S tehnologijami umetne inteligence oziroma velikih jezikovnih modelov postaja zajem prejetih računov hitrejši in predvsem bolj natančen in zanesljiv kot z optično prepoznavo znakov.

Umetna inteligenca (UI) bo pri zajemu prejetih računov dobesedno odpihnila rešitve, ki temeljijo zgolj na optični prepoznavi znakov (OCR).

Čeprav se je tehnologija OCR skozi desetletja uporabe izkazala za koristno, so jo ves čas spremljale omejitve. Večina tovrstnih rešitev lahko obdeluje samo besedilo s fiksnimi polji, ob vsaki obdelavi nove vrste dokumenta je treba naložiti drugo predlogo, občutljive pa so tudi na napake – delež napak znaša v povprečju od 2 pa celo do 10 odstotkov. Podjetja so zato primorana rezultate OCR še vedno preverjati in ročno popravljati.

Umetna inteligenca je ob uporabi strojnega učenja in velikih, samo učečih se jezikovnih modelov  hitrejša in natančnejša ter omogoča višjo stopnjo avtomatizacije postopkov kot tradicionalni sistemi OCR. Ob tem podjetjem omogoča, da z isto rešitvijo zajamejo tako podatke s papirnih prejetih računov kot tudi podatke z računov, ki jih prejmejo po e-pošti ali si jih prenašajo z različnih spletnih mest dobaviteljev.

UI kot nadomestilo za OCR

Rešitve za prepoznavanje dokumentov, ki temeljijo na umetni inteligenci, izkoriščajo zmožnost velikih jezikovnih modelov, da uspešno prepoznavajo tudi besedilo iz slik in drugih formatov dokumentov, pri čemer za sam zajem podatkov uporablja kognitivno strojno branje (CMR – cognitive machine reading).

Kot nam je znano že iz tradicionalnih sistemov, OCR uporablja zaporedno in linearno branje znakov iz strukturiranih podatkov. V nasprotju s tem CMR uporablja tehnike prepoznavanja vzorcev, s čimer  prebere podatke v realnem času in je zato precej hitrejše od OCR. Poleg tega, da CMR pospeši pridobivanje podatkov iz dokumentov v različnih formatih, omogoča tudi, da zajame le podatke, ki se jih potrebuje. Po drugi strani z enim branjem naenkrat prepozna in sprejme več podatkovnih formatov, na primer številčne podatke, nestrukturirano besedilo, vključno z rokopisom, slike, potrditvena polja, tabele in podobno.

Druga pomembna prednost CMR je, da odpravlja potrebo po ročnem posredovanju v primeru napak ali spremembah v izvornih dokumentih. Poleg tega lahko izvede tudi neposredno obdelavo podatkov, na primer preverjanje podatkov na računu.

Če OCR za račune posameznega dobavitelja zahteva izdelavo posebne predloge, CMR prinaša avtomatizirano učenje, ki omogoča, da se sistem samostojno uči in izboljšuje. To pomeni, da zahteva bistveno manj nadzora, hkrati pa se sistem hitro prilagodi spremembam v dokumentih, ki jih prepoznava. Tako lahko uspešno prebere prejeti račun, tudi če gre za novega dobavitelja ali če dobavitelj spremeni strukturo in pozicije podatkov – brez potrebe po dodatnem učenju podatkovnega modela. Nasprotno je treba pri OCR vsako predlogo za prepoznavo ustrezno ročno popraviti, kar seveda ustvarja prekinitve oziroma zamude pri delu in dodatne stroške.

Preskok pri prepoznavanju prejetih računov

V podjetju Genis smo že vrsto let zagovarjali, da podjetja pri prepoznavanju prejetih računov namesto uvajanja razmeroma dragih in za vzdrževanje zahtevnih sistemov OCR raje spodbujajo dobavitelje k izmenjavi računov v formatu XML. Zdaj, s pohodom umetne inteligence pa so postale rešitve za prepoznavanja prejetih dokumentov bolj enostavne, zanesljive in cenovno ugodne.

Zato smo v Genisu svojo rešitev za obvladovanje prejetih računov e-Računi povezali z eno vodilnih slovenskih storitev za umetno-inteligenčno prepoznavo dokumentov Pareto AI. Tako smo podjetjem, ki prejemajo veliko računov iz tujine ali domačih računov v formatu PDF ali papirni obliki omogočili, da te račune zajamejo in pridobijo podatke tako enostavno, kot v primeru prejema računov v formatu e-Slog za domače dobavitelje.

Spremljanje trendov pri razvoju umetne inteligence in postopno uvajanje njenih zmožnosti potrjuje, da podjetje Genis ohranja svojo zavezo uvajanju najboljših praks pri organizaciji, procesih in uporabi tehnologije. Podjetjem tako omogočamo, da si zgradijo sistem obvladovanja dokumentacije in delovnih postopkov, ki podpira posebnosti njihove dejavnosti ter izboljšuje zadovoljstvo zaposlenih in poslovnih partnerjev.