Asiakirjaautomaatio: lähetystodistus, lasku, tulli ja sopimus

Voitot:

• Ymmärtää, missä tekoäly poimii dataa ja tuottaa luonnoksia logistiikkaasiakirjoissa, kuten lähetysluetteloissa, laskuissa, tulli-ilmoituksissa ja sopimuksissa.
• Kyky suorittaa dokumenttien lukeminen (OCR), tietojen täsmääminen ja epäjohdonmukaisuuden tarkistus luonnosmuodossa tekoälyn tuella
• Ymmärtäminen, että tekoälyn tuottamaa dataa ei tule käsitellä ilman ihmisen todentamista tulli-, vero- ja lakialalla.

Logistiikka on paperin ja tiedon kulkua. Jokaisen lähetyksen takana on lähetystodistus, jokaisen oston takana lasku, jokaisen tuonnin takana on tulli-ilmoitus ja jokaisen liikesuhteen takana on sopimus. Jakelukeskus käsittelee satoja asiakirjoja päivässä; Niiden manuaalinen lukeminen, tietojen syöttäminen järjestelmään ja epäjohdonmukaisuuksien havaitseminen on sekä hidasta että virhealtista. Asiakirjaautomaatio – tietojen automaattinen poimiminen ja käsittely asiakirjoista – keventää tätä taakkaa. Tekoäly tekee tässä kaksi asiaa: se poimii tiedot asiakirjasta (OCR:n avulla (Optical Character Recognition, toisin sanoen muuntaa kuvan tekstin tekstiksi ja älykkään jäsentämisen) ja merkitsee epäjohdonmukaisuudet asiakirjojen välillä. Mutta tehdään selväksi: tekoälyn tuottamia tulli-, vero- ja oikeudellisia seurauksia koskevia tietoja ei käsitellä ilman, että vastuullinen ihminen vertaa niitä alkuperäiseen asiakirjaan ja vahvistaa sen.

Logistiikkaasiakirjojen kieli

Lyhyt sanasto: Toimitustodistus (rahtikirja): Asiakirja, joka osoittaa, keneltä tavarat on lähetetty keneltä ja missä määrin; liikkuu tavaroiden mukana. Lasku: Talousasiakirja, josta käy ilmi myynnin määrä, erät ja verot. Tulli-ilmoitus: Virallinen asiakirja, joka ilmoittaa tuonti-/vientitavaran tyypin, arvon ja GTIP-koodin (Customs Tariff Statistics Position - tavaran kansainvälinen luokituskoodi määrittää verokannan). Konossementti: Asiakirja, joka todistaa tavaran vastaanoton ja kuljetussopimuksen. Sopimus: Lakiteksti, joka määrittelee osapuolten oikeudet ja velvollisuudet.

Näiden asiakirjojen yhteinen piirre: jokainen niissä oleva numero ja koodi tuottaa tuloksen. Väärä GTIP-koodi voi johtaa vääriin veroihin ja tullimaksuihin; virhe kirjanpidossa ja virheellisen laskun maksaminen; Virheellinen lähetysluettelon määrä tarkoittaa varastoeroa. Siksi tekoälyn tuottamat tiedot ovat "luonnos" ja ne on tarkistettava.

Vinkki: Kun olet antanut tekoälyn lukea asiakirjan, pyydä siltä tietojen lisäksi myös "En ole varma, mikä kenttä" -tietoja. Hyvä kehote antaa tekoälylle mahdollisuuden merkitä alueet, joita se ei voi lukea tai näkee epäselviksi; Kiinnität huomiota juuri näihin alueisiin.

Mitä tekoäly voi tehdä ja mitä se ei?

Osaa: Poimia summan, päivämäärän, nimikkeen ja toimittajan tiedot sadoista laskuista ja järjestää ne taulukkoon; verrataan lähetysasiakirjaa ja laskua ja merkitään määrä/hinta ristiriita; tee tiivistelmä sopimuksesta ja tuo tietoosi riskialttiit tai epätavalliset lausekkeet; vakiovastaus- tai tiedotusluonnoksen laatiminen; Monikielisten asiakirjojen kääntäminen ja yhteenveto.

Ei voi (yksin): viimeistellä tulli-ilmoitusta; sopimuksen laillinen vahvistaminen; verotettavan koodin lopullinen määrittäminen; käynnistää maksun. Nämä ovat vastuuta ja auktoriteettia vaativia tehtäviä sekä rangaistuksia ja oikeudenkäyntejä tuovia virheitä. Tekoäly kiihtyy, ihminen päättää ja tekee merkkejä.

Ole erityisen varovainen sopimuksen kanssa: tekoäly voi tehdä sopimuksen yhteenvedon ja sanoa "tuo lauseke on epätavallinen", mikä on erittäin arvokasta; Mutta oikeudellinen pätevyys, vastuu ja riskinarviointi ovat asianajajan tehtävä. Tekoäly ei ole lainopillinen neuvonantaja.

