在当今快节奏的商业环境中，高效的发票处理至关重要。企业需要快速、准确地处理大量发票，以优化现金流、减少错误并提升运营效率。Microsoft Power Platform和Azure Document Intelligence Service提供了一系列强大的工具和功能，可以帮助企业实现发票处理流程的自动化和智能化。本文将深入探讨如何利用这两个平台，从低代码AI Builder到Azure的专业文档智能服务，全方位提升您的发票处理能力。
关键要点
Power Platform AI Builder提供低代码发票处理解决方案，易于实施。
Azure Document Intelligence Service提供更高级的文档智能功能，包括自定义模型。
了解两种方案的成本和效益，选择最适合您业务需求的方案。
通过Power Automate实现发票处理流程的自动化，减少人工干预。
探索如何生成用于测试和演示的发票，以便更好地理解和优化发票处理流程。
发票处理方案选择：Power Platform AI Builder vs. Azure Document Intelligence
Power Platform AI Builder：低代码的便捷之选
对于那些寻求快速、简便的发票处理方案的企业来说，power platform的ai builder是一个理想的选择。
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它提供了一个低代码环境，让您无需编写复杂的代码即可构建发票处理流程。AI Builder利用预构建的AI模型，可以自动提取发票中的关键信息，如客户地址、客户名称、发票日期、发票ID和发票总额。
AI Builder的优势在于其易用性。 通过简单的拖放操作和配置，您可以快速创建一个Power Automate流程，该流程可以从电子邮件附件、SharePoint文档库或任何其他数据源中提取发票，并将提取的数据存储到数据库、Excel表格或其他应用程序中。
然而，AI Builder也有其局限性。 它依赖于预构建的模型，因此对于高度定制化的发票格式或需要提取非标准信息的场景，可能无法提供最佳的准确性和灵活性。此外，AI Builder的使用会消耗Power Platform的AI Builder积分，这可能会增加企业的运营成本。
使用Power Platform AI Builder的步骤：
-
访问Power Automate： 导航至
make.powerautomate.com。 - 选择AI模型： 在左侧导航栏中，选择“AI模型”。
- 选择发票处理模型： 在文档类型模型中，选择“预构建发票处理模型”。
- 上传发票测试： 上传您自己的发票样本进行测试，查看模型提取信息的准确性。
- 部署到Power Automate流程： 选择“使用预构建模型”并将其部署到Power Automate云流程中。
通过以上步骤，您可以快速构建一个基于AI的发票处理流程，并根据需要进行调整。
Azure Document Intelligence Service：专业的文档智能平台
对于那些需要处理复杂发票格式、提取高度定制化信息或需要更高准确性的企业来说，Azure Document Intelligence Service是一个更强大的选择。
作为Azure AI服务的一部分，Document Intelligence Service提供了一系列高级功能，包括：
- 自定义模型训练： Document Intelligence Service允许您使用自己的发票数据训练自定义模型，以适应特定的发票格式和信息需求。这可以显著提高信息提取的准确性和可靠性。
- 表格和文本提取： 除了关键字段提取外，Document Intelligence Service还可以从发票中提取表格数据和自由文本，从而提供更全面的信息。
- 多语言支持： Document Intelligence Service支持多种语言的发票处理，满足国际化业务的需求。
- 与其他Azure服务的集成： Document Intelligence Service可以与其他Azure服务（如Azure Cognitive Services、Azure Functions和Azure Logic Apps）无缝集成，构建更复杂的自动化流程。
Azure Document Intelligence Service的优势在于其灵活性和可扩展性。 无论是处理简单的发票还是复杂的技术文档，它都可以提供强大的文档智能功能。
使用Azure Document Intelligence Service的步骤：
- 创建Azure Document Intelligence Service资源： 在Azure门户中创建Document Intelligence Service资源。
