Автоматическая сверка платежей с оценкой уверенности

Сценарий сводит финансовые записи из разных источников, использует ИИ для неоднозначных совпадений, оценивает уверенность и помечает спорное на проверку.

  • Данные из разных источников сводятся вместе
  • Точное и ИИ-сопоставление
  • Оценка уверенности по каждому совпадению
  • Спорное — на ручную проверку
Webhook
Поставить себеScriptera

Как это работает

Рутину в Azure Cosmos DB и okoCrm берёт на себя готовый сценарий — настраивается за пару минут.

  1. Запуск: Получить финансовые данные Webhook
  2. Затем: Настройки сценария
  3. Проверка: Проверить тип источника данных
  4. Если да — Нормализовать схему банковской выписки
  5. Проверка: Все нормализованные данные Merge
  6. Проверка: Все нормализованные данные Merge2
  7. Затем: Детерминированная логика сопоставления
  8. Проверка: Проверить качество сопоставления
  9. Если да — Сопоставленные результаты Merge
  10. Затем: Рассчитать уровни уверенности late
  11. Проверка: Маршрутизировать по порогу уверенности
  12. Если да — Отметить как автоматически сведенные
  13. Проверка: Merge всех результатов
  14. Затем: Записать в отчет о сверке
  15. Затем: Уведомить финансовый отдел
  16. Если нет — Пометить для проверки человеком
  17. Если нет — Агент нечеткого сопоставления ИИ
  18. Если нет — Нормализовать схему счета
  19. Проверка: Все нормализованные данные Merge1
  20. Если нет — Нормализовать схему ERP
  21. Если нет — Извлечь данные CSV
  22. Затем: Нормализовать схему CSV
  23. Затем: Модель чата OpenAI
  24. Затем: Парсер структурированного вывода

Настроить такую автоматизацию (Azure Cosmos DB + okoCrm) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.

Похожие сценарии