دستی ڈیٹا انٹری: جب سسٹم خود دستاویز پڑھتا ہے

ڈیٹا انٹری آٹومیشن کا مطلب ہے کہ آپ کو ملنے والی دستاویز، جیسے ڈیلیوری نوٹ، درخواست فارم یا گاہک کی ای میل، سسٹم خود پڑھتا ہے، اس کے خانے نکالتا ہے، انہیں پہلے سے معلوم معلومات سے ملاتا ہے، اور جو کچھ بھی یقینی نہ ہو اسے جانچ کے لیے کسی ملازم کو بھیجتا ہے، بجائے اس کے کہ وہ ملازم ہر خانہ ہاتھ سے ٹائپ کرے۔ سیریز کے حصہ 3 میں آپ نے منظوری کا واضح راستہ بنایا۔ 7 حصوں میں سے یہ چوتھا حصہ آپ کو وہ 4 مراحل دیتا ہے جن سے ایک دستاویز گزرتی ہے، ہر دستاویز کے 3 ممکنہ نتائج، اور ایک ہفتے کی مشق جس سے آپ ناپ سکیں کہ آپ حقیقت میں کتنی دستی انٹری کرتے ہیں۔

دستی ڈیٹا انٹری کہاں چھپی ہوتی ہے

اس کام کو کوئی اس کے نام سے نہیں پکارتا، کیونکہ یہ کئی شعبوں میں بٹا ہوتا ہے اور ہر ٹکڑا چھوٹا لگتا ہے۔ لیکن کوئی بھی ایسی دستاویز تلاش کیجیے جو باہر سے آتی ہے اور پھر کوئی ملازم اسے کسی پروگرام میں ٹائپ کرتا ہے، تو آپ اسے ایسی جگہوں پر پائیں گے:

• سپلائر کی دستاویزات: کوٹیشن، اشیا کی فہرستیں، مطابقت کے سرٹیفکیٹ اور تصدیق شدہ سپلائی آرڈر، جو PDF یا تصویر کی شکل میں آتے ہیں اور جن کے اعداد بعد میں سسٹم میں نقل کیے جاتے ہیں۔
• ڈیلیوری نوٹ: وصول کنندہ کا دستخط شدہ کاغذ ڈرائیور کے ساتھ واپس آتا ہے، پھر کوئی مقدار اور تاریخ ہاتھ سے درج کرتا ہے۔ یہ کاغذ کیوں اہم ہے، ہم نے ڈیلیوری کا ثبوت: انوائس دستخط سے شروع ہوتی ہے میں سمجھایا ہے۔
• درخواست فارم: نئے گاہک کا اکاؤنٹ کھولنے کا فارم، ملازمت کی درخواست یا سروس کی درخواست، جو کاغذ یا فائل میں بھری جاتی ہے اور پھر دوبارہ درج کی جاتی ہے۔
• گاہکوں کی ای میلز: پیغام کے متن یا اٹیچمنٹ میں لکھا آرڈر، جسے ملازم پڑھ کر سسٹم میں آرڈر بناتا ہے۔

ٹیم کا آج اس طرح کام کرنا کوئی غلطی نہیں؛ یہی ملازمین جانتے ہیں کہ دستاویزات کہاں مختلف ہوتی ہیں اور بھیجنے والے کہاں غلطی کرتے ہیں۔ مسئلہ وہ نہیں ہیں۔ مسئلہ یہ ہے کہ ہر خانہ دو بار لکھا جاتا ہے: ایک بار بھیجنے والے کے ہاں اور ایک بار آپ کے ہاں۔

سسٹم دستاویز کیسے پڑھتا ہے: 4 مراحل

مشین سے پڑھنا کوئی جادو نہیں۔ یہ قدموں کا ایک واضح سلسلہ ہے جو آپ چند منٹ میں اپنی ٹیم کو سمجھا سکتے ہیں:

• وصولی: دستاویز ملازمین کے فونز میں بکھرنے کے بجائے ایک معلوم جگہ پر آتی ہے، جیسے ایک مخصوص میل باکس، ایک فولڈر یا موبائل ایپ سے لی گئی تصویر۔
• نکالنا: آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (OCR) تصویر کو متن میں بدلتا ہے، پھر ایک AI ماڈل ضروری خانے پہچانتا ہے: سپلائر کا نام، تاریخ، اشیا، مقداریں۔ فرق یہ ہے کہ OCR حروف پڑھتا ہے، جبکہ ماڈل سمجھتا ہے کہ کون سے حروف کس خانے کے ہیں، چاہے ترتیب بدل جائے۔
• تصدیق: سسٹم نکالی گئی معلومات کا موازنہ پہلے سے معلوم معلومات سے کرتا ہے۔ کیا سپلائر رجسٹرڈ ہے؟ کیا چیز آپ کی اشیا کی فہرست میں ہے؟ کیا ڈیلیوری نوٹ کی مقدار سپلائی آرڈر سے ملتی ہے؟
• روٹنگ: اگر دستاویز تصدیق میں کامیاب ہو تو سسٹم میں چلی جاتی ہے؛ ورنہ اگلے حصے میں بتائے گئے طریقے سے جانچ کے لیے کسی شخص کے پاس جاتی ہے۔

