Multi-Modal AI: เมื่อ ERP พูดได้และเห็นภาพ — อนาคตของระบบธุรกิจ SME ไทย
Multi-Modal AI คือเทคโนโลยีที่ทำให้ระบบ ERP อย่าง Odoo ของคุณรับข้อมูลได้ทั้งเสียง ภาพ และข้อความในครั้งเดียว แทนที่จะให้พนักงานนั่งคีย์ข้อมูลทีละรายการ ซึ่งสำหรับ SME ไทยที่กำลังขยายธุรกิจ ความเร็วและความแม่นยำในการจัดการข้อมูลคือตัวกำหนดว่าคุณจะเติบโตต่อไปได้หรือติดอยู่ในขั้นตอนเดิมๆ ลองนึกภาพว่าพนักงานคลังของคุณแค่พูดว่า "ตัดสต็อกหมูสับเบอร์ 203 จำนวน 10 กิโล" แล้วระบบก็ปรับสต็อกให้อัตโนมัติ โดยไม่ต้องหยิบสแกนเนอร์หรือเปิดหน้าจอคอม หรือแค่ถ่ายรูปสินค้าที่เสียหาย แล้ว ERP ก็สร้างใบเคลมส่งให้ซัพพลายเออร์ทันที นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นได้แล้วในปี 2026 โดยใช้เครื่องมือ No-Code เชื่อมกับ Odoo โดยตรง โดยที่คุณไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว
Multi-Modal AI ทำงานอย่างไร และต่างจาก AI ที่ SME ไทยใช้อยู่ตรงไหน
AI ที่หลายธุรกิจไทยคุ้นเคย เช่น Chatbot ตอบคำถามลูกค้า หรือ OCR อ่านเอกสาร ทำงานแบบ Single-Modal หมายความว่ามันรับข้อมูลแค่รูปแบบเดียว — ข้อความหรือภาพเท่านั้น ส่วน Multi-Modal AI ถูกออกแบบให้รวมความสามารถหลายรูปแบบเข้าด้วยกันในโมเดลเดียว ยกตัวอย่าง Google Gemini 1.5 Pro หรือ Claude 3.5 Sonnet ที่สามารถรับ Input ทั้งข้อความ, เสียงพูด, รูปภาพ, วิดีโอ และแม้แต่ไฟล์ PDF แล้วตอบกลับมาเป็นข้อความที่เข้าใจบริบทโดยรวมได้
ความแตกต่างที่สำคัญคือ AI แบบ Multi-Modal สามารถ เชื่อมโยงข้อมูลข้ามรูปแบบ ได้ เช่น เมื่อพนักงานถ่ายรูปสินค้าชำรุด (ภาพ) พร้อมกับพูดว่า "เปลี่ยนเป็นเบอร์ 204 แทน" (เสียง) ระบบจะรู้ว่าภาพนั้นคือสินค้าตัวไหน และคำสั่งเสียงหมายถึงให้เปลี่ยน SKU ยังไง โดยที่ไม่ต้องมีคนมาจับคู่ข้อมูลให้ เพราะโมเดล AI ถูก Train มาให้เข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลภาพและเสียงในเวลาเดียวกัน
สำหรับ SME ไทยที่ใช้ Odoo อยู่แล้ว การนำ Multi-Modal AI มาใช้หมายถึงการเปลี่ยนจากการป้อนข้อมูลคนละระบบ (คีย์ใน Excel ก่อน แล้ว import เข้า Odoo) มาเป็นการโต้ตอบกับ ERP ด้วยภาษาและภาพที่ธรรมชาติมากขึ้น ซึ่งช่วยลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซ้อนและเสี่ยงผิดพลาดได้อย่างมีนัยสำคัญ
ทำไม SME ไทยถึงต้องสนใจ Multi-Modal AI ตอนนี้
ปัญหาใหญ่ของ SME ไทยที่ใช้ระบบ ERP อยู่แล้ว คือการสะดุดที่ Human Error และ ช่องว่างระหว่างระบบ พนักงานคลังหลายแห่งยังต้องจดรายการลงกระดาษ แล้วมาคีย์ทีเดียวตอนเย็น พนักงานขายรับออเดอร์ทาง LINE แล้วต้องมาพิมพ์เข้าระบบอีกที ทุกขั้นตอนที่มนุษย์เป็นตัวกลางส่งต่อข้อมูลคือจุดที่ Error เกิด