- 获取API密钥和终结点： 从资源中获取API密钥和终结点URL，用于后续的API调用。
- 使用Power Automate HTTP连接器： 在Power Automate中使用HTTP连接器调用Document Intelligence Service API，并传递发票文件和API密钥。
- 解析JSON响应： 解析API返回的JSON响应，提取所需的信息。
- 构建自动化流程： 将提取的信息存储到数据库、Excel表格或其他应用程序中，并构建后续的自动化流程。
代码示例（Power Automate HTTP连接器）：
{
"uri": "您的Azure终结点URL/formrecognizer/documentModels/您的模型ID/analyze?api-version=2024-02-29",
"method": "POST",
"headers": {
"Ocp-Apim-Subscription-Key": "您的API密钥"
},
"body": "{\"base64Source\": \"您的Base64编码的发票文件\"}"
}通过Azure Document Intelligence Service，您可以构建一个高度定制化、可扩展且准确的发票处理解决方案，以满足您业务的独特需求。
其他资源
相关文档与视频
为帮助您进一步了解和使用 Power Platform AI Builder 和 Azure Document Intelligence Service，以下是一些有用的资源：
- Power Platform Licensing Guide: 提供关于 Power Platform 许可的全面信息。
- Azure AI Document Intelligence Pricing: 了解 Azure Document Intelligence 服务的定价详情。
- Document processing models - Azure AI services: 探索 Azure AI 服务中可用的各种文档处理模型。
- Create Docs Via Power App (YouTube 视频): 观看此视频，学习如何使用 Power Apps 和 Power Automate 生成文档。
Azure Document Intelligence集成Power Automate 教程
创建并配置 HTTP 操作
详细讲解如何使用 Power Automate 连接 Azure Document Intelligence 服务。
-
URL设置: 在 HTTP 操作中，URL 字段需填写 Azure 服务的特定端点。
- URL 示例：
https://your-resource-name.cognitiveservices.azure.com/formrecognizer/documentModels/{modelId}/analyze?api-version=2023-07-31。其中 {modelId} 需要替换为您的实际模型 ID。
- URL 示例：
- 方法选择: 使用 POST 方法，因为你需要将文件内容发送到 Azure 服务进行分析。
-
头部配置: 需要设置头部信息，特别是 Ocp-Apim-Subscription-Key，此为你的 API 密钥。
- 键： Ocp-Apim-Subscription-Key
- 值： 你的 Azure 认知服务订阅密钥
-
正文内容: 正文需要包含文件内容。
- 类型: JSON
- 内容：{ "base64Source": yourBase64EncodedPDF" } 备注 : YourBase64EncodedPDF 应该替换为文件的 Base64 编码字符串
关键点： 异步处理：由于 Azure 文档智能使用异步处理，首次 HTTP 请求不会立即返回发票数据。它返回一个 Operation-Location 的地址，你可以使用它轮询操作的状态。
轮询 API 直到操作完成
轮询 API的目的是为了确定Azure Document Intelligence服务的处理状态。以下是如何实现这一目标的步骤：
- 初始化状态变量: 创建一个变量来跟踪流程的状态 。起初，您可以将其设置为 "started" 。这有助于识别该过程何时启动。
- 实现“执行直到”循环: 添加一个 “执行直到” 循环，该循环一直运行到满足某个条件为止。在本例中，循环会一直持续，直到状态变量的值变为 "succeeded" 。
- 集成延迟: 在循环中添加延迟，以避免过度调用 API。通常情况下，10 秒的延迟就足够了，但是可以根据需求调整。
- 使用 HTTP 操作 (获取状态): 使用另一个 HTTP 操作来调用 Operation-Location 端点。这会检索当前操作的状态 。确保在请求头中包含 API 密钥。
