Faturaların işlenmesi, ticari operasyonların temel ve kritik bir bileşenidir. Ama bu bir slogan. Her tedarikçinin kendine özgü tuhaflıkları vardır, her biri kendi terminolojisini faturalandırır - bir şirketin "ödeme süresi 15 gün", diğerinin "ödemesi iki hafta sonra"dır. Faturalar her ay aynı tedarikçiden gelse bile, tedarik acenteleri değişir, formatlar değişir ve yazım hataları ortaya çıkar. Ve elbette faturalar, dokümantasyon buzdağının sadece görünen kısmıdır. Her gün, her şirkette, her yönetim ve operasyon düzeyinde, çalışanların sözleşmelerden, kiralamalardan, vergi formlarından, anketlerden ve diğer belgelerden ayrıntıları alması gerekir.
Güzel haberler? Yapay zeka (AI), bu karmaşık, entegre görevleri çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirmenin yollarını sunar. Bu çözümler sorunsuz ve ölçeklenebilir, kullanımı basit ve yönetimi kolaydır. Kuruluşlar, çeşitli yenilikçi yapay zeka tekniklerini kullanarak belgeleri daha hızlı işleyebilir ve operasyonel prosedürleri basitleştirebilir; daha az hata, daha az düzeltme ve geri çekme anlamına gelir. Aura'nın analitiği otomatikleştirme üzerine yaptığı son araştırmalar, en ilkel yapay zeka tabanlı çıkarma tekniklerinin bile, işletmelere bu tür süreçler için tipik olarak harcanan saatlerden %30-40 oranında tasarruf sağlayabileceğini buldu.
Netflix önerileri için yapay zekanın paradigma değiştiren kullanımını, çevrimiçi müşteri hizmetleri temsilcilerini taklit eden sohbet robotlarını, otel odalarının dinamik fiyatını ve teslimat şirketleri için rotaların oluşturulmasını biliyoruz. Bu çabalar, sayısız büyük, başarılı şirketin değer yaratma motorlarıdır. Burada bahsettiğimiz şey, kesinlikle daha az dikkat çekici ve görünüşte yapay zekanın daha fazla yaya kullanımıdır - endüstrileri dönüştürmek veya yaratmaktan ziyade maliyetleri düşürmeyi ve operasyonları optimize etmeyi amaçlar. Ancak bu sıkıcı AI aslında oldukça heyecan verici, çünkü tüm şirketlerin boğuştuğu sorunlarla yüzleşiyor ve üretkenlikteki kazanımlar (dolayısıyla marjlar ve değerlemeler) gerçek.
Aura'nın Yapay Zeka Tahminleri 2021, devasa potansiyeline rağmen, yöneticilerin yalnızca %28'inin bilgi çıkarma için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaya öncelik verdiğini, sohbet robotları ve iş yeri güvenliği çözümleri gibi diğer kullanımlardan önemli ölçüde daha az olduğunu buldu. Bazı liderler, bu ileri teknolojileri geliştirmek, ölçeklendirmek ve entegre etmek için gereken zaman ve kaynaklar karşısında muhtemelen bunalmış durumda. Bazıları yapay zekaya güvenmekten çekinecek veya faydası konusunda şüphe duyacak. Diğerleri, bir arka ofis işlevi olduğu için otomatik bilgi çıkarmanın değerini gözden kaçırıyor olabilir. Sebep ne olursa olsun, süreçleri düzene sokma ve yatırım getirilerini iyileştirme fırsatını kaçırıyorlar.
evrak sorunu
Bir müşterinin defterlerini denetleyen herhangi bir şirket, müşterinin mali tablolarıyla ilişkili bakiyelerin ve işlemlerin doğru olduğunu doğrulamak için kanıt toplamak ve işlemleri doğrulamak için her yıl çok fazla saat harcar; buna "ayrıntı testi" denir. Yaklaşık otuz yıldır, çalışanlar ayrıntı testini tamamlamak için birincil araç olarak elektronik tabloları (önce Lotus 1-2-3, ardından Microsoft Excel) kullandılar.