จากข้อมูลของสถาบันเพิ่มผลผลิตแห่งชาติ (ข้อมูล ณ ปี 2025) พบว่าข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลด้วยมือในธุรกิจขนาดกลางและย่อมของไทยเฉลี่ยอยู่ที่ 12-18% ของรายการทั้งหมด โดยเฉพาะในธุรกิจที่มีรายการสินค้าหลายพัน SKU และพนักงานต้องคีย์ข้อมูลภายใต้แรงกดดันด้านเวลา การใช้ Multi-Modal AI สามารถลดอัตรานี้ลงเหลือต่ำกว่า 3% (ตัวเลขจาก Pilot Project ของธุรกิจค้าส่งอาหารในกรุงเทพฯ ที่ใช้ระบบ Voice + Image Recognition ร่วมกับ Odoo)
นอกจากนี้ยังช่วยลดเวลาที่พนักงานใช้ในการป้อนข้อมูลจากเฉลี่ยวันละ 2-3 ชั่วโมงเหลือเพียง 15-30 นาที ซึ่งแรงงานที่ประหยัดได้สามารถเอาไปโฟกัสงานที่มีมูลค่าสูงกว่า เช่น การบริการลูกค้าหรือการวางแผนสต็อก
3 กรณีใช้งานจริงที่ SME ไทยทำได้ทันที
พนักงานคลังพูดสั่งตัดสต็อกและรับสินค้า
ร้านค้าส่งวัสดุก่อสร้างแห่งหนึ่งในนนทบุรีใช้ Voice Input ผ่านไมโครโฟนไร้สายที่พนักงานคลังสวมใส่ ขณะหยิบสินค้าพวกเขาจะพูดคำสั่งสั้นๆ เช่น "ตัดสต็อกปูนตราช้าง เบอร์ 350 จำนวน 50 ถุง" หรือ "รับเข้าสินค้าสีทาบ้านเบอร์ 101 จำนวน 20 กระป๋อง" ระบบจะแปลงเสียงเป็นข้อความผ่าน API ของ Google Gemini (ซึ่งรองรับภาษาไทยได้ดีขึ้นมากในรุ่น 1.5 Pro) จากนั้นส่งคำสั่งไปยัง Odoo Module Inventory โดยตรง สิ่งที่เกิดขึ้นคือพนักงานไม่ต้องเดินไปที่คอมพิวเตอร์กลาง ไม่ต้องหยิบสแกนเนอร์ และไม่ต้องแตะแป้นพิมพ์ใดๆ ผลลัพธ์จาการใช้งาน 3 เดือนพบว่าความถูกต้องของสต็อกเพิ่มขึ้นจาก 82% เป็น 96% และเวลาในการรับ-ส่งของแต่ละรอบลดลงครึ่งหนึ่ง
ถ่ายรูปสินค้าชำรุดแล้ว ERP ออกใบเคลมอัตโนมัติ
ธุรกิจผลิตชิ้นส่วนพลาสติกแห่งหนึ่งในสมุทรปราการใช้วิธีนี้กับงานตรวจสอบคุณภาพ เมื่อพบสินค้ามีตำหนิ QC จะถ่ายรูปด้วยสมาร์ทโฟนของบริษัท (ไม่ต้องใช้อุปกรณ์แพง) แล้วภาพจะถูกส่งเข้า Workflow ใน Make ซึ่งจะเรียกใช้ Claude API (โหมด Multimodal) เพื่อวิเคราะห์รอยตำหนิจากภาพ พร้อมกับระบุประเภทความเสียหาย (รอยแตก, สีเพี้ยน, ผิดรูป) และประมาณการต้นทุนที่ต้องเคลม จากนั้น Workflow จะสร้าง Record ใหม่ในโมดูล Purchase ของ Odoo เพื่อขอเครดิตจากซัพพลายเออร์ โดยแนบลิงก์รูปภาพและรายละเอียดจาก AI ไว้ใน Note โดยอัตโนมัติ ขั้นตอนที่เคยใช้เวลาคนหลายชั่วโมงต่อวันกลายเป็น 5 นาที
สอบถามรายงานด้วยเสียงแบบ Real-Time
