ローカルAIは、実際の会計データベースで偽の請求書と重複を検出しました

実際の作業、実際のビジネスデータ、実際の結果、完全にローカルで実行されます。シナリオ：質問、分析、検出、行動、検証。

簡単な質問がありました。「昨年、ITコンポーネントにどれくらい費やしましたか？」システムはERPデータを分析し、偽のレコードとプレースホルダーレコードと重複を独立して検出し、最初の合計が間違っていることを認識し、人間の承認後にクリーンアップを行い、データベースを再度検証しました。

何が起こったのか

• 質問：自然言語でのビジネス上の質問。
• 分析：エルメスはERPNextに問い合わせ、購入データを分析しました。
• 検出：システムは64件の偽の請求書と重複レコードを単独で特定しましたが、どのレコードが間違っているかは知らされませんでした。
• 行動：依存関係を分析し、会計上の制約に遭遇し、アプローチを修正し、人間の承認を得て進めました。
• 確認：単に「完了」を報告するのではなく、最終的なデータベースチェックを実行しました。

このクリーンアップでは、プレースホルダーの請求書と関連レコード、プレースホルダーの支払い、重複、偽のサプライヤーと顧客、販売と倉庫のプレースホルダーデータ、および約240の孤立した会計レコードが削除されました。

結果

最終的なデータベースの状態：188件の有効な購入請求書（合計€38,627.70）、偽造レコードなし、孤立レコードなし。過去12か月間の修正された実際のIT支出：€36,993.58。

会話は、Telegramを介して音声でイタリア語で行われました。同じローカル環境は、Telegram、WhatsApp、ローカルブラウザ、コンピューター、電話、ホームアシスタント、または接続されたスマートスピーカーを介して100以上の言語で利用できます。ビジネスデータはローカルにとどまります：オフィスを離れず、クラウドAIサービスに送信されません。

テクニカルスタック

• AIエージェント：ヘルメス
• 推論エンジン：Strata
• モデル：Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S
• ビジネスシステム：ERPNext
• インターフェース：電報音声、WhatsApp、ローカルブラウザ、コンピュータ、電話、ホームアシスタント
• データ処理：完全にローカル。ビジネスデータのクラウド転送はありません

翌朝、同じアプローチ、ローカルAIを持つローカルエージェントが、コンピュータ構成の技術作業に適用されました。目標は、実績のあるすぐに使用できるソリューションから構築されたローカルでプライベートなAI環境で、オーケストレーションが構成され、すべてが暗号化されたドライブ上で可能な限りプライベートでローカルな状態に保たれることです。

Boxのお客様にとっての意味

• ビジネスに関する質問は、わかりやすい言語で、声で、自分の言語で尋ねることができます。
• エージェントは回答前にデータを確認し、承認なしに何も変更しません。
• 会計データはオフィスにとどまります。

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