ดึงข้อมูลจากอีเมลอย่างอัตโนมัติด้วย Azure AI และ Power Automate

ลองนึกภาพว่าคุณทำงานอยู่ในแผนกการเงิน ซึ่งการทุ่มเททำงานในแต่ละวันมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความมั่นคงทางการเงินของบริษัท แต่กลับต้องสูญเสียเวลาอันมีค่าจำนวนมากไปกับกระบวนการที่ซ้ำซากจำเจและทำด้วยมือ นั่นคือ การประมวลผลใบแจ้งหนี้

ทุกๆ วัน คุณพบว่าตัวเองกำลังเล่น "เกมจับคู่" ไม่หยุดหย่อนในออฟฟิศ ซึ่งเจ้านายของคุณจะไม่ดุคุณเลย แม้ว่ามันจะกินเวลาไปมากก็ตาม: "เกมค้นหาคำ" (ดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้) และ "เกม Candy Crush Saga" (จับคู่ข้อมูลที่ดึงออกมากับใบสั่งซื้อและใบเสร็จรับเงินที่เกี่ยวข้อง)

มาเริ่มกันเลย!

Inbox ของคุณมีอีเมลที่ส่งเข้ามาอย่างต่อเนื่อง โดยแต่ละฉบับจะมีใบแจ้งหนี้จากผู้ขายที่แตกต่างกันแนบมาในรูปแบบ PDF ตลอดทั้งวัน มีใบแจ้งหนี้หลายร้อยฉบับส่งมาจากผู้ขายหลายราย บางฉบับมีขนาดใหญ่และมีโครงสร้างชัดเจน บางฉบับมาจากซัพพลายเออร์รายย่อยที่มีเทมเพลตแบบกำหนดเอง

สำหรับใบแจ้งหนี้แต่ละใบ คุณต้องเปิดไฟล์แนบและทำการดึงข้อมูลด้วยตนเอง คุณไม่ได้แค่ค้นหายอดรวมเท่านั้น แต่คุณกำลังค้นหา:

1. หมายเลขใบแจ้งหนี้ (ซึ่งอยู่ในตำแหน่งที่แตกต่างกันเสมอในใบแจ้งหนี้ทุกใบ)
2. ข้อมูลใบแจ้งหนี้และวันครบกำหนดชำระ (โดยปกติจะอยู่ใกล้กับหมายเลขใบแจ้งหนี้)
3. ชื่อและรายละเอียดการติดต่อของผู้ขาย (บางรายการมีข้อมูลนี้ ในขณะที่บางรายการระบุไว้ในส่วนหัว)
4. ยอดรวมย่อย ภาษี และยอดรวม (บางรายการมีส่วนลดด้วย)
5. รายการสินค้าแต่ละรายการ ซึ่งได้แก่ รายละเอียดสินค้า จำนวน และราคาต่อหน่วย (ซึ่งแน่นอนว่าอยู่ในตาราง)

และนี่คือจุดเริ่มต้นของความท้าทายที่แท้จริง

หลังจากดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้แล้ว คุณต้องดำเนินการ "จับคู่แบบ 3 ทาง" เพื่อให้แน่ใจว่าบริษัทชำระเงินตรงตามที่สั่งซื้อ ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง:

1. การจับคู่ใบแจ้งหนี้: คุณนำหมายเลขใบแจ้งหนี้ที่ดึงออกมาและยอดรวม
2. การจับคู่กับใบสั่งซื้อ (PO): คุณต้องเข้าถึงระบบภายในของคุณ เช่น SAP หรือ Oracle หรือใช้สเปรดชีตง่ายๆ แล้วกด "Ctrl + F" เพื่อค้นหาหมายเลขใบสั่งซื้อที่เกี่ยวข้อง จากนั้นคุณเปรียบเทียบรายการใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อเดิมเพื่อให้แน่ใจว่าปริมาณและราคาทั้งหมดตรงกัน
3. การจับคู่กับใบรับสินค้า (ถ้ามี): คุณต้องตรวจสอบว่าได้รับสินค้าและลงนามอนุมัติแล้ว (บริษัทส่วนใหญ่มีทีมจัดซื้อหรือฝ่ายธุรการเพื่อดำเนินการนี้เมื่อได้รับสินค้า)

ทำไมเกมจับคู่ถึงเป็นเรื่องที่ทำให้เหนื่อย?

