PO ম্যাচিং কি? এবং কিভাবে এটি স্বয়ংক্রিয়?

PO ম্যাচিং হল একটি ক্লায়েন্ট দ্বারা জারি করা একটি ক্রয় আদেশ (PO) সংযোগ করার প্রক্রিয়া যা পণ্য/পরিষেবার প্রকার, পরিমাণ এবং সম্মত মূল্য নির্দেশ করে একটি বিক্রেতা দ্বারা জারি চালান এটা ডেলিভারির জন্য. PO ম্যাচিংয়ের লক্ষ্য হল সময়মত বিক্রেতাদের অর্থপ্রদান, খরচের সঠিক হিসাব এবং প্রতারণামূলক অনুশীলনের সহজ সনাক্তকরণ নিশ্চিত করা।

ম্যানুয়াল PO ম্যাচিং

PO ম্যাচিংয়ে রসিদ এবং সহ বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত চালান তথ্য ক্যাপচারসঙ্গে যাচাইকরণ ক্রয় আদেশ, পরামিতি মেলে, এবং রেজোলিউশন বিভিন্ন পরামিতির উপর ভিত্তি করে। চালান প্রক্রিয়াকরণ এবং পিও ম্যাচিং জটিল, সময়সাপেক্ষ এবং সম্পদ-নিবিড় প্রক্রিয়া যখন ম্যানুয়ালি সম্পাদিত হয়, বিশেষ করে স্কেল-আপ ব্যবসায়িক কার্যক্রমে।

এমনকি যে বিভাগগুলিতে এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ইআরপি) অ্যাপ্লিকেশনগুলির আকারে তথ্যের ডিজিটাইজেশন রয়েছে সেখানেও উল্লেখযোগ্য পরিমাণে মানব শ্রমের প্রয়োজন হয়; ERP আবেদনে একটি চালান উত্থাপিত বা প্রাপ্ত হওয়ার সময় থেকে, পরিশোধযোগ্য হিসাব কর্মীরা কাজের একটি আপাতদৃষ্টিতে অবিরাম তালিকা সম্পাদন করে।

---

PO ম্যাচিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে খুঁজছেন? Give Nanonets™ একটি চেষ্টা করুন এবং PO ম্যাচিং প্রক্রিয়ায় AI-ভিত্তিক OCR ব্যবহার করার সুবিধাগুলি পান৷

---

· মেল খোলা এবং স্ক্যান করা/ফিজিক্যাল ইনভয়েস/পিও খোলা

একটি ই-মেইল বক্স, পোর্টাল, বা শারীরিক খাম থেকে চালান/পিও পুনরুদ্ধার করা

· কম্পিউটারে চালান থেকে তথ্য কী করা

· ক্রয় আদেশ (পিও) এবং ডেলিভারি রসিদের সাথে ম্যানুয়ালি ইনভয়েস মেলানো

· ম্যানেজার এবং অনুমোদন কর্মীদের শারীরিকভাবে চালান/OPs রাউটিং

· কষ্টকর চক্ষুদান এবং ম্যানুয়াল বিশ্লেষণের মাধ্যমে ব্যতিক্রমগুলি সমাধান করুন।

· ইআরপিতে মিলে যাওয়া চালানের তথ্য প্রবেশ করানো

· নকল এবং বাদ পড়ার জন্য ERP অনুসন্ধান করা

· অর্থপ্রদানের সাথে চালান সমন্বয় করা

· বিক্রেতা মাস্টার ডেটা আপডেট করা হচ্ছে

বড় আকারের PO মিলের ক্ষেত্রে কিছু দুর্বল চ্যালেঞ্জ, বিশেষ করে যখন ম্যানুয়ালি করা হয়:

একাধিক চালান ডেটা পয়েন্ট পরিচালনা করা: বড় প্রতিষ্ঠানগুলো নিয়মিতভাবে POs এবং/অথবা একাধিক সরবরাহকারী/ক্লায়েন্টদের কাছ থেকে ওয়ার্ড প্রসেসর ফাইল (যেমন, MS-Word ডকুমেন্টস), ডাটা এন্ট্রি ফাইল (যেমন, MS-Excel ফাইল), ইলেক্ট্রনিক ডেটা ইন্টারচেঞ্জ থেকে স্ট্রাকচার্ড XML ডকুমেন্ট সহ একাধিক ফরম্যাটে লেনদেন করে। (EDI), PDF এবং ইমেজ ফাইল, এবং কখনও কখনও হার্ড কপি ডকুমেন্ট হিসাবে।

এই সমস্ত নথির একীকরণ সময়সাপেক্ষ এবং ম্যানুয়ালি করা হলে ত্রুটি-প্রবণ। শুরুতে ত্রুটি চালান প্রক্রিয়াকরণ কর্মপ্রবাহ অতিরিক্ত অর্থপ্রদান, ভুল অর্থপ্রদান, চালানের নকল ইত্যাদির মতো গুরুতর ফলাফলে স্নোবল করতে পারে যা উত্পাদনশীলতা এবং বিশ্বাসের ক্ষতির কারণ হতে পারে।