เจ้าของธุรกิจร้านอาหารแฟรนไชส์แห่งหนึ่งใช้ฟีเจอร์นี้กับ Odoo ขณะเดินดูหน้าร้าน เขาถามสมาร์ทโฟนว่า "ยอดขายวันนี้เทียบกับเมื่อวานของสาขาบางนาเท่าไหร่" ระบบบันทึกเสียง ส่งไปยัง Gemini เพื่อแปลงเป็นข้อความ จากนั้นดึงข้อมูลจาก Odoo Accounting ผ่าน API แล้วใช้ AI สรุปผลเป็นข้อความเสียง (Text-to-Speech) กลับมาในไม่กี่วินาที ไม่ต้องเปิด Dashboard หรือรอให้ทีมรายงาน ทำให้ผู้บริหารตัดสินใจได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องนั่งอยู่หน้าโต๊ะทำงาน
How-to: เริ่มต้น Pilot Project Multi-Modal AI เชื่อม Odoo ใน 5 ขั้นตอน
สำหรับ SME ไทยที่ไม่ได้มีทีม Developer อยู่ภายใน การเริ่มต้นทำได้ด้วยเครื่องมือ No-Code ดังนี้
1. เตรียมระบบ Odoo และ API Key
เข้าสู่ระบบ Odoo ของคุณ (แนะนำ Odoo Online หรือ On-Premise ที่อัปเดตแล้ว) ไปที่เมนู Settings > Technical > API Keys สร้าง API Key สำหรับระบบ AI โดยเฉพาะ ตรวจสอบสิทธิ์ให้ครบทั้งโมดูล Inventory, Sales, Purchase แล้วแต่ Use Case
2. สมัครใช้บริการ AI Multimodal API
สมัคร Google AI Studio (ai.google.dev) หรือ Anthropic Console โดยเลือก Gemini 1.5 Pro หรือ Claude 3.5 Sonnet ซึ่งเป็นรุ่นที่รองรับ Multimodal และภาษาไทยได้ดี สร้าง API Key แบบ Pay-as-you-go (ไม่ต้องจ่ายรายเดือนล่วงหน้า)
3. เลือกแพลตฟอร์ม No-Code สำหรับเชื่อมต่อ
ใช้ Make (make.com) หรือ n8n (n8n.io) ซึ่งรองรับการลาก-วาง Workflow โดยตรง มี Template สำหรับ Odoo และ HTTP Request ให้เริ่มต้นได้ทันที สำหรับ SME ขนาดเล็ก Make เหมาะสมกว่าเพราะมี UI ที่เข้าใจง่ายกว่า ส่วน n8n เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการควบคุมข้อมูลเอง (Self-Hosted)
4. สร้าง Workflow ตัวแรก: ถ่ายภาพ + พูดสั่ง -> Odoo
เริ่มต้นจากฟังก์ชันที่ส่งผลกระทบมากที่สุด เช่น การรับคำสั่งซื้อด้วยภาพแคตตาล็อกสินค้า โดย Workflow จะเป็นดังนี้:
- พนักงานถ่ายรูปสินค้าและพูดชื่อจำนวนบน LINE OA หรือ Google Form
- Make Webhook รับข้อมูลภาพ Base64 และไฟล์เสียง
- เรียก Gemini API พร้อม Prompt: "จากภาพและเสียงนี้ ระบุชื่อสินค้า รหัส SKU และจำนวนในรูปแบบ JSON"
- ใช้ Odoo Module ใน Make เพื่อสร้าง Sales Order โดยอัตโนมัติ
- แจ้งเตือนผู้จัดการผ่าน LINE Notify เพื่อยืนยันก่อน Record ถูกบันทึกจริง
5. ทดสอบกับข้อมูลจริง 1-2 สัปดาห์ ปรับ Prompt และ Threshold
รันระบบควบคู่ไปกับวิธีการเดิม เปรียบเทียบความแม่นยำ ปรับปรุง Prompt ให้เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น "ถ้าชื่อสินค้าไม่ตรงกับ SKU ใดๆ ในระบบ ให้ตอบ 'ไม่พบ' แทนที่จะเดา" ตั้งค่า Confidence Threshold ต่ำกว่า 70% ให้ระบบแจ้งเตือนมนุษย์ตรวจสอบก่อน Execute เมื่อความแม่นยำถึง 90% ขึ้นไปจึงค่อยขยายไปยังฟังก์ชันอื่น
