Power Platform发票处理终极指南：AI与Azure双管齐下-人工智能-PHP中文网

在当今快节奏的商业环境中，高效的发票处理至关重要。企业需要快速、准确地处理大量发票，以优化现金流、减少错误并提升运营效率。Microsoft Power Platform和Azure Document Intelligence Service提供了一系列强大的工具和功能，可以帮助企业实现发票处理流程的自动化和智能化。本文将深入探讨如何利用这两个平台，从低代码AI Builder到Azure的专业文档智能服务，全方位提升您的发票处理能力。

关键要点

Power Platform AI Builder提供低代码发票处理解决方案，易于实施。

Azure Document Intelligence Service提供更高级的文档智能功能，包括自定义模型。

了解两种方案的成本和效益，选择最适合您业务需求的方案。

通过Power Automate实现发票处理流程的自动化，减少人工干预。

探索如何生成用于测试和演示的发票，以便更好地理解和优化发票处理流程。

发票处理方案选择：Power Platform AI Builder vs. Azure Document Intelligence

Power Platform AI Builder：低代码的便捷之选

对于那些寻求快速、简便的发票处理方案的企业来说，power platform的ai builder是一个理想的选择。

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Power Platform发票处理终极指南：AI与Azure双管齐下

它提供了一个低代码环境，让您无需编写复杂的代码即可构建发票处理流程。AI Builder利用预构建的AI模型，可以自动提取发票中的关键信息，如客户地址、客户名称、发票日期、发票ID和发票总额。

AI Builder的优势在于其易用性。 通过简单的拖放操作和配置，您可以快速创建一个Power Automate流程，该流程可以从电子邮件附件、SharePoint文档库或任何其他数据源中提取发票，并将提取的数据存储到数据库、Excel表格或其他应用程序中。

然而，AI Builder也有其局限性。 它依赖于预构建的模型，因此对于高度定制化的发票格式或需要提取非标准信息的场景，可能无法提供最佳的准确性和灵活性。此外，AI Builder的使用会消耗Power Platform的AI Builder积分，这可能会增加企业的运营成本。

使用Power Platform AI Builder的步骤：

访问Power Automate： 导航至make.powerautomate.com。
选择AI模型： 在左侧导航栏中，选择“AI模型”。
选择发票处理模型： 在文档类型模型中，选择“预构建发票处理模型”。
上传发票测试： 上传您自己的发票样本进行测试，查看模型提取信息的准确性。
部署到Power Automate流程： 选择“使用预构建模型”并将其部署到Power Automate云流程中。

通过以上步骤，您可以快速构建一个基于AI的发票处理流程，并根据需要进行调整。

Azure Document Intelligence Service：专业的文档智能平台

对于那些需要处理复杂发票格式、提取高度定制化信息或需要更高准确性的企业来说，Azure Document Intelligence Service是一个更强大的选择。

Power Platform发票处理终极指南：AI与Azure双管齐下

作为Azure AI服务的一部分，Document Intelligence Service提供了一系列高级功能，包括：

自定义模型训练： Document Intelligence Service允许您使用自己的发票数据训练自定义模型，以适应特定的发票格式和信息需求。这可以显著提高信息提取的准确性和可靠性。
表格和文本提取： 除了关键字段提取外，Document Intelligence Service还可以从发票中提取表格数据和自由文本，从而提供更全面的信息。
多语言支持： Document Intelligence Service支持多种语言的发票处理，满足国际化业务的需求。
与其他Azure服务的集成： Document Intelligence Service可以与其他Azure服务（如Azure Cognitive Services、Azure Functions和Azure Logic Apps）无缝集成，构建更复杂的自动化流程。

Azure Document Intelligence Service的优势在于其灵活性和可扩展性。 无论是处理简单的发票还是复杂的技术文档，它都可以提供强大的文档智能功能。

使用Azure Document Intelligence Service的步骤：

创建Azure Document Intelligence Service资源： 在Azure门户中创建Document Intelligence Service资源。
获取API密钥和终结点： 从资源中获取API密钥和终结点URL，用于后续的API调用。
使用Power Automate HTTP连接器： 在Power Automate中使用HTTP连接器调用Document Intelligence Service API，并传递发票文件和API密钥。
解析JSON响应： 解析API返回的JSON响应，提取所需的信息。
构建自动化流程： 将提取的信息存储到数据库、Excel表格或其他应用程序中，并构建后续的自动化流程。