ডেটা অমিল: সার্জারির পরিশোধযোগ্য হিসাব কোম্পানির বিভাগকে প্রায়শই চালান ছাড়াও গুডস রিসিভড নোট (GRN) এবং চুক্তির ডেটার সাথে PO-এর সাথে মেলাতে হয়। ম্যানুয়াল মিলের "তাকান এবং তুলনা" প্রক্রিয়া, শ্রম নিবিড় এবং কঠোর হওয়ার পাশাপাশি, মিস করা তারিখ এবং মানগুলির মতো গুরুতর ত্রুটির কারণ হতে পারে, যার সংশোধন অপারেশনগুলিকে ধীর করে দেবে এবং সংস্থাটিকে উত্পাদনশীলতা হ্রাস এবং ব্যবসার ঝুঁকিতে ফেলবে। -ব্যবস্থাপনা/ক্লায়েন্ট সম্পর্কের সমস্যা।

ব্যতিক্রম হ্যান্ডলিং: অ্যাকাউন্ট প্রদেয় বিভাগগুলি ইনভয়েসে ভুল, অসম্পূর্ণ এবং অমিল তথ্য সহ ব্যতিক্রমগুলির সাথে কাজ করতে অনেক সময় ব্যয় করে৷ পর্যন্ত চালানের 20% নিয়মিতভাবে ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্য থাকে, এবং একটি প্রচলিত (ম্যানুয়াল) অ্যাকাউন্ট প্রদেয় বিভাগ তার 25% সময় ব্যয় করে সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং হারিয়ে যাওয়া তথ্য খুঁজে বের করতে।

চালান প্রক্রিয়াকরণ প্রতি খরচ: ম্যানুয়াল ইনভয়েস প্রসেসিং এবং পিও ম্যাচিং এর জন্য ম্যানুয়াল ঘন্টা, কাগজ, এবং ডাকসহ খরচ অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা জরিমানা, দেরী ফি, পণ্য ফেরত এবং ত্রুটির ক্ষেত্রে ব্যবসার ক্ষতির দ্বারা আরও বৃদ্ধি পাবে।

প্রতারণা এবং চুরি: সার্টিফাইড ফ্রড এক্সামিনার্স (ACFE) রিপোর্ট করে যে একটি সাধারণ প্রতিষ্ঠান প্রতি বছর জালিয়াতির জন্য তার রাজস্বের 5% হারায়। এক্সিকিউটিভ বা সরবরাহকারীদের ছদ্মবেশ ধারণকারী অপরাধীরা খাঁটি চেহারার চালান বা অর্থপ্রদানের জন্য অন্যান্য অনুরোধ ইমেল করে এবং একটি কম সতর্ক অ্যাকাউন্ট প্রদেয় দল করতে পারে এটার শিকার.

লেভেল রিসার্চ দ্বারা একটি 2020 সমীক্ষা দেখিয়েছেন যে ম্যানুয়াল ডেটা এন্ট্রি এবং অদক্ষতা ব্যথা পয়েন্ট হতে অব্যাহত অ্যাকাউন্ট প্রদেয় প্রক্রিয়া.

ইউকে-ভিত্তিক অ্যাকাউন্টস প্রদেয় সমিতি পাওয়া গেছে যে:

• অ্যাকাউন্ট প্রদেয় সমস্যাগুলির কারণে 56% ব্যবসা নগদ প্রবাহের পূর্বাভাস সমস্যা অনুভব করে
• 91% কোম্পানী নিয়মিতভাবে বিক্রেতাদের কাছ থেকে পেমেন্টের পিছনে ফোন কল গ্রহণ করে।
• 23% ব্যবসার সরবরাহকারী ছিল যারা অ্যাকাউন্টের প্রদেয় অদক্ষতার কারণে আবার তাদের সাথে কাজ করতে অস্বীকার করেছিল

---

PO ম্যাচিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে খুঁজছেন? Give Nanonets™ একটি চেষ্টা করুন এবং PO ম্যাচিং প্রক্রিয়ায় AI-ভিত্তিক OCR ব্যবহার করার সুবিধাগুলি পান৷

---

স্বয়ংক্রিয় পিও ম্যাচিং

স্বয়ংক্রিয় পিও ম্যাচিং ব্যবহার করে উপরোক্ত সমস্যাগুলির অনেকগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে। অ্যাকাউন্টিং প্রক্রিয়ার বিভিন্ন ধাপে অটোমেশন চালু করা যেতে পারে এবং সেই অনুযায়ী, দুটি ধরণের অটোমেশন রয়েছে:

অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR)-ভিত্তিক ডেটা ক্যাপচার:

OCR-ভিত্তিক চালান ডেটা ক্যাপচার চিত্র ক্যাপচার হার্ডওয়্যার এবং রূপান্তর সফ্টওয়্যারের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে ছবিগুলিকে টেক্সটে রূপান্তর করতে যা অ্যাকাউন্টিং টিম দ্বারা ম্যানুয়ালি প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। এটা স্পষ্ট যে এটি শুধুমাত্র ডেটাকে ডিজিটাইজ করে এবং তাদের সাথে মেলে না এবং পরবর্তী ম্যানুয়াল ক্রিয়াকলাপগুলিকে অবশ্যই জড়িত করতে হবে।

অধিকন্তু, স্ট্যান্ড-অলোন OCR সিস্টেমগুলি বিভিন্ন টেমপ্লেট, ফাইলের ধরন এবং লেআউটগুলির সাথে কাজ করতে ব্যর্থ হয়, বিভিন্ন ধরণের নথির জন্য টেমপ্লেট নিয়ম সেট করতে ঘন ঘন মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয়।

