ลองจินตนาการว่าคุณมาจากแผนกการเงิน ซึ่งการทำงานในแต่ละวันของคุณมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อสุขภาพทางการเงินของบริษัท แต่เวลาอันมีค่าของคุณส่วนใหญ่กลับถูกกลืนหายไปกับกระบวนการทำงานด้วยตนเองแบบซ้ำซากจำเจ นั่นคือ การประมวลผลใบแจ้งหนี้ 

ทุก ๆ วัน คุณพบว่าตัวเองต้องเล่น "เกมจับคู่" ที่แสนเหน็ดเหนื่อยในออฟฟิศ ซึ่งเป็นเกมที่หัวหน้าจะไม่มีวันดุคุณเลย แม้ว่าจะต้องเสียเวลาไปมากก็ตาม นั่นคือเกม "ค้นหาคำ" (ดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้) และ "Candy Crush Saga" (การจับคู่ข้อมูลที่ดึงออกมากับใบสั่งซื้อที่เกี่ยวข้องและใบรับสินค้า)  

เริ่มเกม!

กล่องจดหมายของคุณเต็มไปด้วยอีเมลที่ส่งเข้ามาอย่างต่อเนื่อง โดยแต่ละฉบับมีใบแจ้งหนี้ของผู้ขายรายอื่นแนบมาเป็นไฟล์ PDF ตลอดทั้งวัน มีใบแจ้งหนี้ส่งเข้ามาหลายร้อยใบจากผู้ขายหลากหลายราย บางรายเป็นรายใหญ่และมีโครงสร้างชัดเจน บางรายเป็นซัพพลายเออร์รายย่อยที่มีเทมเพลตเฉพาะของตนเอง 

สำหรับใบแจ้งหนี้แต่ละใบ คุณต้องเปิดไฟล์แนบและเริ่มกระบวนการดึงข้อมูลด้วยตนเอง คุณไม่ได้มองหาแค่จำนวนเงินรวมเท่านั้น แต่คุณกำลังมองหา:

1. หมายเลขใบแจ้งหนี้ (ซึ่งมักจะอยู่ในตำแหน่งที่ต่างกันไปในใบแจ้งหนี้ทุกใบ) 

2. ข้อมูลใบแจ้งหนี้และวันครบกำหนดชำระ (ปกติจะอยู่ใกล้กับหมายเลขใบแจ้งหนี้)

3. ชื่อผู้ขายและรายละเอียดการติดต่อ (บางรายระบุข้อมูลนี้ไว้ ในขณะที่บางรายเพียงแค่ระบุไว้ในหัวกระดาษ) 

4. ยอดรวมย่อย ภาษี และยอดรวมทั้งหมด (บางรายอาจมีส่วนลดด้วย) 

5. รายการแต่ละรายการ ได้แก่ รายละเอียดสินค้า ปริมาณ และราคาต่อหน่วย (ซึ่งแน่นอนว่าอยู่ในรูปแบบตาราง) 

และนี่คือจุดเริ่มต้นของความท้าทายที่แท้จริง 

หลังจากดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้แล้ว คุณต้องทำการ "จับคู่แบบ 3 ทาง" (3-way match) เพื่อให้แน่ใจว่าบริษัทกำลังจ่ายเงินให้กับสิ่งที่สั่งซื้อไปอย่างถูกต้อง ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง:

1. การจับคู่ใบแจ้งหนี้: คุณนำหมายเลขใบแจ้งหนี้และยอดรวมที่ดึงออกมามาใช้งาน 

2. การจับคู่กับใบสั่งซื้อ (PO): คุณต้องเข้าสู่ระบบภายในของคุณ เช่น SAP หรือ Oracle หรือใช้สเปรดชีตง่าย ๆ แล้วกด "Ctrl + F" เพื่อค้นหาหมายเลข PO ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นคุณเปรียบเทียบรายการในใบแจ้งหนี้กับ PO ต้นฉบับเพื่อให้แน่ใจว่าปริมาณและราคาทั้งหมดตรงกัน 

3. การจับคู่กับใบรับสินค้า (ถ้ามี): คุณต้องตรวจสอบด้วยว่าได้รับสินค้าและเซ็นรับเรียบร้อยแล้ว (บริษัทส่วนใหญ่จะมีทีมจัดซื้อหรือทีมแอดมินคอยจัดการเรื่องนี้เมื่อได้รับสินค้า) 

ทำไมเกมจับคู่นี้ถึงสร้างปัญหา?