代码示例（Power Automate HTTP连接器）：

{
  "uri": "您的Azure终结点URL/formrecognizer/documentModels/您的模型ID/analyze?api-version=2024-02-29",
  "method": "POST",
  "headers": {
    "Ocp-Apim-Subscription-Key": "您的API密钥"
  },
  "body": "{\"base64Source\": \"您的Base64编码的发票文件\"}"
}

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通过Azure Document Intelligence Service，您可以构建一个高度定制化、可扩展且准确的发票处理解决方案，以满足您业务的独特需求。

其他资源

Azure Document Intelligence集成Power Automate 教程

创建并配置 HTTP 操作

Power Platform发票处理终极指南：AI与Azure双管齐下

详细讲解如何使用 Power Automate 连接 Azure Document Intelligence 服务。

URL设置: 在 HTTP 操作中，URL 字段需填写 Azure 服务的特定端点。
- URL 示例：https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/formrecognizer/documentModels/{modelId}/analyze?api-version=2023-07-31。其中 {modelId} 需要替换为您的实际模型 ID。
方法选择: 使用 POST 方法，因为你需要将文件内容发送到 Azure 服务进行分析。
头部配置: 需要设置头部信息，特别是 Ocp-Apim-Subscription-Key，此为你的 API 密钥。
- 键： Ocp-Apim-Subscription-Key
- 值：你的 Azure 认知服务订阅密钥
正文内容: 正文需要包含文件内容。
- 类型: JSON
- 内容：{ "base64Source": yourBase64EncodedPDF" } 备注 : YourBase64EncodedPDF 应该替换为文件的 Base64 编码字符串

关键点：异步处理：由于 Azure 文档智能使用异步处理，首次 HTTP 请求不会立即返回发票数据。它返回一个 Operation-Location 的地址，你可以使用它轮询操作的状态。

轮询 API 直到操作完成

轮询 API的目的是为了确定Azure Document Intelligence服务的处理状态。以下是如何实现这一目标的步骤：

初始化状态变量: 创建一个变量来跟踪流程的状态。起初，您可以将其设置为 "started" 。这有助于识别该过程何时启动。
实现“执行直到”循环: 添加一个 “执行直到” 循环，该循环一直运行到满足某个条件为止。在本例中，循环会一直持续，直到状态变量的值变为 "succeeded" 。
集成延迟: 在循环中添加延迟，以避免过度调用 API。通常情况下，10 秒的延迟就足够了，但是可以根据需求调整。
使用 HTTP 操作 (获取状态): 使用另一个 HTTP 操作来调用 Operation-Location 端点。这会检索当前操作的状态。确保在请求头中包含 API 密钥。
提取状态代码: 在对Operation-Location 端点进行 HTTP 呼叫后，您会收到一个响应。您需要从这个响应中提取状态码。该状态代码将指示流程是成功、仍在进行中还是失败。
设置变量条件 : 在 “执行直到” 循环中，设置一个条件以检查状态是否为“成功”。如果状态不是 “成功”，循环将继续。当状态变为 “成功”时，循环将停止。

使用轮询，您可以有效地监视文档智能流程，并仅在流程完成时才继续执行后续步骤。

提取并使用发票数据

当轮询过程返回 “成功”状态后，您可以提取所需的各种发票数据并使用此数据。下面是具体步骤：

解析 JSON 响应: 流程最后一步就是创建一个select操作，用于解析从API接收到的JSON响应。这将有助于提取有用的数据。
数据访问 : 提取有用的数据现在，您可以使用表达式从 JSON 输出中访问特定值，并将这些值用于您的自动化工作流程中。可以访问不同项目，比如:
- 客户名称
- 总发票金额
- 发票项目明细（描述、数量、金额）
使用提取的数据: 提取发票数据后，您可以将其用于各种目的，如将信息记录到数据库中，更新财务系统或发送通知。