স্বয়ংক্রিয় অ্যাকাউন্ট প্রক্রিয়াকরণ/পিও ম্যাচিং:

এটি তিন প্রকার:

• রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন (RPA) পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলিতে মানুষের ক্রিয়াকলাপ নকল করে।
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI), বিল গেটসের ভাষায় কম্পিউটার বিজ্ঞানের "হলি গ্রেইল", পিও, চালান এবং রসিদের সাথে মিলে যাওয়ার জন্য মানুষের বিচার ও আচরণকে অনুকরণ করে।
• মেশিন লার্নিং (ML) হল AI এর একটি উপসেট যেখানে, কম্পিউটার "অভিজ্ঞতা থেকে শেখে" অ্যালগরিদমের মাধ্যমে যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক যা মস্তিষ্কের শেখার প্রক্রিয়াকে অনুকরণ করে।

সমস্ত তিন ধরনের স্বয়ংক্রিয় ডেটা প্রসেসিং ইনভয়েস, পিও এবং অন্যান্য আর্থিক ডকুমেন্টেশন থেকে প্রাসঙ্গিক ডেটা ক্যাপচার করে এবং সেগুলিকে এমনভাবে অটো-প্রসেস করে যা মানুষের মনকে অনুকরণ করে। তাদের মধ্যে, এআই-সক্ষম প্রক্রিয়াকরণ রেকর্ডগুলি তুলনা ও মেলাতে পারে এবং লেনদেন পাস করা, ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করা বা ব্যতিক্রমগুলি উত্থাপন করার মতো সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

এআই-ভিত্তিক ম্যাচিং চারটি ধাপ নিয়ে গঠিত:

1. ডেটা ক্যাপচার এবং নিষ্কাশন: এই ধাপে সিস্টেমে ফিজিক্যাল ইনভয়েসগুলির ম্যানুয়াল স্ক্যানিং বা ছবিতে রূপান্তরের জন্য ফ্যাক্স বা ইমেল করা চালানগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষেত্রে একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ মানব হস্তক্ষেপ জড়িত। জোনাল অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR), বা টেমপ্লেট OCR একটি স্ক্যান করা নথির ভিতরে একটি নির্দিষ্ট স্থানে অবস্থিত পাঠ্য বের করতে ব্যবহৃত হয়। একটি জোনাল ওসিআর সিস্টেম একটি নথির ভিতরে নির্দিষ্ট ডেটা ক্ষেত্রগুলি কোথায় পাওয়া যাবে তা নির্ধারণ করে প্রশিক্ষিত হয়। OpenCV, Tesseract, এবং Python হল কিছু জোনাল OCR সিস্টেম যেগুলোকে ক্যাপচার করা চালান বা PO থেকে নির্দিষ্ট ক্ষেত্র বাছাই করতে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে।

2. ডেটা স্বীকৃতি: নিয়ম-ভিত্তিক শ্রেণিবিন্যাস বা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে ক্যাপচার করা ডেটার স্বীকৃতি এবং শ্রেণীকরণ। এআই ওসিআর সিস্টেম চালান ডেটা ক্যাপচার, নিষ্কাশন এবং সূচীকরণের অধীনে 80% এরও বেশি ক্রিয়াকলাপকে দূর করতে পারে।

3. রেকর্ড মিল এবং বৈধতা: এআই অ্যালগরিদম রেকর্ড ম্যাচিং সঞ্চালন করে – ডেটার বড় সেট থেকে তথ্যের টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো তথ্য খুঁজে বের করার প্রক্রিয়া। কোম্পানির চাহিদার উপর নির্ভর করে ম্যাচিং প্রক্রিয়াটি 2-পথ, 3-উপায় বা 4-উপায় হতে পারে।

দ্বারা একটি জরিপ লেভেল রিসার্চ দেখায় যে চালান দ্রুত অনুমোদন এবং কর্মচারী উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি এআই-সক্ষম 2-উপায় এবং 3-তে সুইচ করার ফলে সেরা দুটি সুবিধা পাওয়া যায়উপায় মিল প্রক্রিয়া।

4. প্রদেয় অ্যাকাউন্ট পর্যালোচনা এবং ব্যতিক্রম প্রক্রিয়াকরণ, কোম্পানির অনন্য চাহিদার উপর ভিত্তি করে, মিলিত ডেটা আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য উপযুক্ত কর্মচারীর মাধ্যমে পাস করা হয় বা পাঠানো হয়।

AI ভিত্তিক PO ম্যাচিং এর সুবিধা

স্পর্শহীন প্রক্রিয়াকরণ:যখন সমস্ত নথি (চালান, ক্রয় আদেশ, রসিদ ইত্যাদি) বৈদ্যুতিন প্রকৃতির হয়, তখন "স্পর্শহীন প্রক্রিয়াকরণ" কাগজ-কেন্দ্রিক প্রক্রিয়াগুলিকে সরিয়ে দেয় এবং মানুষের হস্তক্ষেপ কমিয়ে দেয়, এইভাবে আরও ভাল কর্মক্ষমতা, মাপযোগ্যতা এবং তত্পরতা প্রদান করে; সমস্ত ব্যবসায়িক নথি প্রাপ্ত, ডিজিটাইজ করা, রাউট করা, মিলানো, অনুমোদিত এবং প্রক্রিয়া করা হয় কর্মী এবং বিভাগগুলির মধ্যে কাগজের একটি টুকরো শাটল করার প্রয়োজন ছাড়াই। স্পর্শহীন প্রক্রিয়াকরণ নিম্নলিখিত ধাপগুলির মাধ্যমে কাজ করে:

