.svg)
يستخدم تحليل مستندات الأعمال القائم على الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لقراءة وتصنيف واستخراج المعلومات المهيكلة من مستندات الأعمال، مثل الفواتير والعقود والنماذج والتقارير، بشكل تلقائي. فبدلاً من قيام الموظفين بإدخال البيانات من ملفات PDF يدوياً، تقوم النماذج بالتعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتحديد أنواع المستندات، واستخراج الحقول والكيانات، وتوجيه النتائج إلى الأنظمة اللاحقة.
تتضمن سير العمل عادةً طبقات من التعرف الضوئي على الحروف (تحويل المسح الضوئي إلى نص، بما في ذلك الكتابة اليدوية والنصوص غير اللاتينية)، والتصنيف (التمييز بين الفاتورة والعقد)، واستخراج الكيانات (التواريخ، الأطراف، المبالغ، البنود)، وقواعد التحقق. وقد أضافت النماذج اللغوية الكبيرة طبقة دلالية؛ حيث يمكن الآن تلخيص المستندات ومقارنتها والاستعلام عنها بلغة طبيعية، مثل "ما هي العقود التي سيتم تجديدها هذا الربع؟"، عبر كامل أرشيف المستندات.
الدقة في التعامل مع المسح الضوئي غير الواضح، وتغطية لغات متعددة، ومكان إجراء المعالجة. تتطلب المؤسسات الخاضعة للتنظيم بشكل متزايد إجراء التحليل داخل بيئتها الخاصة، سواء محلياً أو في بيئات معزولة، بدلاً من إرسال العقود والسجلات المالية إلى واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخارجية. وتجعل بنيات "استخدم نموذجك اللغوي الخاص" (BYOLLM) ذلك ممكناً.
تجري ioMoVo عمليات التعرف الضوئي على الحروف متعددة اللغات، وتصنيفاً بالذكاء الاصطناعي، وبحثاً باللغة الطبيعية عبر أرشيفات المستندات، مع دعم ميزة "استخدم نموذجك اللغوي الخاص" (BYOLLM) لضمان إجراء التحليل بالكامل داخل البيئات السيادية أو الخاضعة للتنظيم. طالع قدرات الذكاء الاصطناعي في ioMoVo.
تصل إلى نسب مرتفعة تتجاوز 90% في المستندات المطبوعة الواضحة؛ أما المواد الممسوحة ضوئياً والمكتوبة بخط اليد فتختلف دقتها حسب النموذج واللغة، ولهذا السبب يظل التحقق البشري معياراً أساسياً للبيانات المالية.
يعتمد ذلك على طريقة النشر. فواجهات برمجة تطبيقات السحابة ترسل المحتوى إلى أطراف خارجية، بينما تحافظ عمليات النشر المحلية والمعزولة على بقاء البيانات داخل نطاقك الخاص.