นอกจากแค่สายตาที่เหนื่อยล้าจากการจ้องมองใบแจ้งหนี้ตลอดทั้งวัน เกมจับคู่แบบใช้มือยังสร้างปัญหาที่ใหญ่กว่านั้นอีก ทั้งเรื่องการดำเนินงานและความเป็นอยู่ของคุณ:

การสิ้นเปลืองเวลา
ใบแจ้งหนี้แต่ละใบใช้เวลาหลายนาทีในการดำเนินการ เมื่อคุณมีใบแจ้งหนี้หลายสิบหรือหลายร้อยใบในแต่ละวัน นี่ไม่ใช่แค่เรื่องเล็กๆ น้อยๆ แต่ในที่สุดก็กลายเป็นงานทั้งหมดของคุณ ทำให้คุณมีเวลาเหลือน้อยสำหรับงานสำคัญอื่นๆ

มีโอกาสผิดพลาดสูง
การพิมพ์หรือคัดลอกตัวเลขจากไฟล์ PDF ลงในระบบคอมพิวเตอร์นั้นทำได้ง่าย ความผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ เช่น การผสมตัวเลขหรือตัวอักษรในใบแจ้งหนี้ หรือการใส่ตัวเลขรวมผิด อาจทำให้การชำระเงินล่าช้า สร้างความไม่พอใจให้กับซัพพลายเออร์ หรือนำไปสู่ปัญหาทางการเงินที่ยากจะแก้ไขในภายหลัง

ปัญหาด้านความสามารถในการขยายธุรกิจ
เมื่อบริษัทของคุณมีขนาดใหญ่ขึ้น จำนวนใบแจ้งหนี้ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน การจ้างพนักงานเพิ่มเพื่อจัดการกับงานที่เพิ่มขึ้นนั้นไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ดีในระยะยาว วิธีการแบบเดิมไม่สามารถตามทันได้ และทุกคนก็ยุ่งวุ่นวาย โดยเฉพาะในช่วงเวลาที่ยุ่งวุ่นวาย ความกดดันนี้ยังส่งผลต่ออัตราการลาออกของพนักงานที่สูงอีกด้วย

ความเครียดจากเดดไลน์ที่กำลังจะมาถึง
วันครบกำหนดชำระใบแจ้งหนี้ไม่รอใคร หากคุณติดอยู่ในวังวนของการจับคู่ อาจหมายถึงค่าธรรมเนียมล่าช้า การสูญเสียความไว้วางใจกับซัพพลายเออร์ หรือแม้แต่การจัดส่งที่สำคัญก็อาจผิดพลาดได้ แรงกดดันอย่างต่อเนื่องในการทำให้ทุกอย่างเสร็จเรียบร้อยและตรงเวลาอาจทำให้เกิดความเครียดได้มาก

เพิ่มประสิทธิภาพให้กับ "อวตารการเงิน" ของคุณด้วย Azure Document Intelligence

ทีนี้ มาพูดถึง "พลังเสริม" ที่แท้จริงใน "เกมจับคู่" ของคุณ: Azure Document Intelligence

Azure Document Intelligence คือบริการบนคลาวด์ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงที่ทันสมัยเพื่อดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเอกสารเกือบทุกประเภทได้อย่างสมบูรณ์แบบ ไม่ว่าจะเป็นเอกสารที่จัดอย่างเป็นระเบียบหรือเอกสารที่ค่อนข้างสับสน Azure Document Intelligence ไม่ใช่แค่ระบบรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) พื้นฐานที่เพียงแค่ "มองเห็น" คำต่างๆ เท่านั้น แต่ยังชาญฉลาดพอที่จะเข้าใจบริบทและเค้าโครงทั้งหมดของเอกสาร