1. সফ্টওয়্যারটি অপঠিত ইমেলগুলির জন্য পরীক্ষা করে।

2. সংযুক্তিগুলি খুঁজে পাওয়া যায় এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য ই-মেইল থেকে বিচ্ছিন্ন করা হয়।

3. জ্ঞানীয় ক্ষমতা ব্যবহার করে সংযুক্তি পড়া হয় এবং ডেটা বের করা হয়।

4. ইনভয়েস/পিও তথ্য পূর্বনির্ধারিত ব্যবসায়িক নিয়মের ভিত্তিতে যাচাই করা হয়।

5. একটি চালান তৈরি করা হয়, পূর্ব-নির্ধারিত নিয়মের উপর ভিত্তি করে PO এবং ডেলিভারি রসিদের সাথে মিলে যায়, এবং কোন ডুপ্লিকেট চালান নেই তা নিশ্চিত করার জন্য চেক করা হয়।

6. চালানগুলি সফলভাবে প্রক্রিয়া করা হয়েছে কিনা সে সম্পর্কে ব্যবহারকারীদের অবহিত করা হয়৷

টাচলেস প্রসেসিং প্রায়শই মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে AI গুলিকে সাধারণ নিয়ম-ভিত্তিক AI সিস্টেমের চেয়ে ভাল পারফর্ম করতে প্রশিক্ষণ দেয়। সিস্টেমটি তাই গ্রাহক বেস এবং প্রতিটি গ্রাহকের নির্দিষ্ট জটিলতা উভয় থেকেই শেখে।

স্মার্ট ম্যাচিং:  PO নম্বর, রিলিজ, লাইন, শিপমেন্ট এবং PO রসিদ দ্বারা POগুলি মিলিত হতে পারে এবং সেকেন্ডের মধ্যে বিভিন্ন আকারে বাছাই করা যেতে পারে, এমন একটি কাজ যা শুধুমাত্র মানুষের প্রচেষ্টার সাথেই কঠিন।

একাধিক চালানে একাধিক PO-এর সহজ পরিচালনা:  অটোমেশন বিশেষভাবে উপযোগী যখন PO এবং চালানের পরিমাণ বেশি হয়, এবং ম্যানুয়াল প্রচেষ্টা তাদের পরিচালনা এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে কয়েক মাস না হলেও কয়েক দিন সময় নেয়।

সম্পূর্ণ অডিট-ট্রেল এবং সম্মতি: এআই সিস্টেমগুলি মানব অপারেটরদের স্বজ্ঞাত সহায়তা প্রদান করতে পারে এবং সেকেন্ডের মধ্যে মানব শ্রমের সাথে কয়েক ঘন্টা সময় নেয় এমন বৈধতা এবং সংশোধন করতে পারে।

জনশক্তি সঞ্চয়: AI "নিউরাল নেটওয়ার্ক" এর ভিত্তিতে কাজ করে - অ্যালগরিদম যা মানুষের মস্তিষ্কের মতো ডেটার সেটে অন্তর্নিহিত সম্পর্কগুলিকে চিনতে পারে। কর্মক্ষমতার গতি ছাড়াও, এআই-এর মধ্যে মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার সম্ভাবনাগুলি সফ্টওয়্যারটিকে অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে সাহায্য করতে পারে, যা উত্পাদনশীলতা এবং নির্ভুলতা বাড়াতে, মানুষের হস্তক্ষেপ এবং বৈধতাকে এড়াতে অপারেশনটিকে সূক্ষ্ম সুর করতে পারে।

ফ্ল্যাগিং এবং মিনিমাইজেশন ত্রুটি: পুনরাবৃত্ত ক্রিয়া থেকে ক্লান্তির কারণে যেখানে মানুষের মস্তিষ্ক ব্যর্থ হতে পারে, সেখানে এআই-ভিত্তিক সিস্টেম প্রকৃতপক্ষে, সময় এবং "অভিজ্ঞতার" সাথে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে। যদিও স্বয়ংক্রিয়তা মানুষের ত্রুটিকে সম্পূর্ণরূপে দূর করতে পারে না, এটি একটি বৃহৎ পরিসরে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করতে পারে। স্বয়ংক্রিয় অ্যাকাউন্টিং বড় সমস্যায় পরিণত হওয়ার আগে ছোট সমস্যাগুলি চিহ্নিত করার সম্ভাবনা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করতে পারে। সমস্যা বা ত্রুটির ক্ষেত্রে, একটি সতর্কতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আইটি টিমের কাছে পতাকাঙ্কিত হয় যারা দ্রুত মূল কারণ সনাক্ত করতে এবং এটি সমাধান করতে পারে। কিছুই মিস হয় না এবং ফিক্স অনেক দ্রুত হয়. সময়মত ত্রুটি ফ্ল্যাগিং সময় বাঁচাতে পারে, ব্যয়বহুল ডাউনটাইম কমাতে পারে এবং পরবর্তী সময়ে গুরুতর অগ্নিনির্বাপণ এড়াতে পারে।

