ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੋਟ, ਇਨਵੌਇਸ, ਕਸਟਮ ਅਤੇ ਕੰਟਰੈਕਟ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਕੱਢਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟਸ, ਇਨਵੌਇਸ, ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਡਰਾਫਟ ਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਰੀਡਿੰਗ (ਓਸੀਆਰ), ਡੇਟਾ ਮੇਲ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਸਟਮ, ਟੈਕਸ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੰਸਾਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਕਾਗਜ਼ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ। ਹਰ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੋਟ, ਹਰ ਖਰੀਦ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਇਨਵੌਇਸ, ਹਰ ਆਯਾਤ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਵਪਾਰਕ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੰਡ ਕੇਂਦਰ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਸੈਂਕੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਪੜ੍ਹਨਾ, ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਦੋਵੇਂ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ — ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ — ਇਸ ਬੋਝ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਥੇ ਦੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢਦੀ ਹੈ (OCR — ਆਪਟੀਕਲ ਕਰੈਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਾਵ, ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ, ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਪਾਰਸਿੰਗ) ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਆਓ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: ਕਸਟਮ, ਟੈਕਸ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।

ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ: ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੋਟ (ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਨੋਟ): ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਲ ਕਿਸ ਤੋਂ ਕਿਸ ਨੂੰ ਅਤੇ ਕਿਸ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਭੇਜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ; ਮਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਚਲਦਾ ਹੈ। ਇਨਵੌਇਸ: ਵਿੱਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਰਕਮ, ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ: ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਆਯਾਤ/ਨਿਰਯਾਤ ਵਿੱਚ ਮਾਲ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ GTIP ਕੋਡ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਕਸਟਮ ਟੈਰਿਫ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਸਥਿਤੀ - ਮਾਲ ਦਾ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕੋਡ ਟੈਕਸ ਦਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ)। ਲੱਦਣ ਦਾ ਬਿੱਲ: ਮਾਲ ਦੀ ਰਸੀਦ ਅਤੇ ਢੋਆ-ਢੁਆਈ ਦੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨੂੰ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼। ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ: ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੈਕਸਟ ਜੋ ਪਾਰਟੀਆਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ: ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਕੋਡ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਲਤ GTIP ਕੋਡ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗਲਤ ਟੈਕਸ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਜੁਰਮਾਨੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਅਕਾਉਂਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਇਨਵੌਇਸ ਰਕਮ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ; ਇੱਕ ਗਲਤ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਟਾਕ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ। ਇਸ ਲਈ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡੇਟਾ ਇੱਕ "ਡਰਾਫਟ" ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ AI ਨੇ ਕੋਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੜ੍ਹਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ "ਮੈਨੂੰ ਪੱਕਾ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਖੇਤਰ" ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਵੀ ਪੁੱਛੋ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪੜ੍ਹ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਬਿਲਕੁਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹੋ.

AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ?

ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਸੈਂਕੜੇ ਇਨਵੌਇਸਾਂ ਤੋਂ ਰਕਮ, ਮਿਤੀ, ਆਈਟਮ ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ; ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ/ਕੀਮਤ ਬੇਮੇਲ ਫਲੈਗ ਕਰਨਾ; ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਧਿਆਨ ਵਿਚ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਜਾਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਧਾਰਾਵਾਂ ਲਿਆਓ; ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਜਵਾਬ ਜਾਂ ਸੰਖੇਪ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ; ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ।

(ਇਕੱਲੇ): ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ; ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ; ਟੈਕਸਯੋਗ ਕੋਡ ਦਾ ਅੰਤਮ ਨਿਰਧਾਰਨ; ਇੱਕ ਭੁਗਤਾਨ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨਾ. ਇਹ ਉਹ ਕੰਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਜੋ ਸਜ਼ਾ ਅਤੇ ਮੁਕੱਦਮੇ ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਏਆਈ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਨਾਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: AI ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਉਹ ਧਾਰਾ ਅਸਾਧਾਰਨ ਹੈ", ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹੈ; ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵੈਧਤਾ, ਦੇਣਦਾਰੀ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਕੀਲ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ। AI ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI OCR ਦੌਰਾਨ ਨੰਬਰਾਂ (0/0, 1/7, ਕੌਮਾ/ਪੀਰੀਅਡ), ਪੈੱਨ ਨੂੰ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਦੋ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੁਟੀਆਂ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਜੋ ਤਰਲ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ (ਰਾਕਮਾ, ਕੋਡ, ਮਾਤਰਾ) ਦੀ ਮੂਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ

1. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰੋ. ਸਕੈਨ ਕੀਤੀ ਤਸਵੀਰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸੰਸਥਾ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਗੁਪਤਤਾ-ਗਾਰੰਟੀਸ਼ੁਦਾ ਸਾਧਨ।
2. ਢਾਂਚਾਗਤ ਕੱਢਣ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ। ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ (ਰਾਕਮਾ, ਮਿਤੀ, ਆਈਟਮ, ਕੋਡ)।
3. ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ. AI ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
4. ਕਰਾਸ ਜਾਂਚ ਕਰਵਾਓ। ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ-ਇਨਵੌਇਸ-ਆਰਡਰ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ।
5. ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ. ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਮੂਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਾਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
6. ਆਰਕਾਈਵ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦੇਖੋ। ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ; ਰਿਕਾਰਡ ਕਿਸਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ (ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ)।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਇਨਵੌਇਸ-ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਬੇਮੇਲ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਚਲਾਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ ਕਿ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ। ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਇਨਵੌਇਸ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਡੇਟਾ ਸੀ; YZ ਨੇ ਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਪਲਾਇਰ ਨੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਤੋਂ 3 ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਇਨਵੌਇਸ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਮੂਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੀਰਾ ਦੇ ਮਾਸਿਕ ਲੀਕ ਬੰਦ ਹੋ ਗਏ ਸਨ। ਏਆਈ ਨੇ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਿਖਾਈ; ਇਤਰਾਜ਼ ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਕੀਤਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਕਸਟਮ 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ. ਇੱਕ ਆਯਾਤ ਆਪਰੇਟਰ ਨੇ YZ ਨੂੰ ਦਰਜਨਾਂ ਆਈਟਮਾਂ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ ਇਨਵੌਇਸ ਤੋਂ GTIP ਕੋਡ ਅਤੇ ਰਕਮਾਂ ਕੱਢੀਆਂ। ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਮਾਹਰ ਨੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ AI ਨੇ ਦੋ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਇਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਉਸ ਨੇ ਦਸ਼ਮਲਵ ਵਿਭਾਜਕ ਨੂੰ ਗਲਤ ਪੜ੍ਹਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਰਕਮ ਨੂੰ 10 ਵਾਰ ਦਿਖਾਇਆ ਸੀ। ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜੁਰਮਾਨੇ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ। ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੇ ਗਤੀ ਜੋੜੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 3 - ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇੱਕ ਖਰੀਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸਪਲਾਈ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੱਤਾ ਸੀ ਅਤੇ ਉਸਨੂੰ "ਖਤਰਨਾਕ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ" ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਸੀ। YZ ਨੇ ਦੰਡ ਦੀ ਧਾਰਾ ਅਤੇ ਇਕਪਾਸੜ ਸਮਾਪਤੀ ਦੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ; ਇਸ ਨਾਲ ਮੈਨੇਜਰ ਦਾ ਧਿਆਨ ਸਹੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਗਿਆ। ਪਰ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਨੇਜਰ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਭਾਗ ਨੂੰ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ; AI ਸੰਖੇਪ ਇੱਕ ਰੋਡ ਮੈਪ ਸੀ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ। ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ: ਇਨਵੌਇਸ ਨੰਬਰ, ਮਿਤੀ, ਸਪਲਾਇਰ, ਹਰੇਕ ਆਈਟਮ ਲਈ (ਉਤਪਾਦ, ਮਾਤਰਾ, ਯੂਨਿਟ ਕੀਮਤ, ਰਕਮ), ਕੁੱਲ, ਵੈਟ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪੜ੍ਹ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਾਂ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ" ਵਜੋਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਅੰਦਾਜ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਨੰਬਰ ਨਾ ਭਰੋ।

2) ਕ੍ਰਾਸ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ:

ਹੇਠਾਂ ਉਸੇ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਲਈ ਆਰਡਰ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਅਤੇ ਇਨਵੌਇਸ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਕਾਰਜ: ਮਾਤਰਾ, ਇਕਾਈ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਆਈਟਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਅੰਤਰ ਹੈ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਸਹੀ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3) ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਜਾਂਚ:

ਹੇਠਾਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੇ ਪਾਠ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਧਾਰਨ ਜਾਂ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਧਾਰਾਵਾਂ (ਦੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਧਾਰਾ, ਇਕਪਾਸੜ ਸਮਾਪਤੀ, ਅਸੀਮਤ ਦੇਣਦਾਰੀ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨਵਿਆਉਣ) ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਰਾਏ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਕੀਲ ਦੀ ਹੈ।

