송장 검사에서는 주로 머신 비전 기술을 사용하여 컨볼 루션 신경망을 기반으로 한 심도 있는 학습 알고리즘을 송장 이미지 인식에 적용함으로써 송장 정보 입력 및 감사의 작업량을 크게 줄일 수 있습니다.
AI 기반 이미지 인식 기술, 대량 데이터의 지원을 통해 AI 는 끊임없이 자신을 배우고 훈련시켜 정확도를 지속적으로 높일 수 있습니다.
음성 인식 기술은 주로 문자와 숫자를 통해 송장의 구체적인 내용을 식별하여 송장 검사를 완료하는 것이다.
금융 분야의 인공 지능 기술 적용
재무 관리 모델의 식별. 재무 관리 모델은 기업의 복잡한 데이터 정보를 분류하고 분석하는 시스템입니다. 인공지능의 경우 데이터 정보 분류는 공통된 기능이지만, 이 기능은 기업의 재무 관리에서 매우 중요한 역할을 합니다.
실제 응용 프로그램에는 두 가지 유형의 재무 관리 모델이 있습니다. 하나는 통계 재무 관리 모델이며, 주로 벡터를 사용하여 각 특정 데이터 정보를 표현하므로 데이터 정보 식별의 효율성을 높이고 오류를 방지할 수 있습니다.
또 다른 하나는 거대한 정보 데이터베이스에서 상대 기준의 평가 지표를 찾고 이 모호한 기준에 따라 새로 입력된 정보 데이터를 분류하는 퍼지 재무 관리 모델입니다.
재무회계. 전통적인 재무 회계에서는 회사가 매달 수천 개의 결제 상세내역을 수동으로 처리하고 송장에 대응 및 반제하여 거래 회계를 검증하고 공급자에게 후속 수금 및 지급을 위한 근거를 제공해야 하는데, 이는 수천 시간의 인건비가 소요됩니다.
로봇을 이용하면 완전히 수작업을 대체할 수 있고 비근무 시간에 업무 처리를 할 수 있다. 근무 시간이 5% 미만이고 오류율이 0 에 가까우면 생산성이 크게 향상됩니다.
재무 분석. 인공지능 시스템을 통해 기업의 생산 경영 재무 상황을 분석하고 정리하고 수집 입력을 위한 정보 시스템을 여러 섹션으로 나누어 데이터 통합을 할 수 있다. 동시에 모델 전체에서 특정 데이터를 기준으로 변경할 수 있습니다.