Bugün, bu denetimlere ilişkin kanıtlar genellikle PDF biçiminde (faturalar, hesap özetleri, makbuzlar) görünür ve binlerce sayfaya ulaşabilir. Bu PDF'lerde bulunan bilgiler elektronik tabloya manuel olarak girilmelidir. Yılda 100.000 sayfa belgeyi sayfa başına üç dakikada işleyen orta ölçekli bir şirket için, görevi tamamlamak yaklaşık 5.000 kişi-saat alacaktır; saatte 50 ABD Doları, bu 250.000 ABD Doları.
Şimdi, aynı şirket artırılmış zekayı devreye alabilseydi ne olurdu? Bu, algoritmaların insan deneyiminden öğrendiği, ancak nihai kararı insanların verdiği, makine öğrenimi tarafından desteklenen uyarlanabilir sistemlere dayalı uygulamalar için kullanılan terimdir. AI aracı, faturaların her birindeki metni "okuyabilir" ve kuruluşun daha önce önemli olarak etiketlediği destekleyici belgeleri hızlı bir şekilde belirlemek için ilişkisel veri aramasını kullanabilir - milyonlarca fatura istisnasını yönetmeye çalışırken güçlü bir kısayol. Kağıt faturalar her tedarikçi için benzersiz olsa da, yapay zeka teknikleri farklı faturalardaki birim maliyet ve miktar gibi önemli alanları tanımlayabilir ve defter bakiyelerini otomatik olarak hesaplayabilir. Bir yapay zeka çözümü uygulayarak ve yukarıdaki %40 tahminini varsayarak, örnek orta ölçekli şirket, işlenen her 100.000 sayfa için 2.000 saat tasarruf edebilir.
En temel yapay zeka tabanlı çıkarma teknikleri uygulandığında bile rutin evrakları işlemek için %40 daha az saat gerekir.
Aura, Dijital zeka: Analitik işlevlerinizi nasıl daha verimli ve uygun maliyetli hale getirebilirsiniz?
Birçok şirketteki bir diğer konu da, devlet gelir kurumlarından hem bireylere hem de şirketlere gönderilen vergi bildirimlerinin veya mektuplarının yorumlanması ve bunlara yanıt verilmesi ihtiyacıdır. ABD'de, federal hükümet bu tür vergi bildirimlerinden 100'den fazlasına sahiptir ve bireysel eyaletlerde daha binlercesi vardır: hesap değişiklikleri, ödeme talepleri, vergi beyannamesi tutarsızlıkları. Her durumda, birinin ihtiyacı varmektubu veya bildirimi okuyun, yorumlayın, doğruluğunu ve uygulanabilirliğini doğrulayın, kataloglayın ve son olarak yanıt verin. Hata yapmaya meyilli, zorlu bir süreç. Tipik veri girişi hatalarını içermenin yanı sıra, bu tür belgeler, kelimenin tam anlamıyla, karışıklık içinde kaybolabilir ve bu da, eksik bildirimlere, geç yanıtlara ve durumu düzeltmek için binlerce ek çalışma saatine neden olabilir.
Aura, çalışanların önderlik ettiği bir otomasyon çabasını teşvik etmek için şirket çapında bir girişimin parçası olarak, vergi bildirimlerini okumak ve yanıtlamak için artırılmış zeka kullandı. Araç, birçok farklı form türünü okudu ve vade tarihleri, bildirim kodları, borçlu olunan tutarlar, dosyalamama cezaları vb. gibi belirli eylemleri gerektiren terimleri ve ifadeleri çıkardı ve anladı. Araç daha sonra yanıtları otomatik olarak oluşturmak için doğal dil oluşturma tekniklerini kullandı ve bunları manuel olarak oluşturma ihtiyacını ortadan kaldırdı. Diğer bilgi çıkarma araçlarının yanı sıra uyumluluk, senaryo planlama ve uluslararası vergi durumları için çözümlerle birlikte Aura, bu çeşitli görevleri yürütmek için normalde gereken süreyi 5 milyon saatten fazla azaltarak %16'lık bir tasarruf sağladı.