ข้อควรระวังและต้นทุนที่ SME ไทยต้องรู้
ภาษาไทยกับ Speech Recognition — ยังไม่สมบูรณ์แบบ
แม้ Gemini 1.5 Pro จะปรับปรุงภาษาไทยได้ดีกว่าโมเดลรุ่นก่อนมาก แต่สำเนียงภาษาถิ่น (อีสาน เหนือ ใต้) หรือคำศัพท์เฉพาะธุรกิจ (เช่น ชื่อสินค้าที่เป็นภาษาไทยปนอังกฤษ หรือศัพท์โรงงาน) ยังมี Error สูงกว่าภาษากลาง ทางออกคือการฝึก Custom Vocabulary หรือกำหนดให้พนักงานพูดด้วยภาษาเขียนมาตรฐานในการทำงานกับระบบ โดยใช้คู่มือการใช้งานสั้นๆ และการฝึกอบรมพนักงาน 1-2 ชั่วโมง
ค่าใช้จ่าย GPU/API — ไม่ได้แพงอย่างที่คิดสำหรับ Pilot
ค่า API ของ Google Gemini อยู่ที่ประมาณ $0.0035 ต่อภาพ (256x256) และ $0.002 ต่อนาทีของเสียง สำหรับ SME ที่มีธุรกรรมวันละ 100 รายการ ค่าใช้จ่ายรายเดือนจะอยู่ที่ 1,000-3,000 บาท (คิดตามอัตราแลกเปลี่ยน 35 บาทต่อดอลลาร์) ส่วน Make Subscription เริ่มที่ $9/เดือน (ประมาณ 315 บาท) รวมแล้วต้นทุนการดำเนินงานต่ำกว่า 5,000 บาท/เดือน ซึ่งน้อยกว่าค่าจ้างพนักงานหนึ่งคนที่ทำงานคีย์ข้อมูลครึ่งวันเสียอีก
ความปลอดภัยของข้อมูลธุรกิจ
ข้อมูลภาพและเสียงของธุรกิจ (โดยเฉพาะรายการสินค้า ราคา ข้อมูลลูกค้า) ต้องถูกส่งไปยัง Cloud API ของ Google หรือ Anthropic ซึ่งหมายถึงข้อมูลออกจากเซิร์ฟเวอร์ของคุณ แม้ผู้ให้บริการจะมีมาตรฐาน SOC 2 และ GDPR แต่ SME ไทยที่กังวลเรื่องนี้ควรเริ่มด้วยการไม่ส่งข้อมูลที่อ่อนไหว (เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า) ในช่วง Pilot และใช้การเข้ารหัส HTTPS ตามมาตรฐาน รวมถึงตรวจสอบ Data Processing Agreement ของผู้ให้บริการ
แนวทางเริ่มต้นแบบ Pilot Project สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก
อย่าพยายามทำทุกฟังก์ชันพร้อมกัน เลือก 1-2 Use Case ที่มีผลกระทบสูงและเสี่ยงต่ำที่สุด เช่น การรับเข้า-ตัดสต็อกด้วยเสียง (เพราะ Error ไม่ได้สร้างความเสียหายทางการเงินรุนแรง) กำหนดระยะเวลา Pilot 4-8 สัปดาห์ วัดผลจากตัวเลข (เวลา Error Rate) และ Feedback จากพนักงานผู้ใช้จริง เมื่อผ่านเกณฑ์แล้วค่อยขยายไปฟังก์ชันอื่น เช่น การเคลมสินค้าด้วยภาพ หรือ Voice Assistant สำหรับรายงาน
สรุป: Multi-Modal AI ไม่ใช่ของไกลตัวอีกต่อไปสำหรับ SME ไทย
Multi-Modal AI กำลังเปลี่ยนนิยามของระบบ ERP จากที่เคยเป็นแค่โปรแกรมบันทึกข้อมูล ให้กลายเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่เข้าใจทั้งคำพูดและภาพของทีมงาน สำหรับ SME ไทยที่กำลังมองหาวิธีลด Human Error เพิ่มความเร็วในการทำงานโดยไม่ต้องเพิ่มคนหรือลงทุนฮาร์ดแวร์แพงๆ เทคโนโลยีนี้มีคำตอบให้แล้วในปี 2026 ด้วยเครื่องมือ No-Code อย่าง n8n หรือ Make ที่เชื่อม Odoo กับ AI Multimodal ได้โดยตรง ต้นทุนเริ่มต้นแค่หลักพันบาทต่อเดือน แต่ผลลัพธ์ที่ได้คือการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานที่จับต้องได้ — พนักงานคลังทำงานได้เร็วขึ้น ผู้จัดการตัดสินใจได้ทันที และธุรกิจเติบโตโดยไม่ติดอยู่กับขั้นตอนเดิมๆ ที่ล้าสมัย
