Обработка на фактури предварително изграден AI модел
Предварително изграденият AI модел за обработка на фактури извлича ключови данни за фактури, за да помогне за автоматизиране на обработката на фактури. Моделът за обработка на фактури е оптимизиран за разпознаване на общи елементи на фактура като идентификационен номер на фактура, дата на фактура, дължима сума и др.
Моделът "Фактури" ви позволява да увеличите поведението по подразбиране, като изградите персонализиран модел "Фактури".
Използване в Power Apps
За да научите как да използвате предварително изградения модел Power Apps за Обработка на фактури, отидете на Използване на предварително изградения модел за Обработка на фактури в Power Apps.
Използване в Power Automate
За да научите как да използвате предварително изградения модел Power Automate за Обработка на фактури, отидете на Използване на предварително изградения модел за Обработка на фактури в Power Automate.
Поддържани езици и файлове
Поддържат се следните езици: албански (Албания), чешки (Чешка република), китайски (опростен) Китай, китайски (традиционен) САР Хонконг, китайски (традиционен) Тайван, датски (Дания), хърватски (Босна и Херцеговина), хърватски (Хърватия), хърватски (Сърбия), холандски (Нидерландия), английски (Австралия), английски (Канада), английски (Индия), английски (Обединеното кралство), английски (САЩ), естонски (Естония), финландски (Финландия), френски (Франция), немски (Германия), унгарски (Унгария), исландски (Исландия), италиански (Италия), японски (Япония), корейски (Корея), литовски (Литва), латвийски (латвия), малайски (Малайзия), норвежки (Норвегия), полски (Полша), португалски (Португалия), румънски (Румъния), словашки (Словакия), словенски (Словения), сръбски (Сърбия), испански (Испания), шведски (Швеция).
За да получите най-добри резултати, предоставете една ясна снимка или сканиране на фактура.
- Форматът на изображението трябва да бъде JPEG, PNG или PDF.
- Размерът на файла не трябва да надвишава 20 MB.
- Размерите на изображението трябва да са между 50 x 50 пиксела и 10 000 x 10 000 пиксела.
- Размерите на PDF файла трябва да са най-много 17 x 17 инча, което е еквивалентно на размерите на хартията Legal или A3 или по-малко.
- За PDF документи се обработват само първите 2,000 страници.
Изход на модела
Ако бъде открита фактура, моделът за Обработка на фактури извежда следната информация:
| Свойство | Дефиниция |
|---|---|
| Дължима сума (текст) | Дължимата сума, както е написано във фактурата. |
| Дължима сума (число) | Дължима сума в стандартизиран числов формат. Пример: 1234.98. |
| Достоверност на дължимата сума | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Адрес за фактуриране | Адрес за фактуриране. |
| Достоверност на адреса за фактуриране | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Получател за адреса за фактуриране | Получател на адрес за фактуриране. |
| Достоверност на получателя за адреса за фактуриране | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Адрес на клиента | Адрес на клиента. |
| Достоверност на адреса на клиента | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Получател за адреса на клиента | Получател на адрес на клиента. |
| Достоверност на получателя за адреса на клиента | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| ИД на клиента | Идентификационен номер на клиента. |
| Достоверност на ИД на клиента | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Име на клиента | Име на клиента. |
| Достоверност на името на клиента | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Данъчен номер на клиента | Номерът на данъкоплатеца, свързан с клиента. |
| Достоверност на данъчния номер на клиента | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Дата на падеж (текст) | Краен срок, както е записано във фактурата. |
| Дата на падеж (дата) | Крайният срок в стандартизиран формат на дата. Пример: 2019-05-31. |
| Достоверност на датата на падеж | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Дата на фактурата (текст) | Датата на фактурата, както е написана във фактурата. |
| Дата на фактурата (дата) | Дата на фактура в стандартизиран формат на дата. Пример: 2019-05-31. |
| Достоверност на датата на фактурата | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Номер на фактурата | Идентификационен номер на фактура. |
| Достоверност на ИД на фактурата | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Обща сума (текст) | Общата сума на фактурата, както е написана във фактурата. |
| Обща сума (число) | Обща сума на фактурата в стандартизиран формат за дата. Пример: 2019-05-31. |
| Достоверност на общата сума | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Елементи от списъка | Позициите на реда, извлечени от фактурата. Оценките за доверие са налични за всяка графа.