বর্ধিত উত্পাদনশীলতা: পিও ম্যাচিং এবং ইনভয়েস প্রক্রিয়াকরণের মতো সময়সাপেক্ষ ক্রিয়াকলাপ থেকে স্বাধীনতা সহ, প্রদেয় অ্যাকাউন্টস টিম এখন মানবকেন্দ্রিক ক্রিয়াকলাপগুলিতে ফোকাস করতে পারে যেমন আর্থিক পরিকল্পনা, বিশ্লেষণ এবং উন্নতির জন্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জন, এবং আন্তঃব্যক্তিক এবং প্রাতিষ্ঠানিক সম্পর্কের উন্নতি, যার সবকটিই নীচের লাইন উন্নত করতে পারে.

খরচ সুবিধা: যদিও এআই-সক্ষম ইনভয়েস প্রসেসিং ইনস্টল করা একটি স্টার্ট-আপ খরচের সাথে জড়িত, তবে এটির অপারেশনে একজন কর্মচারীর বেতনের 20 শতাংশের মতো কম লাগবে।

ডেটা নিরাপত্তা এবং মাপযোগ্যতা:  মানসিক ব্যান্ডউইথ এবং সময় দ্বারা সীমিত মানব অপারেটরদের বিপরীতে, বিশ্বব্যাপী ব্যবসার ক্ষেত্রে বৃহত্তর কর্মক্ষম দক্ষতা 24X7 চালাতে সক্ষম হওয়ার ফলে।

অডিট প্রস্তুতি: PO, GRN, এবং চালানগুলি নিরীক্ষার সময় জিজ্ঞাসা করা সবচেয়ে সাধারণ নথিগুলির মধ্যে একটি। AI-সক্ষম PO ম্যাচিং-এ ইতিমধ্যেই এই নথিগুলি অনুমোদিত, মিলিত এবং সংগঠিত রয়েছে, যা নির্বিঘ্ন অডিট প্রক্রিয়াকে সক্ষম করে।

চালান প্রক্রিয়াকরণের অটোমেশন এবং পিও ম্যাচিং একটি কোম্পানির বিভিন্ন স্তরের নির্বাহীদের সাহায্য করতে পারে:

• ফাইন্যান্স এক্সিকিউটিভরা খরচ কমাতে পারে এবং বিনামূল্যের সংস্থানগুলিকে কমিয়ে আনতে পারে যা নীচের লাইনকে উন্নত করতে এবং কৌশলগত এবং কর্পোরেট বৃদ্ধিতে সহায়তা করতে পুনর্গঠিত হতে পারে।
• কর্পোরেট এক্সিকিউটিভরা পরিমাপ করার জন্য অনেক অটোমেশন সফ্টওয়্যার দ্বারা প্রদত্ত ড্যাশবোর্ড ডেটা বিশ্লেষণ করে কর্মক্ষমতা আরও ভালভাবে বুঝতে এবং নগদ প্রবাহ নিরীক্ষণ করতে পারে।
• প্রদেয় অ্যাকাউন্টগুলি দলগুলি পূর্বনির্ধারিত অ্যাকাউন্টিং নিয়মগুলি ব্যবহার করে সুগমিত রাউটিং, কোডিং, মিলিত সরবরাহকারী চালানের কারণে কাগজের চালান এবং ম্যানুয়াল ইন্টারঅ্যাকশনগুলি বাদ দিতে পারে।
• হিসাবরক্ষক এবং গবেষণা কর্মীদের ভবিষ্যত পরিকল্পনার জন্য ক্রয়ের অর্ডার এবং চালানগুলিতে সম্পূর্ণ এবং তাত্ক্ষণিক অ্যাক্সেস রয়েছে।

---

PO ম্যাচিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে খুঁজছেন? Give Nanonets™ একটি চেষ্টা করুন এবং PO ম্যাচিং প্রক্রিয়ায় AI-ভিত্তিক OCR ব্যবহার করার সুবিধাগুলি পান৷

---

AI-সক্ষম PO ম্যাচিং সিস্টেম সেট আপ এবং বাস্তবায়ন

একটি প্রতিষ্ঠানে একটি এআই-সক্ষম PO ম্যাচিং সিস্টেম স্থাপন একটি তিন-স্তরের প্রক্রিয়া।

যদিও স্বয়ংক্রিয় চালান প্রক্রিয়াকরণ এবং পিও ম্যাচিং কার্যকরী হলে সুবিধাজনক, একটি শেখার বক্ররেখা নিঃসন্দেহে বিদ্যমান, এবং কোম্পানি/টিমকে অবশ্যই প্রত্যাশিত ফলাফলের জন্য অটোমেশনের জন্য কয়েকটি প্রোটোকল অনুসরণ করতে হবে। স্বয়ংক্রিয় অ্যাকাউন্টিং প্রক্রিয়াগুলি বাস্তবায়নের আগে এবং চলাকালীন কিছু পদক্ষেপ গ্রহণ করা আবশ্যক:

