AI+RPA在房企产值单和付款单预审中的应用

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。人工智能是计算机科学的一个分支,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

伴随着人工智能理论和技术的日益成熟,越来越多的行业场景得以落地实现,从而推动各行业不断创新甚至被颠覆,各行业也从中获得了更好的发展和收益,其中房地产行业就是受益行业之一。

AI+RPA在房企产值单和付款单预审中的应用插图

房地产行业在我国支柱性产业中扮演着极为重要的角色,步入二十一世纪以来,房地产市场创造了巨额的财富,成为推动经济发展的一大推力。但是随着大环境的不断变化,房地产行业竞争日趋激烈。房企也由于自身行业的特殊性,体量大、业务多、流程繁琐等因素,导致各种成本持续走高,利润不断被摊薄。为了达到提升效率降低成本、实现精准化决策和运营的目的,越来越多的房企向数字化转型升级。

通过信息化、在线化、智能化,形成新的商业模式,在享受数字化带来的红利的同时也能更好的应对未来的不确定性。智慧社区、智能家居、智能审图、购房中介的虚拟助手、VR+AI的在线看房售房、RPA机器人的使用等,人工智能也在以各种形式为房地产企业赋能,让房地产企业发展的更快更好。

房地产企业涉及的业务非常多,特别是在采购业务方面,从项目前期的产品规划、项目策划、设计、勘察、材料、设备、施工、监理、营销、物业管理等均需要进行采购,供应商众多。供应商在完成对应的工作量后,需要提交产值类单据向房企证明其对应的产值,提交付款类单据向房企申请付款。只有产值类单据和付款类单据通过人工审核无误后才能进行付款。

供应商为了尽快获得付款,将各种产值类或者付款类的相关文件上传到系统中,审核人员对供应商上传的材料文件进行审核。由于涉及到付款,对应的业务审核规则严谨,需要审核的资料繁多,审核点众多。供应商虽然上传了很多材料文件,但是里面可能还是缺失了业务审核必须的材料,文件中存在不合规的用语,文件缺少重要人员的签字及盖章,又或者相关的审核点存在问题。审核人员在发现问题后反馈给相应的经办人,双方反复沟通处理,导致流程延长,同时影响了对供应商的付款时长。

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某产值单流程审批时间

原本产值或付款流程在不出任何问题的情况下只需要一周左右就能审批完成,但是由于在审核过程中遇到问题需要进行沟通、重新调整和审核,审批流程需要延长至两周到三周才能完成。这不仅导致审核人员的工作压力巨大,供应商也需要更长的时间才能得到付款。

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某付款单流程审批时间

由于房企产值单、付款单审核的业务量大,审核规则严谨、资料繁多、审核点众多,因此要很好的解决该问题,仅仅通过投入更多的人力物力来解决该问题势必会增加更多的成本。那么针对产值单、付款单的审核,用新技术找到更有效率的处理方式也成为房产企业的关注点。下面就为大家简单介绍一下,如何通过光学字符识别(OCR)和自然语言处理(NLP)技术来对产值、付款单进行预审,从而提升审核效率,降低人工审核的工作量和成本。

由于产值、付款单审核导致退单的主要原因集中在单据类型有误、存在不规范用语、发票信息有误、相关审核字段信息有误、盖章有误及缺少重要人员签字等方面。我们来看看AI+RPA预审是如何快速审核这些问题的。

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用户上传的产值类单据和付款类文件存在多种文件类型,比如材料设备三方验收单、关于价税调整承诺函、竣工造价协议等等。用户提交的文件格式类型涵盖pdf、word、excel、jpg等格式,一个pdf文件可能是一个单据类型,也可能是多个文件类型的集合。用户上传的文件材料中存在当前业务审核需要的文件,也存在不相关的文件类型。通过OCR+NLP的技术将所有文件材料进行分类识别,然后再与审核要求的文件类型进行匹配,快速判别是否存在缺失,轻松解决文件类型缺失的问题。

根据业务需要建立相应的不规范用语库,基于不规范用语库对用户提交上来的所有文件进行不规范用语的全文扫描,将深藏于各文本中的不规范用语通通揪出来,不放过任何一个漏网之鱼,杜绝不规范用语导致的退单风险。

原本发票信息是由用户手动录入的,但由于发票信息录入的字段多、发票数据量大,人为录入容易出错且效率低。转变成用户通过拍照或者上传电子文件到系统,通过达观自研的OCR技术和发票模型,快速识别发票信息和返回结果,保证高准确率和高效率,降低因发票信息有误导致的退单风险。

