Amazon Bedrock Data Automation تتعلم استخراج البيانات من النماذج الضريبية والكشوفات البنكية
يقوم Amazon Bedrock Data Automation باستخراج المعلومات تلقائياً من الكشوفات البنكية والنماذج الضريبية (W-2 و 1099-B) والعقود مع الموردين. تتعامل النظام مع…
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من AWS Machine Learning Blog؛ بتحرير Hamidun News
تعلمت Amazon Bedrock Data Automation من AWS استخراج المعلومات بدقة من المستندات المالية. تقوم النظام تلقائياً بمعالجة الكشوفات البنكية والنماذج الضريبية والعقود والمستندات الأخرى — مهمة تتطلب عادة ساعات من العمل اليدوي.
ما هي المستندات التي تعالجها النظام؟
قامت Amazon بتدريب Bedrock Data Automation على أمثلة من أربعة أنواع شائعة من المستندات المالية. تحتوي الكشوفات البنكية على معلومات آلاف المعاملات، يجب أن يتم التعرف على كل منها بشكل صحيح. تتطلب النماذج الضريبية W-2 (إقرارات دخل الموظفين) و 1099-B (تقارير دخل الاستثمارات) استخراج دقيق للعديد من التفاصيل. غالباً ما يتم تنسيق العقود مع الموردين بصيغ فردية، مما يخلق تعقيدات إضافية للخوارزميات.
لماذا هذا أكثر تعقيداً من التعرف البصري البسيط؟
التعرف البصري على الأحرف (OCR) العادي لا يتعامل مع المستندات المالية بشكل كافٍ. يجب على النظام ليس فقط «قراءة» النص، بل فهم بنيته وسياقه. على سبيل المثال، في جدول الكشف البنكي، يجب ربط المبلغ بشكل صحيح بالتاريخ والوصف. في النماذج الضريبية، غالباً ما توضع الأرقام في أماكن محددة، وتعتمد قيمتها على المحتوى المحيط. تستخدم Amazon Bedrock نماذج اللغة للفهم العميق لمحتوى المستندات. تتعلم النظام من الأمثلة: ترى الوثيقة الأصلية وإصدارها الرقمي المملوء بشكل صحيح، ثم تعمم الأنماط للحالات الجديدة.
كيف تعمل النظام عملياً؟
تتكون عملية الأتمتة من عدة مراحل:
- التعرف على نوع المستند — تحدد النظام ما إذا كانت أمامها كشف بنكي أو نموذج ضريبي أو عقد
- تحديد موقع الحقول الرئيسية — تبحث الخوارزمية عن مكان وجود البيانات المطلوبة
- استخراج القيم — تترجم النظام النص المكتشف إلى تنسيق منظم
- تقييم الثقة — تشير النموذج احتمالية الخطأ لكل حقل
- التحقق — عند الحاجة، يتم توجيه المستند للمراجعة اليدوية
بالنسبة لمعظم المستندات، تكون العملية آلية بالكامل. عند الثقة المنخفضة، تمر النتيجة من خلال مراجعة بشرية.
الادخار للأعمال التجارية
يمكن لشركات التكنولوجيا المالية تسريع معالجة الطلبات التي تتطلب تقديم مستندات مالية. بدلاً من 30 دقيقة من العمل اليدوي لكل طلب، تتمكن النظام من التعامل معها في دقائق قليلة. يمكن لأقسام المحاسبة أتمتة إدخال البيانات من الإيصالات والتقارير إلى نظام المحاسبة. تتحقق البنوك من المستندات بشكل أسرع عند إصدار الائتمانات.
ماذا يعني هذا؟
تنتقل الصناعة المالية تدريجياً إلى حلول الذكاء الاصطناعي للعمل الروتيني مع المستندات. هذا ليس بديلاً للإنسان، بل توسيع قدراته — يمكن للموظف التحقق من النتائج في دقيقة واحدة بدلاً من ساعة من العمل اليدوي.
هل تريد التوقف عن قراءة الذكاء الاصطناعي والبدء باستخدامه؟
AI News هو موجز منسق لأخبار الذكاء الاصطناعي. تعلمك Hamidun Academy استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك.