ใช้โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน Power Automate

1. เข้าสู่ระบบ Power Automate

2. เลือก โฟลว์ของฉัน ในบานหน้าต่างด้านซ้าย แล้วจากนั้น เลือก โฟลว์ใหม่>โฟลว์ระบบคลาวด์แบบทันที

3. ตั้งชื่อให้กับโฟลว์ของคุณ เลือก ใช้งานโฟลว์ด้วยตนเอง ซึ่งอยู่ใต้ เลือกวิธีการใช้งานโฟลว์นี้ และจากนั้นเลือก สร้าง

4. ขยาย ทริกเกอร์โฟลว์ด้วยตนเอง และจากนั้นเลือก +เพิ่มอินพุต>ไฟล์ เป็นชนิดข้อมูลป้อนเข้า

5. แทนที่ เนื้อหาไฟล์ ด้วย ใบแจ้งหนี้ของฉัน (หรือที่เรียกว่า ชื่อเรื่อง)

6. เลือก + ขั้นตอนใหม่>AI Builder แล้วจากนั้น เลือก แยกข้อมูลออกจากใบแจ้งหนี้ ในรายการของการดำเนินการ

7. ระบุ ใบแจ้งหนี้ของฉัน จากทริกเกอร์ในข้อมูลป้อนเข้า ไฟล์ใบแจ้งหนี้

   

8. ในการดำเนินการต่อเนื่อง คุณสามารถใช้ค่าใบแจ้งหนี้จาก ผลลัพธ์ของแบบจำลอง

   

ขอแสดงความยินดี! คุณได้สร้างโฟลว์ที่ใช้โมเดลการประมวลผลใบแจ้งหนี้ของ AI Builder แล้ว เลือก บันทึก ที่ด้านบนขวา แล้วจากนั้น เลือก ทดสอบ เพื่อลองใช้โฟลว์ของคุณ

ช่วงของหน้า

สำหรับเอกสารขนาดใหญ่ คุณสามารถระบุช่วงของหน้าที่จะประมวลผลได้

คุณสามารถป้อนค่าหน้าหรือช่วงหน้าในพารามิเตอร์ Pages ตัวอย่าง: 1 หรือ 3-5

หมายเหตุ

หากคุณมีเอกสารขนาดใหญ่ที่มีใบแจ้งหนี้เพียงใบเดียว เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ ใช้พารามิเตอร์ Pages เพื่อมุ่งไปที่ใบแจ้งหนี้ของคุณ เพื่อลดต้นทุนของโมเดลการคาดคะเนและเพิ่มประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ช่วงหน้าควรมี ใบแจ้งหนี้ที่ไม่ซ้ำ เพื่อให้การดำเนินการส่งคืนข้อมูลที่ถูกต้อง

ตัวอย่าง: เอกสารประกอบด้วยใบแจ้งหนี้ใบแรกในหน้า 2 และใบแจ้งหนี้ใบที่สองที่ครอบคลุมหน้า 3 และ 4:

• หากคุณป้อนช่วงหน้า 2 ระบบจะส่งคืนข้อมูลของใบแจ้งหนี้ใบแรก
• หากคุณป้อนช่วงหน้า 3-4 ระบบจะส่งคืนข้อมูลของใบแจ้งหนี้ใบที่สองเท่านั้น
• หากคุณป้อนช่วงหน้า 2-4 ระบบจะส่งคืนข้อมูลบางส่วนของใบแจ้งหนี้ใบแรกและใบที่สอง (ควรหลีกเลี่ยง)

พารามิเตอร์

ข้อมูลป้อนเข้า

ชื่อ	ต้องมี	พิมพ์ข้อความ	รายละเอียด
ไฟล์ใบเสร็จ	ตกลง	แฟ้ม	ไฟล์ใบแจ้งหนี้ที่จะประมวลผล
เพจ	ไม่ใช่	สตริง	ช่วงหน้าที่จะประมวลผล

เอาท์พุท

ชื่อ	พิมพ์ข้อความ	ข้อกำหนด
ยอดเงินที่ครบกําหนด (ตัวอักษร)	สตริง	ยอดที่ครบกําหนดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้
ยอดเงินที่ครบกําหนด (ตัวเลข)	ลอยตัว	จำนวนเงินที่ต้องชำระในรูปแบบตัวเลขมาตรฐาน ตัวอย่าง: 1234.98
ความเชื่อมั่นของจํานวนที่ครบกําหนด	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน	สตริง	ที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน
ความเชื่อมั่นของที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผู้รับสำหรับที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน	สตริง	ผู้รับสำหรับที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน
ความเชื่อมั่นของผู้รับสำหรับที่อยู่ในการเรียกเก็บเงิน	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ที่อยู่ลูกค้า	สตริง	ที่อยู่ลูกค้า
ความเชื่อมั่นของที่อยู่ของลูกค้า	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผู้รับที่อยู่ลูกค้า	สตริง	ผู้รับที่อยู่ลูกค้า
ความเชื่อมั่นของผู้รับที่อยู่ของลูกค้า	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
รหัสลูกค้า	สตริง	รหัสลูกค้า
ความเชื่อมั่นของรหัสลูกค้า	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ชื่อลูกค้า	สตริง	ชื่อลูกค้า
ความเชื่อมั่นในชื่อลูกค้า	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
วันครบกําหนด (ข้อความ)	สตริง	วันที่ครบกําหนดยอดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้
วันครบกําหนด (วันที่)		วันที่ครบกำหนดในรูปแบบวันที่มาตรฐาน ตัวอย่าง: 2019-05-31T00:00:00Z
ความเชื่อมั่นสำหรับวันครบกำหนด	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
วันที่ในใบแจ้งหนี้ (ข้อความ)	สตริง	วันที่ในใบแจ้งหนี้ยอดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้
วันที่ในใบแจ้งหนี้ (วันที่)	วันที่	วันที่ในใบแจ้งหนี้ในรูปแบบวันที่มาตรฐาน ตัวอย่าง: 2019-05-31T00:00:00Z
ความเชื่อมั่นในวันที่ใบแจ้งหนี้	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
รหัสใบแจ้งหนี้	สตริง	รหัสใบแจ้งหนี้
ความเชื่อมั่นของรหัสใบแจ้งหนี้	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ยอดรวมในใบแจ้งหนี้ (ตัวอักษร)	สตริง	ผลรวมในใบแจ้งหนี้ยอดตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้
ยอดรวมในใบแจ้งหนี้ (ตัวเลข)	ลอยตัว	ยอดรวมในใบแจ้งหนี้ในรูปแบบวันที่มาตรฐาน ตัวอย่าง: 2019-05-31T00:00:00Z
ความเชื่อมั่นในผลรวมใบแจ้งหนี้	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ใบสั่งซื้อ	สตริง	ใบสั่งซื้อ
ความเชื่อมั่นในการสั่งซื้อ	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร	สตริง	ที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร
ความเชื่อมั่นในที่อยู่สำหรับรับชําระเงิน	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผู้รับที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร	สตริง	ผู้รับที่อยู่การชําระเงินผ่านธนาคาร
ความเชื่อมั่นในผู้รับตามที่อยู่สำหรับรับชําระเงิน	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ที่อยู่บริการ	สตริง	ที่อยู่บริการ
ความเชื่อมั่นสำหรับที่อยู่บริการ	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผู้รับที่อยู่บริการ	สตริง	ผู้รับที่อยู่บริการ
ความเชื่อมั่นของผู้รับที่อยู่บริการ	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ที่อยู่ในการจัดส่ง	สตริง	ที่อยู่ในการจัดส่ง
ความเชื่อมั่นสำหรับที่อยู่ในการจัดส่ง	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผู้รับที่อยู่ในการจัดส่ง	สตริง	ผู้รับที่อยู่ในการจัดส่ง
ความเชื่อมั่นของผู้รับที่อยู่ในการจัดส่ง	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผลรวมย่อย (ตัวหนังสือ)	สตริง	ผลรวมย่อยตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้
ผลรวมย่อย (ตัวเลข)	ลอยตัว	ผลรวมย่อยในรูปแบบตัวเลขมาตรฐาน ตัวอย่าง: 1234.98
ความเชื่อมั่นสำหรับผลรวมย่อย	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ยอดรวมภาษี (ตัวอักษร)	สตริง	ยอดภาษีตามที่เขียนในใบแจ้งหนี้
ยอดรวมภาษี (ตัวเลข)	ลอยตัว	ยอดภาษีในรูปแบบตัวเลขมาตรฐาน ตัวอย่าง: 1234.98
ความเชื่อมั่นสำหรับยอดรวมภาษี	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย	สตริง	ที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย
ความเชื่อมั่นสำหรับที่อยู่ผู้จำหน่าย	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ผู้รับที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย	สตริง	ผู้รับที่อยู่ผู้จัดจําหน่าย
ความเชื่อมั่นสำหรับผู้รับที่อยู่ของผู้จัดจําหน่าย	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ชื่อผู้จัดจําหน่าย	สตริง	ชื่อผู้ขาย
ความเชื่อมั่นสำหรับชื่อผู้ขาย	ลอยตัว	โมเดลมีความเชื่อมั่นมากน้อยแค่ไหนในการคาดคะเน คะแนนระหว่าง 0 (ความเชื่อมั่นต่ำ) และ 1 (ความเชื่อมั่นสูง)
ข้อความที่ตรวจพบ	สตริง	บรรทัดข้อความที่จำได้จากการเรียกใช้ OCR ในใบแจ้งหนี้ ส่งคืนเป็นส่วนหนึ่งของรายการของข้อความ
หมายเลขหน้าของข้อความที่ตรวจพบ	integer	หน้าใดที่พบบรรทัดของข้อความที่รู้จำนี้ ส่งคืนเป็นส่วนหนึ่งของรายการของข้อความ

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง

ภาพรวมการประมวลผลใบแจ้งหนี้