Membina Penyusun Penyata 银行 Pintar dengan Automasi AI + PHP
Kebanyakan perbincangan seputar 文档 AI memberi tumpuan pada penggunaan AI untuk memproses setiap helai dokumen.
Bagi kami di bahagian logistik, kami memilih pendekatan lain yang lebih praktikal.
Di AINNA, AI digunakan untuk membina parser, bukan untuk menjalankan parser.
Apabila format baharu penyata bank diperkenalkan, AI menganalisis dokumen tersebut dan menjana empat komponen yang boleh digunakan semula:
✅ Parsing 规则 – Mengenal pasti jadual transaksi, tarikh, perihalan, debit, kredit, dan baki.
✅ Cleaning 规则 – Memperbaiki isu OCR, menggabungkan baris yang terpecah, membuang pengepala dan pengaki, serta menormalkan data yang diekstrak.
✅ 验证 规则 – Mengesahkan baki berjalan, mengesan pendua, mengesahkan integriti transaksi, dan memeriksa ketekalan data.
✅ 置信度 Scoring – Memberikan skor keyakinan kepada setiap penyata yang disusun berdasarkan ketepatan pengekstrakan dan pengesahan.
Setelah dijana, peraturan ini disimpan sebagai set peraturan yang boleh digunakan semula.
Selepas itu, PHP execution engine kami memproses penyata seterusnya menggunakan peraturan yang telah disimpan—tanpa memanggil AI lagi.
Hasilnya:
AI hanya dipanggil apabila skor keyakinan jatuh di bawah ambang yang ditetapkan pengguna.
Contohnya:
Keyakinan ≥ 95% → Jalankan menggunakan peraturan sedia ada.
Keyakinan < ambang pengguna → AI menganalisis dokumen, menambah baik peraturan, atau menghasilkan versi parser baharu.
Ini membentuk gelung penambahbaikan berterusan di mana AI menambah baik sistem hanya apabila diperlukan, manakala pemprosesan rutin kekal deterministik, ringan, dan cekap dari segi kos.
AI membina kecerdasan. PHP melaksanakannya pada skala operasi.
Bagi pemprosesan dokumen pada skala besar, seni bina ini lebih ekonomi, lebih boleh diramal, dan mudah diselenggara berbanding menghantar setiap dokumen melalui LLM.
#ArtificialIntelligence #PHP #DocumentAI #OCR #金融科技 #自动化 #RuleEngine #DataEngineering #MachineLearning #BankStatement #Ainna