แต่ละโมเดลได้รับการฝึกฝนมาล่วงหน้าเพื่อรองรับประเภทเอกสารทั่วไป (ส่วนใหญ่เป็นรูปแบบของสหรัฐอเมริกา แต่ก็มี Custom Extraction Model ซึ่งช่วยให้คุณสามารถติดป้ายกำกับและฝึกฝนเทมเพลตของคุณได้)

มาดูโมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้าบางส่วนที่อาจเป็นประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพเกมจับคู่ใบแจ้งหนี้ของคุณ

Invoice (ใบแจ้งหนี้)
ดึงข้อมูลรายละเอียดผู้ขายและลูกค้า หมายเลขใบแจ้งหนี้ ที่อยู่สำหรับการเรียกเก็บเงิน/จัดส่ง วันที่ รายการสินค้า (รายละเอียด จำนวน ราคาต่อหน่วย) ยอดรวมย่อย ภาษี และยอดรวม แบบจำลองนี้มีประโยชน์สำหรับการทำเวิร์กโฟลว์บัญชีเจ้าหนี้ให้เป็นระบบอัตโนมัติ

Receipt (ใบเสร็จรับเงิน)
แยกชื่อร้านค้า วันที่/เวลาของธุรกรรม รายการซื้อ ภาษี และยอดรวม แบบจำลองนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการติดตามค่าใช้จ่ายและการวิเคราะห์ผู้บริโภค

นอกจากแบบจำลองสำเร็จรูปที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว ยังมีแบบจำลองสำเร็จรูปอื่นๆ อีก เช่น เอกสารแสดงตน บัตรประกันสุขภาพสหรัฐฯ ภาษีบุคคลสหรัฐฯ สินเชื่อบ้านสหรัฐฯ สลิปเงินเดือนสหรัฐฯ ใบแจ้งยอดธนาคารสหรัฐฯ เช็คสหรัฐฯ บัตรเครดิต ใบทะเบียนสมรสสหรัฐฯ สัญญา และนามบัตร

Custom Extraction Model (แบบจำลองการแยกข้อมูลแบบกำหนดเอง)
คุณกำลังมองหาแบบจำลองสำเร็จรูปที่มีประโยชน์สำหรับเอกสารเทมเพลตพิเศษของคุณใช่ไหม? ไม่ต้องกังวล!

นอกจากนี้ยังมีแบบจำลองการแยกข้อมูลแบบกำหนดเองใน Azure Document Intelligence ซึ่งเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ช่วยให้คุณสามารถฝึกฝนแบบจำลองการประมวลผลเอกสารของคุณให้เหมาะกับประเภทเอกสารและเค้าโครงเฉพาะที่แบบจำลองสำเร็จรูปไม่ได้ครอบคลุม

แบบจำลองนี้ต้องการให้คุณสร้างโดยใช้เอกสารที่มีป้ายกำกับของคุณเองเพื่อแยกฟิลด์และจุดข้อมูลเฉพาะ การสร้างแบบจำลองการแยกข้อมูลแบบกำหนดเองนี้ง่ายมาก

แล้ว AI มหัศจรรย์นี้ทำงานอย่างไร? มันตรงไปตรงมาอย่างน่าประหลาดใจ คุณเพียงแค่อัปโหลดเอกสารไปยังบริการ จากนั้น AI ของมันจะเริ่มทำงาน สแกนเค้าโครงเอกสาร จากนั้นคุณจะต้องสร้างฟิลด์ของป้ายกำกับ (อาจเป็นฟิลด์ข้อความ เครื่องหมายเลือก ลายเซ็น หรือตาราง)

หากคุณมีโมเดลการแยกข้อมูลแบบกำหนดเองที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะติดป้ายกำกับเอกสารโดยอัตโนมัติด้วยโมเดลที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้า หรือคุณอาจเริ่มติดป้ายกำกับฟิลด์ที่ต้องการแยกข้อมูลโดยใช้ Document Intelligence Studio

