AI Builder: 使用預建模型提取發票數據

目錄

🛠️ 導言

• 人工智慧建造者介紹
• AI Builder的功能和優勢
• 使用AI Builder的好處和局限性

📁 AI Builder的預建模型

• 商業卡辨識
• 分類和關鍵詞提取
• 收據處理
• 情感分析
• 文字識別

🧾 應用範例：發票處理

• 背景介紹：發票處理的業務需求
• 設定流程：上傳發票至SharePoint文檔庫
• 自動流程：使用Power Automate提取發票數據
• 數據萃取：利用AI模型提取發票信息
• 數據保存：將提取的信息保存至SharePoint列表

📊 數據應用和後續步驟

• 數據分析：利用提取的數據進行業務分析
• 流程優化：通過AI Builder持續優化業務流程
• 擴展應用：探索更多AI Builder應用場景

🔍 結論

• 總結AI Builder的價值和應用
• 展望未來的發展方向

導言

人工智慧（AI）一直是企業發展中不可或缺的一環。AI Builder作為一個強大的平台，為我們提供了利用人工智慧優化業務流程的模型。本文將深入探討AI Builder的功能和優勢，以及如何使用它來解決日常業務中的問題。

AI Builder的功能和優勢

AI Builder為用戶提供了多種功能，包括預建模型和自定義模型。這些模型可以應用於不同的業務場景，從而提高生產力和效率。此外，AI Builder的學習能力和自適應能力使其能夠不斷優化和改進。

使用AI Builder的好處和局限性

使用AI Builder可以幫助企業更快速地實現人工智慧應用，從而節省時間和資源。然而，它也存在一些局限性，例如對於某些特定業務場景的適用性有限，以及對數據品質和安全性的要求較高。

AI Builder的預建模型

AI Builder提供了多個預建模型，涵蓋了常見的業務需求，如商業卡辨識、文本分類和關鍵詞提取等。這些模型可以直接應用於不同的業務場景中，從而加速解決問題。

商業卡辨識

商業卡辨識模型可以幫助用戶快速識別和提取商業卡上的信息，如姓名、職位和聯繫方式，從而方便後續的業務聯繫和管理。

分類和關鍵詞提取

分類和關鍵詞提取模型可以幫助用戶對文本進行分類和關鍵詞提取，從而更好地理解和管理文本數據，提高信息的利用價值。

收據處理

收據處理模型可以自動識別和提取收據上的信息，如金額、日期和商家信息，從而加速報銷和財務管理流程。

情感分析

情感分析模型可以分析文本中的情感傾向，如正面、負面和中性，從而幫助企業更好地了解客戶的需求和情感反饋。

文字識別

文字識別模型可以識別和提取圖片中的文字信息，從而方便用戶對圖片中的文本進行搜索和管理。

應用範例：發票處理

在日常業務中，發票處理是一個常見的需求。企業需要將發票上的信息提取出來，用於財務管理和報表生成。下面將通過一個具體的案例來介紹如何使用AI Builder來實現發票處理。

背景介紹：發票處理的業務需求

假設一家企業每天都會收到大量的發票，需要將這些發票上的信息提取出來，包括發票號碼、金額和日期等。傳統的方法是手工進行提取，效率低下且容易出錯。因此，我們希望通過使用AI Builder來自動化這一過程，從而提高工作效率。

設定流程：上傳發票至SharePoint文檔庫

首先，我們需要將發票上傳至SharePoint文檔庫。這