ระบบอัตโนมัติของเอกสาร: ใบส่งสินค้า ใบแจ้งหนี้ ศุลกากร และสัญญา

กำไร:

• ทำความเข้าใจว่าปัญญาประดิษฐ์ดึงข้อมูลจากที่ใดและสร้างร่างในเอกสารลอจิสติกส์ เช่น ใบส่งมอบ ใบกำกับสินค้า ใบศุลกากร และสัญญา
• ความสามารถในการดำเนินการอ่านเอกสาร (OCR) การจับคู่ข้อมูล และการตรวจสอบความไม่สอดคล้องกันในรูปแบบร่างพร้อมการสนับสนุนปัญญาประดิษฐ์
• การทำความเข้าใจว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ไม่ควรได้รับการประมวลผลหากไม่มีการตรวจสอบโดยมนุษย์ในสาขาศุลกากร ภาษี และกฎหมาย

โลจิสติกส์คือการไหลเวียนของกระดาษและข้อมูล มีบันทึกการจัดส่งอยู่เบื้องหลังการจัดส่งทุกครั้ง ใบกำกับสินค้าที่อยู่เบื้องหลังการซื้อทุกครั้ง ใบศุลกากรที่อยู่เบื้องหลังการนำเข้าทุกครั้ง และสัญญาที่อยู่เบื้องหลังทุกความสัมพันธ์ทางธุรกิจ ศูนย์กระจายสินค้าดำเนินการเอกสารหลายร้อยฉบับต่อวัน การอ่านด้วยตนเอง การป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ และการตรวจจับความไม่สอดคล้องกันนั้นทั้งช้าและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย ระบบอัตโนมัติของเอกสาร — การดึงข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลจากเอกสารโดยอัตโนมัติ — ช่วยลดภาระนี้ ปัญญาประดิษฐ์ทำสองสิ่งที่นี่: แยกข้อมูลจากเอกสาร (ด้วย OCR - Optical Character Recognition นั่นคือการแปลงข้อความในภาพเป็นข้อความและการแยกวิเคราะห์อัจฉริยะ) และตั้งค่าสถานะความไม่สอดคล้องกันระหว่างเอกสาร แต่ขอให้ชัดเจน: ข้อมูลใด ๆ ที่สร้างโดย AI ในด้านศุลกากร ภาษี และผลทางกฎหมายจะไม่ได้รับการประมวลผลหากไม่มีเจ้าหน้าที่ผู้รับผิดชอบเปรียบเทียบกับเอกสารต้นฉบับและยืนยัน

ภาษาของเอกสารโลจิสติกส์

อภิธานศัพท์สั้นๆ: ใบส่งสินค้า (ใบส่งสินค้า): เอกสารที่แสดงว่าสินค้าถูกส่งจากใครถึงใครและในปริมาณเท่าใด เคลื่อนย้ายไปกับสินค้า ใบแจ้งหนี้: เอกสารทางการเงินที่แสดงจำนวนเงิน รายการ และภาษีการขาย ประกาศศุลกากร: เอกสารอย่างเป็นทางการที่ประกาศประเภท มูลค่า และรหัส GTIP ของสินค้าในการนำเข้า/ส่งออก (ตำแหน่งสถิติภาษีศุลกากร - รหัสการจำแนกประเภทระหว่างประเทศของสินค้าจะกำหนดอัตราภาษี) ใบตราส่งสินค้า: เอกสารยืนยันการรับสินค้าและสัญญาขนส่ง สัญญา: ข้อความทางกฎหมายที่กำหนดสิทธิและภาระผูกพันของคู่สัญญา

ลักษณะทั่วไปของเอกสารเหล่านี้: ทุกหมายเลขและรหัสในเอกสารจะสร้างผลลัพธ์ รหัส GTIP ที่ไม่ถูกต้องอาจส่งผลให้เสียภาษีและค่าปรับศุลกากรไม่ถูกต้อง ข้อผิดพลาดในการบัญชีและการชำระเงินของจำนวนใบแจ้งหนี้ที่ไม่ถูกต้อง ปริมาณบันทึกการจัดส่งที่ไม่ถูกต้องหมายถึงความคลาดเคลื่อนของสต็อก ดังนั้นข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นจึงเป็น "ฉบับร่าง" และต้องได้รับการตรวจสอบ