Varoitus: Tekoäly voi sekoittaa numeroita (0/0, 1/7, pilkku/piste), ohittaa kynän tai sekoittaa kaksi asiakirjaa OCR:n aikana. Nämä virheet ovat piilossa ulostulossa, joka näyttää sujuvalta ja sileältä. Vertaa aina kriittisiä kenttiä (määrä, koodi, määrä) alkuperäiseen.

Askel askeleelta: Asiakirjojen käsittely tekoälyllä

1. Valmistele asiakirja. Tyhjennä skannattu kuva; Laitosten hyväksymä, luottamuksellisuuden takaama työkalu arkaluonteisille asiakirjoille.
2. Pyydä strukturoitua purkamista. Määritä selkeästi, mitkä kentät haluat (summa, päivämäärä, tuote, koodi).
3. Merkitse epävarmuustekijät. Pyydä tekoälyä luettelemaan erikseen alueet, joista se on epävarma.
4. Tee ristiintarkastus. Poista epäjohdonmukaisuudet lähetysluettelon, laskun ja tilauksen välillä.
5. Ihmisen vahvistus. Vertaa kriittisiä alueita alkuperäiseen; Vastuullinen asiantuntija hyväksyy.
6. Arkistoi ja katso. Vastaanota hyväksyttyjä tietoja järjestelmään; kirjaa, kuka hyväksyi (kirjausketju).

kolme minilaukkua

Tapaus 1 – Laskun ja lähetyslaskun epäsuhta havaitseminen. Jakeluyhtiö käsitteli satoja laskuja kuukaudessa ja huomasi myöhemmin, että ajoittain maksettiin liikaa. Kirjanpidolla oli tekoäly vertailla laskujen ja lähetysluetteloiden tietoja; YZ merkitsi, että toimittaja laskutti 3 tuotetta enemmän kuin lähetystodistus. Ihminen tarkisti ja vahvisti alkuperäiset ja pyysi korjauksia. Kuukausittaiset tuhansien liirien arvoiset vuodot suljettiin. AI osoitti epäjohdonmukaisuuden; Vastaväitteen esitti mies.

Tapaus 2 – Tullitarkastuksen merkitys. Tuontioperaattori poimi GTIP-koodit ja summat kymmeniä nimikkeitä sisältävästä proforma-laskusta YZ:lle. Vastaava asiantuntija tarkasti ennen siirtoa ja huomasi, että tekoäly oli sekoittunut kahdessa erässä samankaltaisten tuotteiden koodit ja että yhdessä hän oli lukenut desimaalierottimen väärin ja näyttänyt summan 10 kertaa. Nämä virheet johtaisivat seuraamuksiin ja ilmoituksen viivästymiseen. Asiantuntija korjasi ja hyväksyi sen. Automaatio lisäsi nopeutta ja eliminoi inhimilliset virheet.

Tapaus 3 – Sopimuksen tiivistelmä, mutta oikeudellinen päätös on henkilössä. Ostopäällikkö pyysi tekoälyä tekemään yhteenvedon pitkästä toimitussopimuksesta ja käskemään häntä "liputtamaan riskialttiit tuotteet". YZ korosti rangaistuslauseketta ja yksipuolisia irtisanomislausekkeita; Tämä kohdistai johtajan huomion oikeaan suuntaan. Mutta ennen sopimuksen allekirjoittamista johtaja lähetti sen lakiosastolle; Tekoälytiedote oli tiekartta, ei laillinen hyväksyntä. Sopimus allekirjoitettiin oikeudellisen selvityksen jälkeen.

Neljä kopioitavaa mallia

1) Strukturoidun tiedon poiminta:

Tehtäväsi: asiakirjankäsittelyassistentti. Poimi alla olevasta laskukuvasta seuraavat kentät taulukkomuodossa: laskun numero, päivämäärä, toimittaja, jokaiselle tuotteelle (tuote, määrä, yksikköhinta, määrä), loppusumma, ALV. Merkitse jokin kenttä, jota et osaa lukea tai josta et ole varma, kenttään "EIVARMA". Älä täytä numeroita arvauksilla.

2) Ristiyhdenmukaisuuden tarkistus:

Alla on saman lähetyksen tilaus-, lähetys- ja laskutiedot. Tehtävä: merkitse mahdolliset erot näiden kolmen välillä määrän, yksikköhinnan ja nimikkeen perusteella; Ilmoita, mitkä asiakirjat sisältävät kunkin poikkeaman. Huomaa, että korjauspäätös on henkilö.

3) Sopimusriskien seulonta:

Tee yhteenveto alla olevasta sopimustekstistä ja merkitse epätavalliset tai riskialttiit lausekkeet (sakkolauseke, yksipuolinen irtisanominen, rajoittamaton vastuu, automaattinen uusiminen). Ilmoita, että tämä ei ole oikeudellinen lausunto ja että lopullinen arviointi kuuluu asianajajalle.

4) Tullin ennakkotarkastus:

Poimi tuote, määrä, arvo ja mahdollinen GTIP-koodiehdotus alla olevasta proforma-laskusta. Välttääksesi riskin sekoittaa samankaltaisten tuotteiden koodit, selitä yhdellä lauseella, miksi suosittelet kutakin koodia. Kiinnitä huomiota desimaalipisteisiin ja yksiköihin; Merkitse, jos et ole varma. Oletetaan, että asiantuntija hyväksyy lopullisen lausunnon.

