概述

在传统的税务申请方法中,多个税务专家团队来源相关数据,并对税收进行分析与对账。这种人民密集的过程需要大量的时间和努力投入严格的分析和高质量审查,并在工业规模上提交。

Infosys将自动化,数字化和流程标准化融合,以转换专业服务组织的税收计算。我们的解决方案利用自动化在跨多种来源中提取来自结构化,半结构化和非结构化文件的相关税收数据。此外,我们使用机器人和智能工作流程来确保为各种金融交易准确地应用税率。

Infosys自动化文本提取(ATE)税收解决方案在TESSERACT上大写开源光学字符识别(OCR)引擎。它定义了与源文档提取相关的税收数据的元素。这种多功能发动机使用预先训练的长短期内存(LSTM)来从图像中提取文本。值得注意的是,它标准化税务数据的输入格式,并消除了编码问题。

数据发现和采集

数据发现和采集

  • 识别来自多个来源的文档
  • 提取文档元数据
  • 创建文档目录
数据验证和分析

数据验证和分析

  • 识别和分析初始属性
  • 使用模式识别技术(NLP)提取属性
  • 为不遵循模式的属性采用自定义文档分类器
解决方案开发和配置

解决方案开发和配置

  • 创建文档中引用的标准化属性的存储库
  • 创建模板
  • 自定义属性以确保可配置性
培训,审查和实施

培训,审查和实施

  • 使用历史数据列车学习模型
  • 对初始提取属性进行手动审查

我们的税收自动化解决方案使用机器学习来提取来自不同来源的数据和准确的和解。

与我们的专家交谈

我们的自动税收计算解决方案大写机器学习,以识别文档中的相关数据(Payslip,发票,订单,客户信息表格),并与关键字模式建立相关性。相应的数据集与机器学习模型共享以对结果进行分类。结果可以作为文本/逗号分隔的值(CSV)/ JavaScript对象符号(JSON)摘要展示,可以作为下游系统和进程的应用程序编程接口(API)。

线

挑战和解决方案

区块链确保了税收计算的准确性和税收过程的可追溯性。

自动化方法混合自然语言处理(NLP),机器学习和人工智能(AI)最大限度地减少人为干预并消除错误。

数据 - 税收扩大的数据第一方法简化了协调税收数据的流程。