- 提取状态代码: 在对Operation-Location 端点进行 HTTP 呼叫后，您会收到一个响应。您需要从这个响应中提取状态码 。该状态代码将指示流程是成功、仍在进行中还是失败 。
- 设置变量条件 : 在 “执行直到” 循环中，设置一个条件以检查状态是否为“成功”。 如果状态不是 “成功”，循环将继续 。当状态变为 “成功”时，循环将停止。
使用轮询，您可以有效地监视文档智能流程，并仅在流程完成时才继续执行后续步骤。
提取并使用发票数据
当轮询过程返回 “成功”状态后，您可以提取所需的各种发票数据并使用此数据 。下面是具体步骤：
- 解析 JSON 响应: 流程最后一步就是创建一个select操作，用于解析从API接收到的JSON响应。这将有助于提取有用的数据。
-
数据访问 : 提取有用的数据现在，您可以使用表达式从 JSON 输出中访问特定值，并将这些值用于您的自动化工作流程中。可以访问不同项目，比如:
- 客户名称
- 总发票金额
- 发票项目明细（描述、数量、金额）
- 使用提取的数据: 提取发票数据后，您可以将其用于各种目的，如将信息记录到数据库中，更新财务系统或发送通知。
Power Platform AI Builder和 Azure Document Intelligence 定价对比
Power Platform AI Builder：按需付费
Power Platform AI Builder采用按需付费模式，您需要购买AI Builder积分才能使用其AI功能。
- AI Builder积分包： 100万积分/500美元
- 发票处理成本： 每页发票消耗32个积分
- 处理能力： 100万积分可处理约31250页发票
这种模式适合于发票处理量较小的企业，或者只需要偶尔使用AI Builder的企业。
Azure Document Intelligence：灵活的定价选项
Azure Document Intelligence Service提供多种定价选项，以满足不同规模企业的需求。
- 免费层： 每月可免费处理500页发票。
- 按需付费： 超过免费额度后，按每1000页10美元的价格收费。
- 承诺层： 对于高用量企业，可以选择承诺层，以获得更优惠的价格。
对于需要处理大量发票的企业来说，Azure Document Intelligence Service可能是一个更具成本效益的选择，特别是如果他们选择了承诺层。
Power Platform AI Builder与Azure Document Intelligence优劣分析
? Pros
高度定制化：支持自定义模型训练，满足特定需求。
强大的文档智能：可提取表格数据和自由文本。
多语言支持：适用于国际化业务。
按需付费:灵活，只为使用的服务付费。
? Cons
需要一定的技术能力：需要一定的开发经验和技能。
部署和配置相对复杂：需要更多的配置和代码编写工作。
成本可能较高：对于低用量用户，成本可能高于 AI Builder。
常见问题解答
Power Platform AI Builder和Azure Document Intelligence Service有什么区别？
Power Platform AI Builder提供低代码的便捷方案，适合快速部署和简单场景。Azure Document Intelligence Service则提供更专业、灵活的文档智能功能，包括自定义模型训练和表格提取。
如何选择最适合我的业务的发票处理方案？
选择取决于您的发票处理量、复杂程度和对准确性的要求。如果您的发票处理量较小且格式简单，Power Platform AI Builder可能是一个不错的选择。如果您的发票处理量较大或格式复杂，Azure Document Intelligence Service可能更适合。
Azure Document Intelligence Service是否支持中文发票？
是的，Azure Document Intelligence Service支持多种语言的发票处理，包括中文。
如何降低发票处理的成本？
您可以根据您的实际使用情况选择合适的定价方案。对于Power Platform AI Builder，您可以购买AI Builder积分包，并合理分配积分的使用。对于Azure Document Intelligence Service，您可以选择承诺层，以获得更优惠的价格。
相关问题
如何使用 Power Automate 连接 Azure Document Intelligence Service 以进行发票处理？
将Azure Document Intelligence Service与Power Automate集成需要创建自定义连接器或使用HTTP请求。您需要在Power Automate中设置一个HTTP操作，指定Azure服务的API端点URL、API密钥和请求体。请求正文应包含Base64编码的文档数据，并且你需要设置轮询机制来获得结果。
