ਲਾਭ:
- ਮੂਲ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਪਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਇਨਵੌਇਸ, ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਲੈਡਿੰਗ ਦਾ ਬਿੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲਈ ਜਾਂਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (ਰਾਕਮਾ, ਭਾਰ, ਰਕਮ, ਪਾਰਟੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ-ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ
- ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਡਰਾਫਟ ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਘੋਸ਼ਣਾ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਸਟਮ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ।
ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਪਾਰ ਦੇ ਅਣਦੇਖੇ ਹੀਰੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹਨ. ਇੱਕ ਕੰਟੇਨਰ ਪੋਰਟ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਟੈਕ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਵਪਾਰਕ ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ, ਲੇਡਿੰਗ ਦਾ ਬਿੱਲ, ਮੂਲ ਦਾ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ, ਅੰਦੋਲਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਬੀਮਾ ਪਾਲਿਸੀ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਸਾਰ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਇਨਵੌਇਸ 'ਤੇ ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ 'ਤੇ ਭਾਰ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ, ਜੇਕਰ ਇਨਵੌਇਸ ਦੀ ਰਕਮ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਪੱਤਰ 'ਤੇ ਮੁੱਲ, ਜੇਕਰ ਖਰੀਦਦਾਰ-ਵੇਚਣ ਵਾਲੇ ਸਿਰਲੇਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੁਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਨੂੰ ਮੁਅੱਤਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੁਰਮਾਨਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮਾਲ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ ਜੋ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਿੱਥੇ ਹਨ।
ਆਓ ਪਹਿਲਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ। ਵਪਾਰਕ ਚਲਾਨ: ਇਹ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੁਆਰਾ ਖਰੀਦਦਾਰ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਕਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਲ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮਾਤਰਾ, ਇਕਾਈ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਕੀਮਤ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਕਸਟਮ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ ਇਨਵੌਇਸ: ਇਹ ਵਿਕਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਇਨਵੌਇਸ ਹੈ। ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ: ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਬਕਸੇ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਾਮਾਨ ਹੈ, ਬਕਸਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਕੁੱਲ/ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਵਾਲੀਅਮ। ਲੇਡਿੰਗ ਦਾ ਬਿੱਲ (B/L): ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੈਰੀਅਰ ਨੇ ਮਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਣ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰੇਗਾ; ਇਹ ਸਮੁੰਦਰੀ ਆਵਾਜਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ: ਇਹ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਲ ਦੀ ਦਰਾਮਦ/ਨਿਰਯਾਤ ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਸਟਮਜ਼ ਨੂੰ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ETGB (ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਕਾਮਰਸ ਕਸਟਮਜ਼ ਘੋਸ਼ਣਾ): ਇੱਕ ਸਰਲ ਘੋਸ਼ਣਾ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਈ-ਨਿਰਯਾਤ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਸਥਾਨ
ਚਾਰ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ।
ਕਦਮ 1 - ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕੱਚੀ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਮਾਲ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ, ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ, ਵਜ਼ਨ, ਪਾਰਟੀ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵਿਧੀ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਡਰ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਸ ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਾਰਣੀ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ AI ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੈ।
ਕਦਮ 2 - ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਇਨਵੌਇਸ, ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ ਜਾਂ ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਇੱਥੇ AI ਇੱਕ ਟੈਪਲੇਟ ਭਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ, ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਉਸ ਨੇ ਜੋ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਉਹ ਕੋਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ/ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 3 - ਅੰਤਰ-ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ। ਇਹ AI ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ। YZ ਨੂੰ ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਲੇਡਿੰਗ ਦਾ ਬਿੱਲ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਪੁੱਛਣਾ "ਕੀ ਮਾਤਰਾ, ਪਾਰਸਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਕੁੱਲ/ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ, ਰਕਮ, ਪਾਰਟੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿਧੀ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਅੰਤਰ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, AI ਇੱਕ ਪਾਰਸਲ ਨਾਲੋਂ 3 ਕਿਲੋਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਭਾਰ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਦਮ 4 - ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਾਰਵਾਈ। ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕਸਟਮ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਨ। ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਘੋਸ਼ਣਾ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ, ਚੈਕਲਿਸਟ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਲਾਹਕਾਰ ਲਈ ਰਸਤਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: AI ਕਿਸੇ ਇਨਵੌਇਸ ਜਾਂ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦਾ "ਖਰੜਾ" ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਦਸਤਖਤਾਂ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਹੈ। ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਭੇਜਣਾ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ, ਇੱਕ ਭਰੇ ਹੋਏ ਫਾਰਮ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ।
ਅੰਤਰ-ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇਕਸਾਰਤਾ: ਨਾਜ਼ੁਕ ਚੌਕੀਆਂ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਟਕਰਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਰਿਵਾਜਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਖੇਤਰ
ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ?
