請求書の不備を検出および処理¶

概要¶

説明¶

手作業による請求書の処理は、コストと時間がかかり、ミスが発生しやすくなります。 予測AIモデルは、組織の請求書データのパターンや不一致を特定できますが、生成AIは確認プロセスを拡張して、検出されたすべての不備の簡潔な要約を生成し、請求書の承認を改善することができます。

これらの請求書の不備について明確な説明を作成することで、生成AIによる要約は、根本的な原因をより適切に伝え、請求書の承認や却下を確実に改善するのに役立ちます。

これは、生成AIと予測AIが連携して組織に新たな効率性をもたらすもう1つの例です。

仕組み¶

SAP Concurなどの社内請求処理システムからのデータは、組織のデータベース（請求書を送信する従業員によって入力された情報）に取り込まれます。 この情報は予測モデルに入力され、教師なし学習を利用した異常検知が行われます。その際、すべての請求書と、過去にラベル付けされた請求書の履歴データ（請求書が「不備あり」と「不備なし」に分類されているトレーニングデータ）が比較されます。

予測の説明を使用すると、生成AIモデルはシステムプロンプトを通じて、取引の予測を簡潔かつ人間が読める形式で要約するよう指示されます。その後、アナリストや財務マネージャーが調査結果を確認し、決定（却下または承認）を下すことができる元の請求処理システムにフィードバックされます。 このプロセスでは、請求書不備の検出率を向上させ、意思決定を行う担当者に不備を説明することで、請求処理を強化します。 請求書の確認に必要な推論プロセスのほとんどを自動化することで、各請求書の確認に必要な手作業での手順を大幅に削減します。

2つの簡単なPythonファイルにより、請求書に予測とその連続的な分析が必要になるたびに実行される簡単な関数とフックを通じて、この連携を簡単にオーケストレーションすることができます。 最初のファイルには、生成AIモデルと接続するための資格情報があり、予測モデルから得られた説明とインサイトを要約するプロンプトが含まれています。 2つ目のファイルは、いくつかの簡単なフックを通じて、予測と生成のパイプライン全体を簡単にオーケストレーションします。

ユーザーエクスペリエンス¶

エンドユーザーは、フロントエンドのユーザーインターフェイスを介して、請求書の不備を検出するソリューションを利用できます。 請求処理システム内で生成されたインサイトを用いて、個々の請求書についての最終決定を行います。 バックエンドでは、予測モデルと生成AIソリューションがすべてを処理します。

ビジネスに役立つ理由¶

異常検知を自動化することで、組織は請求書処理ワークフローを迅速化し、手作業による請求書確認に必要な人的資源を削減して、請求ミスによる混乱を最小限に抑えることができます。 このプロセスのもう1つの利点は、請求書を送信する従業員など、外部関係者とのコミュニケーションが改善されることです。 予測AIパイプラインによって、不備のない請求書にフラグが立てられることは少なくなり、不備のある請求書が確認プロセスを通ることが多くなります。 フラグが立てられた請求書には、その請求書を却下するという組織の決定を説明する適切な文章が添えられます。

組織の規模や未処理の請求書の数にもよりますが、このソリューションによって、請求書の処理にかかる時間を数十時間、数百時間、さらには数千時間も節約できるだけでなく、不備のある請求書をより多く検出することで、組織のコストも削減できます。

潜在的なリスク¶

このユースケースに関連するリスクは、ソリューションの生成AIコンポーネントと予測AIコンポーネントの両方に及びます。

• 生成AIのシステムプロンプトが予測を適切に説明するようにファインチューニングされていない場合、フラグが不正確な請求書は、ユーザーによる誤った意思決定につながる可能性があります。 この場合、生成AIによる不適切な要約によって、誤った予測が隠される恐れがあります。 出力は説得力があるように見え、ユーザーはそれを信じて判断することを選ぶかもしれません。

• システムプロンプトがファインチューニングされていないと、請求書の要約が従来とは異なる表現や構造になることがあります。これにより、レビューが複雑になり、ユーザーエクスペリエンスにも影響を与える可能性があります。 たとえば、システムから出力される予測の説明が、請求処理システムでは長すぎて表示できない場合などです。

ベースライン緩和の戦術¶

• 生成AIモデルを監視し、読みやすさや複雑さといったテキストの品質に関するパラメーターを追跡するカスタム指標。

• 導入前のソリューションを徹底的にテストします（機能選択、プロンプトエンジニアリング、各種LLMなど）。 これにはヒューマンインザループも必要です。つまり、エンドユーザーは、最適なソリューションを特定するために、さまざまなパイプラインの品質を評価する必要があります。 このようなソリューションは既存の請求処理ツールと連携しているため、モデルの出力がシステムのUIに合っているかどうかを確認することが重要です。

• グラウンディングデータを使用してモデルの出力を向上させる再トレーニング。 しかし、これには、自動生成されたレポートをアナリストが修正でき、その後ベクターデータベース（新しいインフラストラクチャ）に入力される新しいプロセスが必要です。