Bir insan bu tür vergi bildirimlerini yerinde kontrol ettiğinde, bu bir artırılmış zeka biçimidir. Ancak yanıtlar otomatik olarak gönderildiğinde, otonom zekadır; insan müdahalesi olmadan hem uyarlanabilir hem de kararları kendisi veren bir yapay zeka sistemi. (Her iki seçenek de işe yarar; risk toleransına bağlı olarak farklı alanlarda uygulanır.) Gelişmiş model eşleştirme tekniklerini uygulayan şirketler, belirli bildirimleri almalarına neden olabilecek eğilimleri otomatik olarak belirleyebilir - örneğin aynı hatalı bilgileri aynı bölüme eklemek gibi - ve böylece gelecekte bu tür bildirimlerden kaçınarak daha fazla zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
Bir anketten toplanan ayrıntılar gibi dijital veriler de manuel analiz sorunlarıyla karşı karşıyadır. Örneğin, bir firma bir çalışan anketi yaptığında, birisinin sonuçları hesaplaması ve analiz etmesi gerekir. Ancak anket çevrimiçi olarak yapılsa bile (önemli miktarda veri girişi hatası riski oluşturan kağıt-kalem yanıtlarının aksine), birisinin verileri derlemesi, analiz etmesi ve özetlemesi gerekir. Temel düzeyde istatistiksel bilgi ve deneyime sahip genç analistlere sıklıkla verilen bu görev, aynı zamanda yanlışlıklar için bir mayın tarlasıdır. Değişkenler arasındaki ilişkiler düzmece olabilir ve yine de önemli ve dönüştürücü olarak ilan edilebilir; bu da hatalı ve güvenilmez stratejileri besleyen hatalı sonuçlara yol açar. Klasik bir örnek: dondurma satışları genellikle suçla pozitif ilişkilidir. Tabii ki, dondurma satışları suç oluşturmaz (ya da tam tersi) - sadece sıcak yaz havalarında her ikisi de yükselir.
Ancak grupları karşılaştırmak, yanıtlayanları kategorilere ayırmak ve önemli farklılıkları kontrol etmek otomatikleştirilebilir. Ayrıca, “Ücretsiz yanıt” yanıtları için “Çalışanlara sağlanan faydaları nasıl iyileştirebileceğimize dair ek fikirleriniz var mı?” gibi sorulara. doğal dil işleme teknikleri, yanıtlayanların yanıtlarındaki önemli veya öne çıkan konuları belirleyebilir, ana noktaları özetleyebilir ve otomatik raporlar oluşturarak, yüzlerce veya binlerce yanıtı manuel olarak okuma ihtiyacını azaltarak çok sayıda soruya yanıt verebilir. Faydalarla ilgili yukarıdaki soru için sağlık, esneklik, hayat sigortası ve benzeri konulara odaklanan yanıtları belirleyebilir. Bununla birlikte, bu AI sistemlerinin statik tavsiyeleri - bir tür yardımlı istihbarat - hala insan muhakemesini ve karar vermesini gerektiriyor.
Ticaret Araçları
Yapay zeka güdümlü bilgi çıkarma, yukarıdaki senaryolarda görülen birçok verimsizliğin ve sorunun üstesinden gelebilir. Ancak, nokta kaynağı veya sprey boyama yapan imalatta kullanılan robotiklerin aksine, yapay zeka destekli bilgi çıkarma, ezbere dayalı, rutin bir faaliyet değildir. Sürekli değişen koşullara uyum sağlaması gereken birden çok dinamik bileşeni içeren bir dizi karmaşık veri bilimi tekniği gerektirir. Optik karakter tanıma (OCR), denetimli makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi sorunsuz bir sürece dahil eden otomatik analitik gibi en son teknolojileri entegre etmek zaman ve teknik uzmanlık gerektirecektir.
Yazı tipi, boyut, yön ve parlaklıktan bağımsız olarak bir sayfadaki basılı karakterleri (el yazısıyla yazılmış karakterleri bile) okuma yeteneği olan OCR'yi düşünün. Şu anda, OCR'nin sadece yönlendirme numarasını ve hesap numarasını değil, aynı zamanda çek tutarını ve tarihini de okuduğunda, telefonumuzu kullanarak çeklerin otomatik olarak yatırılmasıyla bu teknolojiyle sık sık karşılaşıyoruz. OCR daha eski bir teknolojidir, ancak söz konusu belgelerden ilgili verileri toplayan sürecin ilk adımı olarak hala önemlidir.
