- 우버는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 수동 송장 처리 시스템을 성공적으로 자동화했습니다. 🤖
- 수천 개의 다양한 형식과 언어로 된 송장을 처리하는 기존의 경직된 규칙 기반 시스템의 한계를 극복했습니다. 📄
- 'TextSense'라는 자체 시스템을 구축하여 송장 PDF에서 OCR로 텍스트를 추출하고, 날짜, 공급업체, ID 등 핵심 필드를 식별합니다. 🔍
- 추출된 데이터는 적합한 JSON 형식으로 변환되어 자동 결제 시스템에 연동되어 지급이 이루어집니다. 💸
- 송장 세부 정보가 불분명한 경우에만 수동 처리로 에스컬레이션되며, 대부분의 송장은 자동 처리됩니다. ⬆️
- 이 자동화를 통해 우버는 수동 작업량을 50% 절감하고, 송장 처리 시간을 70% 단축하는 상당한 성과를 거두었습니다. ⏱️
- 우버는 'QueryGPT'와 같은 다른 AI 엔지니어링 프로젝트에서도 활발한 활동을 보여왔습니다. 💡
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