự động chuyển nhượng phụ thuộc vào kiểu tài liệu và hậu quả của lỗi, và tỷ lệ tín dụng kiểu S không thể được sử dụng để đảm bảo xác suất.
Tập trung vào tình trạng kinh doanh cuối cùng, vân.
Sử dụng tài liệu để giúp kiểm tra và xác định các bản sao doanh nghiệp trong mối quan hệ với khách hàng, tài liệu và phiên bản, và để tránh mở lại tài liệu tương tự. Tạo bản nháp và gửi chúng để kiểm soát dịch vụ sau khi chấp thuận; giao diện theo thời gian để kiểm tra xem doanh nghiệp đã được tạo ra và quyết định thử lại. Các phiên bản khác nhau của các lệnh không thể được bao gồm bởi tên tập tin. Các phiên bản khác nhau của lệnh ghi chú, mục tiêu, hồ sơ và các nhà phê bình, do đó thất bại mở lại không tạo ra một doanh nghiệp thứ hai và kết quả là khả năng kiểm tra độc lập khách hàng.
Xác nhận giới hạn, lưu và mô hình giới hạn trước dòng
Xác định tập tin nào được gửi cho mô hình bên thứ ba, mà phải được xử lý trong môi trường đã thỏa thuận và kiểm tra để không đồng ý hoá cần thiết. Các hướng dẫn, liên kết và 2 chiều trong tài liệu là dữ liệu nhập dữ liệu và không cho phép truyền tải hệ thống, thư hoặc các phụ tùng. Cần phải được kiểm soát bởi ký tự, và các bản ghi nên không, càng không nên sao chép lại toàn bộ văn bản. Hãy kiểm tra những quy tắc xử lý các bản sao, bộ nhớ tạm và chỉ mục khi nào bị xoá, và giữ các yêu cầu kinh doanh thời gian.
Dùng dữ liệu có thể kiểm tra để xác định nó có đáng tự động hóa hay không
Độ chính xác của trường, tính sẵn có của toàn bộ tập tin, sửa đổi bằng tay, lặp lại thư viện và thời gian cuối cho mỗi phân loại tài liệu được ghi riêng. Ngay cả khi đa số trường là đúng, một lỗi giá trị quan trọng có thể làm cho toàn bộ tài liệu không thể sử dụng.
Chuyển đổi các yêu cầu chấp nhận và kiểm tra để có thể kiểm tra lại hồ sơ
Sau đây là đánh giá được đề nghị về hiệu suất của khách hàng, không phải của khách hàng, cũng không phải của cam kết đồng phục để đáp ứng tiêu chuẩn.
| Điểm kiểm tra | Làm sao anh kiểm tra được? | Tránh tính toán sai lầm. |
|---|---|---|
| Tỷ lệ sửa chữa trường nghiêm trọng | So sánh giá trị ứng cử viên với giá trị hòa giải bằng tay theo kiểu trường | Những lĩnh vực rủi ro cao như số lượng, tài khoản, là riêng biệt và không thể được trung bình bởi các lĩnh vực thông thường |
| Cả tỷ lệ tính khả thi | Số tài liệu thỏa mãn các điều kiện cho tất cả các trường khóa / Số tài liệu đã được đánh giá | Báo cáo sự chính xác của cánh đồng |
| Thời gian xử lý thủ công | Thời gian trôi qua từ thời gian chuẩn bị thông tin đến thời gian xem xét lại quá trình đầy đủ của các hồ sơ | Nó bao gồm lỗi và sự trở lại, không chỉ nhận diện thời gian. |
| Hợp tác hàng tồn kho | Tiếp tục, cùng phát hành, kiểm tra số lượng các giao dịch và hồ sơ độc đáo sau này. | Thành công HTTP không giống như việc giải phóng kinh doanh. |
Tình huống có khả năng: tài liệu hướng dẫn, trích dẫn và bảng làm việc: tiết kiệm thời gian hoặc xác định thời gian cho các khách hàng không được điều chỉnh để mô tả quá trình và các mối quan hệ dữ liệu.
Xem phân chia kỹ thuật và chấp nhận việc quét tự động cửa vào PDF
Đính kèm và giao hàng
Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.
FAQs
Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.
Liệu việc xử lý tập tin AI có thể hoàn toàn không được kiểm duyệt không?+
Có nên tự động thông qua tùy thuộc vào loại tài liệu, chi phí lỗi và tính ổn định. Hợp đồng, lời trích dẫn và các thao tác giá trị cao thường nên được phục vụ một kiểm tra, phê duyệt thủ công hay phê duyệt thủ công, và AI nên được dùng để chiết xuất, phù hợp và nhắc, mà không cần thay thế những khả năng có trách nhiệm cuối cùng.
Có thể nhận diện được các hình dạng và bản quét phức tạp không?+
Điều này có thể thực hiện thông qua phân tích bố trí, OCR, mô hình thị giác và một tổ hợp các quy tắc, nhưng yêu cầu sự xác minh của quay, mờ, tem, viết tay, bảng chéo trang và các mẫu khác nhau với các mẫu thực sự từ doanh nghiệp.
