人工智能（Artificial Intelligence）,英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術學科。人工智能是計算機科學的一個分支，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

伴隨著人工智能理論和技術的日益成熟，越來越多的行業場景得以落地實現，從而推動各行業不斷創新甚至被顛覆，各行業也從中獲得了更好的發展和收益，其中房地產行業就是受益行業之一。

房地產行業在我國支柱性產業中扮演著極為重要的角色，步入二十一世紀以來，房地產市場創造了巨額的財富，成為推動經濟發展的一大推力。但是隨著大環境的不斷變化，房地產行業競爭日趨激烈。房企也由于自身行業的特殊性，體量大、業務多、流程繁瑣等因素，導致各種成本持續走高，利潤不斷被攤薄。為了達到提升效率降低成本、實現精準化決策和運營的目的，越來越多的房企向數字化轉型升級。

通過信息化、在線化、智能化，形成新的商業模式，在享受數字化帶來的紅利的同時也能更好的應對未來的不確定性。智慧社區、智能家居、智能審圖、購房中介的虛擬助手、VR+AI的在線看房售房、RPA機器人的使用等，人工智能也在以各種形式為房地產企業賦能，讓房地產企業發展的更快更好。

01.房企單據審核難題：數量多、流程長、規則多

房地產企業涉及的業務非常多，特別是在采購業務方面，從項目前期的產品規劃、項目策劃、設計、勘察、材料、設備、施工、監理、營銷、物業管理等均需要進行采購，供應商眾多。供應商在完成對應的工作量后，需要提交產值類單據向房企證明其對應的產值，提交付款類單據向房企申請付款。只有產值類單據和付款類單據通過人工審核無誤后才能進行付款。

供應商為了盡快獲得付款，將各種產值類或者付款類的相關文件上傳到系統中，審核人員對供應商上傳的材料文件進行審核。由于涉及到付款，對應的業務審核規則嚴謹，需要審核的資料繁多，審核點眾多。供應商雖然上傳了很多材料文件，但是里面可能還是缺失了業務審核必須的材料，文件中存在不合規的用語，文件缺少重要人員的簽字及蓋章，又或者相關的審核點存在問題。審核人員在發現問題后反饋給相應的經辦人，雙方反復溝通處理，導致流程延長，同時影響了對供應商的付款時長。 

某產值單流程審批時間

原本產值或付款流程在不出任何問題的情況下只需要一周左右就能審批完成，但是由于在審核過程中遇到問題需要進行溝通、重新調整和審核，審批流程需要延長至兩周到三周才能完成。這不僅導致審核人員的工作壓力巨大，供應商也需要更長的時間才能得到付款。

某付款單流程審批時間

由于房企產值單、付款單審核的業務量大，審核規則嚴謹、資料繁多、審核點眾多，因此要很好的解決該問題，僅僅通過投入更多的人力物力來解決該問題勢必會增加更多的成本。那么針對產值單、付款單的審核，用新技術找到更有效率的處理方式也成為房產企業的關注點。下面就為大家簡單介紹一下，如何通過光學字符識別（OCR）和自然語言處理（NLP）技術來對產值、付款單進行預審，從而提升審核效率，降低人工審核的工作量和成本。

由于產值、付款單審核導致退單的主要原因集中在單據類型有誤、存在不規范用語、發票信息有誤、相關審核字段信息有誤、蓋章有誤及缺少重要人員簽字等方面。我們來看看AI+RPA預審是如何快速審核這些問題的。

用戶上傳的產值類單據和付款類文件存在多種文件類型，比如材料設備三方驗收單、關于價稅調整承諾函、竣工造價協議等等。用戶提交的文件格式類型涵蓋pdf、word、excel、jpg等格式，一個pdf文件可能是一個單據類型，也可能是多個文件類型的集合。用戶上傳的文件材料中存在當前業務審核需要的文件，也存在不相關的文件類型。通過OCR+NLP的技術將所有文件材料進行分類識別，然后再與審核要求的文件類型進行匹配，快速判別是否存在缺失，輕松解決文件類型缺失的問題。

2、不規范用語問題

根據業務需要建立相應的不規范用語庫，基于不規范用語庫對用戶提交上來的所有文件進行不規范用語的全文掃描，將深藏于各文本中的不規范用語通通揪出來，不放過任何一個漏網之魚，杜絕不規范用語導致的退單風險。

