Verificate ancora manualmente vari documenti per individuare correlazioni plausibili e trascrizioni corrette?

Le quantità di una pianificazione corrispondono a quelle dell'ordine? Una modifica è stata considerata anche nei documenti successivi? Il numero degli accessori è adatto ai componenti principali previsti? Le indicazioni in contratti, perizie o verbali corrispondono a quanto documentato in disegni, tabelle o foto?

Tali verifiche richiedono spesso molto tempo, soprattutto quando le informazioni rilevanti sono distribuite tra molti file e versioni di documenti differenti.

Gli agenti AI di Vimmera svolgono esattamente questo compito.

Comprendono testi, file, presentazioni, contratti, perizie, tabelle, foto e disegni. Anche note manoscritte, integrazioni e annotazioni all'interno dei documenti possono essere incluse nella verifica.

Le informazioni non vengono solo estratte. L'agente le mette in relazione, confronta numeri e quantità, segue le modifiche attraverso documenti diversi e riconosce correlazioni anomale o non plausibili.

In questo modo, la ricerca manuale in molti singoli documenti diventa una verifica sistematica e intelligente dell'intera base informativa.

Quando le informazioni non devono solo essere lette, ma anche verificate tra loro

Contratti, fatture, ordini, presentazioni, disegni, foto, perizie, pianificazioni, verbali e tabelle contengono spesso informazioni dipendenti le une dalle altre.

Una quantità di una pianificazione compare successivamente in un ordine. Una modifica influenza altre voci. Una nota manoscritta integra un disegno. Un'affermazione contenuta in una perizia deve corrispondere a una rappresentazione in una foto. Gli accessori devono corrispondere a un prodotto principale. I prezzi devono essere coerenti con quantità e note di credito.

È proprio qui che possono essere impiegati agenti AI Vimmera specializzati per compiti di verifica e controllo.

Non leggono solo singoli documenti. Comprendono diverse fonti informative, ne riuniscono i contenuti, riconoscono le correlazioni e segnalano in modo mirato le anomalie.

Comprendere insieme testi, file, immagini e disegni

Gli agenti AI di Vimmera possono acquisire e confrontare informazioni provenienti da fonti molto diverse.

Tra queste rientrano, ad esempio:

• Testi e documenti
• File PDF
• Tabelle
• Presentazioni
• Contratti
• Perizie
• Verbali
• Fatture
• Documentazione tecnica
• Foto
• Piani e disegni
• Note manoscritte
• Annotazioni e note all'interno dei documenti
• Documenti scansionati

I diversi tipi di informazioni non vengono considerati isolatamente.

Un agente può ad esempio confrontare un'indicazione contenuta in un contratto con un disegno, tenere conto di un'integrazione manoscritta in un documento oppure mettere in relazione un'informazione di una perizia con una foto e altri documenti di progetto.

Anche le informazioni che non sono disponibili in modo ordinato in un database o in una tabella possono così diventare parte di un processo di verifica strutturato.

Comprendere le informazioni nel luogo in cui effettivamente nascono

In molte aziende, le conoscenze rilevanti non si trovano in un'unica fonte di dati strutturata.

Sono distribuite tra file, e-mail, tabelle, contratti, presentazioni, disegni, foto, integrazioni manoscritte e verbali di riunione.

Per una verifica completa, quindi, spesso non basta estrarre esclusivamente il testo dai documenti.

Gli agenti AI di Vimmera possono esaminare insieme contenuti diversi e sviluppare da essi una comprensione coerente del processo.

In questo modo è possibile verificare, ad esempio:

Contratto ↔ disegno

Perizia ↔ foto

Piano ↔ integrazione manoscritta

Presentazione ↔ calcolo

Verbale ↔ versione successiva del documento

Ordine ↔ fattura

Prodotto principale ↔ accessori

Quantità ↔ prezzo

Modifica ↔ voci conseguenti

Ciò consente di riconoscere correlazioni che possono essere facilmente trascurate quando i singoli file vengono esaminati separatamente.

Comprendere i documenti. Confrontare i numeri. Verificare le correlazioni.

Un agente AI Vimmera sviluppato appositamente può prima strutturare le informazioni e poi confrontarle tra loro.