|
| Условия на плащане | Условията за плащане на фактурата. |
| Достоверност на условията за плащане | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Поръчка за покупка | Поръчка за покупка. |
| Достоверност на поръчката за покупка | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Предишно неплатено салдо (текст) | Предишно неплатено салдо, както е записано във фактурата. |
| Предишно неплатено салдо (число) | Предишен неплатен баланс в стандартизиран числов формат. Пример: 1234.98. |
| Достоверност на предишното неплатено салдо | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Адрес за получаване на плащане | Адрес за паричен превод. |
| Достоверност на адреса за получаване на плащане | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Получател за адреса за получаване на плащане | Получател на адрес за паричен превод. |
| Достоверност на получателя за адреса за получаване на плащане | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Адрес на услугата | Адрес на услугата. |
| Достоверност на адреса на услугата | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Получател за адреса на услугата | Получател на служебен адрес. |
| Достоверност на получателя за адреса на услугата | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Начална дата на услугата (текст) | Начална дата на услугата, както е написано във фактурата. |
| Начална дата на услугата (дата) | Начална дата на услугата в стандартизиран формат за дата. Пример: 2019-05-31. |
| Достоверност на началната дата на услугата | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Крайна дата на услугата (текст) | Крайна дата на услугата, както е написано във фактурата. |
| Крайна дата на услугата (дата) | Крайна дата на услугата в стандартизиран формат за дата. Пример: 2019-05-31. |
| Достоверност на крайната дата на услугата | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Адрес за доставка | Адрес за доставка. |
| Достоверност на адреса за доставка | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Получател за адреса за доставка | Получател на адрес за доставка. |
| Достоверност на получателя за адреса за доставка | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Междинна сума (текст) | Междинна сума, както е написано във фактурата. |
| Междинна сума (число) | Междинна сума в стандартизиран числов формат. Пример: 1234.98. |
| Достоверност на междинния сбор | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Общ данък (текст) | Общ данък, както е записано във фактурата. |
| Общ данък (число) | Общ данък в стандартизиран числов формат. Пример: 1234.98. |
| Достоверност на общия данък | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Адрес на доставчика | Адрес на доставчика. |
| Достоверност на адреса на доставчика | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Получател за адреса на доставчика | Получател на адреса на доставчика. |
| Достоверност на получателя за адреса на доставчика | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Име на доставчика | Име на доставчика. |
| Достоверност на името на доставчика | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Данъчен номер на доставчик (текст) | Номерът на данъкоплатец, свързан с продавача. |
| Достоверност на данъчния номер на доставчика | Колко уверен е моделът в своята прогноза. Резултат между 0 (ниска увереност) и 1 (висока увереност). |
| Открит текст | Ред от разпознат текст от изпълнение на OCR във фактура. Връща се като част от списък с текст. |
| Открит ключ | Двойки ключ-стойност са всички идентифицирани етикети или ключове и свързаните с тях отговори или стойности. Можете да ги използвате, за да извлечете допълнителни стойности, които не са част от предварително зададения списък с полета. |
| Открита стойност | Двойки ключ-стойност са всички идентифицирани етикети или ключове и свързаните с тях отговори или стойности. Можете да ги използвате, за да извлечете допълнителни стойности, които не са част от предварително зададения списък с полета. |
Двойки ключ-стойност
Двойки ключ-стойност са всички идентифицирани етикети или ключове и свързаните с тях отговори или стойности. Можете да ги използвате, за да извлечете допълнителни стойности, които не са част от предварително зададения списък с полета.
За да визуализирате всички двойки ключ-стойност, открити от модела за Обработка на фактури, можете да добавите действие Създаване на HTML таблица във вашия поток, както е показано на екранната снимка, и да стартирате потока.
За да извлечете конкретен ключ, за който знаете стойността му, можете да използвате действието Филтриране на масив , както е показано на екранната снимка по-долу. В примера на екранната снимка искаме да извлечем стойността за ключа Tel .:
Ограничения
Следното ограничение се прилага за повиквания, направени за среда в модели за обработка на документи, включително предварително изградени модели: Обработка на разписки и Обработка на фактури.
| Действие | Граница | Период на подновяване |
|---|---|---|
| Обаждания (за среда) | 360 | 60 секунди |
Създайте персонализирано решение за обработка на фактури
Предварително изграденият AI модел за обработка на фактури е предназначен да извлича общи полета, намиращи се във фактурите. Тъй като всеки бизнес е уникален, може да искате да извлечете полета, различни от тези, включени в този предварително изграден модел. Възможно е също така някои стандартни полета да не са добре извлечени за определен тип фактура, с която работите. За да се справите с това, има две възможности:
Използвайте персонализирания модел за обработка на фактури: Увеличете поведението на предварително изградения Обработка на фактури модел чрез добавяне на нови полета, които да бъдат извлечени в допълнение към тези по по подразбиране или проби от документи, които не са извлечени правилно. За да научите как да разширите предварително изградения Обработка на фактури модел, отидете на Изберете типа документ.
