Veni AI
الأتمتة

أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي: دليل أتمتة العمليات التجارية

أتمتة العمليات التجارية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ومعالجة المستندات، وأتمتة البريد الإلكتروني، واستخراج البيانات، ودمج RPA على مستوى المؤسسات.

Veni AI Technical Team29 Aralık 20245 dk okuma
أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي: دليل أتمتة العمليات التجارية

أتمتة سير عمل الذكاء الاصطناعي: دليل أتمتة العمليات التجارية

تشير أتمتة سير عمل الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة العمليات التجارية المتكررة باستخدام الذكاء الاصطناعي. في هذا الدليل، نستعرض استراتيجيات الأتمتة على مستوى المؤسسات.

فئات الأتمتة

1. معالجة المستندات

  • معالجة الفواتير
  • تحليل العقود
  • استخراج بيانات النماذج

2. أتمتة التواصل

  • تصنيف البريد الإلكتروني
  • الردود التلقائية
  • توجيه التذاكر

3. معالجة البيانات

  • استخراج البيانات
  • تحويل البيانات
  • التقارير

4. أتمتة اتخاذ القرار

  • عمليات الموافقة
  • تقييم المخاطر
  • اكتشاف الشذوذ

خط أنابيب معالجة المستندات

معالجة الفواتير

1from openai import OpenAI
2import base64
3
4client = OpenAI()
5
6def process_invoice(image_path: str) -> dict:
7    with open(image_path, "rb") as f:
8        image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
9    
10    response = client.chat.completions.create(
11        model="gpt-4-vision-preview",
12        response_format={"type": "json_object"},
13        messages=[
14            {
15                "role": "system",
16                "content": """Extract information from the invoice:
17                {
18                    "vendor": "string",
19                    "invoice_number": "string",
20                    "date": "YYYY-MM-DD",
21                    "total": number,
22                    "tax": number,
23                    "items": [{"description": "string", "quantity": number, "price": number}]
24                }"""
25            },
26            {
27                "role": "user",
28                "content": [
29                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"}}
30                ]
31            }
32        ]
33    )
34    
35    return json.loads(response.choices[0].message.content)

تحليل العقود

1def analyze_contract(contract_text: str) -> dict:
2    response = client.chat.completions.create(
3        model="gpt-4-turbo",
4        response_format={"type": "json_object"},
5        messages=[
6            {
7                "role": "system",
8                "content": """Analyze the contract and extract the following information:
9                {
10                    "parties": ["string"],
11                    "effective_date": "YYYY-MM-DD",
12                    "termination_date": "YYYY-MM-DD",
13                    "key_obligations": ["string"],
14                    "payment_terms": "string",
15                    "risks": ["string"],
16                    "unusual_clauses": ["string"]
17                }"""
18            },
19            {"role": "user", "content": contract_text}
20        ]
21    )
22    
23    return json.loads(response.choices[0].message.content)
24## أتمتة البريد الإلكتروني
25
26### تصنيف البريد الإلكتروني
27
28```python
29def classify_email(email_content: str, categories: list) -> dict:
30    response = client.chat.completions.create(
31        model="gpt-4-turbo",
32        response_format={"type": "json_object"},
33        messages=[
34            {
35                "role": "system",
36                "content": f"""Classify the email:
37                Categories: {categories}
38                
39                Response format:
40                {{
41                    "category": "string",
42                    "confidence": 0.0-1.0,
43                    "priority": "high|medium|low",
44                    "sentiment": "positive|neutral|negative",
45                    "requires_response": boolean,
46                    "summary": "string"
47                }}"""
48            },
49            {"role": "user", "content": email_content}
50        ]
51    )
52    
53    return json.loads(response.choices[0].message.content)
54
55# Usage
56categories = ["sales_inquiry", "support_request", "complaint", "partnership", "spam"]
57result = classify_email(email_body, categories)

