Ошибки кодирования расходов не случайны-они основаны на правилах, новое исследование находит
23 июля 2025 г.Что в статье исследует
Предстоящий синтаксис кодирования бумажных расходов: неправильная классификация в корпоративных ERP на основе AI решает критическую, но недоверимую проблему в области автоматизации предприятия. В нем анализируется, как генеративные модели неправильно классифицируют расходы не из -за недоразумения значения, а из -за выполнения синтаксических моделей, которые не соответствуют финансовой или организационной логике.
В документе используются реальные выводы ERP (планирование ресурсов предприятия) и слои на основе правил, чтобы показать, что эти системы обрабатывают описания транзакций в соответствии с их синтаксическим макетом. Эти активации рассматриваются как достаточные подсказки для классификации, даже в тех случаях, когда ошибка приводит к нормативному или аудиторскому риску.
Почему это важно
Многие наблюдатели диагностируют эти неправильные классификации как проблемы, вызванные ограниченными данными или плохим быстрым дизайном. Эта статья утверждает иное. Центральный тезис заключается в том, что такие ошибки являются результатом синтаксического послушания. То есть модель следует структурным правилам, полученным в результате его обучения, независимо от финансового или семантического несоответствия.
Категории, такие как «Консультация», «Офисные расходы» или «логистика», не определены семантически. Это артефакты организационной грамматики. Когда лицензия на программное обеспечение записывается как стоимость путешествия, ИИ не галлюцинирует. Это воспроизводит шаблон правила, который соответствует синтаксической активации, но не с учетом обоснования.
Эта дизъюнкция становится проблематичной в средах, где автоматическое кодирование подается в налоговые отчеты, трансграничное соответствие или системы внутреннего аудита.
Примеры с поля
Система ERP на основе GPT классифицирует платеж «OpenAI» как расходы на поездки, потому что запись включает в себя фразу «использование API-глобальный журнал токков», которая структурно коррелирует с журналами путешествий в предыдущих данных.
Платежи внешнему консультанту помечаются как «внештатные» или «юридические услуги», в зависимости от того, к какой разделе счета -фактуры модель прикрепляет.
Возврат от поставщика здравоохранения классифицируется как маркетинговые затраты из -за его близости к «выгоде клиента» до шаблонов токенов.
В каждом случае система не создает случайных ошибок. Он активирует компилируемый правилом синтаксис, который является внутренне когерентным, но внешне смещенным.
Структурная ошибочная классификация не является ошибкой
Модель не проходит. Он работает в пределах границ своего обучения, применяя приоритет к структурным закономерностям в соответствии с референциальной проверкой.
Такое поведение отражает более глубокий принцип: синтаксический суверенитет переопределяет контекстуальную верность. Легитимность вывода получена из формальной согласованности, а не от истины или соответствия.
Смысл ясен. Вопрос больше не в том, как сделать модели искусственного интеллекта более точными в семантическом плане. Как разработать скомпилированные синтаксические правила, которые являются институционально подотчетными и проверенными.
Где это вписывается в более широкое исследование
Эта статья расширяет предыдущие исследования формального послушания и алгоритмического авторитета. Он опирается на продолжающиеся исследования того, как генеративные модели повторяют командные цепочки не через семантические рассуждения, а посредством синтаксической рекурсии.
Соответствующий фон включает в себя:
Алгоритмическое послушаниеhttps://doi.org/10.2139/ssrn.5282045
Когда язык следует за формой, не означаетhttps://doi.org/10.2139/ssrn.5285265
Грамматика объективностиhttps://doi.org/10.2139/ssrn.5319520
Эти работы исследуют, как структура генерирует авторитет в автоматизированных системах. Новая статья применяется, что объектив к корпоративному программному обеспечению, показывая, как формальное смещение становится встроенным в повседневные рабочие процессы.
Призыв к действию
Полный синтаксис кодирования в статье: ошибочная классификация в корпоративных ERP, на основе AI, будет опубликована в ближайшее время. Вы найдете его на Zenodo, SSRN, Figshare и AI & Power Discourse ежеквартально.
Чтобы получить ранний доступ, следуйте:
Веб -сайтhttps://www.agustinvstartari.com/
Zenodo Profilehttps://zenodo.org/communities/aipdq/?page=1&size=20
SSRN Автор страницаhttps://papers.ssrn.com/sol3/cf_dev/absbyauth.cfm?per_id=7639915
Вы также можете подписаться наDev.to, Hackernoon, или средний, чтобы следовать продолжающейся серии синтаксических авторитетов.
Автор и этос
Agustin V. startari автор, лингвист,
Исследователь Орцид:https://orcid.org/0000-0002-8587-4411
Идентификатор исследователя:K-5792-2016
Зенодо:https://zenodo.org/communities/aipdq/
SSRN:https://papers.ssrn.com/sol3/cf_dev/absbyauth.cfm?per_id=7639915
Идеал
Я не использую искусственный интеллект, чтобы написать то, чего не знаю. Я использую это, чтобы бросить вызов тому, что я делаю. Я пишу, чтобы вернуть голос в эпоху автоматического нейтралитета. Моя работа не на аутсорсинге. Это написано.
Оригинал