في كثير من الشركات يوجد شخص واحد يعرف «طريقة» إدخال فواتير الموردين. يفتح البريد، ينزّل ملف PDF أو يكبّر صورة أرسلها مندوب على واتساب، ثم ينقل اسم المورد والتاريخ والمبلغ والضريبة سطراً سطراً إلى النظام. إذا غاب أسبوعاً تتراكم الفواتير، وإذا استعجل يقع خطأ في رقم لا يكتشفه أحد حتى نهاية الشهر.
هذا العمل من أوضح ما يمكن أتمتته بالذكاء الاصطناعي اليوم، لأن له مدخلاً واضحاً ومخرجاً واضحاً، ويمكن مراجعة كل نتيجة قبل أن تؤثر في الحسابات.
كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي الفاتورة ويدخلها في النظام؟
يستقبل الحل المستند من مكان واحد متفق عليه، ثم يستخرج منه الحقول المطلوبة ويضعها في صيغة منظمة يقبلها نظامك. بعد ذلك يراجع موظف ما لم يتأكد منه الحل، ويعتمد الحفظ.
الفرق عن برامج OCR القديمة أن النموذج يفهم معنى ما يقرأ. برنامج OCR يعطيك نص الصفحة كاملاً، وعليك أن تحدد أين الإجمالي. النموذج الحديث يعرف أن «المجموع شامل الضريبة» و«Total» و«الإجمالي» تعني الحقل نفسه، ويتعامل مع فواتير مورد جديد لم يرَ تصميمها من قبل.
- الاستلامبريد مخصص أو مجلد أو رقم واتساب
- القراءةالمورد، التاريخ، الأرقام، البنود، الضريبة
- التحققهل المجموع صحيح؟ هل الفاتورة مكررة؟
- المراجعةموظف يعتمد الحالات غير الواضحة
- الإدخالسطر في النظام مع رابط للمستند الأصلي
ما المستندات التي تصلح للأتمتة؟
أفضل البدايات هي المستندات التي تصلك بكثرة وتتشابه في محتواها وإن اختلف شكلها. فواتير الموردين أولها، ثم إيصالات المصاريف، وأوامر الشراء، وكشوف الحساب البنكية، وبوالص الشحن، وطلبات العملاء التي تصل كملفات.
المستندات النادرة أو التي يحتاج فهمها إلى حكم قانوني، كالعقود الطويلة، تحتاج تصميماً مختلفاً. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلخصها ويستخرج تواريخها المهمة، لكن قرارها يبقى عند إنسان.
ما مدى دقة القراءة، خاصة بالعربية؟
مع الفواتير المطبوعة الواضحة، عربية كانت أو إنجليزية، الدقة جيدة بما يكفي ليصبح عمل الموظف مراجعة سريعة بدل إدخال كامل. الدقة تنخفض في حالات معروفة يجب أن تخطط لها.
- صورة ملتقطة بالهاتف بزاوية مائلة أو إضاءة ضعيفة.
- أرقام مكتوبة بخط اليد، أو ختم فوق المبلغ.
- فاتورة تخلط الأرقام العربية والهندية في الجدول نفسه.
- مستند من عدة صفحات تتوزع فيه البنود.
الحل العملي أن يعطي النظام لكل حقل درجة ثقة، ويرسل للمراجعة فقط ما ينخفض عن حد تحدده أنت. وأضف قواعد تحقق بسيطة لا تحتاج ذكاءً: مجموع البنود يساوي الإجمالي، والضريبة بالنسبة المتوقعة، ورقم الفاتورة لم يُدخل من قبل لنفس المورد.
لا تجعل الحل يحفظ في النظام المحاسبي مباشرة في الأسابيع الأولى. اجعل كل شيء يمر بالمراجعة، وسجّل كم حقلاً صححه الموظف. بعد أن ترى الأرقام، قرر أي الموردين يمكن اعتماد فواتيرهم تلقائياً.
كيف تصل البيانات إلى نظامك المحاسبي أو ERP؟
إذا كان لنظامك واجهة ربط (API)، يرسل الحل كل فاتورة معتمدة إليه مباشرة مع رابط للملف الأصلي. وإذا كان النظام لا يقبل إلا الاستيراد، يجهز الحل ملف Excel أو CSV بالأعمدة التي يتوقعها نظامك.
