Form Recognizer の新機能で領収書の内容を理解する

2019年7月8日 に投稿済み

Program Manager, Microsoft Azure

Azure AI ポートフォリオに新しく追加された Form Recognizer では、高度な機械学習を応用して、ドキュメントからテキスト、キーと値のペア、テーブルを正確に抽出できます。ほんの数個のサンプルを使用することで、オンプレミスとクラウドの両方で、指定されたドキュメントに対する解釈をカスタマイズすることができます。 

新しい事前構築済み領収書機能の概要

Form Recognizer では、フォームなどのビジネス ドキュメントに潜在する情報を企業が利用しやすくすることに重点を置いています。そして次は、ビジネスで最も一般的ともいえるドキュメント、領収書を "簡単に" 処理できるようにします。  Form Recognizer の新しい事前構築済み領収書 API では、取引の日時、マーチャント情報、税額、合計など、領収書の重要な情報が特定および抽出されます。トレーニングは不要です

Form Recognizer の新しい事前構築済み領収書機能から抽出された情報が含まれる領収書の例

経費報告の効率化

事業経費の報告は、プロセスに関わる全員にとって面倒な仕事になることがあります。経費報告書に手作業で入力する、それを承認する、といった作業は従業員と管理者のどちらにとっても大きな時間の無駄です。生産性が経費報告として失われるだけでなく、経費報告の監査に関する問題もあります。領収書からマーチャントおよび取引情報が自動抽出されるソリューションにより、経費報告および監査の手作業を大幅に減らすことができます。

モバイル カメラが普及し、最近の経費報告書に含まれる領収書画像は色あせている、しわになっている、または照明条件がベストとは言えない環境で撮影されていることが少なくありません。既存の領収書ソリューションは、スキャンした高品質のイメージを対象としていることが多く、このような実際の領収書を処理できるほど堅牢ではありません。

事前構築済み機能を使用して経費報告プロセスを強化する

Form Recognizer によって経費報告に関する一般的な問題点が軽減され、本当の価値がビジネスにもたらされるほか、開発者は領収書 API を使用して領収書からマーチャントおよび取引情報を抽出し、従業員の新しいエクスペリエンスを解放できます。また、既成の領収書モデルはトレーニングなしですぐに使用できるため、導入までの時間も短縮されます。

従業員については、Form Recognizer が採用されている経費アプリケーションで、領収書から抽出された重要な情報を経費報告書に取り込むことができます。これにより経費や出張管理のための時間を節約し、自分の本来の仕事に集中できます。領収書から抽出された重要なデータを検証に使用すれば、社内の財務部門などの中核的なチームによる経費監査にも役立ちます。このサービスで使用されている光学式文字認識 (OCR) テクノロジにより、スマートフォンのカメラなど、さまざまな条件で取り込まれた領収書の処理が可能になり、トランザクション ドキュメントを手作業で検索し読み取る監査担当者の作業が削減されます。

顧客: Microsoft の社内財務処理

Form Recognizer の事前構築済み領収書機能は、Microsoft の社内経費報告ツール MSExpense に既に導入されており、監査担当者による潜在的な異常の特定に役立っています。領収書は、抽出されたデータに基づいて、潜在的な異常のリスク レベル (低、中、高) に分類されるため、監査チームは高リスクの領収書に焦点を当て、ノーチェックになる潜在的異常の件数を減らすことができます。

また、MSExpense では、経費報告プロセスを最新化するために、領収書データの抽出およびリスク スコアリングの導入も予定されています。このような自動処理では、監査中にリスクの高い経費を特定するのではなく、経費の報告または承認中、プロセスの早い段階で潜在的な問題にフラグを設定できます。これにより経費の処理と払い戻しに要する時間が短縮されます。

"Form Recognizer 事前構築済み領収書機能により、領収書のサンプリングが 5% から 100% ;に拡大しただけではありません。より重要なのは、従業員の経費報告プロセスを効率化できたことです。経費トランザクションを自動生成/作成し、承認管理者への支払い、領収書データ分析情報の適切な道筋を作り、会社にとって当社の付加価値のある活動に従業員が時間を費やせるようになったのです。このサービスは統合も簡単で、すぐに価値が現れはじめました。"

- Microsoft FinOps (MSExpense)、Luciana Siciliano 氏

詳細情報

Form Recognizer およびその他の Azure AI エコシステムの詳細については、Microsoft の Web サイトドキュメントをご覧ください。

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