概述
一家亞洲餐飲集團以人手處理供應商文件，耗時且容易出錯。他們在採用 AI 系統前，先透過 Knotest 評估供應商的方案。
方法
團隊測試低品質掃描、印章遮擋及格式不一致的文件，並與供應商訂明表現目標及上線條件。
研究結果
為期一個月的 A/B 測試，比較人手與 AI 處理發票、送貨單及貸項通知單的成效。處理時間縮短了 65.3%，準確度及錯誤率亦有改善。
範圍與限制
此評估歷時一個月，比較發票、送貨單及貸項通知單的人手與 AI 處理方式。現有摘要未提供文件數量、各類文件的基準數值或不確定性估計。
資料與證據
本頁保留已發布的項目摘要。此記錄未附原始資料、逐次測試結果或可重現的程式碼。如需查詢證據來源或研究方法，請聯絡 HephaKnot。
原始項目記錄
對一間亞洲跨國 F&B 集團而言，供應商發票、送貨單與 貸項通知單 的處理已成為營運瓶頸。
團隊先用 Knotest 針對低品質掃描、印章遮擋與格式不一致等真實情境進行 模型表現測試。
其後的一個月 A/B 商業影響評估 顯示，平均文件處理時間下降 65.3%，每小時處理量提升 188.5%，錯誤率下降 69.6%。
這讓管理層能以實際 商業影響，而不是單次 示範印象，決定是否擴大導入 AI。