Ad esempio:

• Quantità e numero di pezzi
• Prodotti e accessori
• Ordini e fatture
• Pianificazioni e voci di prestazione
• Modifiche e relative voci conseguenti
• Prezzi e note di credito
• Componenti principali e componenti dipendenti
• Diverse versioni di documenti e piani
• Indicazioni nei testi e relativa rappresentazione nei disegni
• Stati documentati e informazioni visibili nelle foto

Non si tratta solo di valori identici.

L'agente può anche considerare quali informazioni siano effettivamente confrontabili tra loro e quale relazione abbiano tra di loro.

Verifica intelligente delle quantità anziché semplice confronto numerico

Supponiamo che una pianificazione contenga 24 componenti.

Di questi, 18 necessitano di una determinata dotazione aggiuntiva.

Un sistema semplice potrebbe confrontare la quantità totale di 24 con il numero delle voci di accessori e rilevare già una discrepanza.

Un agente di verifica intelligente riconosce invece:

24 componenti in totale

18 di questi con dotazione aggiuntiva

18 voci di accessori

Utilizza quindi la quantità di riferimento effettivamente rilevante.

Possono essere considerati anche collegamenti più complessi.

Se, ad esempio, sono presenti 18 componenti elettrici, ma sono documentati solo 6 moduli di controllo, questo non è automaticamente un errore.

Forse ogni modulo di controllo può gestire più componenti.

L'agente quindi non verifica solo:

Il numero è uguale?

Bensì:

La quantità è coerente con la funzione e con la correlazione documentata?

Monitorare automaticamente le modifiche

Le modifiche sono una causa frequente di incoerenze.

Se, ad esempio, una voce viene ridotta da 12 a 10 pezzi, ciò può riguardare numerose altre indicazioni.

Un agente AI Vimmera può quindi verificare in modo mirato:

• È stata adattata anche la quantità degli accessori?
• I collegamenti sono ancora corretti?
• I componenti di controllo sono stati corretti?
• L'ordine corrisponde alla nuova versione?
• La modifica è stata recepita nei documenti successivi?
• Quantità e prezzi continuano a corrispondere?
• La modifica è stata considerata anche nei disegni e nei piani?
• Esistono ancora note o annotazioni riferite alla versione precedente?

In questo modo non viene riconosciuta solo la modifica originaria.

Vengono verificate anche le sue ripercussioni sulle informazioni e sui documenti collegati.

Anche le integrazioni manoscritte possono essere rilevanti

Non tutte le informazioni importanti si trovano in campi compilati correttamente.

Un numero manoscritto su un disegno, un segno in un documento o una breve integrazione a margine possono essere decisivi per un processo.

Gli agenti AI di Vimmera possono includere nella verifica anche tali informazioni.

In questo modo, ad esempio, è possibile confrontare indicazioni create automaticamente con integrazioni manoscritte o riconoscere modifiche annotate solo come nota in un documento.

Il formato del file non è decisivo.

Decisivi sono il contenuto e la sua importanza per il rispettivo processo di verifica.

Le foto come fonte informativa aggiuntiva

Anche le foto possono essere parte di una verifica intelligente.

A seconda del caso d'uso, gli agenti AI di Vimmera possono acquisire informazioni visibili nelle immagini e metterle in relazione con altri documenti.

In questo modo, ad esempio, proprietà documentate, etichette, esecuzioni, componenti o stati riconoscibili possono essere confrontati con indicazioni contenute in contratti, perizie, disegni o verbali.

Una semplice verifica dei documenti diventa così un'analisi più completa di diverse fonti informative.

Riconoscere numeri e ordini di grandezza anomali

Non ogni errore è una contraddizione diretta.

Talvolta un'indicazione risulta evidente soprattutto perché appare insolita nel contesto concreto.

Ad esempio:

8 diventa 88

12,5 diventa 125

un vecchio numero di pezzi rimane dopo una modifica

una nota di credito viene riportata con segno errato

metri e metri quadrati vengono confusi

una quantità appare insolitamente elevata rispetto all'intero processo

Un agente AI può riconoscere tali schemi e fornirli come indicazione mirata di verifica.

Non deve necessariamente affermare di conoscere già il valore corretto.

Può mostrare in modo trasparente perché un'indicazione è anomala e cosa dovrebbe essere verificato.

Meno falsi allarmi grazie al contesto

Una buona verifica automatica non deve generare il maggior numero possibile di avvisi.