นอกเหนือจากอาการตาพร่ามัวจากการจ้องมองใบแจ้งหนี้ตลอดทั้งวันแล้ว เกมจับคู่ด้วยตนเองนี้ยังก่อให้เกิดปัญหาที่ใหญ่กว่าต่อประสิทธิภาพการทำงานและความเป็นอยู่ที่ดีของคุณ:

การเสียเวลา
ใบแจ้งหนี้แต่ละใบต้องใช้เวลาหลายนาทีในการตรวจสอบ เมื่อคุณมีใบแจ้งหนี้หลายสิบหรือหลายร้อยใบในแต่ละวัน นี่ไม่ใช่แค่งานเล็ก ๆ อีกต่อไป สุดท้ายแล้ว มันจะกลายเป็นงานหลักทั้งหมดของคุณ ซึ่งทำให้คุณเหลือเวลาเพียงเล็กน้อยสำหรับงานสำคัญอื่น ๆ 

มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง
การพิมพ์หรือคัดลอกตัวเลขจากไฟล์ PDF เข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์เป็นเรื่องที่ผิดพลาดได้ง่าย ข้อผิดพลาดง่าย ๆ เช่น การสลับตัวเลขหรือตัวอักษรในใบแจ้งหนี้ หรือการคำนวณยอดรวมผิดพลาด อาจทำให้การจ่ายเงินล่าช้า สร้างความไม่พอใจให้กับซัพพลายเออร์ หรือนำไปสู่ปัญหาทางการเงินที่ยากจะแก้ไขในภายหลัง 

ปัญหาในการขยายขนาด
เมื่อบริษัทของคุณเติบโตขึ้น จำนวนใบแจ้งหนี้ก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย การจ้างคนเพิ่มเพื่อจัดการกับงานที่เพิ่มขึ้นไม่ใช่ทางออกที่ดีในระยะยาว วิธีการทำงานแบบเดิม ๆ ไม่สามารถรองรับได้ทัน และทุกคนจะรู้สึกจมดิ่งกับงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่ยุ่งมาก ความกดดันนี้อาจส่งผลให้อัตราการลาออกของพนักงานสูงขึ้นด้วย 

ความเครียดจากกำหนดเวลา
วันครบกำหนดชำระเงินของใบแจ้งหนี้ไม่เคยรอใคร หากคุณติดอยู่กับการเล่นเกมจับคู่ อาจหมายถึงการเสียค่าปรับล่าช้า การสูญเสียความไว้วางใจกับซัพพลายเออร์ หรือแม้กระทั่งทำให้การจัดส่งสินค้าสำคัญเกิดความล่าช้า ความกดดันอย่างต่อเนื่องในการทำงานทุกอย่างให้ถูกต้องและตรงเวลาอาจทำให้เกิดความเครียดอย่างมาก 

เพิ่มพลังให้ "อวาตาร์การเงิน" ของคุณด้วย Azure Document Intelligence

ทีนี้ เรามาพูดถึง "การเพิ่มพลัง" (power-up) ที่แท้จริงใน "เกมจับคู่" ของคุณ: Azure Document Intelligence 

Azure Document Intelligence คือบริการบนระบบคลาวด์ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงอันล้ำสมัยในการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างออกจากเอกสารเกือบทุกประเภทได้อย่างสมบูรณ์แบบ ไม่ว่าเอกสารนั้นจะจัดระเบียบมาอย่างดีหรือค่อนข้างยุ่งเหยิงก็ตาม มันไม่ใช่แค่ระบบรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) ขั้นพื้นฐานที่ทำเพียงแค่ "มองเห็น" คำต่าง ๆ เท่านั้น แต่ยังมีโครงสร้างที่ชาญฉลาดพอที่จะเข้าใจบริบทและเลย์เอาต์ทั้งหมดของเอกสารได้ 

