Rechnungsverarbeitung vorgefertigtes KI-Modell

Das vorgefertigte KI-Modell für die Rechnungsbearbeitung extrahiert wichtige Rechnungsdaten, um die Verarbeitung von Rechnungen zu automatisieren. Das Modell zur Verarbeitung von Rechnungen ist so optimiert, dass allgemeine Rechnungselemente wie Rechnungs-ID, Rechnungsdatum, fälliger Betrag und mehr erkannt werden.

Mit dem Modell Rechnungen können Sie das Standardverhalten erweitern, indem Sie ein benutzerdefiniertes Rechnungsmodell erstellen.

Verwenden in Power Apps

Informationen darüber, wie Sie das vordefinierte Modell für die Rechnungsverarbeitung in Power Apps verwenden, finden Sie unter Vordefiniertes Modell für die Rechnungsverarbeitung in Power Apps verwenden.

Verwenden in Power Automate

Informationen darüber, wie Sie das vordefinierte Modell für die Rechnungsverarbeitung in Power Automate verwenden, finden Sie unter Vordefiniertes Modell für die Rechnungsverarbeitung in Power Automate verwenden.

Unterstützte Sprachen und Dateien

Die folgenden Sprachen werden unterstützt: Albanisch (Albanien), Tschechisch (Tschechische Republik), Chinesisch (vereinfacht) China, Chinesisch (traditionell) Hongkong (SAR), Chinesisch (traditionell) Taiwan, Dänisch (Dänemark), Kroatisch (Bosnien und Herzegowina), Kroatisch (Kroatien), Kroatisch (Serbien), Niederländisch (Niederlande), Englisch (Australien), Englisch (Kanada), Englisch (Indien), Englisch (Vereinigtes Königreich), Englisch (USA), Estnisch (Estland), Finnisch (Finnland), Französisch (Frankreich), Deutsch (Deutschland), Ungarisch (Ungarn), Isländisch (Island), Italienisch (Italien), Japanisch (Japan), Koreanisch (Korea), Litauisch (Litauen), Lettisch (Lettland), Malaiisch (Malaysia), Norwegisch (Norwegen), Polnisch (Polen), Portugiesisch (Portugal), Rumänisch (Rumänien), Slowakisch (Slowakei), Slowenisch (Slowenien), Serbisch (Serbien), Spanisch (Spanien), Schwedisch (Schweden).

Um die besten Ergebnisse zu erzielen, stellen Sie ein deutliches Foto oder einen Scan pro Rechnung zur Verfügung.

• Das Bildformat muss JPEG, PNG oder PDF sein.
• Die Dateigröße darf 20 MB nicht überschreiten.
• Die Bildabmessungen müssen zwischen 50 x 50 und 10.000 x 10.000 Pixel liegen.
• Die PDF-Abmessungen dürfen höchstens 17 x 17 Zoll betragen. Dies entspricht den Formaten Legal oder A3 oder kleiner.
• Bei PDF-Dokumenten werden nur die ersten 2.000 Seiten verarbeitet.

Modellausgabe

Wenn eine Rechnung erkannt wird, gibt das Rechnungsbearbeitungsmodell die folgenden Informationen aus:

Genauigkeitsbewertung

Schlüssel-Wert-Paare

Schlüssel-Wert-Paare sind alle identifizierten Bezeichnungen oder Schlüssel und ihre zugehörigen Antworten oder Werte. Sie können diese verwenden, um zusätzliche Werte zu extrahieren, die nicht zu der vordefinierten Liste von Feldern gehört.

Um alle Schlüssel-Wert-Paare zu visualisieren, die vom Rechnungsverarbeitungsmodell erkannt werden, können Sie eine HTML-Tabellenaktion in Ihrem Cloudfluss hinzufügen, wie im Screenshot dargestellt, und den Cloudfluss ausführen.

Um einen bestimmten Schlüssel zu extrahieren, für den Sie seinen Wert kennen, können Sie die Filterarrayaktion wie im folgenden Screenshot gezeigt verwenden. Im Beispiel des Screenshots möchten wir den Wert für den Schlüssel Tel extrahieren:

Grenzen

Der folgende Grenzwert gilt für Anrufe, die pro Umgebung über Dokumentverarbeitungsmodelle hinweg getätigt werden, einschließlich vordefinierter Modelle: Belegverarbeitung und Rechnungsverarbeitung.

Erstellen einer benutzerdefinierten Rechnungsverarbeitungslösung

Das vorkonfigurierte KI-Modell der Rechnungsverarbeitung wurde entwickelt, um gemeinsame Felder zu extrahieren, die in Rechnungen enthalten sind. Da jedes Unternehmen einzigartig ist, möchten Sie möglicherweise andere Felder als diejenigen extrahieren, die in diesem vordefinierten Modell enthalten sind. Es kann auch der Fall sein, dass einige Standardfelder für einen bestimmten Rechnungstyp, mit dem Sie arbeiten, nicht gut extrahiert werden. Um dies zu beheben, gibt es zwei Optionen:

• Verwenden Sie das benutzerdefinierte Rechnungsverarbeitungsmodell: Erweitern Sie die Funktionen des vordefinierten Rechnungsverarbeitungsmodells, indem Sie zusätzlich zu den standardmäßigen Feldern neue Felder hinzufügen oder Beispiele von Dokumenten einfügen, die nicht ordnungsgemäß extrahiert wurden. Informationen zum Erweitern des vordefinierten Rechnungsverarbeitungsmodells finden Sie unter "Auswählen des Dokumenttyps".

