Rossum AI Document Processing

Rossum 自己訓練模型，沒有把每份文件都丟給通用 LLM。它能讀密集發票表格裡的明細列、辨識手寫字，並支援 276 種語言。設計目標是財務欄位零幻覺，遇到不確定的值就標記待人工確認，不硬猜。

文件可以從電子郵件、掃描器、PEPPOL、共用磁碟、API 或手動上傳進來。這一點很實際，因為多數應付帳款團隊本來就有好幾條收件路徑，漏掉一條，最後就是有人把紙本印出來重掃。高階方案再加上專屬收件網域，以及把分散在多個檔案的一筆交易合併處理。

每個擷取到的欄位都會進到校驗畫面，由同仁接受、修正或退回。修正結果會回饋給模型，官方說的準確度提升就是這樣來的。對使用者來說，例外處理變成幾秒鐘的事，不必另外開一份試算表重做一輪。

擷取到的值會先跟供應商主檔、ERP 記錄與第三方 API 對過，才會寫進下游系統。你可以加上自訂邏輯，算出會計科目、稅碼或 HS 代碼，同時把日期與數字格式統一。不合格的交易擋在門口，不會弄髒你的主要帳務系統。

平台會拿進來的文件跟已經看過的內容比對，不論來源是電子郵件、PEPPOL 或手動上傳。重複請款是應付帳款最常見的超付原因之一，在核准前先抓到，價值高過大多數報表功能。

核准規則決定哪些自動放行、哪些要人看。資料缺漏時，Rossum 可以直接從平台寄出供應商通知或 AI 撰寫的郵件。內建信箱讓整串往來跟著文件走，不會散落在 Outlook 各處。

API 存取從 Starter 方案就包含在內。原生連接器涵蓋 SAP、Coupa、NetSuite、Workday、Microsoft Dynamics、Oracle 與 QuickBooks，Webhook 則讓開發者把流程接到內部工具。已經有整合層的團隊，直接送校驗過的 JSON 就好，省掉一支匯出程式的工。

流程報表追蹤例外數、處理時效與直通率，這幾個數字才看得出文件資料擷取到底省下多少工時。每份文件、紀錄與簽核都存在可搜尋的檔案庫裡，Ultimate 方案把保存期延長到三年。