3、票信息有誤問題

原本發票信息是由用戶手動錄入的，但由于發票信息錄入的字段多、發票數據量大，人為錄入容易出錯且效率低。轉變成用戶通過拍照或者上傳電子文件到系統，通過達觀自研的OCR技術和發票模型，快速識別發票信息和返回結果，保證高準確率和高效率，降低因發票信息有誤導致的退單風險。

4、審核點問題

將不同單據類型中識別出來的需要進行審核的字段信息和前期提供的結構化數據進行一一校驗，并算出對應的匹配概率值。業務端通過控制閥值來確認是否進行通知用戶修改相關內容。

5、印章缺失、有誤

通過達觀自研的印章識別模型，對需要蓋章的文件區域進行判別，判別是否存在相應印章。如果存在相應的印章，再將識別出來的印文內容和前期提供的結構化印文內容進行匹配校驗，從而判斷所蓋章是否正確。并且算出兩者相應的匹配概率值，輔助業務端進行判別控制，從而降低因印章有誤導致的退單風險。

6、簽字缺失問題

通過達觀自研的手寫字體識別模型，判別需要重要人員簽字的區域位置是否有簽字，降低因缺乏重要人員簽字導致的退單風險。

03.

AI預審確實能夠提升產值單、付款單的審核效率助力業務，但是否需要付出很大的代價才能夠和原有的業務流程進行結合呢？

下面我們再來看看AI預審與現有業務的結合方式。低程度改造，高效靈活的結合方式。

企業并不需要大刀闊斧的對原業務流程進行改造，AI預審環節可根據業務需要嵌入原流程的相應位置，即使增加了AI預審環節后也不會對原來的流程造成很大的改變。

舉個簡單的列子，原本供應商上傳了相關材料文件后就到達人工審核，現在將AI預審放在供應商上傳材料和人工審核之間，只增加了一個環節，并沒有推翻原來的流程做大的改變。AI預審的環節也可以根據需要進行功能的開啟或者關閉，原來的流程可以繼續使用。

2、由弱到強的業務管控方式

前期對業務不進行一刀切式的強勢管控，用戶對AI預審反饋的問題可以不進行修改。

前期設定處理AI預審反饋問題的時限，如果用戶沒有在規定時限內對問題進行處理，審核流程將自動流轉到下一審核環節。設定反饋問題忽略機制，用戶可以直接手動點擊忽略AI預審反饋的問題，直接流轉到下一審核環節，但是會對進行過忽略的數據進行標記。

后期隨著系統的運行，慢慢對一些場景進行強控，比如對不規范用語，前期是提醒式管控，后期慢慢變成強制式管控，不修改就不允許往下一環節流轉。這樣由弱到強的業務管控，用戶更容易適應。

3、閥值控制，靈活適配業務審核要求

業務審核的側重點隨著業務的開展也并非一成不變的，因而可以通過建立不同審核點的閥值來應對相應的變化。根據AI預審得到的概率值與業務端的閥值進行比較，從而來判定用戶單據的審核點內容能否通過。在業務發生變化的時候，可以改變審核點通過的閥值，從而達到靈活適配業務的需要。

4、友好的郵件式問題提醒機制

5、搭配可視化界面，快速定位驗證問題點

我們簡單總結一下房企的產值單、付款單應用了AI預審后能夠帶來哪些價值。

當然AI預審在房企產值單、付款單的應用僅僅是AI在文本審核中的冰山一角，相信AI文本預審還可以應用于更多的業務場景之中，為企業更快更好的解決問題，為企業賦能提效降低成本。



 

特別聲明：

文章來源：達觀數據（Datagrand_）

作者：溫利彬

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/yG5wlMgtcq31pQXHTxleuA

RPA中國推薦閱讀，轉載此文是出于傳遞更多信息之目的。如有來源標注錯誤或侵權，請聯系更正或刪除，謝謝。

繼續閱讀：流程自動化   RPA

未經允許不得轉載：RPA中國 | RPA全球生態 | 數字化勞動力 | RPA新聞 | 推動中國RPA生態發展 | 流 > AI+RPA在房企產值單和付款單預審中的應用