• Unformatierte OCR-Ergebnisse anzeigen: Jedes Mal, wenn das vorkonfigurierte KI-Modell eine von Ihnen bereitgestellte Datei verarbeitet, führt es auch einen OCR-Vorgang aus, um jedes Wort zu extrahieren, das in der Datei geschrieben wurde. Sie können auf die unformatierten OCR-Ergebnisse der erkannten Textausgabe zugreifen, die vom Modell bereitgestellt wird. Eine einfache Suche nach dem von erkanntem Text zurückgegebenen Inhalt reicht möglicherweise aus, um die benötigten Daten abzurufen.

• Verwenden Sie die Dokumentverarbeitung: Mit AI Builder können Sie auch Ihr eigenes benutzerdefiniertes KI-Modell erstellen, um bestimmte Felder und Tabellen aus den Dokumenten zu extrahieren, mit denen Sie arbeiten. Erstellen Sie einfach ein Dokumentverarbeitungsmodell, und trainieren Sie es, alle Informationen aus einer Rechnung zu extrahieren, die nicht gut mit dem Rechnungsextraktionsmodell funktioniert.

Nachdem Sie Ihr benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell trainiert haben, können Sie es mit dem vorgefertigten Modell der Rechnungsverarbeitung in einem Power Automate-Cloudfluss kombinieren.

Hier sind einige Beispiele:

Verwenden sie ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell, um zusätzliche Felder zu extrahieren, die nicht vom vorkonfigurierten Modell der Rechnungsverarbeitung zurückgegeben werden.

In diesem Beispiel haben wir ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell trainiert, um eine Treueprogrammnummer zu extrahieren, die nur in Rechnungen von Anbietern Adatum und Contoso vorhanden ist.

Der Cloudfluss wird ausgelöst, wenn eine neue Rechnung zu einem SharePoint-Ordner hinzugefügt wird. Anschließend wird das vorgefertigte KI-Modell der Rechnungsverarbeitung aufgerufen, um seine Daten zu extrahieren. Als Nächstes überprüfen wir, ob der Lieferant für die rechnung, die verarbeitet wurde, entweder von Adatum oder Contoso stammt. Wenn dies der Fall ist, rufen wir ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell auf, das wir geschult haben, um diese Treuenummer zu erhalten. Schließlich speichern wir die extrahierten Daten aus der Rechnung in einer Excel-Datei.

Verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell, wenn die Konfidenzbewertung für ein feld, das vom vorkonfigurierten Modell der Rechnungsverarbeitung zurückgegeben wird, niedrig ist.

In diesem Beispiel haben wir ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell trainiert, um den Gesamtbetrag aus Rechnungen zu extrahieren, bei denen wir in der Regel eine niedrige Konfidenzbewertung erhalten, wenn wir das vorkonfigurierte Modell der Rechnungsverarbeitung verwenden.

Der Cloudfluss wird ausgelöst, wenn eine neue Rechnung zu einem SharePoint-Ordner hinzugefügt wird. Anschließend wird das vorgefertigte KI-Modell der Rechnungsverarbeitung aufgerufen, um seine Daten zu extrahieren. Als Nächstes überprüfen wir, ob die Konfidenzbewertung für die Eigenschaft "Rechnungssumme" kleiner als 0,65 ist. Wenn dies der Fall ist, rufen wir ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell auf, das wir mit Rechnungen trainiert haben, in der Regel erhalten wir eine niedrige Konfidenzbewertung für das Gesamtfeld. Schließlich speichern wir die extrahierten Daten aus der Rechnung in einer Excel-Datei.

Verwenden Sie das vorkonfigurierte Modell für die Rechnungsverarbeitung, um Rechnungen zu verarbeiten, für die kein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell geschult ist.

Eine Möglichkeit zum Verwenden des vorkonfigurierten Modells für die Rechnungsverarbeitung besteht darin, es als Fallbackmodell zu verwenden, um Rechnungen zu verarbeiten, die Sie nicht in Ihrem benutzerdefinierten Dokumentverarbeitungsmodell trainiert haben. Nehmen wir beispielsweise an, Sie haben ein Dokumentverarbeitungsmodell erstellt und trainiert, um Daten aus Ihren top 20 Rechnungsanbietern zu extrahieren. Sie können dann das vorkonfigurierte Modell der Rechnungsverarbeitung verwenden, um alle neuen Rechnungen oder niedrigere Volumenrechnungen zu verarbeiten. Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie dies tun können:

Dieser Cloudfluss wird ausgelöst, wenn eine neue Rechnung einem SharePoint-Ordner hinzugefügt wird. Anschließend wird ein benutzerdefiniertes Dokumentverarbeitungsmodell aufgerufen, um seine Daten zu extrahieren. Als Nächstes überprüfen wir, ob die Konfidenzbewertung für die erkannte Sammlung kleiner als 0,65 ist. Wenn das der Fall ist, bedeutet das wahrscheinlich, dass die bereitgestellte Rechnung nicht gut zum angepassten Modell passt. Anschließend rufen wir das vorgefertigte Rechnungsverarbeitungsmodell auf. Schließlich speichern wir die extrahierten Daten aus der Rechnung in einer Excel-Datei.

Verwandte Informationen

• Schulung: Extrahieren von Rechnungsdaten mit dem vorgefertigten Modell von AI Builder (Modul)
• Video: Automatisieren der Rechnungsdatenkopie in Excel in 1 Minute