Việc xem xét hợp đồng với AI có phải là một ý kiến hợp pháp không?+
Nó không bằng. nhưng nó không thể thay thế cho sự phán xét hợp pháp của luật sư hay người có thẩm quyền kinh doanh.
Làm thế nào sự khôn ngoan có thể giúp tránh tạo ra giá sai?+
Giá cả, chiết khấu, chi phí và các quy tắc chấp thuận nên được đặt trong các dịch vụ dữ liệu kiểm soát và quy tắc, với mô hình hiểu biết nhu cầu và các vật liệu tổ chức và giá cả rủi ro cao đối với sự xác thực và cấp phép chắc chắn.
Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại
Dữ liệu và quy tắc nào được yêu cầu để cho công ty thực hiện việc kiểm tra hợp đồng AI?
Những người quét cũng kiểm tra bố trí và chất lượng OCR. Huấn luyện nên được tách ra khỏi việc nhận mẫu và trang bìa bị mất, những điều khoản xung đột, ngày thanh toán, các vấn đề có tính chất cao. AI chỉ có thể hỗ trợ với việc khai thác, phù hợp và tiền boa, và không thể thay thế ý kiến pháp lý chính thức.
Xem câu trả lời đầy đủAI, kiểm tra khách hàng, mẫu đơn, trình duyệt và trợ lý thầuLiệu việc xem xét hợp đồng AI có thể thay thế luật sư hay đánh giá luật sư?
Không, AI là phù hợp cho việc phân tích các hợp đồng, định vị các điều khoản, mẫu đơn và gợi ý những rủi ro chung, cho phép các vấn đề pháp lý tập trung vào các hợp đồng rủi ro cao và các phán quyết thương mại.
Xem câu trả lời đầy đủPhân tích kinh doanh và tự động tài chính AICó gì khác biệt giữa việc kiểm toán hóa đơn của AI và việc nhận diện OCR bình thường?
Những địa chỉ của OCR “những gì được viết trong hình ảnh của người ta và địa chỉ kiểm tra dịch vụ của AI là“ tính nhất quán của chiếc vé này với việc kinh doanh hiện tại và nơi cần xem xét lại.
Xem câu trả lời đầy đủHệ thống trích dẫn thông minh và trích dẫn tự động AIAI có thể tự động ra một đề nghị dựa trên các bức vẽ hay BOM?
AI có thể hỗ trợ đọc thanh tiêu đề, vật liệu, chiều, vận chuyển công cộng, trường đại học và BOM, thu thập các quá trình lịch sử và dự án và tạo ra các dự án cần thiết xác nhận. Quá trình phức tạp, sản xuất, mặc quần áo và nước mắt, khả năng trang bị, khả năng mặc cả bên ngoài, các yêu cầu chất lượng và rủi ro giao dịch thường đòi hỏi sự chuyên nghiệp. Một tùy chọn đáng tin cậy hơn là để phân tích và phù hợp, các quy tắc chuyên nghiệp và chi phí để tính toán, và các kỹ sư để xác định quá trình quan trọng và những điều kiện cần thiết.
Xem câu trả lời đầy đủDịch vụ, hướng dẫn và các vụ án
Trình tự thay đổi hệ thống trích dẫn AI
Mở rộng sự hiểu biết tài liệu để sản xuất phù hợp, chi phí, chấp thuận và hệ thống ghi lại
Để biết thêm thông tin.Xem xét hợp đồngTrình thử nghiệm hợp pháp và AI
Phần lớn độ phân giải tài liệu để khớp các điều khoản, mẹo rủi ro, đánh giá bằng tay và quá trình hợp đồng
Để biết thêm thông tin.Tài liệu dạng thườngTrợ lý nhị phân AI và hệ thống nhị phân
: phân tích tài liệu thu hút, xem xét các vật dụng có tính cách cao quý và các thế hệ của bản thảo phản động từ thông tin kiểm tra
Để biết thêm thông tin.Thực hiện dự ánCung cấp và thực hiện các dự án AI
Giai đoạn trước bởi chẩn đoán, PoC, phát triển chính thức, thực hiện hệ thống và hoạt động thượng tuyến
Để biết thêm thông tin.Trường hợp cạnh tranh đáng kểCông việc kinh doanh thông minh cơ sở kiến thức
Xem cách mà nguồn kiến thức, sự cạnh tranh, truy cập, tham khảo và đánh giá hình thành một cơ sở có thể kiểm soát được
Để biết thêm thông tin.Hãy chẩn đoán trước.Giải mã các chẩn đoán xác thực và giá trị của AI
Sử dụng mẫu thực để xác nhận hiệu ứng điều trị, ranh giới rủi ro và phạm vi thực hiện ban đầu
Để biết thêm thông tin.