الذكاء الاصطناعي

قراءة الفواتير والمستندات بالذكاء الاصطناعي: من الصورة إلى قيد في ERPNext

يستطيع الذكاء الاصطناعي اليوم قراءة صورة فاتورة مورد أو ملف PDF أو إيصال مصروف، واستخراج اسم المورد والتاريخ والأصناف والكميات والضرائب والإجمالي، ثم إنشاء مسودة فاتورة مشتريات Purchase Invoice أو مطالبة مصروفات Expense Claim في ERPNext. تبقى المسودة غير مُرحّلة حتى يراجعها موظف ويعتمدها، فيقل الإدخال اليدوي دون أن يفقد المحاسب السيطرة. في هذا المقال نشرح كيف تعمل هذه الطريقة، وما الذي يلزم لنجاحها مع المستندات العربية والمكتوبة بخط اليد في اليمن.

كيف تعمل القراءة الآلية: OCR ثم نموذج لغوي

تمر الوثيقة بمرحلتين. الأولى التعرّف الضوئي على الحروف (OCR) الذي يحوّل الصورة أو صفحات PDF الممسوحة إلى نص. الثانية نموذج لغوي يقرأ هذا النص ويفهم بنيته: أين اسم المورد، وأين رقم الفاتورة، وأي الأسطر أصناف وأيها ضرائب أو خصومات. بعض النماذج الحديثة تقرأ الصورة مباشرة وتجمع المرحلتين في خطوة واحدة.

الناتج ليس قيداً محاسبياً، بل بيانات منظمة تُرسل إلى ERPNext عبر واجهة REST API أو تطبيق Frappe مخصص يتحقق من صلاحيات المستخدم، ثم يُنشئ مستنداً في حالة مسودة (Draft). هذه الفكرة جزء من استخدامات أوسع شرحناها في مقال أمثلة استخدام الذكاء الاصطناعي في ERPNext.

ما الذي يُستخرج من المستند وكيف نتحقق منه

لا يكفي أن يقرأ النموذج القيم، بل يجب أن يتحقق النظام منها قبل عرضها على المراجع. هذا الجدول يلخص الحقول الأساسية في فاتورة المشتريات:

أي حقل لم يجتز التحقق يظهر للمراجع مميزاً، بدل أن يُملأ بقيمة مخمّنة.

مطابقة الموردين والأصناف الموجودة في النظام

أصعب جزء عملياً ليس القراءة بل المطابقة. المورد يكتب اسم الصنف بطريقته، وقد يختلف عن اسمه في دليل الأصناف لديك. لذلك نعتمد على عدة مصادر:

• جدول موردي الصنف في سجل Item، حيث يُحفظ رقم الصنف لدى المورد (Supplier Part Number)، وهو أدق وسيلة للمطابقة.
• آخر فواتير المورد نفسه: إذا اشتريت منه الصنف سابقاً فالاحتمال الأكبر أنه نفسه.
• البحث بالتشابه في الأسماء العربية والإنجليزية مع اقتراح أقرب ثلاثة أصناف بدل اختيار واحد بصمت.
• أمر الشراء Purchase Order المفتوح لنفس المورد، فإن وُجد تُربط الفاتورة به وتُقارن الكميات.
• عند عدم وجود تطابق كافٍ يُترك السطر فارغاً ويطلب النظام من المراجع الاختيار.

كل اختيار يصححه المراجع يمكن حفظه ليتحسن الاقتراح في المرة التالية.

المستندات العربية وخط اليد وجودة الصورة

النماذج الحديثة تتعامل مع النص العربي المطبوع بشكل جيد، لكن الواقع في اليمن يضيف تحديات: فواتير دفترية مكتوبة بخط اليد، وأختام فوق الأرقام، وصور ملتقطة بالهاتف في إضاءة ضعيفة، وخلط بين الأرقام العربية والهندية في المستند نفسه.

