Analytique et IA
Des étiquettes tirées des suppositions d'un autre fournisseur apprennent à votre modèle à deviner. Smartbills fournit les articles, les UGS, les taxes et le mode de paiement tirés du registre du commerçant, avec la source de chaque champ.
Smartbills rapproche chaque transaction du reçu détaillé du commerçant et indique la source et la confiance de chaque champ.
Une transaction jumelée à un reçu est un exemple étiqueté dont l'étiquette a été fournie par le commerçant. Utilisez-la comme donnée d'entraînement, comme jeu d'évaluation ou pour trancher quand deux de vos systèmes se contredisent.
Qu'une réponse d'agent sur les dépenses soit utile ou risquée dépend de sa capacité à dire d'où vient le chiffre. Chaque champ Smartbills conserve cette information.
La plupart des équipes commencent par charger leur historique en lot. C'est aussi la façon la plus rapide de mesurer la couverture qu'elles obtiendraient en production, et le point d'accès en direct suit une fois les chiffres en main.
Pourquoi les équipes changent
Nos étiquettes d'entraînement se sont révélées être les déductions d'un autre fournisseur, et notre modèle apprend ses erreurs.
Les transactions jumelées à un reçu sont étiquetées par le commerçant qui a fait la vente, et derrière chaque exemple, il y a un document qu'on peut ouvrir.
Notre agent répond à une question sur les dépenses sans pouvoir dire d'où vient le chiffre.
Chaque champ porte sa provenance et un indice de confiance. L'agent peut donc attribuer sa réponse au registre du commerçant, au corpus ou à un modèle, et la formuler en conséquence.
Un total par catégorie repose sur des lignes sans aucun détail, et personne ne peut le vérifier.
Articles, UGS, composantes de taxes et mode de paiement arrivent en données structurées. N'importe quel agrégat peut être décomposé et vérifié.
Tirez le corpus dans votre propre chaîne de traitement, ou laissez votre agent lire les mêmes enregistrements par un point d'accès. Dans les deux cas, la provenance accompagne chaque champ.
Les transactions passées en lot : libellé, montant et horodatage, et rien qui identifie le titulaire.
Chaque transaction rapprochée d'un reçu devient un exemple étiqueté par le commerçant qui a fait la vente.
Les valeurs tirées du corpus ou d'un modèle sont marquées comme telles, avec un indice de confiance filtrable.
Vous choisissez les variables et les découpages, et où s'arrête la vérité terrain et où commence l'indice.
Un appel par transaction renvoie ses lignes d'articles et ses taxes en champs structurés.
L'agent distingue une fiche de commerçant d'une valeur du corpus ou d'une estimation de modèle, et pèse chacune en conséquence.
Quand un reçu correspond, l'original est lié : toute affirmation sur une dépense peut être vérifiée.
Une fiche se met à jour quand un reçu en retard transforme une estimation en valeur confirmée.
Chaque produit fonctionne seul, et quand vous en utilisez deux, la même pièce voyage du reçu jusqu'à l'écriture comptable.
Faites d'un libellé de carte un commerce que votre client reconnaît, avec logo, adresse et catégorie, et le reçu détaillé quand le commerçant nous l'a envoyé.
Des reçus détaillés tirés du point de vente du commerçant, affichés dans votre propre application sous la transaction correspondante. Pour les banques, les fintechs, les détaillants et toute appli bâtie sur l'API.
L'infrastructure qui transforme chaque vente à la caisse en reçu détaillé, hébergé en ligne et livré par application, texto, courriel ou API.
FAQ
Ce qu'on nous demande avant de s'inscrire.
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Envoyez un historique de transactions et nous vous dirons combien correspondent à un vrai reçu, par marché et par catégorie, avant que vous vous engagiez.