Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen en statistische modellen waarmee computers patronen in data kunnen herkennen en hieruit kunnen leren. Deze technologie maakt gebruik van verschillende technieken, zoals neurale netwerken, beslisbomen en regressieanalyse, om voorspellingen of beslissingen te maken zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. De kern van machine learning is dat systemen zichzelf verbeteren op basis van ervaring, wat resulteert in steeds nauwkeurigere uitkomsten.
Wat zijn de voordelen?
Als we kijken naar het gebruik van machine learning in scan- en herkenoplossingen dan zijn er verschillende voordelen. Ten eerste verhoogt het de nauwkeurigheid van de gegevensverwerking. Door continu te leren van nieuwe facturen, verbeteren de algoritmes zichzelf en passen ze zich aan variaties en uitzonderingen aan. Daarnaast zorgt machine learning voor tijdsbesparing. Het handmatig controleren en corrigeren van facturen wordt sterk verminderd doordat de algoritmes steeds beter in staat zijn om correct te classificeren en te extraheren.
Machine learning bevordert ook de aanpassingsvermogen van factuurherkenningssystemen aan nieuwe en veranderende factuurformaten. De modellen leren voortdurend van nieuwe gegevens, wat resulteert in systemen die flexibel en toekomstbestendig zijn. Tot slot verbetert machine learning de efficiëntie door automatische foutcorrectie toe te passen. Wanneer een fout wordt gedetecteerd en gecorrigeerd, leert het algoritme hiervan, waardoor dezelfde fout in de toekomst minder waarschijnlijk wordt. Met al deze voordelen wordt een hogere betrouwbaarheid en operationele efficiëntie bereikt.
De toepassing van machine learning in TriFact365
Bovengenoemde voordelen zijn redenen voor TriFact365 om machine learning toe te passen in haar scan- en herkenoplossing. TriFact365 digitaliseert de documenten die worden geüpload om ze vervolgens te verwerken tot een boekingsvoorstel. Algoritmes die het boekingsvoorstel opstellen passen zich op basis van machine learning aan. Hierbij speelt de correctie die je als gebruiker toepast een belangrijke rol. Wil je meer weten over o.a. machine learning klik dan hier.