โมเดลแต่ละรุ่นได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า (pre-trained) เพื่อจัดการกับประเภทเอกสารทั่วไป (ส่วนใหญ่เป็นรูปแบบของสหรัฐอเมริกา แต่ก็มี Custom Extraction Model ที่ช่วยให้คุณสามารถกำหนดป้ายกำกับและฝึกฝนเทมเพลตของคุณเองได้) 

ลองมาดูโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้า (prebuilt models) บางส่วนที่อาจเป็นประโยชน์ในการเพิ่มพลังให้กับเกมจับคู่ใบแจ้งหนี้ของคุณกันดีกว่า: 

ใบแจ้งหนี้ (Invoice)
ดึงรายละเอียดของผู้ขายและลูกค้า หมายเลขใบแจ้งหนี้ ที่อยู่สำหรับเรียกเก็บเงิน/จัดส่ง วันที่ รายการสินค้า (รายละเอียด ปริมาณ ราคาต่อหน่วย) ยอดรวมย่อย ภาษี และยอดรวมทั้งหมด โมเดลนี้มีประโยชน์สำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์บัญชีเจ้าหนี้โดยอัตโนมัติ 

ใบเสร็จรับเงิน (Receipt)
ดึงข้อมูลชื่อร้านค้า วันที่/เวลาที่ทำรายการ รายการซื้อแยกชิ้น ภาษี และยอดรวมทั้งหมด โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการติดตามค่าใช้จ่ายและการวิเคราะห์ผู้บริโภค

นอกจากโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าตามที่กล่าวไว้ข้างต้นแล้ว ยังมีโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าอื่น ๆ อีก เช่น เอกสารระบุตัวตน, บัตรประกันสุขภาพของสหรัฐฯ, ภาษีบุคคลธรรมดาของสหรัฐฯ, การจดจำนองของสหรัฐฯ, สลิปเงินเดือนของสหรัฐฯ, รายการเดินบัญชีธนาคารของสหรัฐฯ, เช็คของสหรัฐฯ, บัตรเครดิต, ใบสำคัญการสมรสของสหรัฐฯ, สัญญา และนามบัตร 

โมเดลการดึงข้อมูลแบบกำหนดเอง (Custom Extraction Model)
หากไม่พบโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าที่เป็นประโยชน์สำหรับเอกสารเทมเพลตพิเศษของคุณใช่ไหม? ไม่ต้องกังวล!

ยังมี Custom Extraction Model ใน Azure Document Intelligence ซึ่งเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้คุณสามารถฝึกฝนโมเดลการประมวลผลเอกสารที่เหมาะกับประเภทและเลย์เอาต์เอกสารเฉพาะเจาะเบื้องต้นที่ไม่มีในโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าได้ 

โมเดลนี้ต้องการให้คุณสร้างขึ้นโดยใช้เอกสารที่มีป้ายกำกับของคุณเองเพื่อดึงข้อมูลฟิลด์และจุดข้อมูลเฉพาะ การสร้างโมเดลการดึงข้อมูลแบบกำหนดเองนี้ทำได้ง่ายมาก 

แล้วความมหัศจรรย์ของ AI นี้ทำงานอย่างไร? มันง่ายอย่างน่าประหลาดใจ คุณเพียงแค่อัปโหลดเอกสารไปยังบริการ และ AI ของมันจะเริ่มทำงาน สแกนเลย์เอาต์ของเอกสาร จากนั้นคุณจะต้องสร้างฟิลด์ของป้ายกำกับ (อาจเป็นฟิลด์ข้อความ เครื่องหมายการเลือก ลายเซ็น หรือตาราง) 

หากคุณมีโมเดลการดึงข้อมูลแบบกำหนดเองที่ฝึกฝนไว้ล่วงหน้าพร้อมแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะติดป้ายกำกับเอกสารโดยอัตโนมัติด้วยโมเดลที่ฝึกฝนล่วงหน้าได้ หรือไม่อย่างนั้น คุณสามารถเริ่มระบุป้ายกำกับฟิลด์ที่คุณต้องการดึงข้อมูลโดยใช้ Document Intelligence Studio 

ในที่สุด มันจะส่งกลับข้อมูลที่ดึงออกมานี้ให้คุณในรูปแบบ JSON ที่มีโครงสร้างสมบูรณ์แบบ พร้อมสำหรับการดำเนินการขั้นต่อไปในเกมการทำงานอัตโนมัติ 

