Kebanyakan perbincangan mengenai Document AI tertumpu pada penggunaan AI untuk memproses setiap dokumen.
Kami di AINNA memilih pendekatan lain-kerana kami faham bahawa perniagaan memerlukan kelajuan, ketepatan, dan kawalan kos.
Di AINNA, AI digunakan untuk membina parser, bukan untuk menjalankan parser setiap kali.
Apabila format penyata bank baharu diperkenalkan, AI menganalisis dokumen tersebut dan menjana empat komponen yang boleh digunakan semula:
✅ Peraturan Parsing – Mengenal pasti jadual transaksi, tarikh, keterangan, debit, kredit, dan baki.
✅ Peraturan Pembersihan – Memperbetulkan isu OCR, menggabungkan baris yang terpecah, membuang pengepala dan pengaki, serta menormalkan data yang diekstrak.
✅ Peraturan Pengesahan – Mengesahkan baki berjalan, mengesan pendua, mengesahkan integriti transaksi, dan memeriksa keseragaman data.
✅ Penilaian Keyakinan – Memberikan skor keyakinan kepada setiap penyata yang dikompil berdasarkan ketepatan ekstraksi dan pengesahan.
Setelah dijana, peraturan ini disimpan sebagai set peraturan yang boleh digunakan semula.
Sejak itu, enjin pelaksanaan PHP kami memproses penyata seterusnya menggunakan peraturan yang telah disimpan-tanpa memanggil AI lagi.
Hasilnya:
⚡ Kelajuan pemprosesan lebih tinggi
💰 Kos AI jauh lebih rendah
📊 Output yang konsisten
🚀 Pemprosesan berskala untuk berjuta-juta penyata
AI hanya dipanggil apabila skor keyakinan jatuh di bawah ambang yang ditetapkan pengguna.
Contohnya:
Keyakinan ≥ 95% → Jalankan menggunakan peraturan sedia ada.
Keyakinan < ambang pengguna → AI menganalisis dokumen, memperhalus peraturan, atau mencipta versi parser baharu.
Ini mewujudkan gelung penambahbaikan berterusan di mana AI meningkatkan sistem hanya apabila diperlukan, manakala pemprosesan rutin kekal deterministik, ringan, dan cekap kos.
AI membina kecerdasan. PHP melaksanakannya pada skala besar.
Bagi pemprosesan dokumen berjumlah tinggi, seni bina ini sering lebih ekonomi, boleh diramal, dan mudah diselenggara berbanding menghantar setiap dokumen melalui LLM.
#ArtificialIntelligence #PHP #DocumentAI #OCR #FinTech #Automation #RuleEngine #DataEngineering #MachineLearning #BankStatement #Ainna
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Terus terang, 95% ni menarik.
Nice one. serta menormalkan data yang diekstrak alone worth the read.
这段关于95%的说明帮我把之前的问题连起来了。
Short and clear. Kami di AINNA memilih pendekatan is worth sending to my team.
I read this twice. Membina penyata bank pintar dengan is the part that stuck.
सच कहूँ तो 95% ने चौंकाया।
Already sent this to two people. AI menganalisis dokumen tersebut dan is why.
That point about bukan untuk menjalankan parser setiap is well put.