ในที่สุด ระบบจะส่งข้อมูลที่แยกออกมาคืนให้คุณในรูปแบบ JSON ที่มีโครงสร้างสมบูรณ์แบบ พร้อมสำหรับการเคลื่อนไหวครั้งต่อไปของคุณในเกมการทำงานอัตโนมัติ

1. ปรับแต่งให้เหมาะกับเอกสารของคุณ: ดึงข้อมูลที่คุณต้องการจากรูปแบบที่กำหนดเองได้อย่างแม่นยำ
2. รองรับเลย์เอาต์ที่ซับซ้อน: ทำงานได้กับทั้งเอกสารที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
3. ปรับปรุงความแม่นยำ: เรียนรู้จากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับของคุณเพื่อมอบความแม่นยำสูง
4. ปรับขนาดได้: สามารถประมวลผลเอกสารจำนวนมากได้เมื่อฝึกอบรมแล้ว
5. ผสานรวมได้ง่าย: ส่งออก JSON ที่มีโครงสร้างสำหรับใช้ในแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล หรือเวิร์กโฟลว์

เครื่องมืออัตโนมัติ: Microsoft Power Automate

แพลตฟอร์มแบบ low-code/no-code สำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ เราสามารถอธิบายได้ว่าเป็นแพลตฟอร์มที่ทำหน้าที่ประสานการเชื่อมต่อบริการต่างๆ บน Azure และ Microsoft Dynamics 365

• ทริกเกอร์ (Triggers): ความสามารถในการเริ่มต้นโฟลว์โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น เมื่อมีการสร้างไฟล์ ในกรณีการใช้งานนี้ เมื่อมีการอัปโหลดไฟล์ไปยังไซต์ SharePoint
• ตัวเชื่อมต่อ (Connectors): บริดจ์ที่อนุญาตให้ Power Automate โต้ตอบกับบริการอื่นๆ เช่น Outlook, SharePoint, Dataverse และแน่นอน Azure Document Intelligence ในบล็อกโพสต์นี้ เราใช้ตัวเชื่อมต่อเพื่อเรียกใช้โมเดลการแยกข้อมูลแบบกำหนดเองของ Azure Document Intelligence ผ่านการเรียก API เพื่อให้สามารถดึงข้อมูลจากเอกสารที่อัปโหลดไปยังไซต์ SharePoint
• การดำเนินการ (Actions): ขั้นตอนต่างๆ ภายในโฟลว์ ตัวอย่างเช่น การเรียกใช้ API การแยกวิเคราะห์ JSON การสร้างเรกคอร์ดใหม่ และการส่งอีเมล Outlook

การนำทุกอย่างมารวมกัน

จำลองสถานการณ์

บริษัทได้รับใบแจ้งหนี้เป็นไฟล์แนบ PDF ในกล่องจดหมายอีเมล Outlook เป้าหมายคือการดึงข้อมูลสำคัญและบันทึกไว้ในรายการ SharePoint เพื่อตรวจสอบ

Step 1: การตั้งค่า Power Automate flow

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

Step 2: Get the attachment

เพิ่มการดำเนินการ "Get Attachments" จากตัวเชื่อมต่อ Outlook จากนั้นบันทึกไฟล์แนบไปยังไซต์ SharePoint หรือโฟลเดอร์ OneDrive

Step 3: วิเคราะห์เอกสารด้วย Azure Document Intelligence

นี่คือขั้นตอนสำคัญ ใช้แอคชัน HTTP เพื่อเรียกใช้ Azure Document Intelligence REST API อธิบายส่วนประกอบที่จำเป็น ได้แก่ URL ปลายทางของ API (รวมถึงรหัสโมเดล เช่น invoice-matching-ocr) คีย์ API และเนื้อหาคำขอที่มีเนื้อหาของไฟล์แนบ อาจจำเป็นต้องใช้แอคชัน "delay" หรือลูปเพื่อตรวจสอบว่าสถานะสำเร็จหรือไม่

Step 4: วิเคราะห์ผลลัพธ์

เมื่อการวิเคราะห์เสร็จสมบูรณ์ API จะส่งคืนไฟล์ JSON ใช้การดำเนินการ “Parse JSON” ใน Power Automate เพื่อแยกจุดข้อมูลเฉพาะที่คุณต้องการ ตัวอย่างเช่น invoice_id, vendor_name, total_amount, invoice_date, and etc.