ประโยชน์ของ Custom Extraction Model

1. ปรับให้เหมาะกับเอกสารของคุณ: ดึงข้อมูลที่คุณต้องการได้อย่างแม่นยำจากรูปแบบที่กำหนดเอง 

2. รองรับเลย์เอาต์ที่ซับซ้อน: ทำงานได้ทั้งกับเอกสารที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง 

3. ปรับปรุงความแม่นยำ: เรียนรู้จากตัวอย่างที่ติดป้ายกำกับของคุณเพื่อมอบความแม่นยำสูง 

4. ปรับขนาดได้: สามารถประมวลผลเอกสารจำนวนมากได้เมื่อผ่านการฝึกฝนแล้ว 

5. รวมเข้าด้วยกันได้ง่าย: ส่งออกข้อมูลโครงสร้างแบบ JSON สำหรับใช้ในแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล หรือเวิร์กโฟลว์ 

แล้วขั้นตอนต่อไปคืออะไร?

เครื่องมือขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติ: Microsoft Power Automate

นี่คือแพลตฟอร์มแบบ low-code/no-code สำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ เราสามารถอธิบายได้ว่ามันเป็นตัวเชื่อมประสานระบบ (orchestrator) ที่คอยเชื่อมโยงบริการต่าง ๆ บน Azure และ Microsoft Dynamics 365 เข้าด้วยกัน 

ขีดความสามารถหลักสำหรับโซลูชันนี้:

• ตัวทริกเกอร์ (Triggers): ความสามารถในการเริ่มโฟลว์โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น เมื่อมีการสร้างไฟล์ ในกรณีการใช้งานนี้ คือเมื่อมีการอัปโหลดไฟล์ไปยังไซต์ SharePoint 

• ตัวเชื่อมต่อ (Connectors): สะพานเชื่อมที่ช่วยให้ Power Automate สามารถโต้ตอบกับบริการอื่น ๆ เช่น Outlook, SharePoint, Dataverse และแน่นอน รวมถึง Azure Document Intelligence ในบล็อกโพสต์นี้ เราใช้ตัวเชื่อมต่อเพื่อเรียกใช้โมเดลการดึงข้อมูลแบบกำหนดเองของ Azure Document Intelligence ผ่านการเรียกใช้ API เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลจากเอกสารที่อัปโหลดไปยังไซต์ SharePoint ได้ 

• การดำเนินการ (Actions): ขั้นตอนต่าง ๆ ภายในโฟลว์ ตัวอย่างเช่น การเรียกใช้ API, การแยกวิเคราะห์ JSON, การสร้างบันทึกใหม่ และการส่งอีเมล Outlook 

การนำองค์ประกอบทั้งหมดมารวมกัน

สถานการณ์สมมติ

บริษัทได้รับใบแจ้งหนี้เป็นไฟล์แนบ PDF ในกล่องจดหมายอีเมล Outlook เป้าหมายคือการดึงข้อมูลสำคัญและบันทึกลงในรายการ SharePoint เพื่อทำการตรวจสอบ 

ขั้นตอนที่ 1: ตั้งค่าโฟลว์ Power Automate

ตั้งค่าโฟลว์ Power Automate ด้วยทริกเกอร์ "When a new email arrives" คุณอาจกรองอีเมลที่มีหัวข้อเฉพาะจากผู้ส่งเฉพาะเพื่อรักษาโฟกัสของโฟลว์ไว้ 

ขั้นตอนที่ 2: รับไฟล์แนบ

เพิ่มการดำเนินการ "Get attachments" จากตัวเชื่อมต่อ Outlook จากนั้นบันทึกไฟล์แนบไปยังไซต์ SharePoint หรือโฟลเดอร์ OneDrive 

ขั้นตอนที่ 3: วิเคราะห์เอกสารด้วย Azure Document Intelligence

นี่คือขั้นตอนสำคัญ ใช้การดำเนินการ HTTP เพื่อเรียกใช้ Azure Document Intelligence REST API อธิบายส่วนประกอบที่จำเป็น ได้แก่ URL ปลายทางของ API (รวมถึงรหัสโมเดล เช่น invoice-matching-ocr), คีย์ API และเนื้อหาคำขอ (request body) ที่มีเนื้อหาของไฟล์แนบ อาจมีความจำเป็นต้องใช้การดำเนินการ "หน่วงเวลา" (delay) หรือลูปเพื่อตรวจสอบว่าสถานะสำเร็จหรือไม่ 

