User talk:Intelligence123

في UiPath ، نركز على الذكاء الاصطناعي العملي (AI)، أو استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات محددة للعملاء. اليوم، أنا متحمس للتحدث إليكم حول كيفية استخدام UiPath للذكاء الاصطناعي لمساعدة عملائنا على أتمتة إحدى أقدم العمليات في تاريخ البشرية: معالجة المستندات المالية، مثل الفواتير والإيصالات.

من التجار القدامى إلى قادة الصناعة الحديثة، كانت هذه الوثائق مركزية للتجارة ومكنت من النقل الأساسي للقيمة والعملة. ومع ذلك، فإن العملية القديمة في التعامل مع هذه المستندات المالية: الاضطرار إلى المرور سطراً بسطر من خلال نماذج متعددة ومتكررة ومحاولة العمل بأسرع ما يمكن دون ارتكاب أخطاء. كل ذلك في خدمة الثابت الواحد: يريد الناس أن يتقاضوا رواتبهم في الوقت المحدد.

اليوم، أنا متحمس لتقديم إجابة لآلاف السنين من تفاقم العملية اليدوية: UiPath Receipt and Invoice AI، الذي طوره فريق التعلم الآلي (ML) وفريق الذكاء الاصطناعي في UiPath.

هذا المغير الجديد للعبة AI، المتاح في Public Preview مباشرة من إصدار UiPath Studio Community ، سيمكن مؤسستك من تبسيط حساباتك المستحقة الدفع وعملية إدارة النفقات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

نطاق هذه العمليات ضخم. على سبيل المثال، تتم معالجة ملايين الفواتير كل عام والعديد من الشركات تعالج هذه الفواتير بطريقة يدوية شديدة التكرار، وغالبًا ما يتم ذلك يدويًا. نظرًا لاستثمار الوقت في معالجة هذا الحجم الكبير من المستندات، فقد تطلع العديد من عملائنا إلى الأتمتة والتعرف الضوئي على الأحرف (OCR).

إذاً، بالنظر إلى المدة الزمنية للفواتير والإيصالات (والحاجة إلى معالجتها في الوقت المناسب)، ومدى شيوعها، فلماذا استغرق الأمر وقتًا طويلاً للتوصل إلى طريقة لأتمتة معالجتها؟

هناك عدة أسباب:

يتمثل التحدي الأول في أتمتة الفواتير والإيصالات في أن هذه المستندات غالبًا لا تأتي في "نموذج" متسق ومعياري. يمكن أن تبدو كل فاتورة مختلفة. يمكن أن تكون المعلومات الهامة مثل المبلغ بالدولار أو رقم الفاتورة في مكان مختلف تمامًا في مستندات مختلفة. بمعنى آخر، لا يعرف OCR أين "يبحث" للعثور على المعلومات الضرورية.

حاولت بعض الشركات معالجة هذا الأمر من خلال إنشاء عدد كبير من "القوالب" الثابتة التي تهدف إلى معالجة تخطيط كل فاتورة، واحدًا تلو الآخر. تساعد هذه التخطيطات في توجيه OCR إلى الموقع الصحيح على الصفحة، حتى يتمكن من العثور على المعلومات ذات الصلة واستخراجها. بينما تعمل هذه الطريقة عندما يكون عدد التخطيطات صغيرًا، يمكن أن تصبح سريعًا غير قابلة للإدارة. ببساطة، من غير الممكن إنشاء مهام سير عمل أتمتة لكل نموذج فاتورة وإيصال محتمل قد يواجهه الروبوت الخاص بك.

يتمثل التحدي الثاني في أتمتة الفاتورة في معالجة التعقيدات الموجودة في مستندات العالم الحقيقي، والتي نادرًا ما يتم طباعتها بشكل مثالي ومسحها ضوئيًا بأعلى دقة.

غالبًا ما تكون المستندات التي سيواجهها الروبوت الخاص بك "صاخبة" - مما يعني أنها تحتوي على الكثير من التعقيد في العالم الحقيقي مما يجعل قراءتها صعبة. ربما تم مسح الفاتورة ضوئيًا باستخدام ماسح ضوئي مكتبي منخفض الجودة. قد يكون "منحرفًا"، مما يعني أنه تم مسحه ضوئيًا بزاوية. في بعض الأحيان قد يكون تم مسحها ضوئيًا مع مستندات أخرى بخلاف الفاتورة. كل هذه العوامل يمكن أن "تربك" الروبوت وOCR، مما يجعل من الصعب العثور على المعلومات ذات الصلة اللازمة للمعالجة في أنظمة حسابات الدفع الخلفية.

يعالج نظام UiPath الجديد للإيصالات والفواتير AI هذه التحديات والمزيد. سيمكن نشاط الذكاء الاصطناعي الجديد هذا UiPath Robots من قراءة الفواتير والإيصالات ويساعدك على أتمتة حساباتك الدائنة وعمليات الامتثال للمصروفات.

استخدام الذكاء الاصطناعي في أتمتة الفواتير ومعالجة الإيصالات فيديو 3 يستخدم هذا النشاط، الذي يمكن العثور عليه عن طريق تنزيل حزمة UiPath.MachineLearningExtractor في موجز تجريبي لـ UiPath Studio ، أسلوبًا "بدون قالب" لمعالجة الفواتير والإيصالات. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي الخاص بنا يمكنه تحديد موقع المعلومات الهامة التي يجب استخراجها من المستند تلقائيًا، حتى إذا تغير التنسيق. لم يعد من الضروري إنشاء تخطيطات متعددة يدويًا.

تم تدريب هذه الفاتورة والإيصال أيضًا على فهم مستندات العالم الحقيقي. يمكنه تحديد واستخراج مجموعة واسعة من قيم الأعمال تلقائيًا من إيصالاتك وفواتيرك، اعتمادًا على الاحتياجات والمتطلبات المحددة لحساباتك الدائنة وعمليات الامتثال للمصروفات. حتى إذا كان المستند يتضمن "ضوضاء"، فسيظل الروبوت يجد المعلومات التالية ذات الصلة، مثل اسم البائع أو رقم الفاتورة.

أخيرًا، يمكن الوصول إلى الفاتورة والإيصال AI مباشرة في UiPath Studio. هذا يعني أنه يمكنك سحب وإفلات الذكاء الاصطناعي مباشرة في مهام سير العمل الخاصة بك والتكامل بسلاسة مع إمكانات معالجة المستندات الهامة الأخرى مثل مدير التصنيف ومحطة التحقق من الصحة. هذا يسمح بالتحقق المتكامل من صحة المعلومات المستخرجة. الأهم من ذلك، ضمن تدفقات العمل هذه، يمكنك بسهولة إرسال الروبوتات الخاصة بك لإدخال البيانات المستخرجة في الحسابات الصحيحة المستحقة الدفع أو أنظمة إدارة المصروفات الخلفية لإكمال أتمتة هذه العمليات من البداية إلى النهاية. هذه النماذج هي أيضًا ذاتية التعلم وستتحسن بمرور الوقت مع تفاعل المزيد من المستخدمين معها واستخدامها في مهام سير العمل.

وغني عن القول، نحن متحمسون حقًا لهذا الإصدار الجديد. وبالعودة إلى تلك العملية التي كانت موجودة منذ ألف عام: نود أن نعتقد أننا لا نطور فقط ذكاءً اصطناعيًا مثيرًا، ولكن في الواقع نغير جزءًا من التاريخ. نأمل أن تجربها.