คำถามที่คุณต้องตอบตอนนี้ไม่ใช่ "ใช้ได้ไหม" แต่เป็น "เริ่มต้นจากจุดไหนก่อนถึงจะสร้างผลกระทบสูงสุดให้ธุรกิจคุณ"
คำถามที่พบบ่อย
Multi-Modal AI แตกต่างจาก AI ทั่วไปที่ใช้ใน ERP อย่างไร
AI ทั่วไปที่ SME ไทยใช้ใน ERP มักทำงานกับข้อมูลอย่างเดียว เช่น OCR แยกข้อความจากเอกสาร หรือ Chatbot ที่ตอบคำถามเป็นข้อความ ซึ่งแต่ละฟังก์ชันแยกจากกัน Multi-Modal AI รวมความสามารถหลายรูปแบบไว้ในระบบเดียว หมายความว่าพนักงานคลังสามารถพูดสั่งตัดสต็อก พร้อมกับถ่ายรูปสินค้าที่เสียหายให้ระบบวิเคราะห์ภาพ แล้ว AI จะดึงข้อมูลจากทั้งสองทางมาประมวลผลร่วมกันใน Odoo ได้ทันที โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลซ้ำซ้อน ข้อดีคือลดขั้นตอนที่มนุษย์ต้องส่งต่อข้อมูลระหว่างระบบ ซึ่งเป็นสาเหตุหลักของ Human Error
SME ไทยเล็กๆ ต้องมีฮาร์ดแวร์แพงๆ หรือเซิร์ฟเวอร์เฉพาะเพื่อใช้ Multi-Modal AI หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องลงทุนหนัก SME ไทยขนาดเล็กสามารถเริ่มต้นโดยใช้บริการ Cloud API จากผู้ให้บริการ เช่น Google Gemini หรือ Anthropic Claude ซึ่งมีโหมด Multimodal รองรับภาษาไทยในระดับใช้งานได้จริง โดยจ่ายตามการเรียกใช้ (Pay-per-use) ค่าใช้จ่ายต่อครั้งอยู่ที่ประมาณ 0.01-0.10 บาทต่อการประมวลผลเสียงหรือภาพหนึ่งครั้ง ส่วนการเชื่อมต่อกับ Odoo ทำผ่าน n8n หรือ Make ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม No-Code แบบลาก-วาง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือมีเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว แค่มีคอมพิวเตอร์ที่เชื่อมอินเทอร์เน็ตกับบัญชี Odoo Online ก็เริ่มต้นได้
จะมั่นใจได้อย่างไรว่า Voice Recognition ภาษาไทยของระบบนี้แม่นยำพอสำหรับคำสั่งซื้อหรือรายการสินค้า
การันตี 100% ทำไม่ได้จริง แต่เราสามารถออกแบบระบบให้ลดข้อผิดพลาดได้ เช่น ใช้การยืนยันคำสั่งซ้ำแบบ Two-Step คือเมื่อพนักงานพูด 'ตัดสต็อกสินค้าหมูสับเบอร์ 203 จำนวน 10 กิโล' ระบบจะแสดงข้อความยืนยันบนหน้าจอก่อน Execute จริง นอกจากนี้ควรฝึก Custom Vocabulary เช่น ชื่อสินค้าหรือศัพท์เฉพาะ (เบอร์วัตถุดิบ รหัสคลัง) โดยเพิ่มเข้าไปใน Context Prompt ของ API ซึ่ง Gemini ของ Google และ Whisper ของ OpenAI มีความแม่นยำกับภาษาไทยมาตรฐานสูงกว่า 90% (ผู้ให้บริการระบุ) สำหรับสำเนียงต่างจังหวัดอาจมี Error สูงขึ้นเล็กน้อย แนะนำให้ Pilot Project ในทีมคนที่พูดสำเนียงกลางก่อน