• جودة المسح: صورة مستقيمة وواضحة تفرق كثيراً في النتيجة؛ نضيف تعليمات بسيطة للموظف عند التصوير.
• خط اليد: يُقرأ في كثير من الحالات، لكن الثقة فيه أقل، فيُعلَّم كل حقل منه للمراجعة الإلزامية.
• الأرقام: نوحّد الأرقام العربية والهندية قبل التحقق الحسابي.
• الصفحات المتعددة: تُجمع صفحات الفاتورة الواحدة قبل الاستخراج حتى لا يضيع الإجمالي في صفحة أخرى.

لا نعد بنسبة دقة ثابتة لأي جهة في اليمن؛ الدقة تعتمد على نوع المستندات لديك، ولهذا نبدأ دائماً بتجربة على عينة حقيقية من فواتيرك.

المراجعة البشرية وكشف التكرار وحفظ المرفقات

القاعدة الأساسية: الذكاء الاصطناعي يُنشئ المسودة، والإنسان يعتمدها. لا يُرحّل أي مستند إلى الحسابات أو المخزون دون مراجعة. ويمكن ضبط سير عمل Workflow في ERPNext يجعل اعتماد الفواتير فوق حد معين لمستوى إداري أعلى.

أما التكرار فهو خطر حقيقي حين تصل الفاتورة نفسها عبر أكثر من قناة. يوفر ERPNext في إعدادات الحسابات خيار التحقق من تفرّد رقم فاتورة المورد، ونضيف فوقه فحصاً للمورد والتاريخ والإجمالي معاً، وفحصاً لبصمة الملف المرفق نفسه.

ويُحفظ الملف الأصلي مرفقاً بالمستند في ERPNext، فيرى المدقق الصورة بجانب البيانات في أي وقت، وتبقى سجلات التعديل في Frappe توضح من غيّر ماذا ومتى.

استقبال المستندات عبر واتساب والبريد الإلكتروني

لكي تعمل الفكرة يجب أن يصل المستند إلى النظام بسهولة. والطريقتان الأكثر عملية في اليمن هما البريد وواتساب، إضافة إلى الرفع المباشر:

1. البريد الإلكتروني: صندوق مخصص للفواتير مربوط بحساب بريد في Frappe، وكل رسالة بمرفق تُعالج تلقائياً وتُنشأ لها مسودة.
2. واتساب: يرسل المندوب أو الموظف صورة الإيصال إلى رقم الشركة، فيُعرف المرسل من رقمه المسجل، وتعود له رسالة تؤكد إنشاء المسودة أو تطلب صورة أوضح.
3. الرفع المباشر: من نموذج المستند نفسه في ERPNext أو من تطبيق الموظف للجوال.

ربط هذه القنوات يحتاج عادة إلى تخصيص ERPNext بتطبيق صغير يدير طابور المعالجة وإعادة المحاولة، ضمن منظومة أتمتة أوسع شرحناها في دليل أتمتة الأعمال.

ثلاثة أمثلة عملية

فاتورة مورد مطبوعة لمتجر مواد غذائية

يصوّر أمين المخزن فاتورة مورد فيها اثنا عشر سطراً. يطابق النظام المورد من رقمه الضريبي، ويربط عشرة أسطر بأصنافها عبر رقم الصنف لدى المورد، ويقترح أصنافاً لسطرين جديدين. تظهر المسودة للمحاسب مع الصورة بجانبها، فيختار الصنفين ويعتمد الفاتورة، فتُرحَّل إلى المخزون والحسابات معاً.

إيصال وقود مكتوب بخط اليد

يرسل سائق في منظمة صورة إيصال وقود عبر واتساب. يُنشئ النظام مطالبة مصروفات Expense Claim باسم الموظف ونوع المصروف ومبلغه، ويعلّم المبلغ للمراجعة لأنه مكتوب باليد. يتحقق مسؤول المالية من الصورة ويوافق عبر سير العمل.

فاتورة وصلت مرتين

يرسل المورد الفاتورة بالبريد، ثم يرسل المندوب صورتها عبر واتساب. يكتشف النظام أن المورد ورقم الفاتورة والإجمالي متطابقة مع مسودة موجودة، فيربط الصورة الثانية بالمستند الأول مرفقاً إضافياً بدل إنشاء فاتورة مكررة.

في حلول الذكاء الاصطناعي لدى يمن فرابي نبدأ بنوع مستند واحد ونقيس النتائج قبل التوسع.