Birçok kullanım için bu verileri eyleme dönüştürmek, kalıpları tanıyabilen ve sınıflandırabilen karmaşık makine öğrenimi algoritmaları gerektirir. Makine öğrenimi algoritmaları, parametrelerini ayarlamak için mevcut veriler üzerinde kalibre edilebilir ve ardından yeni veriler üzerine serbest bırakılabilir. cal olabilirlerBir kredi başvurusu hakkında yanlış yazılmış bilgiler veya aşırı sayıda transfer veya nakit mevduat gibi, karmaşık ancak incelikli parasal dolandırıcılık göstergeleri olan kalıpları tanımak için ibraz edilmiştir. Ayrıca farklı yasal sözleşmelerde, örneğin tamamı muafiyetlerle ilgili olan hariç tutma, sınırlama ve tazminat maddelerinde benzer anlamlar ortaya çıkarabilirler.
Ek olarak, makine öğrenimi algoritmaları bir veri setini ele alabilir ve bir dizi varlığı farklı gruplara ayırabilir. Otomatik müşteri segmentasyonu bunun iyi bilinen bir örneğidir, ancak vergi bildirimlerini, mektupları veya sözleşme maddelerini kategorilere ayırmak da mümkündür ve aksi takdirde bu belgeleri okumak için harcanacak çok büyük miktarda zaman tasarrufu sağlayabilir.
Son birkaç yılda doğal dil işlemedeki ilerlemeler etkileyici olmuştur. Doğal dil oluşturma uygulaması GPT-3 gibi en gelişmiş algoritmaları kullanmak gerekli olmasa da, yapay zeka destekli bilgi çıkarma, tanımlama yoluyla bir belgenin gerçek "anlamı" tanımlayarak bu ilerlemelerden bazılarından yararlanabilir. bağlamsal sözcüklerin, konuşmanın bölümlerinin vb. AI'nın kendisi ne dediğini anlamıyor (böyle görünse de), ancak algoritmalar belgelerin özetlerini oluşturabiliyor; konuları belirlemek; nesir duygusunu (olumlu veya olumsuz) yargılamak; belgelerdeki anahtar terimleri, hükümleri veya maddeleri tanımlayın; ve benzer eylemleri gerektiren belge kümelerini tanımlayın.
Bu yapay zeka tekniklerini birleştirerek üçüncü şahıslardan, rakiplerden veya dahili kaynaklardan gelen uzun belgeleri hızlı ve kolay bir şekilde okuyup özetlemek ve hızlı ve uygun yanıtlar üretmek mümkündür. Krediler ve türevler gibi çeşitli belge türlerinde 35 farklı kavramsal terim (örneğin, "yürürlükteki kanun" veya "fesih tarihi") aradığımız bir uygulamada, başlangıçta yalnızca beş belge kullanarak AI sistemini eğittik ve 0.28 F1 puanı aldı. F1 puanı, yanlış pozitifleri, yanlış negatifleri ve gerçek pozitifleri matematiksel olarak tek bir puanda birleştiren bir doğruluk ölçüsüdür; mükemmel bir F1 puanı 1 olur, değersiz bir F1 puanı ise 0 olur. 565 daha fazla belge ile zaman içinde daha fazla eğitim, F1 puanını 0,83'e çıkardı -mükemmel değil, ama oldukça iyi.
Her yeni belge daha fazla bağlam sağlar; algoritmanın parametrelerini eğitebileceği ve doğruluğunu artırabileceği daha geniş bir örnek dizisi. Bununla birlikte, doğruluğun yalnızca bir F1 puanı ile ölçülemeyeceği unutulmamalıdır (örneğin, F1 puanı 0.60 olan bir model, işletmenin tam olarak ihtiyaç duyduğu şeyi üretebilir). F1 puanı bir rehber olmalıdır, ancak nihayetinde modeli ve doğruluk seviyesini doğrulayacak olan insan yargısı ve uzmanlığıdır.
Yapay zekanın sınıflandırılması
Otomatik zeka, basit, tekrarlayan görevler sabitlendiğinde ve herhangi bir insan müdahalesi olmadığında ortaya çıkar.
Yardımlı zeka, insan muhakemesi ve karar vermeyi gerektirir, ancak AI sistemi tarafından sağlanan öneriler değişmez.
Artırılmış zeka, algoritmaların insanların deneyimlerinden öğrendiği, ancak nihai karar vermenin insanlar tarafından yapıldığı, makine öğrenimi tarafından desteklenen uyarlanabilir sistemlere odaklanır.