เคล็ดลับ: เมื่อคุณให้ AI อ่านเอกสาร ให้ถามไม่ใช่แค่ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังถามข้อมูล "ฉันไม่แน่ใจว่าช่องไหน" ด้วย ข้อความแจ้งที่ดีช่วยให้ AI ทำเครื่องหมายพื้นที่ที่ไม่สามารถอ่านได้หรือเห็นว่าไม่ชัดเจน คุณใส่ใจกับพื้นที่เหล่านั้นอย่างแน่นอน

AI ทำอะไรได้ และอะไรทำไม่ได้?

สามารถ: แยกข้อมูลจำนวน วันที่ รายการ และผู้จัดหาจากใบแจ้งหนี้หลายร้อยรายการและจัดเรียงเป็นตาราง การเปรียบเทียบใบส่งมอบและใบแจ้งหนี้ และแจ้งปริมาณ/ราคาที่ไม่ตรงกัน สรุปสัญญาและแจ้งข้อที่มีความเสี่ยงหรือผิดปกติให้คุณทราบ จัดทำร่างคำตอบหรือร่างการบรรยายสรุปที่เป็นมาตรฐาน การแปลและสรุปเอกสารหลายภาษา

ไม่สามารถ (เพียงอย่างเดียว): จัดทำใบศุลกากรให้เสร็จสิ้น; การยืนยันสัญญาตามกฎหมาย การกำหนดขั้นสุดท้ายของรหัสที่ต้องเสียภาษี กระตุ้นให้เกิดการชำระเงิน เหล่านี้เป็นงานที่ต้องใช้ความรับผิดชอบและอำนาจ และข้อผิดพลาดที่นำมาซึ่งการลงโทษและการดำเนินคดี AI เร่งความเร็ว มนุษย์ตัดสินใจและส่งสัญญาณ

ระวังสัญญาเป็นพิเศษ AI สามารถสรุปสัญญาและพูดว่า "ข้อนั้นผิดปกติ" ซึ่งมีค่ามาก แต่ความถูกต้องตามกฎหมาย ความรับผิด และการประเมินความเสี่ยงเป็นหน้าที่ของทนายความ AI ไม่ใช่ที่ปรึกษากฎหมาย

ข้อควรระวัง: AI อาจผสมตัวเลข (0/0, 1/7, ลูกน้ำ/จุด) ข้ามปากกา หรือผสมเอกสารสองชุดระหว่าง OCR ข้อผิดพลาดเหล่านี้ซ่อนอยู่ในเอาต์พุตที่ดูลื่นไหลและราบรื่น เปรียบเทียบฟิลด์สำคัญ (จำนวน รหัส ปริมาณ) กับต้นฉบับเสมอ

ทีละขั้นตอน: ทำงานกับเอกสารด้วย AI

1. เตรียมเอกสาร. ล้างภาพที่สแกน เครื่องมือที่ได้รับการรับรองจากสถาบันและรับประกันการรักษาความลับสำหรับเอกสารละเอียดอ่อน
2. ขอการแยกแบบมีโครงสร้าง ระบุให้ชัดเจนว่าช่องใดที่คุณต้องการ (จำนวน, วันที่, รายการ, รหัส)
3. ทำเครื่องหมายความไม่แน่นอน ขอให้ AI แยกรายการส่วนที่ไม่แน่ใจ
4. รับการตรวจสอบข้าม ลบความไม่สอดคล้องกันระหว่างใบส่งมอบ-ใบแจ้งหนี้-ใบสั่ง
5. การตรวจสอบของมนุษย์ เปรียบเทียบพื้นที่วิกฤติกับต้นฉบับ ผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบอนุมัติ
6. เก็บถาวรและดู รับข้อมูลที่ได้รับการอนุมัติเข้าสู่ระบบ บันทึกผู้อนุมัติ (เส้นทางการตรวจสอบ)