সকল স্টেকহোল্ডারদের সম্পূর্ণ সম্পৃক্ততা

সফল অ্যাকাউন্ট প্রদেয় অটোমেশন ফিনান্স টিমের প্রত্যেক সদস্যের সম্পূর্ণ অংশগ্রহণের উপর নির্ভর করে, যা সিস্টেম পরিচালনা করতে এবং ব্যতিক্রমগুলি পরিচালনা করার জন্য পর্যায়ক্রমিক প্রশিক্ষণ এবং রিফ্রেশার প্রোগ্রামগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে।

পর্যায় অনুসারে অটোমেশন

অটোমেশন এবং AI এর শক্তির ব্যবহার সঠিক সেটআপ এবং বাস্তবায়নের উপর নির্ভর করে। এছাড়াও, ম্যানুয়াল অ্যাকাউন্টিং থেকে এআই-ভিত্তিক চালান ম্যাচিংয়ে যাওয়ার সাথে যুক্ত একটি বরং খাড়া শেখার বক্ররেখা রয়েছে। পর্যায়ক্রমে পরিবর্তনের মাধ্যমে, ত্রুটি ছাড়াই সেটআপ করা সম্ভব এবং নতুন প্রক্রিয়াগুলি গ্রহণ করার জন্য দলকে সময় দেওয়াও সম্ভব।

সমস্ত সিস্টেমের ইন্টিগ্রেশন

অ্যাকাউন্ট প্রদেয় দল ইতিমধ্যেই এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ইআরপি), গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা এবং অন্যান্য মূল অর্থ ব্যবস্থার মতো বিচ্ছিন্ন উদ্দেশ্যে সফ্টওয়্যার ব্যবহার করছে। AI-অটোমেশন সিস্টেম ব্যবহারকারীদের জন্য জিনিসগুলি সহজ করার জন্য বিদ্যমান সফ্টওয়্যারগুলির সাথে একত্রিত হতে সক্ষম হওয়া উচিত।

আকস্মিক পরিস্থিতির জন্য পরিকল্পনা

সার্ভার ক্র্যাশ, পাওয়ার বিভ্রাট এবং নেটওয়ার্ক বিঘ্নিত হওয়া AI-সক্ষম PO ম্যাচিং সিস্টেমের অপারেশনকে মারাত্মকভাবে ব্যাহত করতে পারে। কিন্তু ব্যাকআপ, নিরবচ্ছিন্ন বিদ্যুৎ সরবরাহ এবং ক্লাউড কম্পিউটিং অন্তর্ভুক্ত একটি সুদৃঢ় ব্যবসায়িক ধারাবাহিকতা পরিকল্পনা এই সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে সাহায্য করতে পারে। ক্রিয়াকলাপগুলিকে সাময়িকভাবে ম্যানুয়াল হ্যান্ডলিংয়ে ফিরে যেতে হলে প্রক্রিয়াগুলির একটি ইতিহাস বজায় রাখাও গুরুত্বপূর্ণ।

সমস্ত প্রাসঙ্গিক নথির সংগঠন

তিন ও চার দিকের মিল। ক্রয় আদেশ, GRN, এবং চালান অবশ্যই মিলিত হতে হবে। যদিও বেশিরভাগ বিক্রেতা এবং ক্লায়েন্টরা PO এবং চালান সম্পর্কে পরিশ্রমী, তারা GRN এবং রসিদ সম্পর্কে উদাসীন থাকে। প্রাপ্তির অনুপস্থিতি একটি AI-ইন্টিগ্রেটেড 3-ওয়ে ম্যাচ প্রক্রিয়াকে ঝুলিয়ে দিতে পারে এবং ব্যতিক্রমগুলি তৈরি হবে যার ফলে কর্মপ্রবাহে বোতল নেক হবে।

আইটেমগুলির প্রাপ্তির কেন্দ্রীকরণের মাধ্যমে এটি এড়ানো যেতে পারে, তাই নকল এবং বাদ দেওয়া এড়াতে রসিদ তৈরি করা এক বা কয়েকজনের মধ্যে সীমাবদ্ধ। আরেকটি ব্যর্থ-প্রমাণ উপায় হল একটি সিস্টেম-চালিত পদ্ধতির ডিজাইন করা যেখানে, একটি স্বয়ংক্রিয় অনুস্মারক রসিদ তৈরি এবং ফলো-আপের জন্য সেট করা হয়।

সমস্ত চালান, PO, এবং রসিদগুলি অবিলম্বে সিস্টেমে প্রবেশ করা হয়েছে তা নিশ্চিত করে, AP অটোমেশন নাটকীয়ভাবে প্রদেয় বকেয়া (DPO) দিনগুলি হ্রাস করতে পারে গড় 5.55 দিন. একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম যেখানে সফ্টওয়্যারটি নরম উত্স (ইমেল, ইত্যাদি) থেকে সরাসরি নথিগুলি ক্যাপচার করে এটি নিশ্চিত করতে পারে, তবে ডেটা ম্যানুয়াল আপলোড করার ক্ষেত্রে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হয়ে ওঠে।

বিক্রেতা তথ্য মিল

একটি 3-ওয়ে ম্যাচ প্রক্রিয়া প্রক্রিয়াটির মূল চালক হিসাবে সরবরাহকারীর উপর নির্ভর করে। সরবরাহকারীদের দ্বারা প্রদত্ত ডেটার নির্ভুলতা ডেটা অমিলের সমস্যাগুলির অনুপস্থিতি নিশ্চিত করতে পারে। চালানের ম্যানুয়াল জমা দেওয়ার জন্য, সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য যথাযথ অধ্যবসায় প্রয়োজন। নির্ভুলতা পরিমাপের একক, ইউনিট মূল্য এবং বিতরণের সময়সীমার অভিন্নতাকে অন্তর্ভুক্ত করে। বিক্রেতা ক্যাটালগ ত্রুটিগুলি দূর করতে এবং ক্রয়ের অভিজ্ঞতা বাড়াতে পারে।

