报告和声明对于向用户传达使用数据至关重要，通常包含敏感的个人身份信息 (PII)。这些文件以电子或物理方式分发，使用表格和图表等各种格式。报告中的数据不准确和泄露会导致组织面临巨额罚款。许多组织会将报告生成外包，这增加了出错和误送的风险。问题根源在于报告中对 PII 的处理。解决方案包括使用机器学习和视觉语言模型。这项技术可以检测和纠正数据中的不准确之处。目标是通过自动检测和纠正来防止 PII 泄露。这种方法旨在提高报告生成和分发过程中的数据准确性和安全性。最终，该解决方案降低了与数据错误相关的财务和声誉风险。