Speedchain
No especificado
Gestión de gastos
Amazon Textract, Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, Amazon DynamoDB, Amazon S3, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon API Gateway, Amazon SNS, AWS IAM
Speedchain
No especificado
Gestión de gastos
Amazon Textract, Amazon Bedrock, Amazon Comprehend, Amazon DynamoDB, Amazon S3, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon API Gateway, Amazon SNS, AWS IAM
Speedchain ofrece gestión de gastos para equipos de campo, ayudando a las empresas a codificar transacciones, verificar recibos y gestionar aprobaciones multinivel. La categorización manual de los artículos del recibo generaba fricción para los titulares de tarjeta y ralentizaba la revisión y aprobación posteriores. Avahi entregó un flujo de trabajo de categorización de recibos mejorado con IA que digitaliza los recibos, clasifica los artículos en categorías ordenadas por relevancia y envía recomendaciones a los usuarios a través de una interfaz conversacional por SMS para su aprobación. La solución redujo la introducción manual de datos, manteniendo la supervisión humana y la precisión en la codificación de transacciones.
Speedchain es una plataforma de gestión de gastos diseñada para equipos de campo en sectores como la construcción, donde los empleados compran con frecuencia suministros y materiales durante el trabajo. La plataforma admite tres roles (titulares de tarjeta, administradores de grupo y administradores) y gestiona la codificación de transacciones, la verificación de recibos y flujos de trabajo de aprobación en varios pasos para mantener el gasto controlado y auditable.
Las compras de los equipos de campo suelen llegar como recibos no estructurados, con múltiples artículos que deben categorizarse correctamente para el seguimiento de costes y el cumplimiento. El flujo de trabajo existente de Speedchain exigía que los titulares de tarjeta categorizaran manualmente cada línea del recibo, lo que añadía tiempo y frustración en el momento de enviar la compra.
Esta fricción generaba retrasos en la cadena de aprobación, ya que una categorización incompleta o incoherente podía ralentizar las revisiones por parte de los administradores de grupo y los administradores. Speedchain necesitaba un enfoque que pudiera extraer automáticamente los datos del recibo, recomendar las categorías adecuadas para cada artículo y, aun así, mantener a una persona al mando de las decisiones finales de codificación para preservar la precisión y la confianza.
AWS proporcionó servicios diseñados específicamente para digitalizar recibos, aplicar clasificación con IA y orquestar un flujo de trabajo seguro y escalable. Amazon Textract permitió una extracción fiable del texto y la estructura de los recibos, mientras que Amazon Bedrock ofreció acceso flexible a modelos para la clasificación de productos mediante enfoques modernos de prompting.
AWS también facilitó la implementación de una canalización sin servidor y basada en eventos, con almacenamiento duradero, seguimiento de estado y entrega por SMS. Esto permitió a Speedchain introducir automatización sin añadir carga operativa ni comprometer la seguridad y la gobernanza.
Speedchain eligió Avahi por su experiencia creando flujos de trabajo de IA prácticos que combinan automatización con bucles de aprobación humana. Avahi aportó un enfoque orientado a producción para la clasificación, incluyendo sugerencias ordenadas por relevancia y seguimiento de metadatos, garantizando que el flujo de trabajo siguiera siendo auditable y estuviera alineado con los requisitos de gestión de gastos.
Avahi también diseñó la experiencia de usuario en torno a la realidad del trabajo de campo, ofreciendo un flujo conversacional basado en SMS que llega a los titulares de tarjeta donde ya están, en el móvil, manteniendo el paso de aprobación rápido y ligero.
Avahi implementó un flujo de trabajo de categorización de recibos mejorado con IA con aprobación humana en el bucle, entregada por SMS. La canalización comienza con Amazon Textract digitalizando los recibos cargados y extrayendo el texto necesario para la detección y categorización de artículos posteriores. El texto bruto del recibo y los artefactos de procesamiento se almacenan en Amazon S3 para preservar la trazabilidad y permitir un procesamiento repetible.
Para la clasificación, Avahi utilizó Amazon Bedrock para categorizar los productos detectados mediante prompting zero-shot y few-shot. El sistema genera un conjunto ordenado de salidas de categoría, incluyendo una recomendación principal y sugerencias alternativas, ofreciendo a usuarios y revisores opciones cuando los recibos son ambiguos. Amazon Comprehend proporcionó soporte adicional de clasificación cuando fue necesario para reforzar el etiquetado y la confianza.
Para mantener a las personas al mando, el flujo de trabajo envía a los titulares de tarjeta las recomendaciones de artículos y categorías por SMS mediante Amazon SNS. Los titulares de tarjeta pueden aprobar o ajustar las categorías a través de la interfaz conversacional, lo que permite una confirmación rápida sin necesidad de iniciar sesión ni navegar por una interfaz de usuario en varios pasos.
El flujo de diálogo y los pasos de procesamiento se orquestan mediante Amazon API Gateway, AWS Step Functions y AWS Lambda. DynamoDB almacena los registros de transacciones y mantiene el estado, incluido el estado de aprobación pendiente y los metadatos del revisor, para que los administradores de grupo y los administradores puedan hacer seguimiento de qué se recomendó, qué se aprobó y cuándo. AWS IAM gobierna el acceso entre servicios y aplica controles de mínimo privilegio.
Speedchain obtuvo un flujo de trabajo automatizado de procesamiento de recibos que reduce el esfuerzo manual de los equipos de campo, manteniendo la codificación de transacciones bajo control humano. El sistema acelera la categorización al convertir recibos no estructurados en recomendaciones de categorías ordenadas por relevancia y capturar la aprobación mediante un flujo sencillo por SMS, mejorando la velocidad y la usabilidad sin sacrificar la supervisión.
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