توليد رد تلقائي

1def generate_auto_reply(email: dict, context: str = "") -> str:
2    response = client.chat.completions.create(
3        model="gpt-4-turbo",
4        messages=[
5            {
6                "role": "system",
7                "content": f"""Generate a professional auto-reply.
8                Tone: Friendly but professional
9                Language: English
10                
11                Company info: {context}
12                
13                Email category: {email['category']}
14                Priority: {email['priority']}
15                """
16            },
17            {"role": "user", "content": f"Email content:\n{email['content']}\n\nSummary: {email['summary']}"}
18        ]
19    )
20    
21    return response.choices[0].message.content

تنسيق سير العمل

خط الأنابيب المتسلسل

1class WorkflowPipeline:
2    def __init__(self):
3        self.steps = []
4    
5    def add_step(self, name: str, function: callable, config: dict = None):
6        self.steps.append({
7            "name": name,
8            "function": function,
9            "config": config or {}
10        })
11    
12    def execute(self, input_data: dict) -> dict:
13        result = input_data
14        
15        for step in self.steps:
16            print(f"Executing: {step['name']}")
17            try:
18                result = step["function"](result, **step["config"])
19            except Exception as e:
20                return {"error": str(e), "failed_step": step["name"]}
21        
22        return result
23
24# Pipeline definition
25pipeline = WorkflowPipeline()
26pipeline.add_step("extract", extract_data)
27pipeline.add_step("validate", validate_data)
28pipeline.add_step("transform", transform_data)
29pipeline.add_step("load", load_to_database)
30
31result = pipeline.execute({"file_path": "invoice.pdf"})

سير عمل شرطي

1class ConditionalWorkflow:
2    def __init__(self):
3        self.routes = {}
4        self.default_route = None
5    
6    def add_route(self, condition: callable, handler: callable):
7        self.routes[condition] = handler
8    
9    def set_default(self, handler: callable):
10        self.default_route = handler
11    
12    def execute(self, data: dict) -> dict:
13        for condition, handler in self.routes.items():
14            if condition(data):
15                return handler(data)
16        
17        if self.default_route:
18            return self.default_route(data)
19        
20        raise ValueError("No matching route found")
21
22# Usage
23workflow = ConditionalWorkflow()
24workflow.add_route(
25    lambda x: x["category"] == "support",
26    create_support_ticket
27)
28workflow.add_route(
29    lambda x: x["category"] == "sales",
30    forward_to_sales
31)
32workflow.set_default(archive_email)
33## استخراج البيانات
34
35### استخراج الجداول
36
37```python
38def extract_table_from_document(document_path: str) -> list:
39    # Convert document to image or parse PDF
40    images = convert_to_images(document_path)
41    
42    all_tables = []
43    for img in images:
44        response = client.chat.completions.create(
45            model="gpt-4-vision-preview",
46            response_format={"type": "json_object"},
47            messages=[
48                {
49                    "role": "system",
50                    "content": "Extract tables from image as JSON array. Each table should be a list of dicts."
51                },
52                {
53                    "role": "user",
54                    "content": [
55                        {"type": "image_url", "image_url": {"url": img}}
56                    ]
57                }
58            ]
59        )
60        
61        tables = json.loads(response.choices[0].message.content)
62        all_tables.extend(tables.get("tables", []))
63    
64    return all_tables

استخراج الكيانات

1def extract_entities(text: str, entity_types: list) -> dict:
2    response = client.chat.completions.create(
3        model="gpt-4-turbo",
4        response_format={"type": "json_object"},
5        messages=[
6            {
7                "role": "system",
8                "content": f"""Extract the following entities from text: {entity_types}
9                
10                Format:
11                {{
12                    "entities": [
13                        {{"type": "string", "value": "string", "confidence": 0.0-1.0}}
14                    ]
15                }}"""
16            },
17            {"role": "user", "content": text}
18        ]
19    )
20    
21    return json.loads(response.choices[0].message.content)
22
23# Usage
24entities = extract_entities(
25    "John Doe paid $5,000 on January 15, 2024.",
26    ["PERSON", "DATE", "MONEY"]
27)