ਆਮ ਗਲਤੀ
ਨਤੀਜਾ
ਕੁੱਲ ਮਾਤਰਾ/ਟੁਕੜਾ
ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ, ਲੱਦਣ ਦਾ ਬਿੱਲ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੰਬਰ ਲਿਖਣਾ
ਰੀਤੀ-ਰਿਵਾਜਾਂ 'ਤੇ ਅਸਵੀਕਾਰ, ਗਿਣਤੀ
ਕੁੱਲ/ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ
ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ, ਲੱਦਣ ਦਾ ਬਿੱਲ
ਭਾਰ ਨਹੀਂ ਫੜਨਾ
ਤੋਲ, ਦੇਰੀ, ਜੁਰਮਾਨਾ
ਮਾਲ ਦਾ ਮੁੱਲ (ਰਾਕਮਾ)
ਚਲਾਨ, ਘੋਸ਼ਣਾ
ਰਕਮ ਬੇਮੇਲ ਹੈ
ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਮੀਖਿਆ
ਪਾਰਟੀ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ/ਪਤਾ
ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਪੈਲਿੰਗ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਸਵੀਕਾਰ
ਡਿਲਿਵਰੀ ਵਿਧੀ (ਇਨਕੋਟਰਮਜ਼)
ਚਲਾਨ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਟਕਰਾਅ
ਲਾਗਤ/ਜੋਖਮ ਵਿਵਾਦ
ਮੂਲ ਦੇਸ਼
ਚਲਾਨ, ਮੂਲ ਦਾ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ
ਅਸੰਗਤ ਮੂਲ
ਤਰਜੀਹੀ ਟੈਰਿਫ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ
ਬਕਸੇ/ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ
ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ, ਲੱਦਣ ਦਾ ਬਿੱਲ
ਗੁੰਮ/ਵੱਧ ਪਾਰਸਲ
ਗਿਣਤੀ, ਮਿੰਟ
ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਕਸਟਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਪਾਰ ਸੰਚਾਲਨ ਸਹਾਇਕ। ਇੱਕ ਇਨਵੌਇਸ ਡੇਟਾ ਸਾਰਣੀ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਆਰਡਰ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਉਭਰਦੀ ਹੈ। ਕਾਲਮ: ਮਾਲ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਮਾਤਰਾ | ਯੂਨਿਟ | ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ | ਕੁੱਲ | ਮੂਲ. ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਗੁੰਮ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, "ਅਧੂਰਾ/ਸੰਦੇਹਪੂਰਣ" ਵਜੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਨਾ ਭਰੋ। ਮੁਦਰਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਰੱਖੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ ਆਰਡਰ/ਪੱਤਰ ਪੱਤਰ ਪੇਸਟ ਕਰੋ — ਗੈਰ-ਲੁਕਿਆ]
2) ਕ੍ਰਾਸ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚਕਰਤਾ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ 3 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹਾਂ: ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ, ਬਿਲ ਆਫ਼ ਲੈਡਿੰਗ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ "ਸੰਤੁਸ਼ਟ / ਨਹੀਂ ਰੱਖਦਾ" ਦਿਖਾਓ: ਕੁੱਲ ਰਕਮ, ਪਾਰਸਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ, ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ, ਮਾਲ ਦਾ ਮੁੱਲ, ਖਰੀਦਦਾਰ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਿਧੀ, ਮੂਲ। ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਲਈ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੋ ਜੋ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੀ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਬਿਆਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਸਟਮ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦਾ ਹੈ। ਇਨਵੌਇਸ: [...]ਚੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ: [...]ਲੈਡਿੰਗ ਦਾ ਬਿੱਲ: [...]
3) ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ ਇਨਵੌਇਸ ਡਰਾਫਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਨਿਰਯਾਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ PROFORMA INVOICE ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਲਾਜ਼ਮੀ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ: ਵਿਕਰੇਤਾ/ਖਰੀਦਦਾਰ, ਮਿਤੀ, ਵੈਧਤਾ, ਮਾਲ ਦਾ ਵੇਰਵਾ, ਮਾਤਰਾ, ਯੂਨਿਟ/ਕੁੱਲ ਕੀਮਤ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਵਿਧੀ (ਇਨਕੋਟਰਮ), ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਵਿਧੀ, ਮੂਲ, ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡਿਸਪੈਚ ਸਮਾਂ। ਮੈਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ; ਕਿਸੇ ਰਕਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਾ ਲਗਾਓ. ਜਾਣਕਾਰੀ: [ਅਗਿਆਤ/ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ]
4) ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਕਮੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਕਸਟਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਹਾਇਕ। ਮੰਜ਼ਿਲ: [ਆਯਾਤ/ਨਿਰਯਾਤ], ਦੇਸ਼: [...], ਆਵਾਜਾਈ ਦਾ ਢੰਗ: [ਸਮੁੰਦਰ/ਹਵਾ/ਜ਼ਮੀਨ]। ਉਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇਸ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ, ਲੇਡਿੰਗ ਦਾ ਬਿੱਲ, ਮੂਲ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ/ਸਰਕੂਲੇਸ਼ਨ, ਬੀਮਾ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਰਮਿਟ/ਪਾਲਣਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ)। ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਅੱਗੇ "ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ" ਅਤੇ "ਕਿੱਥੇ ਖਰੀਦਣਾ ਹੈ / ਕੌਣ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਲਿਖੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਰੀਮਾਈਂਡਰ ਸੂਚੀ ਹੈ; ਸਲਾਹਕਾਰ ਅੰਤਿਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਕੀ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ?
ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂ ਇਹ ਦੱਸੇ ਬਿਨਾਂ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਤਹੀ ਅਤੇ ਬੇਕਾਰ "ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਛੋਟੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਖਤਰਨਾਕ ਹਨ.
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚਕਰਤਾ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਅਤੇ ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ, ਕੁੱਲ ਵਜ਼ਨ, ਬਕਸਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਫੀਲਡ ਲਈ, "ਹੋਲਡਜ਼/ਨੌਟ ਹੋਲਡ + ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅੰਤਰ" ਦਿਓ। ਇਹ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਦੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ ਬਿਲਕੁਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਨਵੌਇਸ: ਸ਼ੁੱਧ 980 ਕਿਲੋ, ਕੁੱਲ 1.050 ਕਿਲੋ, 42 ਬਕਸੇ, 2.100 ਟੁਕੜੇ... ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ: ਸ਼ੁੱਧ 980 ਕਿਲੋ, ਕੁੱਲ 1.050 ਕਿਲੋ, 40 ਬਕਸੇ, 2.100 ਟੁਕੜੇ...
ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਪਸ਼ਟ ਖੇਤਰ, ਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਠੋਸ ਅਤੇ ਸਹੀ ਖੋਜ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਪਾਰਸਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ: ਇਨਵੌਇਸ 42, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ 40, ਅੰਤਰ 2 ਪਾਰਸਲ"।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਪਾਰਸਲ ਫਰਕ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਫਾਰਵਰਡਰ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਹਰ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਲਈ AI ਨਾਲ ਇਨਵੌਇਸ ਅਤੇ ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ। ਪਹਿਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ, 60 ਵਿੱਚੋਂ 7 ਸ਼ਿਪਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਾਕਸ ਨੰਬਰ ਜਾਂ ਵਜ਼ਨ ਬੇਮੇਲ ਪਾਇਆ ਗਿਆ। ਇਹ ਕਸਟਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਠੀਕ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ; ਅੰਦਾਜ਼ਨ 3 ਕਸਟਮ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਗਿਆ। AI ਨੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ, ਮਾਹਰ ਨੇ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ।
ਕੇਸ 2 - ਅਧਿਕਾਰੀ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ YZ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ ਡਰਾਫਟ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ। ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ (ਅਸਲ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ) ਬਚੀ ਸੀ ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਨੇ "ਉਦਾਹਰਨ" ਵਜੋਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਗਾਹਕ ਨੇ ਸੋਚਿਆ ਕਿ ਇਹ ਕੀਮਤ ਬਾਈਡਿੰਗ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਵਾਦ ਖੜ੍ਹਾ ਹੋ ਗਿਆ। ਸਬਕ: AI ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ-ਤਸਦੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਡਰਾਫਟ ਕੋਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਕੇਸ 3 — ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ। ਇੱਕ ਆਯਾਤ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ, ਇਨਵੌਇਸ ਦੇ ਕੁੱਲ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁੱਲ ਦੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਅੰਤਰ (ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਨ 120 USD) ਸੀ। AI ਨੇ ਕਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ; ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੇ ਫਰਕ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ। ਜੇਕਰ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਤਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਸਜ਼ਾ ਏਜੰਡੇ 'ਤੇ ਹੋਵੇਗੀ। ਛੋਟਾ ਫਰਕ, ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ AI ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨਾ। ਰੂਪਰੇਖਾ ਸਿਰਫ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੈ; ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਇਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਕਰਾਸ ਚੈਕ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿਓ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਕਸਟਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਹਰੇਕ ਮਾਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
- AI ਨੂੰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਖਾਲੀ ਥਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਗੁੰਮ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ "ਗੁੰਮ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਭਰੋ।
- ਗੁਪਤ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਹੈ। ਅਗਿਆਤ/ਨਮੂਨਾ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਓ।
- AI ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਨੰਬਰ ਭੇਜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਰ ਮਾਤਰਾ, ਭਾਰ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ.
ਸੰਕੇਤ: ਜਦੋਂ AI ਕੋਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅੰਤਰ ਲਿਖੋ" ਕਹੋ। "ਕੀ ਇਹ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?" ਮਾਡਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ "ਹਾਂ" ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ "ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਅੰਤਰ ਦਿਖਾਓ" ਇਹ ਅਸਲ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਪਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ: ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ-ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ। ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਲੇਡਿੰਗ ਦੇ ਬਿੱਲ ਵਿਚਕਾਰ ਰਕਮ, ਭਾਰ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸਿਰਲੇਖ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਫੜਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕਸਟਮ ਅਸਵੀਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡਰਾਫਟ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਸਟਮ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਨੰਬਰ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਹੈ, ਭੁੱਲਾਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਅਸਲ (ਜਾਂ ਨਮੂਨਾ) ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਦਾ ਇਨਵੌਇਸ ਅਤੇ ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਗੁਪਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ। ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ "ਕਰਾਸ-ਕੰਸਿਸਟੈਂਸੀ ਜਾਂਚ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ AI ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ "ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ" ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਸਹੀ ਹਨ। ਫਿਰ ਇੱਕ "ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਗੁੰਮ ਚੈਕਲਿਸਟ" ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ ਜੋ AI ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਦਿਵਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਖੁੰਝ ਗਏ ਹੋ?
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਨਵੌਇਸ, ਪੈਕਿੰਗ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਲੇਡਿੰਗ ਦੇ ਬਿੱਲ ਵਿਚਕਾਰ ਰਕਮ/ਵਜ਼ਨ/ਮੁੱਲ/ਟਾਈਟਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ AI ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ "ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅੰਤਰ ਲਿਖੋ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ "ਇਹ ਰੱਖਦਾ ਹੈ?"
- [ ] ਮੈਂ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਅੰਤਰ ਦੀ ਖੁਦ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਲਈ ਕਸਟਮ ਸਲਾਹਕਾਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦਾ ਹਾਂ।