Nyereség:
- Annak megértése, hogy a mesterséges intelligencia hol nyeri ki az adatokat és készít tervezeteket a logisztikai dokumentumokban, például szállítólevelekben, számlákban, vámáru-nyilatkozatokban és szerződésekben.
- Dokumentumolvasás (OCR), adategyeztetés és inkonzisztencia-ellenőrzés tervezet formájában mesterséges intelligencia támogatással
- Annak megértése, hogy a mesterséges intelligencia által generált adatokat nem szabad emberi ellenőrzés nélkül feldolgozni vám-, adó- és jogi területen.
A logisztika a papír és az adatok áramlása. Minden szállítmány mögött szállítólevél, minden vásárlás mögött számla, minden import mögött vámáru-nyilatkozat, és minden üzleti kapcsolat mögött szerződés áll. Egy elosztóközpont naponta több száz dokumentumot dolgoz fel; Kézi olvasásuk, az adatok rendszerbe bevitele és az inkonzisztenciák észlelése lassú és hibás. A dokumentumautomatizálás – az adatok automatikus kinyerése és feldolgozása a dokumentumokból – enyhíti ezt a terhet. A mesterséges intelligencia itt két dolgot csinál: adatokat nyer ki a dokumentumból (az OCR-rel — Optical Character Recognition, azaz a képen lévő szöveg szöveggé alakításával és intelligens elemzéssel), és megjelöli a dokumentumok közötti inkonzisztenciákat. De tisztázzuk: a mesterséges intelligencia által a vám-, adó- és jogkövetkezmények területén generált adatok nem kerülnek feldolgozásra anélkül, hogy a felelős ember össze ne hasonlítaná az eredeti dokumentummal és megerősítené.
A logisztikai dokumentumok nyelve
Egy rövid szószedet: Szállítólevél (szállítólevél): Dokumentum, amely megmutatja, hogy kitől, kitől és milyen mennyiségben szállították az árut; az áruval együtt mozog. Számla: Az értékesítés összegét, tételeit és adóját bemutató pénzügyi bizonylat. Vámnyilatkozat: Hivatalos okmány, amely bevallja az import/export áru típusát, értékét és GTIP kódját (Vámtarifa-statisztikai pozíció - az áru nemzetközi besorolási kódja határozza meg az adó mértékét). Fuvarlevél: Az áru átvételét és a fuvarozási szerződést igazoló dokumentum. Szerződés: Jogi szöveg, amely meghatározza a felek jogait és kötelezettségeit.
Ezeknek a dokumentumoknak a közös jellemzője: minden bennük lévő szám és kód eredményt hoz. A helytelen GTIP kód helytelen adókat és vámbírságokat vonhat maga után; könyvelési hiba és hibás számlaösszeg kifizetése; A hibás szállítólevél mennyiség készleteltérést jelent. Ezért az AI által előállított adatok "tervezetek", és ellenőrizni kell.
Tipp: Amikor a mesterséges intelligencia beolvas egy dokumentumot, ne csak az adatokat, hanem a „Nem tudom, melyik mezőben” információt is kérje tőle. A jó felszólítás lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy megjelölje azokat a területeket, amelyeket nem tud olvasni vagy homályosnak lát; Pontosan ezekre a területekre figyelsz.
Mire képes az AI és mire nem?
Képes: Kivonni több száz számlából összeget, dátumot, cikk- és szállítói információkat, és táblázatba rendezni; szállítólevél és számla összehasonlítása és mennyiség/ár eltérés megjelölése; összefoglalni egy szerződést, és felhívni a figyelmet a kockázatos vagy szokatlan kikötésekre; szabványos válasz vagy tájékoztató tervezet elkészítése; Többnyelvű dokumentumok fordítása, összegzése.
Nem tudja (egyedül): véglegesíteni a vámáru-nyilatkozatot; szerződés jogi megerősítése; adóalanyiság végleges meghatározása; fizetést vált ki. Ezek felelősséget és tekintélyt igénylő feladatok, illetve büntetést és pert hozó hibák. A mesterséges intelligencia felgyorsul, az ember dönt és aláír.
Legyen különösen óvatos a szerződéssel: az AI összefoglalhatja a szerződést, és azt mondhatja, hogy "ez a kitétel szokatlan", ami nagyon értékes; De a jogérvényesség, a felelősség és a kockázatértékelés az ügyvéd feladata. Az AI nem jogi tanácsadó.
Figyelem: A mesterséges intelligencia összekeverheti a számokat (0/0, 1/7, vessző/pont), kihagyhat egy tollat, vagy összekeverhet két dokumentumot az OCR során. Ezek a hibák egy olyan kimenetben vannak elrejtve, amely folyékonynak és simának tűnik. Mindig hasonlítsa össze a kritikus mezőket (összeg, kód, mennyiség) az eredetivel.