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — การตรวจจับบันทึกการจัดส่งตามใบแจ้งหนี้ไม่ตรงกัน บริษัทจัดจำหน่ายแห่งหนึ่งกำลังประมวลผลใบแจ้งหนี้หลายร้อยใบต่อเดือน และทราบในภายหลังว่ามีการจ่ายเงินเกินเป็นครั้งคราว การบัญชีมี AI เปรียบเทียบข้อมูลใบแจ้งหนี้และใบส่งมอบ YZ ทำเครื่องหมายว่าซัพพลายเออร์ออกใบแจ้งหนี้ 3 รายการมากกว่าใบส่งมอบ มนุษย์ตรวจสอบและตรวจสอบต้นฉบับและร้องขอให้มีการแก้ไข การรั่วไหลรายเดือนมูลค่าหลายพันลีราถูกปิด AI แสดงให้เห็นถึงความไม่สอดคล้องกัน การคัดค้านเกิดขึ้นโดยมนุษย์

กรณีที่ 2 — ความสำคัญของการตรวจสอบที่ศุลกากร ผู้ดำเนินการนำเข้าดึงรหัส GTIP และจำนวนเงินจากใบแจ้งหนี้ Proforma ที่มีสินค้าหลายสิบรายการไปยัง YZ ก่อนการโอน ผู้เชี่ยวชาญที่รับผิดชอบได้ตรวจสอบและสังเกตเห็นว่า AI ได้ผสมรหัสของผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันเป็นสองรายการ และหนึ่งในนั้นเขาอ่านตัวคั่นทศนิยมผิดและแสดงจำนวน 10 ครั้ง ข้อผิดพลาดเหล่านี้จะส่งผลให้เกิดบทลงโทษและความล่าช้าในการประกาศ ผู้เชี่ยวชาญได้แก้ไขและอนุมัติแล้ว ระบบอัตโนมัติเพิ่มความเร็วและกำจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์

กรณีที่ 3 — สรุปสัญญาแต่คำตัดสินทางกฎหมายอยู่ที่ตัวบุคคล ผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อให้ AI สรุปสัญญาการจัดหาระยะยาวและบอกให้เขา "แจ้งรายการที่มีความเสี่ยง" YZ เน้นย้ำถึงมาตราการลงโทษและมาตราการยกเลิกฝ่ายเดียว สิ่งนี้มุ่งความสนใจของผู้จัดการไปในทิศทางที่ถูกต้อง แต่ก่อนที่จะลงนามในสัญญา ผู้จัดการได้ส่งสัญญาดังกล่าวไปยังฝ่ายกฎหมาย ข้อมูลสรุปของ AI เป็นเพียงโรดแมป ไม่ใช่การรับรองทางกฎหมาย สัญญาดังกล่าวได้รับการลงนามหลังจากการตรวจสอบทางกฎหมาย

เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ

1) การดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยประมวลผลเอกสาร จากรูปภาพใบแจ้งหนี้ด้านล่าง ให้แยกฟิลด์ต่อไปนี้ในรูปแบบตาราง: หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ ซัพพลายเออร์ สำหรับแต่ละรายการ (ผลิตภัณฑ์ ปริมาณ ราคาต่อหน่วย จำนวนเงิน) ยอดรวม VAT ทำเครื่องหมายช่องใดๆ ที่คุณไม่สามารถอ่านได้หรือไม่แน่ใจเป็น "UNCERTAIN" อย่าเติมตัวเลขใด ๆ ด้วยการเดา

2) การตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างกัน:

