| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Science and Organizational Technologies |
| Title in original language |
Grāmatvedības darba plūsmu efektivitātes uzlabošana: MI vadītas ORA sistēmas loma Qtime uzlabojumos |
| Title in English |
Improving Efficiency in Accounting Workflows: The Role of Ai-powered OCR in Qtime Improvements |
| Department |
Riga Business School |
| Scientific advisor |
Ojārs Krūmiņš |
| Reviewer |
Edgars Voļskis |
| Abstract |
Šajā bakalaura darbā aprakstīta mākslīgā intelekta (MI), optiskās rakstzīmju atpazīšanas
(ORA) risinājuma – GraipAI – integrēšana Qtime Client platformā, lai automatizētu finanšu datu nolasīšanu un ievietošanu datu ievades laukos, turpmākai apstrādei. Mērķis bija panākt augstāku datu ieguves precizitāti un samazināt grāmatvežu manuālā darba apjomu. Iepriekš izmantotais ORA risinājums bieži kļūdaini nolasīja sarežģītus vai sliktas kvalitātes dokumentus un nespēja
uzlaboties, tāpēc bija nepieciešams jauns risinājums. Starp vairākiem risinājumiem, GraipAI tika izvēlēts tā precizitātes, elastības un vienkāršās API integrācijas dēļ.
Risinājuma pārbaudei, četru mēnešu garumā tika ievākti dati — divus mēnešus pirms un
divus mēnešus pēc jaunās sistēmas ieviešanas. Rezultāti parādīja, ka nolasīšanas precizitāte pieauga no aptuveni 20% līdz vairāk nekā 85%, bet katra dokumenta apstrādes laiks samazinājās par apmēram piecām sekundēm. Tas būtiski samazināja nepieciešamību pēc manuālās labošanas un uzlaboja dokumentu apstrādes efektivitāti. Lai gan joprojām sistēmai piemīt daži trūkumi, pētījums pierāda, ka MI balstīts ORA risinājums var būtiski uzlabot grāmatvedības procesus. |
| Keywords |
ORA, MI vadīts ORA, GraipAI, Qtime, Qtime Client |
| Keywords in English |
OCR, AI-powered OCR, GraipAI, Qtime, Qtime Client |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
14.04.2025 16:50:26 |