Step 5: จัดเก็บข้อมูล

ใช้การดำเนินการเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่แยกออกมา ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การดำเนินการต่อไปนี้ ซึ่งการดำเนินการใดๆ ก็ได้ที่สามารถใช้จัดเก็บข้อมูลของคุณได้ดีเช่นกัน

• "Create item" ในรายการ SharePoint
• "Add a row" ลงในตาราง Excel Online
• "Create a record" ใน Dataverse

จากนั้น แมปค่า JSON ที่แยกออกมากับคอลัมน์ในไฟล์ปลายทางของคุณ ตัวอย่างเช่น ฟิลด์ JSON vendor_name จะอยู่ในคอลัมน์ vendor_name ในรายการ SharePoint

Step 6: แจ้ง PIC เพื่อตรวจสอบข้อมูลที่ดึงออกมา 

สุดท้ายนี้ เพื่อให้เจ้าหน้าที่ทราบความคืบหน้าและมั่นใจว่าข้อมูลที่ดึงออกมานั้นถูกต้อง เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสามารถสิ้นสุดได้ด้วย "Start and wait for an approva" วิธีนี้จะส่งคำขออนุมัติไปยังเจ้าหน้าที่การเงินที่รับผิดชอบการจับคู่ใบแจ้งหนี้ เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลที่ดึงออกมาจากใบแจ้งหนี้นั้นถูกต้องหรือไม่ หากถูกต้อง เจ้าหน้าที่สามารถกด "Approve" และดำเนินการต่อไปยังขั้นตอนการชำระเงิน หรือหากต้องการ "Rejecte" และตรวจสอบด้วยตนเองก็ได้

แบบจำลองการดึงข้อมูลใบสั่งจราจรแบบกำหนดเอง

นอกจากการสร้างแบบจำลองการแยกข้อมูลแบบกำหนดเองเพื่อแยกเทมเพลตใบแจ้งหนี้และใบสั่งซื้อต่างๆ ตามสิทธิประโยชน์ข้อ 1 ที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว เรายังสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับเอกสารของคุณได้ เช่น ใบสั่งจราจร

ในกรณีนี้ เรามีสถานการณ์ที่บริษัทให้เช่ารถต้องการดึงข้อมูลจากใบสั่งจราจรที่ออกโดยสำนักงานตำรวจแห่งชาติ แล้วนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลในไฟล์ Excel ด้วยระบบอัตโนมัตินี้ บริษัทจะสามารถทราบได้ว่าผู้เช่ารายใดควรเป็นผู้รับผิดชอบในการชำระค่าปรับจราจร

ดังนั้น เวิร์กโฟลว์การทำงานอัตโนมัติจึงเป็นดังนี้:

1. พนักงานบริษัทให้เช่ารถจะได้รับใบสั่งจราจรที่ออกโดยสำนักงานตำรวจแห่งชาติทางอีเมล เมื่อได้รับใบสั่งแล้ว ระบบจะเริ่มทำงานอัตโนมัติ
2. ขั้นตอนแรกคือการดาวน์โหลดใบสั่งจราจรต้นฉบับไปยังโฟลเดอร์ SharePoint โดยอัตโนมัติ จากนั้นระบบจะเรียกใช้ AI-model API เพื่อเริ่มกระบวนการ OCR
3. หลังจากดึงข้อมูลจากใบสั่งจราจรแล้ว ระบบจะจัดเก็บไว้ในไฟล์ Excel หนึ่งไฟล์
4. จากนั้น ระบบจะดำเนินกระบวนการจับคู่เพื่อตรวจสอบว่าผู้เช่ารายใดควรเป็นผู้ชำระค่าใบสั่งจราจร
5. หลังจากได้รับข้อมูลติดต่อของผู้เช่าที่เกี่ยวข้องแล้ว ระบบจะส่งคำขออนุมัติไปยังพนักงานเพื่อตรวจสอบและอนุมัติขั้นสุดท้าย
6. เมื่อได้รับอนุมัติแล้ว ระบบจะส่งอีเมลไปยังผู้เช่าเพื่อแจ้งเตือนให้ชำระเงิน

