Hva reduserer effektiviteten og svekker læringen til Vic.ai?
Grunn nr 1 til at Vic.ai lærer saktere, eller til og med lærer feil, er at prediksjon blir endret vilkårlig.
Vilkårlige redigeringer vil si å endre verdier til noe som ikke finnes på en faktura. Ved å gjøre disse endringene forvirrer du AI-en når du forteller den at prediksjonen er feil, noe som påvirker automatiseringsinnsatsen negativt.
Typiske vilkårlige redigeringer man bør unngå:
Legge til tekst i prediksjoner: Det skjer ofte med fakturanummer, ved å legge til fakturadatoen eller leverandørakronymet til fakturanummeret. F.eks. endre "123456" til "Fakturanr. 123456"
Endring av fakturadato/forfallsdato til en annen verdi som ikke finnes på fakturaen. Dette kan skje når klienter ønsker at fakturaer skal betales kontant.
Fjerne predikerte felt: Det skjer ofte med betalingsvilkår, fjerning av et predikert felt forteller AI at det var feil.
Slette predikerte linjeposter: Hvis beløpene er korrekte, og du oppretter nye linjer, i stedet for å oppdatere kostnadskonto/dimensjonskoding til korrekt koding.
Hva gjør jeg med fakturaer uten fakturanummer?
For fakturaer som ikke har en fakturadato oppført, bør du i stedet bruke fakturadatoen som fakturanummer, nærmere bestemt i formatet "ddmmåååå". Dette er også formatet som Vic.ai predikerer når AI ikke oppdager et fakturanummer. F.eks. «17. mai 2021» blir «17052021»
Hvis det er flere fakturaer fra samme leverandør med samme dato kan du legge til en økning på slutten av datoformatet på denne måten: "17052021-1", 17052021-2" osv.