ขั้นตอนที่ 4: แยกวิเคราะห์ผลลัพธ์

เมื่อการวิเคราะห์เสร็จสิ้น API จะส่งกลับไฟล์ JSON ใช้การดำเนินการ "Parse JSON" ใน Power Automate เพื่อดึงจุดข้อมูลเฉพาะที่คุณต้องการ ตัวอย่างเช่น invoice_id, vendor_name, total_amount, invoice_date และอื่น ๆ

ขั้นตอนที่ 5: จัดเก็บข้อมูล

ใช้การดำเนินการเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ดึงออกมา ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การดำเนินการต่อไปนี้ ซึ่งส่วนใดส่วนหนึ่งก็ทำงานได้ดีในการจัดเก็บข้อมูลของคุณ 

• “Create item” ในรายการ SharePoint 

• “Add a row” ลงในตาราง Excel Online 

• “Create a record” ใน Dataverse

จากนั้นจับคู่ค่า JSON ที่ดึงออกมากับคอลัมน์ในไฟล์ปลายทางของคุณ ตัวอย่างเช่น ฟิลด์ JSON vendor_name จะไปอยู่ในคอลัมน์ vendor_name ในรายการ SharePoint 

ขั้นตอนที่ 6: แจ้งเตือนผู้รับผิดชอบ (PIC) เพื่อตรวจสอบข้อมูลที่ดึงออกมา 

สุดท้าย เพื่อให้มีมนุษย์คอยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ดึงออกมา เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสามารถสิ้นสุดด้วย "Start and wait for an approval" ด้วยวิธีนี้ คำขออนุมัติจะถูกส่งไปยังเจ้าหน้าที่การเงินฝ่ายจับคู่ใบแจ้งหนี้เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลที่ดึงมาจากใบแจ้งหนี้นั้นบันทึกไว้อย่างถูกต้องหรือไม่ หากถูกต้อง พวกเขาสามารถกด "อนุมัติ" และดำเนินการในขั้นตอนการจ่ายเงินต่อไป หรือไม่เช่นนั้น พวกเขาสามารถ "ปฏิเสธ" และตรวจสอบด้วยตนเองได้ตลอดเวลา

โมเดลการดึงข้อมูลใบสั่งสั่งจ่ายค่าปรับจราจรแบบกำหนดเอง 

นอกเหนือจากการสร้างโมเดลการดึงข้อมูลแบบกำหนดเองเพื่อดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้และใบสั่งซื้อในรูปแบบต่าง ๆ ตามประโยชน์ข้อที่ 1 ที่กล่าวไว้ข้างต้นแล้ว เรายังสามารถปรับให้เข้ากับเอกสารของคุณได้ เช่น ใบสั่งจราจร 

ในที่นี้ เรามีสถานการณ์สมมติที่บริษัทรถเช่าต้องการดึงข้อมูลจากใบสั่งจราจรที่ออกโดยสำนักงานตำรวจแห่งชาติ จากนั้นนำมาจับคู่กับบันทึกของพวกเขาในไฟล์ Excel ด้วยโฟลว์การทำงานอัตโนมัตินี้ พวกเขาจะสามารถทราบได้ว่าผู้เช่ารายใดควรรับผิดชอบในการชำระค่าปรับจราจร 

ดังนั้น เวิร์กโฟลว์การทำงานอัตโนมัติจึงเป็นดังนี้: 

1. พนักงานบริษัทรถเช่าจะได้รับใบสั่งจราจรที่ออกโดยสำนักงานตำรวจแห่งชาติทางอีเมล เมื่อพวกเขาได้รับใบสั่งจราจร เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติจะเริ่มต้นขึ้น 

2. ขั้นตอนแรกคือดาวน์โหลดใบสั่งจราจรต้นฉบับไปยังโฟลเดอร์ SharePoint โดยอัตโนมัติ จากนั้นจะมีการเรียกใช้ API โมเดล AI เพื่อเริ่มกระบวนการ OCR 