اگر آج آپ کی دستاویزات ای میل، فولڈرز اور کاغذوں میں بکھری ہیں، تو کسی بھی AI سے پہلے وصولی کے مرحلے سے شروع کریں۔ اسے منظم کرنے کا طریقہ دستاویزات کا انتظام اور ڈیجیٹل آرکائیونگ میں ملے گا۔

اعتماد اور جانچ کی قطار: انسان کہاں رہتا ہے

جب ماڈل کوئی خانہ نکالتا ہے تو اسے ایک اعتماد اسکور بھی دیتا ہے، یعنی اس بات کا اندازہ کہ اسے کتنا یقین ہے کہ اس نے خانہ درست پڑھا۔ مدھم چھپائی، کسی عدد پر لگی مہر یا غیر معمولی جدول یہ اسکور کم کر دیتے ہیں۔ کوئی بھی اعتماد اسکور یقینی درستی نہیں ہوتا، اس لیے ہم کسی کے عمومی درستی کے اعداد پر انحصار نہیں کرتے۔ اس کے بجائے فیصلہ ہر دستاویز کے 3 ممکنہ نتائج پر ہوتا ہے:

• سیدھی درج ہو جاتی ہے: جب اعتماد آپ کی کمپنی کی مقرر حد سے اوپر ہو اور خانے تصدیق کے تمام اصول پاس کریں۔
• جانچ کی قطار میں جاتی ہے: جب کم از کم ایک خانے پر اعتماد کم ہو، یا کوئی چیز سسٹم کی معلومات سے میل نہ کھائے۔ جانچ کی قطار کاموں کی ایک فہرست ہے جس میں ملازم اصل دستاویز کو نکالے گئے خانوں کے ساتھ دیکھتا ہے اور پوری دستاویز ٹائپ کرنے کے بجائے صرف مشکوک خانہ درست کرتا ہے۔
• واپس یا مسترد کی جاتی ہے: جب دستاویز نامکمل، ناقابل مطالعہ یا کسی نامعلوم بھیجنے والے کی ہو، اور بھیجنے والے سے صاف نقل مانگی جاتی ہے۔

شروع کے ہفتوں میں اونچی حد سے آغاز کریں جو زیادہ تر دستاویزات کو جانچ کے لیے بھیجے، پھر جیسے جیسے آپ اصلاحات کے ریکارڈ میں خود دیکھیں کہ سسٹم کہاں درست ہے اور کہاں نہیں، اسے آہستہ آہستہ کم کریں۔ جانچنے والے کی ہر اصلاح ریکارڈ میں رہتی ہے، اس لیے ذمہ دار شخص جانتا ہے کہ کس قسم کی دستاویز کو مزید اصولوں کی ضرورت ہے۔

جو آپ صرف سسٹم پر نہیں چھوڑتے

مشین سے پڑھنا تکرار ختم کرتا ہے، لیکن کچھ فیصلے ہمیشہ انسان کے پاس رہتے ہیں: ایسے سپلائر کی دستاویز جس کے ساتھ آپ نے کبھی کام نہیں کیا، منظوری کی حد سے زیادہ رقم، سپلائی آرڈر سے میل نہ کھانے والی مقدار۔ یہ استثنا ہیں، یعنی ایسے معاملات جہاں اصول لاگو نہیں ہوتا اور فیصلہ درکار ہوتا ہے۔ ایسے دوسرے عمل جو AI آج لوگوں کی نگرانی میں چلا سکتا ہے، ان کے لیے دیکھیں 7 عمل جو AI آج آپ کی کمپنی میں چلا سکتا ہے۔