Deve individuare le anomalie rilevanti.

Per questo, nella verifica possono essere considerate anche possibili spiegazioni.

Ad esempio:

• La voce fa parte di un set?
• La quantità si riferisce solo a una parte della quantità totale?
• Un componente può gestire più altri componenti?
• Esiste un controllo comune?
• Una voce standard è stata accreditata e sostituita?
• L'indicazione proviene da una versione precedente?
• Una prestazione è stata deliberatamente assegnata altrove?
• Una modifica è già stata considerata in un altro punto?
• Esiste un'integrazione manoscritta che spiega la discrepanza?
• Un disegno mostra una versione più recente rispetto a un altro documento?

Solo se dopo ciò permane una discrepanza rilevante, si genera un'indicazione concreta di verifica.

Da una discrepanza nasce una domanda di verifica concreta

Un agente di verifica non dovrebbe limitarsi a segnalare:

«I numeri non corrispondono.»

Può lavorare in modo molto più preciso:

Rilevato:
Secondo la pianificazione, 18 componenti richiedono una determinata dotazione. Nella panoramica attuale sono incluse 20 voci di accessori corrispondenti.

Perché è anomalo:
La quantità documentata degli accessori supera di due pezzi la quantità di riferimento identificabile.

Possibile spiegazione:
Versione di piano precedente, voci di riserva aggiuntive o modifica della quantità non aggiornata.

Da verificare:
Le due voci aggiuntive sono intenzionali o la quantità non è stata adattata dopo una modifica?

In questo modo, un controllo automatico diventa una base di lavoro direttamente utilizzabile.

Utilizzabili in numerosi ambiti aziendali

Gli agenti di verifica intelligenti possono essere impiegati ovunque informazioni provenienti da fonti diverse siano correlate tra loro.

Ad esempio in:

• Verifica dei contratti
• Verifica delle fatture
• Acquisti
• Verifica degli ordini
• Calcolo
• Gestione della qualità
• Gestione dei progetti
• Gestione delle modifiche
• Documentazione tecnica
• Distinte base
• Configurazioni di prodotto
• Gare d'appalto
• Descrizioni delle prestazioni
• Documentazione di produzione
• Documentazione dei fornitori
• Verifica delle perizie
• Verifica della pianificazione
• Controllo della documentazione

La logica di verifica specifica viene adattata al rispettivo processo.

Il know-how aziendale diventa parte della verifica

Gli agenti AI di Vimmera diventano particolarmente efficaci quando non comprendono solo documenti e file, ma tengono conto anche delle regole individuali di un'azienda.

Molte importanti regole di verifica nascono infatti dall'esperienza.

I dipendenti sanno, ad esempio:

• quali voci appartengono insieme
• quali quantità dipendono l'una dall'altra
• quali combinazioni sono normali
• quali eccezioni ricorrono regolarmente
• quali modifiche innescano ulteriori modifiche
• quali documenti devono essere confrontati tra loro
• quali discrepanze sono effettivamente rilevanti

Queste conoscenze possono essere integrate in modo strutturato nel metodo di lavoro di un agente AI.

Non nasce così un chatbot generico, bensì un agente AI Vimmera specializzato per un processo di verifica concreto.

Agenti AI che osservano più attentamente

Trovare informazioni è solo il primo passo.

Il maggiore vantaggio nasce quando l'AI comprende le informazioni, le collega tra loro, confronta i numeri, considera disegni e immagini, riconosce le dipendenze e spiega in modo comprensibile le anomalie.

Vimmera sviluppa agenti AI in grado di elaborare insieme testi, file, presentazioni, contratti, perizie, foto, disegni e informazioni manoscritte e di essere adattati a processi e regole di verifica individuali.

In questo modo è possibile strutturare compiti di verifica complessi, automatizzare controlli ricorrenti e rendere visibili ai dipendenti le anomalie rilevanti in modo mirato.

Quali processi di verifica possono essere automatizzati nella vostra azienda?

Oggi molte verifiche si basano sull'esperienza, su confronti manuali e sulle conoscenze di singoli dipendenti.

Gli agenti AI di Vimmera possono collegare queste conoscenze ai documenti, file e informazioni esistenti e sviluppare da essi processi di verifica specializzati.

Parlate con noi del vostro caso d'uso.