
Automatyczna analiza maili, spersonalizowane odpowiedzi, generowanie raportów oraz wpisy w Slack
2025-02-13
Automatyzacja procesów biznesowych z AI oraz Python
2025-02-13Rozpoznawanie faktur i przygotowywanie importu do ERP
Wprowadzenie
Współczesne przedsiębiorstwa często borykają się z problemem ręcznego przetwarzania dokumentów, co znacząco obniża efektywność działu księgowości. Nasz klient postanowił usprawnić ten proces, wdrażając system, który automatycznie rozpoznaje dane z zeskanowanych faktur przy użyciu inteligentnego OCR oraz LLM, a następnie przygotowuje plik XML do importu do systemu ERP. Kluczowym elementem projektu było również przyporządkowanie faktur do odpowiednich ośrodków kosztowych i rodzajów wydatków.

Wyzwania
Ręczne przetwarzanie dokumentów
Tradycyjne wprowadzanie danych z faktur wiązało się z dużym obciążeniem pracowników działu księgowości oraz licznymi błędami wynikającymi z manualnego przepisywania informacji.
Różnorodność formatów dokumentów
Faktury od różnych dostawców różniły się formatem i układem, co utrudniało automatyczne rozpoznawanie kluczowych danych bez zastosowania elastycznego rozwiązania.
Precyzyjne przyporządkowanie kosztów
System musiał nie tylko wydobywać standardowe dane (takie jak numer faktury, data, kwoty i podatki), ale także zidentyfikować numer źródła kosztu i przyporządkować produkt do właściwej kategorii kosztów, np. środki czystości dla płynu do mycia naczyń czy papieru toaletowego, a także koszty reprezentacyjne dla produktów spożywczych, takich jak kawa, itd.
Rozwiązanie oparte na inteligentnym OCR i LLM
Aby sprostać powyższym wyzwaniom, nasz klient wdrożył system, który opiera się na technologii inteligentnego OCR oraz LLM. System otrzymał predefiniowany prompt, który określał, jakie dane należy rozpoznać na fakturze oraz jak mają być zapisane w pliku XML. Dzięki temu wdrożenie dodatkowych algorytmów uczenia maszynowego nie było konieczne.
Kluczowe funkcjonalności rozwiązania:
-
Inteligentne OCR:
System automatycznie odczytuje tekst z zeskanowanych faktur, niezależnie od ich formatu czy układu. Dzięki precyzyjnym promptom, LLM wie, które informacje należy wydobyć – na przykład numer faktury, datę, kwoty, a także numer źródła kosztu. -
Identyfikacja rodzaju kosztu:
Ciekawym aspektem systemu jest zdolność do rozpoznawania produktów na fakturze i automatycznego przyporządkowania ich do odpowiedniej kategorii kosztów. Na przykład produkty takie jak płyn do mycia naczyń czy papier toaletowy są kwalifikowane jako środki czystości, natomiast artykuły spożywcze, takie jak kawa, przypisywane są do kosztów reprezentacyjnych. -
Generowanie pliku XML:
Po rozpoznaniu i ekstrakcji niezbędnych danych, system automatycznie generuje plik XML, który jest zgodny z wymaganiami programu księgowego klienta. Plik zawiera komplet danych, w tym szczegóły dotyczące przyporządkowania faktury do właściwego ośrodka kosztowego oraz rodzaju kosztu. -
Integracja z systemem ERP:
Gotowy plik XML jest importowany do systemu ERP, co pozwala na natychmiastową aktualizację danych księgowych i ułatwia dalsze rozliczenia.
Proces wdrożenia
Etap 1: Analiza wymagań i przygotowanie specyfikacji
Na początku przeprowadzono szczegółową analizę potrzeb klienta. Współpracując z ekspertami z działu księgowości, określono kluczowe dane do rozpoznania oraz kryteria przyporządkowania kosztów. Na tej podstawie stworzono specyfikację, która posłużyła jako fundament dla całego projektu.
Etap 2: Implementacja systemu
System został wdrożony przy użyciu inteligentnego OCR oraz LLM, który otrzymał jasne instrukcje (prompt) dotyczące rozpoznawania danych na fakturze. Dzięki temu udało się zautomatyzować proces ekstrakcji informacji bez potrzeby stosowania dodatkowych algorytmów uczenia maszynowego.
Etap 3: Integracja z systemem ERP i testy końcowe
Po wdrożeniu systemu nastąpiła faza integracji z istniejącym oprogramowaniem ERP. Przeprowadzono szereg testów, aby upewnić się, że generowany plik XML spełnia wymagania techniczne oraz że przyporządkowanie produktów do odpowiednich kategorii kosztowych odbywa się poprawnie. Po pozytywnych wynikach testów system został uruchomiony produkcyjnie.
Efekty wdrożenia
Zwiększenie efektywności
Automatyzacja procesu rozpoznawania danych z faktur pozwoliła na znaczne skrócenie czasu potrzebnego na wprowadzanie danych do systemu ERP. Dział księgowości mógł skupić się na analizie finansowej i strategicznych zadaniach, zamiast na manualnym przepisywaniu dokumentów.
Redukcja błędów
Automatyczny proces ekstrakcji i przyporządkowania danych znacząco zmniejszył liczbę błędów, które często pojawiały się przy ręcznym wprowadzaniu danych. Precyzyjnie skonfigurowany prompt dla LLM gwarantował wysoką jakość rozpoznawania kluczowych informacji.
Usprawnienie procesów księgowych
Automatyczne generowanie pliku XML oraz jego bezproblemowa integracja z systemem ERP umożliwiły płynny przepływ informacji między działami. Dzięki temu proces księgowania stał się bardziej przejrzysty i efektywny, co przyczyniło się do lepszego zarządzania budżetem i kosztami.
Skalowalność i elastyczność rozwiązania
Wdrożone rozwiązanie cechuje się wysoką skalowalnością – system z łatwością przetwarza rosnącą liczbę faktur, a elastyczność konfiguracji promptów umożliwia szybkie dostosowanie go do zmieniających się potrzeb biznesowych i specyfiki dokumentów.
Podsumowanie
Wdrożenie systemu automatyzującego rozpoznawanie faktur i przygotowywanie importu danych do systemu ERP przyniosło naszemu klientowi wymierne korzyści operacyjne i finansowe. Dzięki zastosowaniu inteligentnego OCR oraz LLM, który działał na podstawie precyzyjnych promptów, udało się zautomatyzować cały proces bez potrzeby wdrażania skomplikowanych algorytmów uczenia maszynowego. System nie tylko skraca czas wprowadzania danych, ale również poprawia ich jakość, automatycznie przyporządkowując produkty do właściwych kategorii kosztów. To case study doskonale ilustruje, jak nowoczesne technologie mogą zrewolucjonizować tradycyjne procesy księgowe, umożliwiając firmom skoncentrowanie się na strategicznych działaniach oraz budowaniu przewagi konkurencyjnej na rynku.




