AI Builder テキスト認識で解決されたビジネス上の問題
AI Builder テキスト認識では、作成者に光学式文字認識 (OCR) 機能が用意されています。 他の業務プラットフォームと完全に統合されているため、現在は人の手を借りなければならない広範なシナリオを自動化することができます。
シナリオの最初のカテゴリ: 入力支援
最前線の作業者は、ID または価格を含む製品または物体の画像を撮影します。 この情報を使用して、Microsoft CRM から情報を更新および/または取得することができます。
例:
レンタカー会社の従業員は、精算中に車の画像を撮影して損害を報告します。 エージェントは画像を取得し、それを AI Builder で処理して、自動車のライセンス プレート番号を抽出します。 この番号は、CRM で自動車に関する情報を得て、エージェントに表示するために使用されます。 エージェントは、自動車の損害を記録し、返却日を記録して、CRM を更新します。
シナリオの 2 番目のカテゴリ: 人または製品の存在確認
最前線の作業者は、ID を含む人または物体の画像を撮影します。 この情報を使用して、存在を確認できます。
例:
空港がパイロットのカードを使用して、正しいフライトに搭乗していることを確認します。 空港のスタッフは、パイロットの ID を抽出するために AI Builder によって処理されるパイロットのカードの画像を撮影します。 この ID は、パイロットの次のフライトに関する情報の取得、パイロットの存在の一貫性の確認、およびアクセスの確認を行うために使用されます。
シナリオの 3 番目のカテゴリ: 自動データ入力
エージェントは、レコードが含まれる紙のフォームの画像を撮影します。 この情報は、CRM に自動的に入力されます。
例:
ある上場企業が薬局の監査を行っています。 監査担当者は現場に行き、紙のフォームを使用して結果を記録します。 その後、エージェントが手動で CRM に結果を入力します。 エージェントは各監査レコードの画像を撮影し、フォルダーに保存します。 フローは、フォルダー内のすべての新しい画像を処理した後、それらを AI Builder に送信して監査メモを抽出し、CRM に保存します。