ด้านล่างนี้คือข้อมูลคำสั่งซื้อ บันทึกการจัดส่ง และข้อมูลใบแจ้งหนี้สำหรับการจัดส่งเดียวกัน งาน: ทำเครื่องหมายความแตกต่างระหว่างสามรายการโดยพิจารณาจากปริมาณ ราคาต่อหน่วย และรายการ ระบุว่าเอกสารใดมีความคลาดเคลื่อนในแต่ละรายการ โปรดทราบว่าการตัดสินใจแก้ไขนั้นขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล

3) การคัดกรองความเสี่ยงของสัญญา:

สรุปข้อความสัญญาด้านล่างและทำเครื่องหมายข้อที่ผิดปกติหรือมีความเสี่ยง (บทลงโทษ การเลิกจ้างฝ่ายเดียว ความรับผิดไม่จำกัด การต่ออายุอัตโนมัติ) ระบุว่านี่ไม่ใช่ความเห็นทางกฎหมายและการประเมินขั้นสุดท้ายเป็นของทนายความ

4) การตรวจสอบล่วงหน้าทางศุลกากร:

แยกรายการ ปริมาณ มูลค่า และคำแนะนำรหัส GTIP ที่เป็นไปได้จากใบแจ้งหนี้ Proforma ด้านล่าง เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่จะเกิดความสับสนในรหัสของผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน ให้อธิบายด้วยประโยคเดียวว่าเหตุใดคุณจึงแนะนำแต่ละรหัส ให้ความสนใจกับจุดทศนิยมและหน่วย ทำเครื่องหมายหากคุณไม่แน่ใจ สมมติว่าผู้เชี่ยวชาญจะอนุมัติข้อความสุดท้าย

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

กรอกใบแจ้งหนี้นี้เข้าสู่ระบบ

AI ไม่มีอำนาจในการเข้าสู่ระบบโดยตรง และถึงแม้จะเป็นเช่นนั้นก็ตาม การเข้ามาโดยไม่ได้รับอนุญาตก็เป็นอันตราย ยังไม่ชัดเจนว่ามีการร้องขอช่องใด

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยประมวลผลเอกสาร จากรูปภาพใบแจ้งหนี้นี้จะแยกหมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ ซัพพลายเออร์ สินค้า (ผลิตภัณฑ์/ปริมาณ/ราคาต่อหน่วย/จำนวน) ยอดรวมและ VAT เป็นตาราง ทำเครื่องหมายบริเวณที่คุณไม่แน่ใจว่าเป็น "UNCERTAIN" อย่ารวมเป็นตัวเลข ฉันจะเปรียบเทียบกับต้นฉบับและยืนยัน ไม่ยอมรับพื้นที่ที่ไม่ได้รับการอนุมัติถือเป็นที่สิ้นสุด

งานเอกสาร

บทบาทของเอไอ

บทบาทของมนุษย์

ระดับความเสี่ยง

การแยกข้อมูลใบแจ้งหนี้จำนวนมาก

สร้างตารางแบบร่าง

ตรวจสอบพื้นที่วิกฤติ

ปานกลาง

การควบคุมใบส่งสินค้า-ใบแจ้งหนี้

สัญญาณของความไม่สอดคล้องกัน

การคัดค้าน/การแก้ไขการตัดสินใจ

ปานกลาง

ประกาศศุลกากร

แนะนำรหัส/จำนวน

อนุมัติ/ลงนามในใบประกาศ

สูง

การยืนยันสัญญา

สรุปและคัดกรองความเสี่ยง

การประเมินทางกฎหมายและการลงนาม

สูง

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• กำลังประมวลผลเอาต์พุต OCR โดยไม่ตรวจสอบ หมายเลขและรหัสที่สับสนถูกซ่อนอยู่ในตารางที่ดูเรียบร้อย
• อาศัย AI ในด้านศุลกากรและภาษี GTIP หรือจำนวนเงินที่ไม่ถูกต้องจะส่งผลให้เกิดการลงโทษและความล่าช้า ต้องได้รับการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญ
• AI เข้าใจผิดว่าเป็นที่ปรึกษาด้านกฎหมาย สรุปสัญญามีค่า แต่การประเมินความถูกต้องตามกฎหมายขึ้นอยู่กับทนายความ
• ไม่ต้องการเครื่องหมายคลุมเครือ หากคุณไม่บอก AI ให้ “แสดงว่าคุณไม่แน่ใจ” ก็จะถือว่าความไม่แน่นอนเสมือนว่าแน่ใจ
• ไม่เก็บร่องรอยการตรวจสอบ หากไม่ได้บันทึกว่าใครเป็นผู้ให้การอนุมัติจะไม่สามารถติดตามความรับผิดภายหลังข้อผิดพลาดได้