3. หลังจากดึงข้อมูลจากใบสั่งจราจรแล้ว ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในไฟล์ Excel ไฟล์หนึ่ง 

4. จากนั้น เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติจะดำเนินการกระบวนการจับคู่ต่อไปเพื่อตรวจสอบว่าผู้เช่ารายใดควรจ่ายค่าปรับจราจรนั้น 

5. หลังจากได้รับข้อมูลติดต่อของผู้เช่าที่เกี่ยวข้องแล้ว คำขออนุมัติจะถูกส่งไปยังพนักงานเพื่อตรวจสอบขั้นสุดท้ายและอนุมัติ 

6. เมื่อได้รับอนุมัติแล้ว อีเมลจะถูกส่งไปยังผู้เช่าเพื่อเตือนให้ชำระเงิน 

ตัวเลือกแอปพลิเคชันเว็บไซต์

หากคุณไม่ต้องการให้มีเวิร์กโฟลว์การทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบเหล่านี้ หรือบางทีคุณอาจต้องการเริ่มเวิร์กโฟลว์ OCR จากการอัปโหลดใบแจ้งหนี้ ก็ไม่มีปัญหา เรายังสามารถสร้างแอปพลิเคชันเว็บไซต์ที่เชื่อมต่อกับ Custom Extraction Model บน Azure Document Intelligence เพื่อดำเนินการดังกล่าวได้เช่นกัน 

สรุปประโยชน์

สรุปประโยชน์ของเวิร์กโฟลว์การทำงานอัตโนมัติในการดึงข้อมูลที่ราบรื่นนี้:

1. ประหยัดเวลาได้อย่างมหาศาล: เปลี่ยนงานที่ซ้ำซากและมีมูลค่าต่ำให้เป็นแบบอัตโนมัติ

2. ความแม่นยำที่ดีขึ้น: ลดข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

3. ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: เร่งกระบวนการทางธุรกิจจากหลายวันให้เหลือเพียงไม่กี่นาที

4. การขยายขนาด: โซลูชันนี้สามารถปรับขยายได้ตามความต้องการทางธุรกิจของคุณ

5. Low-code/No-code: เน้นย้ำว่าสิ่งนี้สามารถสร้างขึ้นได้โดย "นักพัฒนาทั่วไป" (citizen developers) หรือนักวิเคราะห์ธุรกิจ โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเชิงลึก

ภารกิจเสร็จสิ้น: ยกระดับองค์กรของคุณ

เมื่อการเดินทางผ่านเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติของเราสิ้นสุดลง เห็นได้ชัดว่าการผสมผสานระหว่าง Azure Document Intelligence และ Power Automate ไม่ใช่แค่การเพิ่มความคล่องตัวให้กับงานเท่านั้น แต่มันคือการเปลี่ยนรูปแบบการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง องค์กรต่าง ๆ ไม่ต้องติดอยู่กับขั้นตอนการทำงานด้วยตนเองแบบตั้งรับ คอยต่อสู้กับเอกสารและข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลแบบเดิม ๆ อีกต่อไป 

ด้วยเทคโนโลยีอันทรงพลังนี้ คุณสามารถเปลี่ยนการดำเนินงานของคุณให้เป็นระบบอัตโนมัติเชิงรุก มอบทางลัดขั้นสุดยอดให้ทีมของคุณเพื่อทวงคืนเวลาอันมีค่าและมุ่งเน้นไปที่ภารกิจเชิงกลยุทธ์ 

นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของประสิทธิภาพเท่านั้น แต่เป็นการปลดล็อกคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลของคุณ เปลี่ยนเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง ซึ่งจะช่วยขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น ดังนั้น คุณพร้อมที่จะยกระดับธุรกิจของคุณแล้วหรือยัง?

ถึงเวลาแล้วที่จะหยุดเล่นเกมตั้งรับกับปัญหาคอขวดของการทำงานแบบเดิม ๆ และเริ่มเกมใหม่ที่ระบบอัตโนมัติจะนำคุณไปสู่ชัยชนะอันยิ่งใหญ่ นำโซลูชันนี้ไปใช้จริงในวันนี้และสัมผัสกับประสิทธิภาพทางธุรกิจในยุคถัดไป!