Otonom zeka, yapay zeka sisteminin hem uyarlanabilir olduğu hem de insan müdahalesi olmadan kararları kendisi aldığı zamandır.
insan unsuru
AI araçları son derece hassas olma eğilimindedir, ancak hata yaptıklarında saçma ve düpedüz tuhaf olabilirler. Bu yapay zeka tekniklerinin uygulanması sırasında insan gözetimini sürdürmek, hem model eğitimi hem de aşağı akış süreçlerinde çıktının nihai düzeltmesi için kaliteyi sağlamak için çok önemlidir. Bu nedenle başarılı uygulama, araçların tedarik edilmesinden daha fazlasını gerektirir. Şirketlerin ayrıca aşağıdaki önlemleri alması gerekecektir:
Veri yönetimini, otomasyon araçlarını ve yapay zeka uygulamalarını birleştiren ve aynı zamanda insanları döngüde tutan yeni bir platform oluşturun (veya mevcut olanı yeniden yapılandırın). Bu platform, verilerin depolanabildiği ve değiş tokuş edilebildiği, uygulamaların karşıya yüklenebildiği ve indirilebildiği ve bir iletişim arayüzü aracılığıyla işbirliği ve ortak geliştirmenin teşvik edildiği, kurumsal düzeyde merkezi bir portal olabilir. Bu platform, kuruluştaki herkes tarafından erişilebilir olmalı ve profesyonel geliştiricilerin yanı sıra çalışanların liderliğindeki yeniliklere ve uygulamalara açık olmalıdır. Elbette, bu güçlü teknolojilerin bu şekilde demokratikleştirilmesi sorumlu bir şekilde devam etmelidir; liderler potansiyel riskler konusunda uyanık olmalı ve uygun eğitim ve kurumsal yönetim ihtiyacının farkında olmalıdır.
Dijital ve analitik anlayışa ve farkındalığa odaklanan kurumsal çapta bir eğitim programı geliştirin. CEO'dan en yeni giriş seviyesindeki işe alımlara kadar herkesin tüm işlevlerde becerilerinin artması gerekecek. Şirketler, bu çalışanların birçoğunu yalnızca zaman kazandıran bu bilgi çıkarma araçlarının kullanımı konusunda değil, aynı zamanda arkalarındaki yapay zeka teknolojilerinin temelleri konusunda da eğitmeyi düşünmelidir. İle birlikteAI'nın yeteneklerini, risklerini, sınırlamalarını ve varsayımlarını daha iyi anlayan çalışanlar, araçları sorumlu ve etkili bir şekilde nasıl kullanacaklarını daha iyi anlayacaktır. Her kuruluş, çalışanlarının güncel teknolojilere aşina olmasını sağlamalıdır ve bu dönüşüm ancak tüm iş gücünün bir araya gelmesiyle gerçekleşecektir.
Günlük görevlerin önemli bir bölümünün esasen ortadan kalkacağı orta düzey yöneticiler üzerindeki etkiye özellikle dikkat edin. Bu, otomasyonun bir gerçeğidir; şu anda insanlar tarafından yapılan bazı görevleri üstlenerek verimlilik yaratır. Yöneticilere iletilmesi gereken önemli mesaj, bunu yaparken, AI'nın onları çözülmesi daha zor sorunlara odaklanmaya ve insan muhakemesi veya yaratıcılığı gerektiren meseleler üzerinde çalışmaya - daha fazla yönetme ve daha az zihin uyuşturan tekrarlama yapmaya - özgür kılacağıdır. görevler.
Potansiyel yatırım getirisi ile ilgili gerçekleri belirtmenin ötesinde, bu araçları ve yeni platformu kullanmak için taktik düzeydeki kişilere hevesle teşvikler sunun. Bu teşvikler kurumsal kültüre bağlıdır, ancak performans incelemeleri, gerçek zamanlı ikramiyeler, büyük bir ödül için piyangoya giriş vb. için KPI'ları içerebilir. Bu araçların ilk kullanımını teşvik etmek muhtemelen onların kabulünü hızlandıracaktır. Araçların üretkenliklerini nasıl artırdığını görmeye başladıklarında insanlar kazanılacak.
Yapay zeka uygulamasının faydalarını sürekli ve sıklıkla ileten yukarıdan aşağıya şampiyonlar belirleyerek kültür değişikliğini teşvik edin. Bu araçları kullanmanın strateji üzerinde olduğu, olumlu görüldüğü ve yalnızca kuruluşun müşterileri için değil, aynı zamanda kuruluşun sağlığı ve büyümesi için de iyi olduğu mesajı, benimsemeyi hızlandıracak ve teknik ve kültürel değişiklikleri kalıcı hale getirecektir.
Yapay zekanın bir uygulaması olarak, bilgi çıkarma sıradan görünebilir, ancak daha yakından bakıldığında bunun tam tersinin doğru olduğu ortaya çıkıyor. Otomatikleştirilmiş veya artırılmış çözümlerle işletmeler, geleneksel olarak zaman alan ve hataya açık olan süreçlere enerji verme, hız ve verimlilik ekleme fırsatlarını belirleme ve uzun vadeli büyümeye katkıda bulunan yeni içgörülerin kilidini açma potansiyeline sahiptir. Sıkıcı hiç bu kadar heyecan verici görünmemişti.
Hakkımızda
Aura Solution Company Limited (Aura), Tayland'ın Phuket Krallığı'nda yerleşik bir Tayland kayıtlı yatırım danışmanıdır ve yönetim altında 7.12 trilyon doların üzerinde varlığa sahiptir.
Aura Solution Company Limited, müşterilerinin yatırım yaşam döngüsü boyunca finansal varlıklarını yönetmelerine ve hizmet vermelerine yardımcı olmaya kendini adamış küresel yatırım şirketleridir.
Aura Solution Company Limited, en sofistike küresel kurumsal yatırımcılar için benzersiz bir anlayış ve ortaklık sağlamaya odaklanmış bir varlık ve varlık yönetimi firmasıdır. Yatırım sürecimiz, zamansız ve evrensel yatırım ilkelerini doğrulamak ve uygulamak için en son teknolojileri kullanarak, dünya pazarlarının ve ekonomilerinin nasıl çalıştığını anlamak için yorulmak bilmeyen bir arayışla yönlendirilir. 1981'de kurulan, mükemmellik taahhüdünü paylaşan bağımsız düşünürlerden oluşan bir topluluğuz. Açıklık, şeffaflık, çeşitlilik ve kapsayıcılık kültürünü teşvik ederek, yatırım stratejisi, yönetim ve finansal kurum kültüründeki en karmaşık soruları çözmeye çalışıyoruz.
Aura Solution Company Limited, kurumlar, şirketler veya bireysel yatırımcılar için finansal hizmetler sağlıyor olsun, 63 ülkede bilinçli yatırım yönetimi ve yatırım hizmetleri sunmaktadır. Aura, dünyanın en büyük yatırım fonu sağlayıcısı ve en büyük borsa yatırım fonu (ETF) sağlayıcısıdır. , finansal planlama, varlık yönetimi ve güven hizmetleri.
Aura Solution Company Limited, yatırımları oluşturmak, ticaret yapmak, Paymaster Hizmeti, Offshore Hesabı, yönetmek, hizmet vermek, dağıtmak veya yeniden yapılandırmak isteyen müşteriler için tek bir iletişim noktası olarak hareket edebilir. Aura, Aura Solution Company Limited'in kurumsal markasıdır.
Lütfen ekrandaki bağlantıyı ziyaret edin
Daha fazla bilgi için: https://www.aura.co.th/
Hakkımızda : https://www.aura.co.th/aboutus
Hizmetlerimiz : https://www.aura.co.th/ourservices
Son Haberler : https://www.aura.co.th/news
Bize ulaşın : https://www.aura.co.th/contact
AURA'YA NASIL ULAŞILIR
TÜRKİYE
Kaan Eroz
Genel müdür
Aura Çözüm Limited Şirketi
E : kaan@aura.co.th
W: https://www.aura.co.th/
P : +90 532 781 00 86
HOLLANDA
S.E. dezfouli
Genel müdür
Aura Çözüm Limited Şirketi
E : dezfouli@aura.co.th
W: www.aura.co.th
P : +31 6 54253096
__________________________
TAYLAND
Amy Brown
Varlık yöneticisi
Aura Çözüm Limited Şirketi
E : info@aura.co.th
W: www.aura.co.th
P : +66 8241 88 111
P : +66 8042 12345
Comments