سير عمل الموافقات

1class ApprovalWorkflow:
2    def __init__(self, rules: list):
3        self.rules = rules
4    
5    def evaluate(self, request: dict) -> dict:
6        for rule in self.rules:
7            if rule["condition"](request):
8                return {
9                    "decision": rule["action"],
10                    "rule_name": rule["name"],
11                    "approvers": rule.get("approvers", []),
12                    "reason": rule.get("reason", "")
13                }
14        
15        return {"decision": "manual_review", "reason": "No matching rule"}
16    
17    def ai_evaluate(self, request: dict) -> dict:
18        """Complex decisions with LLM"""
19        response = client.chat.completions.create(
20            model="gpt-4-turbo",
21            response_format={"type": "json_object"},
22            messages=[
23                {
24                    "role": "system",
25                    "content": f"""Approval rules: {json.dumps(self.rules)}
26                    
27                    Evaluate the request and decide:
28                    {{
29                        "decision": "approve|reject|escalate",
30                        "confidence": 0.0-1.0,
31                        "reasoning": "string",
32                        "risk_level": "low|medium|high"
33                    }}"""
34                },
35                {"role": "user", "content": json.dumps(request)}
36            ]
37        )
38        
39        return json.loads(response.choices[0].message.content)
40
41# Rules
42rules = [
43    {
44        "name": "auto_approve_small",
45        "condition": lambda x: x["amount"] < 1000,
46        "action": "approve",
47        "reason": "Amount below threshold"
48    },
49    {
50        "name": "manager_approval",
51        "condition": lambda x: x["amount"] < 10000,
52        "action": "route",
53        "approvers": ["manager"]
54    }
55]
56
57workflow = ApprovalWorkflow(rules)
58## معالجة الأخطاء والمراقبة
59
60```python
61class AutomationMonitor:
62    def __init__(self):
63        self.executions = []
64    
65    def log_execution(self, workflow_name: str, input_data: dict, 
66                     result: dict, duration: float):
67        self.executions.append({
68            "workflow": workflow_name,
69            "timestamp": datetime.now(),
70            "success": "error" not in result,
71            "duration": duration,
72            "input_size": len(str(input_data)),
73            "error": result.get("error")
74        })
75    
76    def get_metrics(self) -> dict:
77        if not self.executions:
78            return {}
79        
80        successful = [e for e in self.executions if e["success"]]
81        
82        return {
83            "total_executions": len(self.executions),
84            "success_rate": len(successful) / len(self.executions),
85            "avg_duration": sum(e["duration"] for e in self.executions) / len(self.executions),
86            "error_types": self._group_errors()
87        }

أنماط التكامل

مشغل Webhook

1from fastapi import FastAPI, Request
2
3app = FastAPI()
4
5@app.post("/webhook/email")
6async def handle_email_webhook(request: Request):
7    data = await request.json()
8    
9    # Email processing
10    classification = classify_email(data["body"], CATEGORIES)
11    
12    if classification["requires_response"]:
13        reply = generate_auto_reply(data, COMPANY_CONTEXT)
14        send_email(data["from"], reply)
15    
16    # Route to appropriate workflow
17    workflow = get_workflow(classification["category"])
18    result = workflow.execute(data)
19    
20    return {"status": "processed", "result": result}

الخلاصة

تعمل أتمتة سير عمل الذكاء الاصطناعي على تسريع العمليات التجارية وتقليل معدلات الخطأ. يمكن تحقيق مكاسب كبيرة في الكفاءة من خلال معالجة المستندات، وأتمتة البريد الإلكتروني، وأنظمة دعم القرار.

في Veni AI، نقوم بتطوير حلول أتمتة للمؤسسات.

İlgili Makaleler

وكلاء الذكاء الاصطناعي

معايير وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: الأنماط التشغيلية الناشئة في أوائل عام 2026

Daha fazla oku →
حوكمة الذكاء الاصطناعي

حوكمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: سجل النماذج ومعايير التقييم

Daha fazla oku →
الاسترجاع المعزز

تطورات RAG متعدد الوسائط: دمج البحث المتجهي وبحث الرسوم البيانية

Daha fazla oku →