Lépésről lépésre: Dolgozzon dokumentumokon MI segítségével
- Készítse elő a dokumentumot. Tiszta beolvasott kép; Intézmény által jóváhagyott, bizalmas kezelést garantáló eszköz érzékeny dokumentumokhoz.
- Strukturált kivonás kérése. Határozza meg egyértelműen, hogy mely mezőket szeretné (összeg, dátum, cikk, kód).
- Jelölje be a bizonytalanságokat. Kérje meg az AI-t, hogy külön sorolja fel azokat a területeket, amelyekben nem biztos.
- Végezzen keresztellenőrzést. Távolítsa el a szállítólevél-számla-megrendelés közötti ellentmondásokat.
- Emberi ellenőrzés. Hasonlítsa össze a kritikus területeket az eredetivel; A felelős szakértő jóváhagyja.
- Archivál és nézd. Jóváhagyott adatok fogadása a rendszerbe; rögzíteni, aki jóváhagyta (audit trail).
három mini tok
1. eset – A számla-szállítólevél eltérésének észlelése. Egy forgalmazó cég havonta több száz számlát dolgozott fel, és később rájött, hogy időnként túlfizetések történtek. A könyvelésben mesterséges intelligencia összehasonlította a számla és szállítólevél adatait; YZ megjelölte, hogy egy szállító 3 tétellel többet számlázott, mint a szállítólevél. Az ember ellenőrizte és ellenőrizte az eredetiket, és javításokat kért. A havi több ezer líra értékű kiszivárogtatást lezárták. Az AI megmutatta a következetlenséget; A kifogást ember tette.
2. eset – A vámellenőrzés fontossága. Egy importszolgáltató GTIP-kódokat és összegeket nyert ki egy tucatnyi tételt tartalmazó proforma számláról az YZ-nek. Az átutalás előtt a felelős szakértő ellenőrizte, és észrevette, hogy az AI két tételben összekeverte a hasonló termékek kódjait, és az egyiknél a tizedeselválasztót félreolvasva 10-szer mutatta meg az összeget. Ezek a hibák büntetést és késedelmet okoznának a nyilatkozattételben. A szakértő kijavította és jóváhagyta. Az automatizálás növelte a sebességet és kiküszöbölte az emberi hibákat.
3. eset – A szerződés összefoglalása, de a jogi döntés a személyben van. Egy beszerzési menedzser megkérte a mesterséges intelligenciát, hogy foglaljon össze egy hosszú szállítási szerződést, és mondja meg neki, hogy „jelölje meg a kockázatos tételeket”. YZ kiemelte a büntetőzáradékot és az egyoldalú felmondási záradékot; Ez a megfelelő irányba terelte a menedzser figyelmét. De a szerződés aláírása előtt a menedzser elküldte a jogi osztálynak; A mesterséges intelligencia rövid útiterv volt, nem pedig jogi jóváhagyás. A szerződés aláírására jogi felülvizsgálat után került sor.
Négy másolható sablon
1) Strukturált adatkinyerés:
Az Ön szerepköre: dokumentumfeldolgozó asszisztens. Az alábbi számlaképről táblázatos formában bontsa ki a következő mezőket: számla száma, dátuma, szállító, minden cikkhez (termék, mennyiség, egységár, összeg), végösszeg, ÁFA. Minden olyan mezőt, amelyet nem tud elolvasni, vagy nem biztos benne, jelölje meg "BIZONYTALAN"-ként. Ne töltsön ki egyetlen számot sem találgatásokkal.
2) Keresztkonzisztencia ellenőrzése:
Az alábbiakban ugyanarra a szállítmányra vonatkozó megrendelés, szállítólevél és számla adatok találhatók. Feladat: jelölje meg a három közötti eltérést mennyiség, egységár és cikk alapján; Adja meg, hogy mely dokumentumok tartalmazzák az egyes eltéréseket. Ne feledje, hogy a helyesbítésről szóló döntés a személyen múlik.
3) Szerződéses kockázat szűrése:
Foglalja össze az alábbi szerződésszöveget, és jelölje meg a szokatlan vagy kockázatos kikötéseket (büntetéskikötés, egyoldalú felmondás, korlátlan felelősség, automatikus megújítás). Közölje, hogy ez nem jogi vélemény, és a végső értékelés az ügyvédé.