将不同单据类型中识别出来的需要进行审核的字段信息和前期提供的结构化数据进行一一校验,并算出对应的匹配概率值。业务端通过控制阀值来确认是否进行通知用户修改相关内容。

通过达观自研的印章识别模型,对需要盖章的文件区域进行判别,判别是否存在相应印章。如果存在相应的印章,再将识别出来的印文内容和前期提供的结构化印文内容进行匹配校验,从而判断所盖章是否正确。并且算出两者相应的匹配概率值,辅助业务端进行判别控制,从而降低因印章有误导致的退单风险。

通过达观自研的手写字体识别模型,判别需要重要人员签字的区域位置是否有签字,降低因缺乏重要人员签字导致的退单风险。

AI预审确实能够提升产值单、付款单的审核效率助力业务,但是否需要付出很大的代价才能够和原有的业务流程进行结合呢?

下面我们再来看看AI预审与现有业务的结合方式。低程度改造,高效灵活的结合方式。

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企业并不需要大刀阔斧的对原业务流程进行改造,AI预审环节可根据业务需要嵌入原流程的相应位置,即使增加了AI预审环节后也不会对原来的流程造成很大的改变。

举个简单的列子,原本供应商上传了相关材料文件后就到达人工审核,现在将AI预审放在供应商上传材料和人工审核之间,只增加了一个环节,并没有推翻原来的流程做大的改变。AI预审的环节也可以根据需要进行功能的开启或者关闭,原来的流程可以继续使用。

前期对业务不进行一刀切式的强势管控,用户对AI预审反馈的问题可以不进行修改。

前期设定处理AI预审反馈问题的时限,如果用户没有在规定时限内对问题进行处理,审核流程将自动流转到下一审核环节。设定反馈问题忽略机制,用户可以直接手动点击忽略AI预审反馈的问题,直接流转到下一审核环节,但是会对进行过忽略的数据进行标记。

后期随着系统的运行,慢慢对一些场景进行强控,比如对不规范用语,前期是提醒式管控,后期慢慢变成强制式管控,不修改就不允许往下一环节流转。这样由弱到强的业务管控,用户更容易适应。

业务审核的侧重点随着业务的开展也并非一成不变的,因而可以通过建立不同审核点的阀值来应对相应的变化。根据AI预审得到的概率值与业务端的阀值进行比较,从而来判定用户单据的审核点内容能否通过。在业务发生变化的时候,可以改变审核点通过的阀值,从而达到灵活适配业务的需要。

AI预审的问题通过邮件的形式反馈给用户,邮件中详细描述了问题的内容,指明问题点存在于上传的哪个文件以及对应文件的页码。并且邮件中嵌入了对问题进行溯源的链接,当用户查看完问题的描述后,可以通过点击相应的链接打开溯源界面定位问题内容。当然,也可以根据业务的需要采用别的方式,比如短信,接入内部系统或通讯工具等。

产值单、付款单上传的文件材料内容非常多,AI预审反馈的问题点如果让用户去文件中找自己查找不仅麻烦且效率低。提供AI预审结果溯源界面后,用户可以通过可视化界面查看当前单据AI抽取识别的结果所在文件的位置和具体内容,快速定位验证问题点,提高用户体验和使用满意度。

我们简单总结一下房企的产值单、付款单应用了AI预审后能够带来哪些价值。

  1. AI预审成为了一道审核关卡,担当起了审核岗位的职责,及时发现问题并进行纠正,减少不必要的反复沟通工作,从而分担和减轻了审核人员的工作压力。
  2. 业务流程变得更加智能化和自动化,整体流程效率得到提升,流程自身得到更好的优化。
  3. 潜藏于单据中的问题更早的被发现纠正,整体退单率下降,节省了更多的处理时间和人力成本,从而起到为企业降低成本的作用。
  4. 协助企业在技术能力和经验方面的沉淀,促进企业进一步往智能化方向发展。
  5. 供应商获得企业付款的时长缩短,提升了供应商对企业的好感度,促进双方更友好的合作关系。

当然AI预审在房企产值单、付款单的应用仅仅是AI在文本审核中的冰山一角,相信AI文本预审还可以应用于更多的业务场景之中,为企业更快更好的解决问题,为企业赋能提效降低成本。

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