ตัวเลือกการสมัครเว็บไซต์ Website Application

หากคุณไม่ต้องการมีเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเต็มรูปแบบเหล่านี้ หรือคุณอาจต้องการเริ่มเวิร์กโฟลว์ OCR จากการอัปโหลดใบแจ้งหนี้ ก็ไม่มีปัญหา เราสามารถสร้างแอปพลิเคชันเว็บไซต์ที่เชื่อมต่อกับ Custom Extraction Model บน Azure Document Intelligence เพื่อดำเนินการดังกล่าวได้

ขั้นตอนที่คล้ายกัน เจ้าหน้าที่การเงินเพียงแค่ต้องอัปโหลดเอกสารไปยังเว็บไซต์ จากนั้นปล่อยให้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติทำงาน

สรุป

สรุปประโยชน์ของเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสำหรับการดึงข้อมูลที่ราบรื่นนี้:

1. ประหยัดเวลาได้อย่างมาก: ทำงานซ้ำซากและมีมูลค่าต่ำให้เป็นระบบอัตโนมัติ
2. เพิ่มความแม่นยำ: ลดข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง
3. เพิ่มประสิทธิภาพ: เร่งกระบวนการทางธุรกิจจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่นาที
4. ความสามารถในการปรับขนาด: โซลูชันนี้ปรับขนาดได้ตามความต้องการทางธุรกิจของคุณ
5. Low-code/No-code: เน้นย้ำว่าโซลูชันนี้สามารถสร้างโดย "นักพัฒนาทั่วไป" หรือนักวิเคราะห์ธุรกิจที่ไม่มีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง

ภารกิจสำเร็จ: ยกระดับองค์กรของคุณได้อย่างเหนือชั้น

เมื่อการเดินทางของเราผ่านเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติใกล้จะสิ้นสุดลง เป็นที่แน่ชัดว่าการรวม Azure Document Intelligence และ Power Automate เข้าด้วยกันนั้นไม่ใช่แค่การปรับปรุงประสิทธิภาพงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงเกมอย่างสิ้นเชิง องค์กรต่างๆ ไม่ต้องติดอยู่ในภาวะที่ต้องทำงานแบบรับมือและต้องรับมือกับข้อผิดพลาดด้านเอกสารและการป้อนข้อมูลอยู่ตลอดเวลาอีกต่อไป

ด้วย tech stack อันทรงพลังนี้ คุณสามารถเปลี่ยนโฉมการดำเนินงานของคุณให้กลายเป็นศูนย์รวมแห่งพลังอัตโนมัติเชิงรุก มอบสูตรโกงขั้นสูงสุดให้กับทีมของคุณ เพื่อเรียกคืนเวลาอันมีค่าและมุ่งเน้นไปที่ภารกิจเชิงกลยุทธ์

นี่ไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปลดล็อกคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูล เปลี่ยนเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการตัดสินใจที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น คุณพร้อมที่จะยกระดับธุรกิจของคุณแล้วหรือยัง?

ถึงเวลาหยุดเล่นเกมป้องกันปัญหาคอขวดแบบแมนนวล และเริ่มต้นเกมใหม่ที่ระบบอัตโนมัตินำไปสู่ชัยชนะอันยิ่งใหญ่ ใช้งานโซลูชันนี้วันนี้และสัมผัสประสบการณ์ประสิทธิภาพทางธุรกิจยุคใหม่!