AI 自動化發票與採購單核對流程

大家好，我建立了一個自動核對供應商發票與採購訂單的情境，並在本週於我的 YouTube 頻道上分享了相關內容。這個流程利用 AI 代理來自動化發票與採購單的核對，其工作流為：Gmail → Make → Google Cloud Vision → Make AI Agent → Google Sheets。

步驟一：觸發與擷取

Gmail 的「監控電子郵件」模組會偵測到傳入的發票。接著，「列出電子郵件附件與媒體」模組會擷取附件，並將其上傳至 Google Drive 進行儲存。

步驟二：光學字元辨識（OCR）與識別碼擷取

Google Cloud Vision 的「執行文字偵測」模組會讀取發票的完整文字內容。隨後，兩個 Text Parser 的「比對模式」模組會從這些文字中，分別擷取出發票號碼和採購訂單（PO）號碼。

步驟三：擷取相符的採購訂單

Google Drive 的「搜尋檔案/資料夾」模組會利用擷取到的採購訂單號碼，自動在參考資料夾中找到正確的採購訂單文件。

步驟四：AI 核對

兩份文件（發票與採購訂單）會被傳送給 Make AI Agent。該代理會逐項比較所有明細項目，並將每個項目分類為「相符」、「語義相符」、「有差異」或「不相符」。最後，它會回傳一個整體狀態，可能是「已核准 (APPROVED)」、「發現差異 (DISCREPANCY_FOUND)」或「需升級處理 (ESCALATED)」。

步驟五：記錄結果

JSON 的「解析 JSON」模組會提取 AI 代理的結構化輸出。接著，Google Sheets 的「新增一列」模組會記錄下日期、採購訂單號碼、發票號碼、核對狀態以及 AI 代理的判斷理由。

總結來說，當發票透過電子郵件送達時，光學字元辨識（OCR）會擷取其文字內容，系統會自動檢索相符的採購訂單，然後由 AI 代理逐行進行比較。即使措辭不同，它也能比對相符的項目，標記出真正的差異，並將任何無法自信驗證的內容升級處理，而非隨意猜測。

此情境已在三個案例中進行測試：一個案例儘管措辭不同仍成功比對，一個案例因數量不符而被標記，另一個案例則因有不相符的明細項目而被升級處理。每個結果都會連同 AI 代理的判斷理由一併記錄下來。