AI가 청구서 및 명세서의 가독성을 한 단계 높이는 방법

AI가 청구서 및 명세서의 가독성을 한 단계 높이는 방법

타임 스탬프 : 10 년 2024 월 5 일 오전 27:XNUMX

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청구서와 명세서는 해독하기 어렵습니다, 우리는 은행, 전자상거래 회사, 소매업체 및 기타 업계의 청구서와 명세서를 읽는 것이 매우 어렵다는 점을 지적했습니다. 우리는 해독 불가능성 문제의 전체 범위를 이해하기 위해 두 가지 예를 들어 심층 분석을 수행했습니다.

  1. 전자상거래 청구서
  2. 은행 성명서

이번 포스팅에서는 이 문제의 근본 원인을 살펴보고 몇 가지 해결 방법을 제안해 보겠습니다.

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청구서와 명세서에는 몇 가지 특징이 있습니다. 보다 정확하게는 이를 생성하는 시스템의 특징입니다.

기록 시스템에는 한계가 있습니다. 

예전에 이메일 시스템은 ID에 2000자(즉, 이메일 주소에서 @ 기호 앞에 나타나는 이름)만 지원했습니다. 결과적으로 사람들은 ID에 맞게 이름과 성을 잘라야 했습니다. 따라서 ravindrn@microsoft.com(Microsoft 최초 XNUMX명의 직원 중 한 명인 내 사촌) 및 anilgods@ibm.com(IBM 베테랑인 내 고객)과 같은 이메일 주소가 있었습니다. (신원 보호를 위해 두 이메일 모두 변경되었습니다.)

마찬가지로 오늘날에도 많은 기록 시스템에는 다양한 분야에 대한 문자 길이 제한이 있습니다. 주문 입력 및 재고 시스템의 SKU 설명입니다. 나는 이러한 제약으로 인해 첫 번째 예에서 전자상거래 청구서의 가독성이 저하되었다고 생각합니다.

청구 시스템이 다운스트림입니다.

청구서와 명세서는 처음부터 생성되지 않습니다. 대신 은행, 전자상거래업체, 기타 업계 기업의 IT 환경에 있는 주변 시스템에서 가져온 데이터를 종합합니다. 따라서 그들은 컴퓨터 과학의 오래된 격언인 GIGO(Garbage In, Garbage Out)를 따릅니다. 청구서 및 명세서를 재설계하면 모양과 느낌이 향상될 수 있지만 업스트림 시스템에서 수신된 암호/누락/왜곡된 텍스트로 인해 발생하는 근본적인 가독성 문제는 해결할 수 없습니다.

서라운드 시스템은 여러 회사에 걸쳐 있습니다.

이 문제는 은행 명세서에서처럼 앞서 언급한 "서라운드 시스템"이 여러 회사를 포괄할 때 더욱 악화됩니다. 코어 뱅킹, 디지털 뱅킹, 채널, 결제 서비스 제공업체, 사기꾼 운영자를 포함하는 시스템의 다양성으로 인해 다음과 같은 추가적인 가독성 문제가 발생합니다.

  1. 최종 사용자가 자유 형식 텍스트 필드에 입력한 비밀 메시지(예: 지불인이 지불 목적을 입력하는 메모 필드입니다. (호주에서는 일부 고객이 정기적으로 이 필드를 사용하여

    욕설 메시지     전 배우자에게!)
  2. 업스트림 시스템에 의한 데이터 누출, 제한 및 왜곡.
  3. 서로 다른 시스템 간의 메시징에 사용되는 여러 프로토콜로 인해 연결이 끊어집니다. ISO 8587, SWIFT MT, ISO 20022. 각 프로토콜에는 필드 길이, 특수 문자 지원 등의 측면에서 고유한 속성이 있습니다. 결과적으로 지급인이 은행 시스템에 입력한 내레이션은 수취인이 은행 계좌 명세서에서 본 내레이션과 반드시 ​​일치하지는 않습니다. 나는 이로 인해 두 번째 예에서 은행 계좌 명세서가 해독되지 않는 것으로 의심됩니다.
  4. 다른 제품에 대해서도 위와 동일합니다. ATM용 ISO 8587, 국경 간 결제용 SWIFT MT, Godot 대기용 ISO 20022. 결과적으로 수취인이 보는 내레이션은 결제 방법에 따라 다릅니다. NEFT 내레이션은 지불인이 두 MOP를 시작하는 동안 동일한 내레이션을 사용한 경우에도 IMPS 내레이션과 다릅니다.