Heikko kehote / Vahva kehote

Heikko kehote:

Syötä tämä lasku järjestelmään.

Tekoälyllä ei ole oikeutta päästä suoraan järjestelmään, ja vaikka olisikin, todentamaton pääsy on vaarallista; On myös epäselvää, mitä kenttiä pyydetään.

Tehokas kehotus:

Tehtäväsi: asiakirjankäsittelyassistentti. Tästä laskukuvasta se poimii laskun numeron, päivämäärän, toimittajan, tuotteet (tuote/määrä/yksikköhinta/määrä), loppusumman ja ALV:n taulukona. Merkitse alueet, joista et ole varma, "EPÄVARMA", älä keksi numeroita. Vertailen sitä alkuperäiseen ja vahvistan; Älä hyväksy hyväksymättömiä alueita lopulliseksi.

asiakirjatyötä

AI rooli

ihmisen rooli

Riskitaso

Joukkolaskutietojen poiminta

Luo luonnostaulukon

Tarkistaa kriittiset alueet

keskikokoinen

Lähetysluettelo-laskun valvonta

Epäjohdonmukaisuuden merkkejä

Vastalause/oikaisupäätös

keskikokoinen

tulli-ilmoitus

Suosittelee koodia/määrää

Hyväksyy/allekirjoittaa julistuksen

korkea

Sopimuksen vahvistus

Yhteenveto ja riskien seulonta

Oikeudellinen arviointi ja allekirjoitus

korkea

Yleisiä virheitä

• Käsitellään OCR-tulostetta tarkistamatta sitä. Sekava numero ja koodi on piilotettu siistin näköisen pöydän sisään.
• Tekoälyyn tukeutuminen tullissa ja verotuksessa. Väärä GTIP tai summa johtaa seuraamuksiin ja viivästyksiin; Asiantuntijan hyväksyntä vaaditaan.
• Tekoälyn pitäminen lainopillisena neuvonantajana. Sopimustiivistelmä on arvokas, mutta lainvoimaisuuden arviointi on asianajajan tehtävä.
• Ei halua epäselvyyttä. Jos et käske tekoälylle "osoittaa, että et ole varma", se kohtelee epävarmaa kuin se olisi varma.
• Ei pidä kirjausketjua. Jos ei ole kirjattu, kuka on antanut hyväksynnän, vastuuta ei voida seurata virheen jälkeen.

Vinkki: Aloita dokumenttien automatisointi "ensin suurista, vähäriskisistä asiakirjoista" (esimerkiksi rutiini sisäiset lähetysluettelot). Kun luottamus ja prosessi on vakiinnutettu, siirry asteittain riskialttiisiin asiakirjoihin, kuten tulliin ja sopimuksiin, aina vahvalla inhimillisellä tarkastuksella. Turvallisuus ja nopeus tulevat kypsyyden mukana.

Yhteenvetona

Logistiikka on asiakirjavirta, ja tekoäly on tehokas apulainen havaitsemaan epäjohdonmukaisuudet tiedon poiminnassa tässä virtauksessa: satojen laskujen taulukointi, lähetysluettelon ja laskun välisen yhteensopivuuden merkitseminen, sopimuksen yhteenveto ja riskialttiiden tuotteiden korostaminen. Mutta OCR-virheet ovat piilossa näennäisesti tasaisen tulosteen sisällä; Tekoälyn tiedot ovat luonnos sellaisilla aloilla kuin tulli, verotus ja oikeudelliset seuraukset. Vertaa kriittisiä alueita alkuperäiseen, vahvista asiantuntija, pidä kirjausketju. AI kiihtyy; Ihmiset kantavat allekirjoituksen ja vastuun.

Sovellustehtävä

Ota näyte laskusta ja sen lähetysluettelosta omasta yrityksestäsi (tai hypoteettisesta). Pura laskutiedot tekoälystä "strukturoidun datan poiminta" -mallilla ja huomioi "UNCERTAIN" -liput. Vertaa sitten laskua lähetysluetteloon "Ristikonsistenssin tarkistus" -mallin avulla. Tarkista manuaalisesti jokainen tekoälyn löytämä ero alkuperäisen kanssa ja kirjoita viiteen kohtaan, mitkä alueet vaativat ihmisen vahvistusta.

tarkistuslista

• [ ] Olenko pyytänyt tekoälyä merkitsemään "EIVARMA"-kentät, joista se on epävarma?
• [ ] Olenko vertannut kriittisiä kenttiä (määrä, koodi, määrä) alkuperäiseen?
• [ ] Olenko vaatinut asiantuntijan hyväksynnän tulli-/vero-/sopimusasiakirjoissa?
• [ ] Olenko jättänyt sopimuksen oikeudellisen arvioinnin asianajajan tehtäväksi?
• [ ] Olenko pitänyt kirjausketjua, joka on antanut hyväksynnän?