Преглед на необработени резултати от OCR: Всеки път, когато Обработка на фактури предварително изграденият AI модел обработва предоставен от вас файл, той също така извършва OCR операция, за да извлече всяка дума, написана във файла. Можете да получите достъп до необработените резултати от OCR на открития текстов изход, предоставен от модела. Едно просто търсене на съдържанието, върнато от открития текст, може да е достатъчно, за да получите данните, от които се нуждаете.
Използвайте обработка на документи: С AI Builder можете също да изградите свой собствен персонализиран AI модел, за да извличате конкретни полета и таблици, от които се нуждаете за документите, с които работите. Просто създайте обработка на документи модел и го обучете да извлича цялата информация от фактура, която не работи добре с модела за извличане на фактура.
След като обучите своя персонализиран модел обработка на документи, можете да го комбинирате с предварително изградения модел Обработка на фактури в Power Automate поток.
Ето някои примери:
Използвайте персонализиран модел обработка на документи, за да извлечете допълнителни полета, които не се връщат от предварително изградения модел Обработка на фактури
В този пример сме обучили персонализиран модел обработка на документи за извличане на номер на програма за лоялност, присъстващ само във фактури от доставчици Adatum и Contoso.
Потокът се задейства, когато се добави нова фактура към SharePoint папка. След това извиква Обработка на фактури предварително изградения AI модел, за да извлече своите данни. След това проверяваме дали доставчикът на обработената фактура е от Adatum или Contoso. Ако случаят е такъв, тогава извикваме персонализиран модел обработка на документи, който сме обучили да получи този номер за лоялност. Накрая запазваме извлечените данни от фактурата в Excel файл.
Използвайте персонализиран модел обработка на документи, ако оценка на достоверност за поле, върнато от предварително изградения модел Обработка на фактури, е ниско
В този пример сме обучили персонализиран модел обработка на документи за извличане на общата сума от фактури, където обикновено получаваме нисък оценка на достоверност, когато използваме предварително изградения модел Обработка на фактури.
Потокът се задейства, когато се добави нова фактура към SharePoint папка. След това извиква Обработка на фактури предварително изградения AI модел, за да извлече своите данни. След това проверяваме дали оценка на достоверност за свойството Обща стойност на фактурата е по-малко от 0,65. Ако случаят е такъв, тогава извикваме персонализиран обработка на документи модел, който сме обучили с фактури, където обикновено получаваме нисък оценка на достоверност за общото поле. Накрая запазваме извлечените данни от фактурата в Excel файл.
Използвайте предварително изградения модел Обработка на фактури, за да обработвате фактури, които персонализираният обработка на документи модел не е обучен да обработва
Един от начините да използвате Обработка на фактури предварително изградения модел е да го използвате като резервен модел за обработка на фактури, които не сте обучили във вашия персонализиран обработка на документи модел. Да приемем например, че сте създали обработка на документи модел и сте го обучили да извлича данни от вашите 20 най-добри доставчици на фактури. След това можете да използвате предварително изградения модел Обработка на фактури, за да обработвате всички нови фактури или фактури с по-малък обем. Ето пример как можете да го направите:
Този поток се задейства, когато се добави нова фактура към SharePoint папка. След това извиква потребителски обработка на документи модел, за да извлече своите данни. След това проверяваме дали оценка на достоверност за откритата колекция е по-малко от 0,65. Ако случаят е такъв, това вероятно означава, че предоставената фактура не е подходяща за персонализирания модел. След това извикваме предварително изградения модел Обработка на фактури. Накрая запазваме извлечените данни от фактурата в Excel файл.
Свързана информация
Обратна връзка
Очаквайте скоро: През цялата 2024 г. постепенно ще отстраняваме проблемите в GitHub като механизъм за обратна връзка за съдържание и ще го заменим с нова система за обратна връзка. За повече информация вижте: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Подаване и преглед на обратна връзка за