การเปลี่ยนจากระบบเดิมมาใช้ Multi-Modal AI กับ Odoo ต้องหยุดระบบหรือมี Impact กับการทำงานประจำวันของพนักงานหรือไม่
ไม่ต้องหยุดระบบ เพราะสามารถเริ่มเป็น Pilot Project แบบคู่ขนาน โดยใช้ AI ทำงานเสริมจาก Odoo ที่มีอยู่ ไม่ใช่แทนที่ทันที ตัวอย่างเช่น เปิดฟีเจอร์ถ่ายรูปตรวจนับสต็อกเป็นตัวเลือกก่อน พนักงานยังสามารถป้อนข้อมูลด้วยมือแบบเดิมได้อยู่ การเชื่อมต่อผ่าน n8n หรือ Make เป็น Middleware ที่ดึงข้อมูลจาก Odoo API โดยไม่เขียนทับหรือรบกวน Database หลัก เมื่อพบว่าระบบ AI มีความแม่นยำและพนักงานเริ่มคุ้นเคยแล้ว ค่อยขยายไปยังฟังก์ชันอื่น เช่น การรับคำสั่งซื้อด้วยเสียง ซึ่งควรใช้เวลาปรับตัวประมาณ 2-4 สัปดาห์เพื่อให้ทีมชินกับ Interface ใหม่
ต้นทุนเริ่มต้นสำหรับ Pilot Project Multi-Modal AI กับ Odoo สำหรับ SME ไทยประมาณเท่าไหร่
สำหรับ Pilot Project ขั้นต่ำที่ใช้งานได้จริง ใช้งบประมาณประมาณ 15,000-30,000 บาท สำหรับ 3 เดือนแรก โดยแบ่งเป็นค่า API Token ของ Gemini หรือ Claude ประมาณ 5,000-10,000 บาท (ขึ้นอยู่กับปริมาณการเรียกใช้) ค่า n8n Self-Hosted บน VPS ขนาดเล็กเดือนละ 500-1,000 บาท หรือใช้ Cloud Version ของ Make เสียรายเดือน 600-900 บาท ส่วนค่าแรงหรือที่ปรึกษาสำหรับ Setup Workflow ครั้งเดียวประมาณ 5,000-15,000 บาท ถ้ามีทีม IT ภายในก็ลดค่าใช้จ่ายข้อนี้ได้ หมายเหตุ: กรณีต้องการความแม่นยำสูงมากกับภาษาไทยสำเนียงต่างๆ หรือภาพสินค้าที่ซับซ้อน อาจต้องเพิ่มงบ Fine-Tuning โมเดลเพิ่มอีก 50,000-100,000 บาท แต่ไม่จำเป็นสำหรับธุรกิจขนาดเล็กส่วนใหญ่
Multi-Modal AI สามารถทำงานเชื่อมกับระบบบัญชีหรือภาษีใน Odoo ได้หรือไม่
ได้ โดยเฉพาะกรณีที่เกี่ยวข้องกับภาพใบกำกับภาษี ใบเสร็จ หรือเอกสารการเงิน ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่ SME ไทยต้องการมากที่สุด ตัวอย่างเช่น พนักงานถ่ายรูปใบกำกับภาษีจากซัพพลายเออร์ (ภาพ) จากนั้นพูดบอก 'บันทึกเป็นค่าใช้จ่ายหมวดวัตถุดิบ' (เสียง) ระบบจะรวมข้อมูลจากทั้งสองทาง ระบุเลขที่ใบกำกับ จำนวนเงิน VAT และจัดประเภทบัญชีให้อัตโนมัติ โดยเขียนกลับเข้า Odoo ในโมดูล Accounting หรือ Purchase ทำให้ลดเวลาในการทำบัญชีรายวันจาก 2-3 ชั่วโมงเหลือไม่ถึง 10 นาที (ขึ้นอยู่กับปริมาณเอกสาร) ข้อสำคัญต้องออกแบบ Workflow ให้มีการตรวจสอบโดยมนุษย์ในขั้นตอน Approval ก่อนบันทึกจริง เพื่อป้องกันความผิดพลาดจากภาพถ่ายที่มุมเอียงหรือภาษาไทยที่อ่านยาก