論文の概要: Enhancement of the e-Invoicing Systems by Increasing the Efficiency of
Workflows via Disruptive Technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07636v1
- Date: Thu, 15 Oct 2020 10:09:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-29 00:35:19.392152
- Title: Enhancement of the e-Invoicing Systems by Increasing the Efficiency of
Workflows via Disruptive Technologies
- Title(参考訳): ディスラプティブ技術によるワークフロー効率の向上によるe-invoicingシステムの強化
- Authors: Hiruni Gunaratne, Ingrid Pappel
- Abstract要約: この論文は、現在使用されているe-invoicingシステムにおける非効率性と新興技術の適用機会を特定することに焦点を当てている。
我々はエストニア、ラトビア、リトアニアからなるバルト地域のe-invoicingシステムに焦点を当てる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: E-invoicing is a rapidly growing e-service in Europe as well as in the world.
It is identified as a substantially significant element in progressing towards
the goals of Digital Economy in the European Union.
This thesis focuses on identifying inefficiencies in e-invoicing systems
currently in use and the opportunities to apply emerging technologies such as
artificial intelligence and robotic process automation, in order to increase
efficiency and level of automatization. The study incorporates expert opinions
and users perceptions in e-invoicing systems on the status quo and the
necessities for higher automation. We focus on e-invoicing systems in the
Baltic region consisting of the countries Estonia, Latvia and Lithuania. Based
on the conducted research, the drawbacks in e-invoicing systems were identified
related to operational, technological and information security related.
Furthermore, the automation opportunities and general requirements for
automation were identified. The functionalities that can be improved are
discovered as well discussed in this thesis and the advantages of using
emerging technologies in the context are explained. Based on research outcomes
we propose a conceptual e-invoicing ecosystem and present recommenda-tions for
its application along the future work needed in that field.
- Abstract(参考訳): E-invoicingは、ヨーロッパだけでなく世界でも急速に成長しているeサービスだ。
欧州連合のデジタル経済の目標に向かって進む上で重要な要素であると考えられている。
この論文は、現在使用されているe-invoicingシステムにおける非効率性と、人工知能やロボットプロセス自動化といった新しい技術を適用して、効率性と自動化のレベルを高める機会に焦点を当てている。
この研究は、e-invoicingシステムにおける専門家の意見とユーザの認識を、より高い自動化の必要性と現状に取り入れている。
我々はエストニア、ラトビア、リトアニアからなるバルト海地域におけるe-invoicingシステムに注目した。
本研究により,e-invoicingシステムにおける欠点は,運用,技術,情報セキュリティに関連するものと同定された。
さらに、自動化の機会と自動化の一般的な要件が特定された。
改良可能な機能については,本論文でも論じられ,その文脈における新興技術の活用のメリットが説明されている。
研究成果に基づいて,概念的e-invoicingエコシステムを提案し,その分野に必要な将来的な作業に沿ってその応用を推奨する。
関連論文リスト
- A Model for Calculating Cost of Applying Electronic Governance and
Robotic Process Automation to a Distributed Management System [5.439020425819001]
本稿では,eGov と RPA を分散管理システムに適用することにより,タスク達成のコストを計算する数学的モデルを提案する。
このモデルはこの種の最初のもののひとつであり、組織の効率性に関するコスト分析に関するさらなる研究が引き起こされることが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T00:15:46Z) - An Efficient Intelligent Semi-Automated Warehouse Inventory Stocktaking
System [0.0]
本研究では、不正確なデータ、遅延モニタリング、予測における主観的経験への過度な信頼に関連する課題に対処するインテリジェントな在庫管理システムを導入する。
提案システムは,知的知覚のためのバーコードと分散フラッターアプリケーション技術を,包括的ビッグデータ分析と統合して,データ駆動型意思決定を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T02:53:43Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-10T15:38:12Z) - Developing an AI-enabled IIoT platform -- Lessons learned from early use
case validation [47.37985501848305]
本稿では,このプラットフォームの設計について紹介し,AIによる視覚的品質検査の実証者の観点からの早期評価について述べる。
これは、この初期の評価活動で学んだ洞察と教訓によって補完される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-10T18:51:12Z) - An Automated Robotic Arm: A Machine Learning Approach [0.0]
現代の産業は、手動によるシステムの制御から自動化へと急速にシフトしている。
コンピュータベースのシステムは、品質と生産性を向上させることができるが、作業には柔軟性がない。
工業的重要性の1つは、ある場所から別の場所へ物を選んで配置することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T10:33:01Z) - AI Assurance using Causal Inference: Application to Public Policy [0.0]
ほとんどのAIアプローチは、"ブラックボックス"としてのみ表現することができ、透明性の欠如に悩まされる。
効果的で堅牢なAIシステムを開発するだけでなく、内部プロセスが説明可能で公平であることを確認することも重要です。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-01T16:03:06Z) - Federated Learning for Industrial Internet of Things in Future
Industries [106.13524161081355]
産業用IoT(Industrial Internet of Things)は,産業用システムの運用を変革する有望な機会を提供する。
近年、人工知能(AI)はインテリジェントIIoTアプリケーションの実現に広く利用されている。
フェデレートラーニング(FL)は、複数のIIoTデバイスとマシンを協調して、ネットワークエッジでAIトレーニングを実行することで、インテリジェントなIIoTネットワークにとって特に魅力的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T01:02:59Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-15T10:43:10Z) - Trustworthy AI Inference Systems: An Industry Research View [58.000323504158054]
我々は、信頼できるAI推論システムの設計、展開、運用にアプローチするための業界調査ビューを提供する。
信頼された実行環境を用いたAIシステムの機会と課題を強調します。
我々は,産業,アカデミック,政府研究者のグローバルな集団的注意を必要とする,さらなる発展の分野を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T23:05:55Z) - Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable
Claims [59.64274607533249]
AI開発者は、責任を負うことのできる検証可能な主張をする必要がある。
このレポートは、さまざまな利害関係者がAIシステムに関するクレームの妥当性を改善するための様々なステップを示唆している。
我々は、この目的のための10のメカニズム、すなわち、組織、ソフトウェア、ハードウェアを分析し、それらのメカニズムの実装、探索、改善を目的とした推奨を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T17:15:35Z) - AAAI FSS-19: Human-Centered AI: Trustworthiness of AI Models and Data
Proceedings [8.445274192818825]
予測モデルは不確実性を認識し、信頼できる予測をもたらすことが不可欠である。
このシンポジウムの焦点は、データ品質と技術的堅牢性と安全性を改善するAIシステムであった。
広く定義された領域からの提出はまた、説明可能なモデル、人間の信頼、AIの倫理的側面といった要求に対処するアプローチについても論じた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T15:30:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。