ان میں سے کئی دستاویزات میں ذاتی ڈیٹا ہوتا ہے، جیسے ملازمت کی درخواستیں اور گاہک کا اکاؤنٹ کھولنے کے فارم۔ SDAIA کی ویب سائٹ پر شائع ذاتی ڈیٹا کے تحفظ کا قانون (PDPL) آرٹیکل 19 میں کہتا ہے کہ کنٹرولر کو ذاتی ڈیٹا کے تحفظ کے لیے ضروری تنظیمی، انتظامی اور تکنیکی اقدامات اور ذرائع اختیار کرنے ہوں گے۔ آرٹیکل 29 ذاتی ڈیٹا کو مملکت سے باہر منتقل کرنے کی شرائط طے کرتا ہے، جو اس وقت اہم ہے جب آپ کا پڑھنے والا ٹول بیرون ملک سرورز پر چلتا ہو۔ آرٹیکل 31 کنٹرولر سے تقاضا کرتا ہے کہ وہ ذاتی ڈیٹا کی پروسیسنگ سرگرمیوں کا ریکارڈ ضوابط میں مقرر مدت تک رکھے۔ کوئی بھی ٹول چننے سے پہلے پوچھیں کہ دستاویزات کہاں پروسیس ہوتی ہیں، اور تفصیلات کی تصدیق SDAIA یا کسی وکیل سے کریں؛ یہ قانونی مشورہ نہیں ہے۔

Origami کا نقطہ نظر

ہم ایک سعودی ٹیکنالوجی کمپنی ہیں جو سسٹمز، ایپس، انٹیگریشنز اور AI حل بناتی ہے۔ جب ہم دستاویز پڑھنے کا نظام بناتے ہیں تو ایک کثرت سے آنے والی دستاویز کی قسم سے شروع کرتے ہیں اور آج اسے درج کرنے والے ملازمین کے ساتھ حقیقی نمونے جمع کرتے ہیں، کیونکہ وہی سب سے پہلے جانتے ہیں کہ اس کی ترتیب کہاں بدلتی ہے اور بھیجنے والے کہاں غلطی کرتے ہیں۔

ہم نکالنے کے عمل سے پہلے جانچ کی قطار ڈیزائن کرتے ہیں: کون جانچے گا، کون سی حد دستاویز کو وہاں بھیجے گی، اور ہر اصلاح کہاں محفوظ ہوگی۔ قدر اس میں نہیں کہ سسٹم سب کچھ پڑھے، بلکہ اس میں ہے کہ اسے معلوم ہو کہ وہ کب یقینی نہیں ہے۔ ہم کیا بناتے ہیں اس کی تفصیل ہماری خدمات کے صفحے پر ملے گی۔

مشق: ایک ہفتہ، ایک قسم کی دستاویز

اپنے کاروبار میں بار بار آنے والی ایک قسم کی دستاویز چنیں، جیسے ڈیلیوری نوٹ یا نئے گاہکوں کے فارم، اور ایک کاروباری ہفتے تک درج کریں:

• کتنی دستاویزات آئیں: ہفتے میں اس قسم کی کتنی دستاویزات آئیں، اور کس ذریعے سے: ای میل، WhatsApp یا کاغذ۔
• ہر دستاویز درج کرنے میں کتنے منٹ لگتے ہیں: فون کی اسٹاپ واچ سے کم از کم 10 دستاویزات کا وقت ناپ کر۔
• کتنے خانے: ملازم ہر دستاویز میں کتنے خانے ٹائپ کرتا ہے۔
• کتنی دستاویزات کو اصلاح کی ضرورت پڑی: درج ہونے کے بعد، اور کیوں۔
• کیا دستاویز میں ذاتی ڈیٹا ہے: اور درج ہونے کے بعد وہ کہاں رکھی جاتی ہے۔

دستاویزات کی تعداد کو اوسط منٹوں سے ضرب دیں، اور آپ جان لیں گے کہ ہر ہفتے صرف اس ایک قسم پر کتنے گھنٹے جاتے ہیں۔ آپ کا خود ناپا ہوا یہ عدد آٹومیشن کے فیصلے کی بنیاد ہے، اور یہ کسی بھی عمومی بچت کے فیصد سے زیادہ دیانت دار ہے۔

اگلے حصے میں

جب سسٹم دستاویز پڑھ لیتا ہے تو ایک سوال باقی رہتا ہے: ڈیٹا اس کے بعد کہاں جاتا ہے؟ سیریز کا حصہ 5، اپنے سسٹمز کو آپس میں جوڑنا: کاپی پیسٹ کا خاتمہ، بتاتا ہے کہ ہر معلومات کا ایک ہی مالک سسٹم کیسے ہو، اور وہ کسی کے دوبارہ ٹائپ کیے بغیر پروگراموں کے درمیان کیسے منتقل ہو۔

ماخذ

• ذاتی ڈیٹا کے تحفظ کا قانون (PDPL) — سعودی ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت اتھارٹی (SDAIA) — تنظیمی، انتظامی اور تکنیکی اقدامات پر آرٹیکل 19، مملکت سے باہر منتقلی پر آرٹیکل 29، اور پروسیسنگ سرگرمیوں کے ریکارڈ پر آرٹیکل 31۔
• ذاتی ڈیٹا کے تحفظ کے قانون کے نفاذی ضوابط — SDAIA