Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 14. 3. 2023 - Ing. Lukáš Grásgruber

Využití neuronových sítí výrazně zvyšuje úspěšnost vytěžování dat z faktur

Společnost Process Point zavedla novou službu InstantRevision pro vytěžování dat z faktur. K vytěžení dat z faktur používá inteligentní software, který chápe kontext do­kumentů a učí se na zpracovaných fakturách. Optimalizace neuronové sítě vytrénované přímo na vzorcích faktur zákazníka přitom razantně zvyšuje úspěšnost vytěžení dat. U kvalitních předloh faktur je prý automatizované rozpoznání dat téměř stoprocentní.



„Klasifikace pomocí neuronové sítě probíhá na základě vizuální podobnosti a struktury faktur. Aplikací pokročilé technologie získáme třídy stejných nebo podobných faktur, typicky vystavené v konkrétním informačním systému nebo dodavatelem,“ vysvětluje Michal Kindl, konzultant společnosti Process Point.

„Následně podle množství statistických clusterů aplikujeme individuální přístup inteligentního zaučení struktury faktur, který zvyšuje úspěch automatického rozpoznání dat a tím ještě více snižuje pracnost uživatelů při vyřízení faktur. Na ostatní faktury, s malým výskytem, aplikujeme vlastní učící se bázi znalostí. Celá služba probíhá na infrastruktuře zákazníka bez potřeby vynášet a ukládat jakékoliv data mimo firmu,“ dodává Kindl.


 
  

- PR -

Jak digitální transformace proměnila řízení výroby

v jedné z největších strojírenských firem na severní Moravě?


Když se v roce 2019 vedení společnosti OSTROJ a.s. rozhodovalo o modernizaci svého podnikových informačního systému, šlo o krok, který měl dalekosáhlý dopad. Firma s více než sedmdesátiletou tradicí patří mezi klíčové výrobce důlních strojů, dopravníkových systémů, speciálních bednění a dalších komplexních strojírenských výrobků. Za touto rozmanitostí se však skrývala i výzva – jak efektivně řídit výrobu a logistiku napříč několika divizemi a stovkami zaměstnanců.

  

- PR -

AI s úsudkem

Nová generace umělé inteligence nejen pro finanční svět


Představte si umělou inteligenci, která nejen přesně předpovídá, ale zároveň rozumí tomu, nakolik si svou predikcí může být jistá. Právě tato schopnost odlišuje bayesovskou AI od běžných algoritmů, které často fungují jako sebevědomé „černé skříňky“ bez hlubšího kontextu. Bayesovská AI napodobuje lidský úsudek – průběžně se učí z nových dat, přizpůsobuje své závěry, reflektuje změny prostředí a chápe hranice vlastních znalostí. V oblastech, kde je práce s nejistotou zásadní, představuje tato schopnost výraznou konkurenční výhodu.