产品介绍 / PRODUCT
交易对象名称匹配AI

交易对象名称 “为何无法一致”, 由系统来说明。

企业主数据中的交易对象名称,与企业信息API(东京商工调查 TSR 等)的检索结果。当两者对不上时,原因可能是表记差异,可能是法人形态不同,也可能是公司更名或代码设置错误。系统按11个分类自动判定原因,只把需要人来判断的部分留给负责人。

78.2%
自动确定率
0件
错误的自动确定
8.7秒
8,251行的处理时间
课题 / THE PROBLEM

您是否还在 做这样的工作。

  • 每次整理主数据,都要把数千条名称配对逐一目视核对
  • “看着相似,但是否是同一家公司”,全凭各负责人的经验来判断
  • 判断依据没有留存,每逢审计或工作交接都要重新确认一遍
  • 虽然算出了相似度数值,但这个数值意味着什么,还得靠人来解读

算到相似度为止,多数工具都能做到。难的是下一步,也就是对“为何不一致”进行分类。交易对象名称匹配AI 承担的正是这一部分。

功能 / CAPABILITIES

放入Excel, 返回已分类的Excel。

01

沿用现有表格样式即可

请直接上传贵司平时使用的核对Excel。从名称的规范化到分类判定,再到结果Excel的生成,全部自动完成。无需重新记忆新的输入样式。

输入格式通过列名自动识别。既有的核对表,以及MDM+企业信息API联动的新样式,两者都可以接收。

02

只留下需要判断的案件

在实际数据中,整体的78.2%由系统确定,负责人需要确认的为21.8%。剩余案件也会附上“为何需要复核”的理由代码,因此一开始就清楚该看哪里。

03

复核在浏览器中完成

以颜色区分显示名称的差异,并排呈现规则判定、机器学习、生成式AI各自的判断。同时附上过去的相似案例作为依据。批准与修改可用键盘操作连续处理。

04

判断的记录全部留存

每一条判定都会记录输入、规则版本、模型版本、参照的相似案例、决定来源(规则/ML/AI/人)与批准人。“相同输入、相同版本即得到相同结果”是设计上的要求,因此日后可以复现当时的判断。

实测值 / MEASURED

数字, 只写实际测过的。

这是针对实际数据8,251行的测量值。

自动确定率
78.2%
确定性规则判定的精确率
100%
机器学习自动确定的精确率
96.6%
人工复核对象
21.8%
错误的自动确定
0件
处理时间
8,251行耗时8.7秒

以上是针对训练数据的实测值。新数据上的重新测量将在导入时的试点运行中进行,并向贵司报告结果。我们不会用把实力说得更好看的方式来编排数字。

工作原理 / HOW IT WORKS

先试最有把握的方法, 只把没把握的送往下一步。

在上游已确定的,不再流向下游。

  1. 输入Excel
  2. 名称的规范化
  3. 未确定 确定性规则 已确定
  4. 未确定 机器学习 已确定
  5. 未确定 相似案例+生成式AI 人工复核
  6. 结果Excel
阶段
作用
规范化
逐层去除表记差异、法人形态、分支机构名称与重音符号,观察在哪一层达成一致
确定性规则
只确定能够明确解释的差异。含糊的一律不放行
机器学习
对规则覆盖不到的案件进行分类。在校准概率之后,按各分类的阈值判定
相似案例+生成式AI
以过去的已确定案例作为依据呈现,并用日语生成判断理由
人工复核
最终确认。系统提供工具,判断由贵司来做
设计方针 / FAIL-SAFE

自动化的价值, 以不出错为前提。

为了不发生错误的自动确定,我们把约束写进了设计。

  • 高风险的3个分类不做自动确定。公司更名、法人名称不一致、代码设置错误,无论置信度多高,都必定转交人工确认。它们也被排除在批量批准的对象之外
  • 不会仅凭生成式AI自报的置信度做确定。输出固定为JSON架构,并且不把机器学习的预测传给AI,使双方的判断不会相互牵引
  • 无法取得相似案例时不做自动确定。没有依据就不予确定
  • 通过认证不等于获得权限。使用者在首次登录时以“待批准”状态注册,在管理员明确授予角色之前,不会显示任何业务数据
  • 不修改输入的Excel。原件原样保管,规范化后的字符串保存在另外的字段中
信息的处理 / DATA HANDLING

我们保管什么, 不保管什么。

  • 交易对象名称中可能包含个体经营者的姓名,因此生成式AI的处理全部在日本国内区域内完成,并采用输入不会被用于模型训练的架构
  • 发送给生成式AI的,仅限判定所需的项目(对象记录、特征量、规则/ML的结果、已确定的相似案例)
  • 判定履历保管7年
  • 认证采用邮箱+密码的自助注册。权限管理可由贵司的管理员在界面上完成
  • 不会把贵司的数据用于其他客户的判定
导入流程 / ONBOARDING

可以先看试点的结果, 再做判断。

步骤 内容 大致周期
  1. 01

    数据确认

    查看实际的核对Excel,就列结构与分类基准进行对齐

    1〜2周
  2. 02

    试点

    用实际数据执行判定,测量自动确定率与精度并向贵司报告

    2〜4周
  3. 03

    正式启用

    使用者注册、权限设置、运营流程的交接

    1周

如果数字没有达到预期,届时谢绝也完全没有问题。

费用 / PRICING

不收取 初期费用。

以按月的服务使用费提供。包含云使用费、维护与技术支持。

区分
内容
轻量方案
判定批处理、复核界面、分类模型、相似案例检索、运行监控、技术支持(工作日9:00〜18:00)
基本用户
最多5名(含在月费内)
追加用户
第6名起,每人每月8,000日元(不含税)
处理量
每月最多5,000件

另设有可选项:月度精度报告、反映复核实绩的模型更新、判定履历的定期导出。

具体金额会随处理量与使用人数而变化,请与我们联系。

常见问题 / FAQ

有些问题, 我们先答。

可以代为进行复核作业吗。

本服务提供的是软件。判定结果的确认与批准,需要由贵司的负责人来完成。如希望委托复核业务,请另行商谈。

需要签订企业信息API(TSR等)的合约吗。

本系统以贵司提供含检索结果的Excel为前提,不会从本系统调用API。API本身的合约请由贵司签订。

分类的基准可以改成本公司的规格吗。

在辞典中增加词条等运营范围内的调整是可以的。若涉及分类定义本身的变更,将另行报价。

如果判定出错会怎样。

可以在复核界面上修改,修改内容会留存在履历中。修改实绩可通过模型更新选项,反映到之后的判定中。

需要与现有系统对接吗。

不需要。通过Excel的交接即可完成。核心系统一侧不会产生改造。

联系我们 / CONTACT

用贵司的数据, 实测一次如何。

只要能提供一份实际的核对Excel,我们就会测量贵司数据上的自动确定率并向您报告。请在用数字看清目前的工作量、以及能减少到什么程度之后,再做判断。

申请测量

应聘与咨询请发送至 info@tuweii.com。