Controleer documenten met AI voordat een fout doorwerkt

Van herkenningsvoorstel naar een uitlegbare goed- of afkeuring

AI kan een document snel lezen, maar een herkend veld is nog niet automatisch juist of compleet. Radorfa combineert herkenning met vaste bedrijfsregels en bronvergelijking. Microsoft Foundry kan modelversies, evaluaties en tracing beheren. Een medewerker ziet precies welke controle faalt en beslist bij twijfel of een gevoelige vervolgactie.

Bepaal wat een geldig document aantoonbaar maakt

Per documenttype leggen we verplichte velden, onderlinge verbanden, geldige waarden, referentiebronnen en beslisrechten vast. Ook bepalen we welke fout de verwerking blokkeert en welke waarschuwing een medewerker alleen hoeft te bekijken. Zo wordt “goedgekeurd” een controleerbare status en geen onverklaarde modeluitkomst.

Microsoft over modellen, agents, evaluaties, tracing en monitoring in Microsoft Foundry Onderbouwing voor van herkenningsvoorstel naar een uitlegbare goed- of afkeuring.

Combineer AI met harde regels en bronvergelijking

AI herkent type, velden en bronposities. Software controleert vervolgens bijvoorbeeld totalen, datums, duplicaten, versies en een record in Odoo, Microsoft 365 of een eigen applicatie. De review toont origineel, voorstel, regel en afwijking naast elkaar. Alleen een geldige of expliciet goedgekeurde case mag verder.

Meet gemiste fouten én onnodige afwijzingen

De testset bevat correcte documenten, ontbrekende velden, tegenstrijdigheden, slechte scans en bekende uitzonderingen. We meten zowel fouten die ten onrechte doorgaan als geldige documenten die onnodig stoppen. Iedere beslissing bewaart model- en regelversie, reviewer en vervolgactie, zodat een wijziging kan worden verklaard of teruggedraaid.

Controle- en ICT-bewijs voor Controleer documenten met AI voordat een fout doorwerkt

1. Bepaal wat een geldig document aantoonbaar maakt: Per documenttype leggen we verplichte velden, onderlinge verbanden, geldige waarden, referentiebronnen en beslisrechten vast. Ook bepalen we welke fout de verwerking blokkeert en welke waarschuwing een medewerker alleen hoeft te bekijken. Zo wordt “goedgekeurd” een controleerbare status en geen onverklaarde modeluitkomst.
2. Combineer AI met harde regels en bronvergelijking: AI herkent type, velden en bronposities. Software controleert vervolgens bijvoorbeeld totalen, datums, duplicaten, versies en een record in Odoo, Microsoft 365 of een eigen applicatie. De review toont origineel, voorstel, regel en afwijking naast elkaar. Alleen een geldige of expliciet goedgekeurde case mag verder.
3. Meet gemiste fouten én onnodige afwijzingen: De testset bevat correcte documenten, ontbrekende velden, tegenstrijdigheden, slechte scans en bekende uitzonderingen. We meten zowel fouten die ten onrechte doorgaan als geldige documenten die onnodig stoppen. Iedere beslissing bewaart model- en regelversie, reviewer en vervolgactie, zodat een wijziging kan worden verklaard of teruggedraaid.
4. Van bronbewijs tot verklaard besluit: Het controledossier verbindt origineel, veldvoorstel, bronpositie, model- en regelversie, referentiebron, reviewer, beslissing en vervolgactie.

De pagina helpt OCR, document schemas, required fields, consistency rules, source matching, confidence, risk classes, approvals, false accepts/rejects en audit beoordelen. Deze route toetst volledigheid, samenhang en bronbewijs vóór een vervolgactie; documentverwerking voert de keten uit en documentoperations beheert volume en wachtrijen.