    향상된 송금 데이터로 전자 자금 이체 규모가 배가될 수 있음    .
  5. 한 시스템에서 다른 시스템으로 전달할 수 있는 데이터 유형에 대해 데이터 개인 정보 보호법에 의해 부과된 제한으로 인해 데이터가 부족합니다. 이는 의료와 같은 규제 산업에서 특히 그렇습니다. EHR은 모든 치료 의사에게 전체 사례 기록을 표시하지만 약국에는 사례 기록을 제한합니다.

이러한 특성으로 인해 청구서 및 명세서의 항목은 소스 시스템에 있는 데이터의 품질과 양에 따라 결정됩니다.

이로 인해 전자상거래 회사, 은행 및 기타 업체가 자체적으로 전체 청구서/명세서의 가독성 경험을 보장하는 것이 사실상 불가능합니다. (거의 같은 이유로 은행 화해는 일반적으로 생각되는 것만큼 간단하지 않습니다.)

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etailers, 은행, PSP, 기술 공급업체 및 사기꾼 운영자가 함께 모여 앞서 언급한 문제가 근원적으로 억제되도록 시스템을 재설계할 수 있다고 믿는 것은 유혹적입니다.

그러나 업계 내부자들은 이러한 믿음이 수십 년 전 아랍-이스라엘 갈등이 최고조에 달했을 때 전 미국 부통령인 댄 퀘일(Dan Quayle)의 희망에 가깝다는 것을 알고 있을 것입니다.

왜 유대인과 아랍인은 정직한 기독교인처럼 함께 앉아서 차이점을 해결할 수 없습니까?

그러한 재설계 프로그램은 많은 비용이 들고 비례적인 수익을 제공하지 못하기 때문입니다.

VC의 지원을 받는 소매업체는 수익 창출에 대한 압박을 받지 않으며 그러한 프로그램을 수행할 수도 있습니다.

그러나 VC에게 자금을 지원하는 은행은 분기별 수익을 게시해야 한다는 심각한 압력을 받고 있으며 일반적으로 고객이 머리를 긁는 것을 방지하기 위해 너무 많은 두뇌 또는 자금력을 소비하지 않습니다. 때때로 그들은 결코 빛을 보지 못할 것 같은 계획을 통해 고객의 삶을 편하게 만들기 위해 립 서비스를 제공합니다. ISO 20022, 영국의 향상된 송금 데이터.

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레거시 문제가 있을 때마다 스타트업은 문제 해결에 뛰어들 준비가 되어 있으며 이를 통해 기존 문제를 방해하려는 움직임을 보입니다.

청구서 및 명세서의 가독성도 예외는 아닙니다.

그들은 이 추구에 있어 VC들의 부추김을 받았습니다.

@rajeshsawney: 은행은 혁신하지 않습니다. 약간의 생각과 은행 명세서의 간단한 재설계만으로도 많은 가치와 즐거움을 더할 수 있습니다.

그러나 위에서 본 것처럼 해독 불가능성은 해결하기 쉬운 문제가 아닙니다.

스타트업이 시스템을 구축하고 이를 핵심 시스템과 통합하려고 시도할 때만 가독성 문제의 정도를 얼마나 과소평가했는지 깨닫게 됩니다.

이제부터 다음 두 가지 중 하나가 발생합니다.

유동성이 높으며, 스타트업은 문제를 해결하기에 충분한 자금을 얻습니다. 증거물 A: PayPal.

@gtm360: 많은 규제 대상 산업의 스타트업에게는 무지가 미덕일 수 있습니다. Reid Hoffman이 말했듯이 “신용카드 사기 규정을 알았다면 PayPal을 설립하지 않았을 것입니다.”

유동성이 낮고, 문제를 해결하기 전에 자금이 고갈되고, VC가 다른 산업으로 이동하면 이러한 스타트업은 접힙니다. 증거 A: 은행 명세서 항목을 기준으로 비용 유형을 다양한 범주로 분류하려고 시도한 PFM(개인 재무 관리자) 스타트업. 그러나 은행, 펀드, 증권사 및 기타 금융 기관의 명세서에 대한 가독성이 좋지 않아 실패했습니다. 이 킬러 기능이 없어 주류로 진출하는 데 실패했습니다.

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그러나 모든 것이 사라지지 않습니다.

고급 AI/ML 기술을 사용하여 다운스트림 시스템에서 수집된 데이터의 품질을 향상시키는 새로운 장르의 ETL 스타트업이 있습니다.
플랫 파일 및
OneSchema.

AI가 청구서 및 명세서의 가독성을 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 방법 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스. 수직 검색. 일체 포함.

AI/ML은 도메인별로 매우 구체적입니다. 이러한 ETL 도구가 은행, 전자 상거래 및 기타 산업의 기록 시스템에서 작동한다면 마침내 해독 문제를 해결하고 청구서 및 명세서의 가독성을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것입니다.

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