الخطوة التي تُنسى عادة هي ربط اسم المورد في الفاتورة بالمورد المسجل في نظامك. المورد نفسه قد يكتب اسمه بثلاث طرق مختلفة. نبني جدول مطابقة يتعلم من تصحيحات الموظف، حتى لا يُنشأ مورد جديد مع كل فاتورة. وإذا كانت بياناتك ما زالت في جداول متفرقة، فقد تحتاج أولاً إلى خطوة من نوع آخر، كتبنا عنها في متى تتجاوز Excel.
ماذا تجهز قبل أن تبدأ؟
- عينة من 50 إلى 100 فاتورة حقيقية من موردين مختلفين، فيها الواضح والسيئ.
- قائمة الحقول التي تحتاجها فعلاً في النظام، ولا شيء أكثر.
- نقطة استلام واحدة للمستندات بدل خمس قنوات.
- اسم الشخص الذي سيراجع ويعتمد.
- قياس للوضع الحالي: كم فاتورة في الشهر، وكم دقيقة تأخذ كل واحدة.
الرقم الأخير هو ما ستقارن به بعد الإطلاق. وطريقة تحويله إلى قرار مالي شرحناها في حساب العائد من مشروع ذكاء اصطناعي.
ماذا عن الفواتير الإلكترونية المنظمة؟
بعض الفواتير لا تحتاج قراءة بالذكاء الاصطناعي أصلاً. السعودية والأردن تطبقان أنظمة فوترة إلكترونية، وكثير من الفواتير الصادرة عنها تحمل بيانات منظمة أو رمز QR يمكن قراءته مباشرة بدقة كاملة. إذا كان جزء من مورديك يرسل فواتير بهذه الصيغة، فاقرأ بياناتها المنظمة أولاً، واترك الذكاء الاصطناعي للصور والملفات الممسوحة والفواتير القادمة من موردين في الخارج. هكذا يقل ما يحتاج مراجعة، وتقل تكلفة التشغيل.
ماذا عن خصوصية بيانات الفواتير؟
الفواتير فيها أسماء وأرقام حسابات وأسعار تفاوضت عليها. اعرف أي مزود نماذج يعالج المستندات، واختر إعدادات أو خططاً لا تُستخدم فيها بياناتك للتدريب، واحفظ الملفات الأصلية في استضافتك أو نظامك بصلاحيات محددة. في الأردن والسعودية توجد قوانين لحماية البيانات الشخصية، فراجع ما ينطبق على قطاعك قبل نقل أي بيانات خارج البلد.
نبني هذا النوع من الأتمتة ونربطه بالأنظمة القائمة ضمن خدمة حلول الذكاء الاصطناعي والأتمتة. أرسل لنا عشر فواتير نموذجية مع اسم نظامك المحاسبي، ونخبرك ما الذي يمكن أتمتته منها وما الذي يحتاج مراجعة.
أسئلة يطرحها شركاؤنا
هل يقرأ الذكاء الاصطناعي الفواتير المكتوبة بالعربية؟
نعم، النماذج الحديثة تقرأ الفواتير العربية المطبوعة بدقة جيدة في أغلب الحالات. الدقة تنخفض مع الصور المهزوزة والخط اليدوي والأختام فوق الأرقام، ولذلك تبقى المراجعة للحالات غير الواضحة.
هل أحتاج إلى تغيير نظامي المحاسبي؟
غالباً لا. إذا كان لنظامك واجهة ربط (API) أو يقبل استيراد ملفات، يمكن أن تصل البيانات المستخرجة إليه مباشرة. وإذا لم يكن، نصدر ملفاً جاهزاً للاستيراد.
ما الفرق بين OCR العادي والقراءة بالذكاء الاصطناعي؟
OCR العادي يحول الصورة إلى نص فقط. القراءة بالذكاء الاصطناعي تفهم أن هذا الرقم هو الإجمالي وذاك هو الرقم الضريبي، حتى لو اختلف تصميم الفاتورة من مورد لآخر.
كتبه فريق Visual Innovate، الفريق الذي يبني الأنظمة والمواقع والتطبيقات ويستضيفها ويتابعها لعملائنا في الأردن والسعودية وعُمان ومصر.