4) Előzetes vámellenőrzés:
A cikk, a mennyiség, az érték és a lehetséges GTIP kódjavaslat kibontása az alábbi proforma számlából. A hasonló termékek kódjainak összetévesztésének elkerülése érdekében egy mondatban fejtse ki, miért ajánlja az egyes kódokat. Ügyeljen a tizedesvesszőkre és mértékegységekre; Jelölje meg, ha nem biztos benne. Tételezzük fel, hogy a szakértő jóváhagyja a végső megállapítást.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Írja be ezt a számlát a rendszerbe.
Az AI-nak nincs felhatalmazása arra, hogy közvetlenül belépjen a rendszerbe, és még ha igen is, a hitelesítés nélküli belépés veszélyes; Az sem világos, hogy mely mezőket kell kitölteni.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepköre: dokumentumfeldolgozó asszisztens. From this invoice image, it extracts the invoice number, date, supplier, items (product/quantity/unit price/amount), total and VAT as a table. Mark the areas you are not sure of as "UNCERTAIN", do not make up the numbers. Összehasonlítom az eredetivel és megerősítem; Ne fogadjon el semmilyen nem jóváhagyott területet véglegesnek.
dokumentummunka
AI szerepe
emberi szerep
Kockázati szint
Tömeges számlaadatok kinyerése
Vázlattáblázatot generál
Ellenőrzi a kritikus területeket
közepes
Szállítólevél-számla ellenőrzés
Az inkonzisztencia jelei
Kifogás/helyesbítő határozat
közepes
vámáru-nyilatkozat
Ajánlott kód/összeg
Jóváhagyja/aláírja a nyilatkozatot
magas
Szerződés megerősítése
Összegzés és kockázati szűrés
Jogi értékelés és aláírás
magas
Gyakori hibák
- Az OCR kimenet feldolgozása ellenőrzés nélkül. The confused number and code are hidden inside the neat looking table.
- A mesterséges intelligencia alkalmazása a vám- és adóügyekben. A helytelen GTIP vagy összeg büntetést és késedelmet von maga után; Szakértői jóváhagyás szükséges.
- Az AI összetévesztése jogtanácsossal. A szerződés-összefoglaló értékes, de a jogi érvényesség értékelése az ügyvéd dolga.
- Nem akar kétértelmű jelölést. Ha nem mondod az AI-nak, hogy „mutassa meg, hogy nem vagy biztos benne”, akkor a bizonytalant úgy kezeli, mintha biztos lenne.
- Nem vezet ellenőrzési nyomvonalat. Ha nincs rögzítve, hogy ki adta a jóváhagyást, a hiba utáni felelősség nem követhető.
Tipp: Kezdje el a dokumentumautomatizálást „először a nagy mennyiségű, alacsony kockázatú dokumentumokon” (például rutin belső szállítóleveleken). A bizalom és a folyamat kialakulása után fokozatosan térjen át a magas kockázatú dokumentumokra, például a vámokra és a szerződésekre, mindig erős emberi ellenőrzés mellett. A biztonság és a sebesség az érettséggel együtt jár.
Összefoglalva
Logistics is a document flow, and AI is a powerful assistant in detecting inconsistencies with data extraction in this flow: tabulating hundreds of invoices, marking delivery note-invoice mismatch, summarizing the contract and highlighting the risky item. De az OCR hibák a látszólag sima kimenetben rejtőznek; Az olyan területeken, mint a vám, az adózás és a jogi következmények, az AI adatai tervezetek. Hasonlítsa össze a kritikus területeket az eredetivel, szakértői megerősítéssel, és tartsa meg az ellenőrzési nyomvonalat. Az AI felgyorsul; Az aláírást és a felelősséget az emberek viselik.
Pályázati feladat
Vegyen mintát egy számlából és a szállítólevélből a saját vállalkozásából (vagy hipotetikusan). Kivonja a számlaadatokat az AI-ból a „strukturált adatok kinyerése” sablonnal, és vegye figyelembe a „bizonytalan” jelzőket. Ezután hasonlítsa össze a számlát a szállítólevéllel a „Keresztkonzisztencia ellenőrzése” sablon segítségével. Manuálisan ellenőrizze az AI által talált eltéréseket az eredetivel, és írja le 5 tételben, hogy mely területeken van szükség emberi megerősítésre.
ellenőrző lista
- [ ] Kértem az AI-t, hogy jelölje meg azokat a "BIZTONSÁGOS" mezőket, amelyekben nem biztos?
- [ ] Összehasonlítottam a kritikus mezőket (összeg, kód, mennyiség) az eredetivel?
- [ ] Szükségem volt szakértői jóváhagyásra a vám-/adó-/szerződéses dokumentumokban?
- [ ] Ügyvédre bíztam a szerződés jogi értékelését?
- [ ] Vezettem egy ellenőrzési nyomvonalat, aki jóváhagyta?