স্বয়ংক্রিয় অনুমোদনের জন্য একটি সহনশীলতা সেট আপ করা হচ্ছে

PO ম্যাচের সময় উদ্ভূত কিছু সাধারণ ব্যতিক্রম হল:

· চালানের পরিমাণ PO এর সাথে মেলে না

· ইনভয়েসে অনুপস্থিত বা ভুল PO রেফারেন্স তথ্য

একটি চালানের জন্য সরবরাহকারী বা ট্যাক্স কাঠামো অনুপস্থিত

· লাইন স্তরে বা মোট চালানের জন্য মূল্যের অসঙ্গতি। উদাহরণস্বরূপ, PO হতে পারে 10টি আইটেম ইউনিটের জন্য 10 টাকা/ইউনিট মূল্যে, এবং চালানটি 1টি আইটেম ইউনিটের জন্য হতে পারে রুপি মূল্যের। 100।

প্রান্ত মামলা পরিচালনা

এজ কেসগুলি অস্বাভাবিক ঘটনা যা সফ্টওয়্যার দ্বারা পরিচালনা করা আবশ্যক। ইনভয়েস PO ম্যাচিংয়ে, পুনরাবৃত্ত বিলিং এর জটিলতাকে প্রায়ই অবমূল্যায়ন করা হয়। ত্রুটি-মুক্ত অটোমেশন নিশ্চিত করতে টাইম জোন পরিবর্তন, একাধিক পুনরাবৃত্ত চার্জ, পূর্ববর্তী মূল্য সমন্বয় এবং পরিবর্তনশীল মাসের দৈর্ঘ্যের কারণে উদ্ভূত এই প্রান্তের ক্ষেত্রে বিবেচনা করার জন্য এআই সিস্টেমে অবশ্যই অভিযোজিত পুনরাবৃত্ত বিলিং বৈশিষ্ট্য থাকতে হবে।

---

PO ম্যাচিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে খুঁজছেন? Give Nanonets™ একটি চেষ্টা করুন এবং PO ম্যাচিং প্রক্রিয়ায় AI-ভিত্তিক OCR ব্যবহার করার সুবিধাগুলি পান৷

---

AI সক্ষমিত PO ম্যাচিং সিস্টেমের উদাহরণ

একটি এআই-সক্ষম অ্যাকাউন্টিং স্যুট নির্বাচন করা ব্যবসায়ের প্রকৃতি এবং পরিচালনার মাত্রার উপর নির্ভর করে। এও-সক্ষম পিও ম্যাচিং হ'ল পয়েন্ট সমাধান বা একটি সম্পূর্ণ অ্যাকাউন্টিং স্যুট হতে পারে যা বিদ্যমান সফ্টওয়্যার বা এর অভাবের উপর নির্ভর করবে। প্রাক্তনের ক্ষেত্রে এটির ইআরপি সহ বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করা দরকার। নিওনেটস এআই-ওসিআর, ওরাকল, নেক্সেক্সোনিয়া, ইন্ট্যাক্যাক্ট, খনিজশক্তি, ইত্যাদি সহ অ্যাকাউন্টিংয়ের জন্য ব্যবহৃত অনেক সরঞ্জামগুলিতে পিও ম্যাচিং পাওয়া যায়

In আকাশবাণী, পেয়েবলগুলি এআই-সক্ষম পিও ম্যাচিংয়ের সরঞ্জাম যার মধ্যে একবার কোনও চালান প্রবেশ করানো হয় এবং কোনও পির সাথে মিলে গেলে বিতরণগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয় এবং সহনশীলতার সংজ্ঞা সহকারে সম্মতিতে মিলটি পরীক্ষা করা হয়। একবার মিলে গেলে, পেয়েবলগুলি প্রতিটি মিলিত চালানের জন্য বিল পরিমাণের পরিমাণ এবং তার সাথে সম্পর্কিত বিতরণ (গুলি) পরিমাণ পরিমাণ ইনভয়েসড ফিল্ডে প্রবেশের পরিমাণ দ্বারা আপডেট করে। পেয়ਬਲরা পিও বিতরণ (গুলি) -এ বিল দেওয়া পরিমাণও আপডেট করে।

সেজ ইনট্যাক্ট ক্রয় কাঠামোগত, পূর্বনির্ধারিত লেনদেন এবং ক্রয়ের অনুমোদনের কার্যপ্রবাহ তৈরি করে। মিনারেল ট্রি, প্রদেয় একাউন্টস (এপি) এবং অর্থ প্রদানের অটোমেশন সমাধান সরবরাহকারী সেজে ইনট্যাকের জন্য স্বয়ংক্রিয় পিও / চালান ম্যাচ সরবরাহ করে। এতে, শিরোনাম এবং লাইন-স্তরের বিশদগুলি ওসিআর প্রযুক্তি ব্যবহার করে বিক্রেতাদের কাছ থেকে একটি নির্ধারিত ইমেলের পাঠানো ইনভয়েস থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিষ্কাশিত হয়। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্রয়ের আদেশ বা প্রাপ্তিগুলির বিরুদ্ধে আগত ইনভয়েসগুলির সাথে মেলে এবং তারপরে চালানের অনুমোদনের জন্য এবং অর্থ প্রদানের জন্য তাদের ব্যবহারকারীর অভ্যন্তরীণ ওয়ার্কফ্লোতে প্রবেশ করে। প্ল্যাটফর্মের ধারাবাহিকতার জন্য সমস্ত ডেটা সংস্থার ERP এর সাথে সিঙ্ক করে।