เคล็ดลับ: เริ่มต้นระบบอัตโนมัติของเอกสาร “ในเอกสารปริมาณสูงและมีความเสี่ยงต่ำก่อน” (เช่น บันทึกการจัดส่งภายในตามปกติ) เมื่อสร้างความไว้วางใจและกระบวนการได้แล้ว ให้ค่อยๆ ย้ายไปยังเอกสารที่มีความเสี่ยงสูง เช่น ศุลกากรและสัญญา โดยมีการตรวจสอบยืนยันโดยเจ้าหน้าที่อย่างเข้มงวดเสมอ ความปลอดภัยและความรวดเร็วมาพร้อมกับวุฒิภาวะ

โดยสรุป

โลจิสติกส์เป็นขั้นตอนของเอกสาร และ AI เป็นตัวช่วยที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับความไม่สอดคล้องกันด้วยการดึงข้อมูลในโฟลว์นี้: จัดตารางใบแจ้งหนี้หลายร้อยรายการ ทำเครื่องหมายบันทึกการจัดส่ง-ใบแจ้งหนี้ไม่ตรงกัน สรุปสัญญา และเน้นรายการที่มีความเสี่ยง แต่ข้อผิดพลาด OCR จะถูกซ่อนอยู่ในเอาต์พุตที่ดูเหมือนราบรื่น ในด้านต่างๆ เช่น ศุลกากร ภาษี และผลทางกฎหมาย ข้อมูลของ AI เป็นเพียงแบบร่าง เปรียบเทียบพื้นที่สำคัญกับต้นฉบับ ผู้เชี่ยวชาญยืนยัน รักษาเส้นทางการตรวจสอบ AI เร่งความเร็ว ประชาชนมีลายเซ็นและความรับผิดชอบ

งานสมัคร

นำตัวอย่างใบแจ้งหนี้และใบส่งมอบจากธุรกิจของคุณเอง (หรือสมมุติ) แยกข้อมูลใบแจ้งหนี้จาก AI ด้วยเทมเพลต “การแยกข้อมูลที่มีโครงสร้าง” และจดบันทึกแฟล็ก “UNCERTAIN” จากนั้นเปรียบเทียบใบแจ้งหนี้กับใบส่งมอบโดยใช้เทมเพลต "การตรวจสอบความสอดคล้องกันระหว่างกัน" ตรวจสอบความคลาดเคลื่อนแต่ละรายการที่ AI พบกับต้นฉบับด้วยตนเอง และจดบันทึกเป็น 5 รายการซึ่งพื้นที่ต้องได้รับการยืนยันจากมนุษย์

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันขอให้ AI ทำเครื่องหมายช่อง "ไม่แน่นอน" ที่ไม่แน่ใจหรือไม่
• [ ] ฉันได้เปรียบเทียบช่องสำคัญ (จำนวน, รหัส, ปริมาณ) กับช่องต้นฉบับแล้วหรือยัง?
• [ ] ฉันต้องได้รับการอนุมัติจากผู้เชี่ยวชาญในเอกสารศุลกากร/ภาษี/สัญญาหรือไม่
• [ ] ฉันได้ฝากการประเมินทางกฎหมายสำหรับสัญญาไว้กับทนายความหรือไม่?
• [ ] ฉันได้เก็บบันทึกเส้นทางการตรวจสอบที่ให้การอนุมัติไว้หรือไม่?