Herkenning en goedkeuring van binnenkomende primaire documenten
Demonstratiescenario: we scannen facturen, akten en vrachtbrieven, extraheren details en controleren regels. Als het model onzeker is, geven we het door aan de operator.
Beschrijving van de bedrijfssituatie
Het bedrijf ontvangt tientallen facturen, akten van voltooide werkzaamheden en vrachtbrieven van verschillende leveranciers. In PDF, scans of foto's. De accountant besteedt dagelijks tot 4 uur aan het handmatig invoeren van bedragen, het verifiëren van de EDRPOU, IBAN-rekeningnummers en het zoeken naar welk contract aan elk document moet worden gekoppeld.
Schema van de datastroom en architectuur
Rol van de mens in de keten (Human-in-the-loop)
Als het systeem in een veld minder dan 95% zeker is of als het documentbedrag de limiet overschrijdt, wordt het document gemarkeerd. De accountant moet het bevestigen in een gebruiksvriendelijke webinterface.
Voorbeeld van invoer en systeemantwoord
Beperkingen van het demo-scenario
- ✕Zonder de elektronische handtekening van de accountant zal het systeem geen geld van de rekening afschrijven
- ✕Beschadigde of onleesbare scans krijgen het label 'Vereist opnieuw aanvragen van het origineel'
- ✕Als de contractprijzen zijn gewijzigd, controleert het systeem deze met de vastgelegde voorwaarden van de specificaties
Wat u moet meten tijdens de pilot
- ✓Nauwkeurigheid van het extraheren van verplichte velden (EDRPOU, bedrag, nummer, datum) — doel: > 98%
- ✓Tijd voor één document (doel: < 15 seconden)
- ✓Aandeel documenten die zonder handmatige correcties zijn doorgekomen
Automatisering van documentverwerking
Interesse in een vergelijkbare architectuur?
We passen de logica van dit scenario aan op uw interne systemen, databasestructuur en procedures.
Aanpassing besprekenScenario aanpassen: Documentherkenning en goedkeuring
Beschrijf het proces dat tijd opslokt van je team. We laten je zien wat je hier kunt automatiseren, welke data daarvoor nodig zijn en waar je het best begint.