নেক্সোনিয়া ব্যয়, একটি ক্লাউড-ভিত্তিক ওয়েব এবং মোবাইল ব্যয় রিপোর্ট পরিচালনা সমাধান যা নমনীয় অনুমোদনের কর্মপ্রবাহ এবং বিদ্যমান সিস্টেমের সাথে গভীর সংহতকরণ রয়েছে।

In টিপল্টি, সমস্ত চালানগুলি একটি প্রমিত ওসিআর, উন্নত ডেটা উত্তোলন এবং অর্থপ্রদান প্রক্রিয়া করার আগে অনুমোদনের কার্যপ্রবাহে যায়। কোনও চালানটি পিও-ব্যাকড কিনা এবং এটি যদি ম্যাচিংয়ের প্রক্রিয়াতে চলে যায় কিনা তা নির্ধারণের জন্য বিধিগুলি সেট করা যেতে পারে। বেস বিধি সরবরাহকারী বা বিলের পরিমাণে প্রযোজ্য এবং যদি কোনও চালানের ক্রয়ের আদেশ থাকে, পিও বিল কোডিং ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালানটি প্রাক-জনপ্রিয় করে তোলে।

In ডকুওয়েয়ারযখন কোনও চালান ক্যাপচার হয়, তখন একটি এআই ভিত্তিক, ভিড়-শেখার সরঞ্জাম বিক্রেতার নাম, আইডি, চালান নম্বর, উপ-মোট, কর, ফ্রেইট এবং মোট পরিমাণের মতো প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় সমস্ত মূল ডেটা বের করে। চালানটি বৈধ করার জন্য, সিস্টেমটি নিশ্চিত করে যে তারা বৈধ বিক্রেতার, কোনও নকল চালান নম্বরগুলির জন্য ডাবল চেক, ক্রয়ের সাথে মিল এবং ডেলিভারি স্লিপগুলি এবং পরিমাণগুলি পুনরায় গণনা করে।

বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন অনুসারে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ আরও অনেক পিও মেলানো সরঞ্জাম উপলব্ধ।

ন্যানোনেটস এআই ওসিআর

ন্যানোনেটস এআই-ওসিআর অদেখা, আধা-কাঠামোযুক্ত নথিগুলি পড়েন যা কোনও মানক টেম্পলেট অনুসরণ করে না এবং দস্তাবেজ থেকে নেওয়া ডেটাটিকে বৈধতা দেয়। সফ্টওয়্যারটি চালান, আইডি কার্ড, ক্রয়ের অর্ডার, আয়ের প্রুফ, ট্যাক্স ফর্ম এবং বন্ধক ফর্ম সহ বিভিন্ন নথি থেকে ডেটা ক্যাপচার করতে পারে।

এটি ব্যবহারকারীর প্ল্যাটফর্ম থেকে ডেটা আমদানি করতে সক্ষম করে এবং সিস্টেমে ব্যাহত না করে সরাসরি ধরা পড়া ডেটা একটি বিদ্যমান ওয়ার্কফ্লোতে রফতানি করে। ন্যানোনেটসের শেল, রুবি, গোলাং, জাভা, সি # এবং পাইথনে ভাষার বাইন্ডিং রয়েছে। এআই ইঞ্জিন ব্যবহারের সাথে শিখতে এবং উন্নত করে। একটি স্বজ্ঞাত ওয়েব ইন্টারফেসের সাহায্যে, এটি জটিল ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলি সরিয়ে দেয় এবং চালান, প্রাপ্তি এবং দস্তাবেজ পর্যালোচনাগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে। এটি প্রক্রিয়াকরণের সময় 90% পর্যন্ত হ্রাস করতে এবং 50% পর্যন্ত ব্যয় সাশ্রয় করার জন্য পরিচিত।

কর্পোরেট বিশ্বে অ্যাকাউন্টিং এবং পিও ম্যাচিংয়ের পদ্ধতি পরিবর্তনের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা নেবে বলে আশা করা যায়। তবে এটি মানুষের অংশগ্রহণকে দূর করতে পারে না - প্রযুক্তি একা থাকতে পারে না।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হিসাবরক্ষককে প্রতিস্থাপন না করে সহায়তা করবে। একটি এআই-সক্ষম অ্যাকাউন্টিং সিস্টেমের সফল প্রয়োগের মূল চাবিকাঠি তাদের একত্রিত করা bring অ্যাকাউন্টিং এবং পিও ম্যাচিংয়ে এআই ব্যবহারের ভবিষ্যতটি দীর্ঘমেয়াদী মূল্যবোধ সরবরাহের ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য কীভাবে মানুষ এটিকে নোঙ্গর করতে পারে তার উপর নির্ভর করে।