4) ਕਸਟਮ ਪ੍ਰੀ-ਚੈੱਕ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਫਾਰਮਾ ਇਨਵੌਇਸ ਤੋਂ ਆਈਟਮ, ਮਾਤਰਾ, ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਸੰਭਵ GTIP ਕੋਡ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ। ਸਮਾਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਹਰੇਕ ਕੋਡ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਦਸ਼ਮਲਵ ਬਿੰਦੂਆਂ ਅਤੇ ਇਕਾਈਆਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦਿਓ; ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਮਾਰਕ ਕਰੋ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਮਾਹਰ ਅੰਤਿਮ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਵੇਗਾ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਇਨਵੌਇਸ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰੋ।

AI ਕੋਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਾਵੇਂ ਅਜਿਹਾ ਹੋਇਆ ਹੋਵੇ, ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ; ਇਹ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਹਾਇਕ। ਇਸ ਇਨਵੌਇਸ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ, ਇਹ ਇਨਵੌਇਸ ਨੰਬਰ, ਮਿਤੀ, ਸਪਲਾਇਰ, ਆਈਟਮਾਂ (ਉਤਪਾਦ/ਮਾਤਰਾ/ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ/ਰਾਸ਼ੀ), ਕੁੱਲ ਅਤੇ ਵੈਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ", ਨੰਬਰ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਅਸਲੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ; ਕਿਸੇ ਵੀ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਨਾ ਕਰੋ।

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਕੰਮ

AI ਭੂਮਿਕਾ

ਮਨੁੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਬਲਕ ਇਨਵੌਇਸ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ

ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਟੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਮੱਧਮ

ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੋਟ-ਇਨਵੌਇਸ ਕੰਟਰੋਲ

ਅਸੰਗਤਤਾ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ

ਇਤਰਾਜ਼/ਸੁਧਾਰ ਫੈਸਲਾ

ਮੱਧਮ

ਕਸਟਮ ਘੋਸ਼ਣਾ

ਕੋਡ/ਰਾਸ਼ੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਘੋਸ਼ਣਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ/ਦਸਤਖਤ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਉੱਚ

ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ

ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ

ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ

ਉੱਚ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬਿਨਾਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ OCR ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਟੇਬਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਹਨ।
• ਕਸਟਮ ਅਤੇ ਟੈਕਸ ਵਿੱਚ AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਗਲਤ GTIP ਜਾਂ ਰਕਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜੁਰਮਾਨੇ ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਹੋਵੇਗੀ; ਮਾਹਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਲਈ ਏ.ਆਈ. ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਕੀਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਮਾਰਕਿੰਗ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ "ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ", ਤਾਂ ਇਹ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਵਿਹਾਰ ਕਰੇਗਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀ।
• ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਦਰਜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕਿਸ ਨੇ ਦਿੱਤੀ, ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇਣਦਾਰੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

ਸੰਕੇਤ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ "ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ 'ਤੇ, ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਹਿਲਾਂ" (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਰੁਟੀਨ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟਸ)। ਇੱਕ ਵਾਰ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਥਾਪਤ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਸਟਮ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵੱਲ ਵਧੋ, ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਨਾਲ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਪੀਡ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਇਸ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਸੈਂਕੜੇ ਇਨਵੌਇਸਾਂ ਦੀ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਡਿਲਿਵਰੀ ਨੋਟ-ਇਨਵੌਇਸ ਬੇਮੇਲ ਨੂੰ ਮਾਰਕ ਕਰਨਾ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨਾ। ਪਰ ਓਸੀਆਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ ਨਿਰਵਿਘਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੁਕੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਕਸਟਮਜ਼, ਟੈਕਸੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਦਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਅਸਲੀ, ਮਾਹਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਰੱਖੋ। ਏਆਈ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਲੋਕ ਦਸਤਖਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਹਿਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ (ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਤੋਂ ਇਨਵੌਇਸ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲਓ। AI ਤੋਂ "ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇਨਵੌਇਸ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ ਅਤੇ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ" ਫਲੈਗ ਨੋਟ ਕਰੋ। ਫਿਰ "ਕਰਾਸ ਇਕਸਾਰਤਾ ਜਾਂਚ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਨਵੌਇਸ ਦੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਨੋਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। AI ਦੁਆਰਾ ਲੱਭੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਅੰਤਰ ਦੀ ਦਸਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ 5 ਆਈਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਕੀ ਮੈਂ AI ਨੂੰ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ" ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ (ਰਾਕਮਾ, ਕੋਡ, ਮਾਤਰਾ) ਦੀ ਮੂਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਕਸਟਮ/ਟੈਕਸ/ਠੇਕੇ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਸੇ ਵਕੀਲ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ?
• [ ] ਕੀ ਮੈਂ ਇੱਕ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਰੱਖੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ?