Τι είναι το PO Matching; Και πώς να το αυτοματοποιήσετε;

Η αντιστοίχιση PO είναι η διαδικασία σύνδεσης μιας εντολής αγοράς (PO) που εκδίδεται από έναν πελάτη που υποδεικνύει τύπους, ποσότητες και συμφωνημένες τιμές για προϊόντα/υπηρεσίες στο τιμολόγιο που εκδόθηκε από πωλητή για την παράδοση του. Ο στόχος της αντιστοίχισης PO είναι η διασφάλιση έγκαιρων πληρωμών από τον προμηθευτή, η σωστή καταγραφή του κόστους και ο εύκολος εντοπισμός πρακτικών απάτης.

Εγχειρίδιο PO Matching

Η αντιστοίχιση PO περιλαμβάνει πολλά βήματα, συμπεριλαμβανομένης της απόδειξης και καταγραφή δεδομένων τιμολογίου, επαλήθευση με εντολή αγοράς, αντιστοίχιση των παραμέτρων και ανάλυση με βάση διάφορες παραμέτρους. Η επεξεργασία τιμολογίων και η αντιστοίχιση PO είναι πολύπλοκες, χρονοβόρες και απαιτητικές διαδικασίες όταν εκτελούνται χειροκίνητα, ειδικά σε κλιμακούμενες επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Ακόμη και σε τμήματα όπου υπάρχει ψηφιοποίηση πληροφοριών με τη μορφή εφαρμογών Enterprise Resource Planning (ERP), απαιτείται σημαντικός όγκος ανθρώπινης εργασίας. από τη στιγμή που εκδίδεται ή λαμβάνεται ένα τιμολόγιο έως την είσοδό του στην εφαρμογή ERP, πληρωτέοι λογαριασμοί το προσωπικό εκτελεί μια φαινομενικά ατελείωτη λίστα αγγαρειών.

---

Θέλετε να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία αντιστοίχισης PO; Give Nanonets™ δοκιμάστε και αποκτήστε τα οφέλη από τη χρήση OCR που βασίζεται σε AI στη διαδικασία αντιστοίχισης PO.

---

· Άνοιγμα και σάρωση αλληλογραφίας / άνοιγμα φυσικών τιμολογίων / PO

· Ανάκτηση τιμολογίων / PO από ένα πλαίσιο e-mail, πύλη ή φυσικούς φακέλους

· Πληκτρολόγηση των πληροφοριών από τιμολόγια στον υπολογιστή

· Μη αυτόματη αντιστοίχιση τιμολογίων με εντολές αγοράς (PO) και αποδείξεις παράδοσης

· Φυσικά δρομολόγηση τιμολογίων / ΕΠ σε διευθυντές και προσωπικό έγκρισης

· Επίλυση εξαιρέσεων μέσω δυσκίνητης προσοχής και χειροκίνητης ανάλυσης.

· Εισαγωγή αντιστοιχισμένων πληροφοριών τιμολογίου στο ERP

· Αναζήτηση στο ERP για αντιγραφή και παραλείψεις

· Συμφιλίωση τιμολογίων με πληρωμές

· Ενημέρωση κύριων δεδομένων προμηθευτή

Μερικές εξουθενωτικές προκλήσεις στην αντιστοίχιση PO μεγάλης κλίμακας, ειδικά όταν εκτελούνται χειροκίνητα είναι:

Χειρισμός πολλαπλών σημείων δεδομένων τιμολογίου: Οι μεγάλοι οργανισμοί ασχολούνται συνήθως με PO ή / και τιμολόγια από πολλούς προμηθευτές / πελάτες σε πολλές μορφές, συμπεριλαμβανομένων αρχείων επεξεργαστή κειμένου (π.χ. έγγραφα MS-Word), αρχείων εισαγωγής δεδομένων (π.χ. αρχεία MS-Excel), δομημένων εγγράφων XML από το Electronic Data Interchange (EDI), PDF και αρχεία εικόνας, και μερικές φορές ως έντυπα έγγραφα.

Η ενοποίηση όλων αυτών των εγγράφων είναι χρονοβόρα και επιρρεπής σε σφάλματα όταν εκτελείται χειροκίνητα. Λάθη στην αρχή του ροή εργασίας επεξεργασίας τιμολογίου μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρά αποτελέσματα, όπως υπερπληρωμή, λανθασμένες πληρωμές, επικάλυψη τιμολογίων κ.λπ. που μπορεί να οδηγήσουν σε απώλεια παραγωγικότητας και εμπιστοσύνης.

Αναντιστοιχία δεδομένων: Η πληρωτέοι λογαριασμοί Το τμήμα της εταιρείας πρέπει συχνά να αντιστοιχίσει την PO με το Σημείωμα Παραλαβής Αγαθών (GRN) και τα δεδομένα των συμβάσεων, εκτός από το Τιμολόγιο. Η διαδικασία «κοιτάξτε και συγκρίνετε» της χειροκίνητης αντιστοίχισης, εκτός από εντατική και επίπονη εργασία, μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρά σφάλματα, όπως χαμένες ημερομηνίες και τιμές, η διόρθωση των οποίων θα επιβράδυνε τις λειτουργίες και θα εκθέσει τον οργανισμό σε κίνδυνο απώλειας παραγωγικότητας και επιχειρηματικής δραστηριότητας. - θέματα διαχείρισης/σχέσεων πελατών.

Χειρισμός εξαίρεσης: Τα τμήματα πληρωτέων λογαριασμών περνούν πολύ χρόνο για να κάνουν εξαιρέσεις, συμπεριλαμβανομένων λανθασμένων, ελλιπών και μη αντιστοιχισμένων πληροφοριών στα τιμολόγια. Μέχρι και 20% των τιμολογίων περιέχουν τακτικά λανθασμένες ή ελλιπείς πληροφορίες, και ένα συμβατικό (μη αυτόματο) πληρωτέο τμήμα λογαριασμών ξοδεύει το 25% του χρόνου του για την επίλυση προβλημάτων και τον εντοπισμό ελλείψεων πληροφοριών.

Κόστος ανά επεξεργασία τιμολογίου: Η μη αυτόματη επεξεργασία τιμολογίου και η αντιστοίχιση PO συνεπάγονται κόστη, συμπεριλαμβανομένων των μη αυτόματων ωρών, χαρτιού και ταχυδρομικών τελών, τα οποία θα επιδεινώνονταν από κυρώσεις, καθυστερημένες χρεώσεις, επιστροφή προϊόντος και απώλεια επιχείρησης σε περιπτώσεις σφαλμάτων.

Απάτη και κλοπή: Οι Certified Fraud Examiners (ACFE) αναφέρουν ότι ένας τυπικός οργανισμός χάνει το 5% των εσόδων του από απάτη κάθε χρόνο. Οι εγκληματίες που πλαστοπροσωπούν στελέχη ή προμηθευτές στέλνουν ηλεκτρονικά τιμολόγια αυθεντικά ή άλλα αιτήματα πληρωμής και μια ομάδα πληρωτέων λογαριασμών με λιγότερη επαγρύπνηση μπορεί πέφτεις σε αυτό.

Μια έρευνα του 2020 από την Levvel Research έδειξε ότι Η χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων και η αναποτελεσματικότητα συνεχίζουν να είναι τα σημεία πόνου στο διαδικασία πληρωτέων λογαριασμών.

Ένωση πληρωτέων λογαριασμών με έδρα το Ηνωμένο Βασίλειο ανακάλυψα ότι:

• Το 56% των επιχειρήσεων αντιμετωπίζουν προβλήματα πρόβλεψης ταμειακών ροών λόγω ζητημάτων πληρωτέων λογαριασμών
• Το 91% των εταιρειών λαμβάνουν τακτικά τηλεφωνικές κλήσεις από προμηθευτές που κυνηγούν πληρωμές.
• Το 23% των επιχειρήσεων είχε προμηθευτές που αρνήθηκαν να συνεργαστούν ξανά μαζί τους λόγω αναποτελεσματικότητας πληρωτέων λογαριασμών

---

Θέλετε να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία αντιστοίχισης PO; Give Nanonets™ δοκιμάστε και αποκτήστε τα οφέλη από τη χρήση OCR που βασίζεται σε AI στη διαδικασία αντιστοίχισης PO.

---

Αυτοματοποιημένη αντιστοίχιση PO

Πολλά από τα παραπάνω προβλήματα μπορεί να ξεπεραστούν χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένη αντιστοίχιση PO. Η αυτοματοποίηση μπορεί να εισαχθεί σε διάφορα στάδια της διαδικασίας της λογιστικής διαδικασίας και, κατά συνέπεια, υπάρχουν δύο είδη αυτοματισμού:

Καταγραφή δεδομένων με βάση την οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR):

Η λήψη δεδομένων τιμολογίου με βάση το OCR χρησιμοποιεί έναν συνδυασμό υλικού λήψης εικόνων και λογισμικού μετατροπής για τη μετατροπή εικόνων σε κείμενο που μπορεί να υποβληθεί σε επεξεργασία με μη αυτόματο τρόπο από την λογιστική ομάδα. Είναι προφανές ότι αυτό απλώς ψηφιοποιεί τα δεδομένα και δεν ταιριάζει με αυτά και πρέπει να περιλαμβάνει μεταγενέστερες χειροκίνητες λειτουργίες.

Επιπλέον, τα αυτόνομα συστήματα OCR αποτυγχάνουν να λειτουργούν με διαφορετικά πρότυπα, τύπους αρχείων και διατάξεις, απαιτώντας συχνή ανθρώπινη παρέμβαση για τον καθορισμό κανόνων προτύπων για διαφορετικούς τύπους εγγράφων.

Αυτόματη επεξεργασία λογαριασμών / αντιστοίχιση PO:

Πρόκειται για τρεις τύπους:

• Ο αυτοματισμός ρομποτικής διαδικασίας (RPA) μιμείται ανθρώπινες ενέργειες σε επαναλαμβανόμενες εργασίες.
• Τεχνητή νοημοσύνη (AI), το "Holy Grail" της επιστήμης των υπολογιστών με τα λόγια του Μπιλ Γκέιτς, μιμείται την ανθρώπινη κρίση και συμπεριφορά για να ταιριάζει με τα PO, τα τιμολόγια και τις αποδείξεις.
• Η μηχανική εκμάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης στην οποία, ο υπολογιστής «μαθαίνει από την εμπειρία» μέσω αλγορίθμων όπως το Νευρωνικό Δίκτυο που μιμείται τη μαθησιακή διαδικασία του εγκεφάλου.

Και οι τρεις τύποι αυτοματοποιημένης επεξεργασίας δεδομένων συλλέγουν σχετικά δεδομένα από τιμολόγια, ΟΠ και άλλα οικονομικά έγγραφα και τα επεξεργάζονται αυτόματα με τρόπο που μιμείται το ανθρώπινο μυαλό. Από αυτούς, η επεξεργασία με δυνατότητα AI μπορεί επίσης να συγκρίνει και να αντιστοιχίσει εγγραφές και να λάβει αποφάσεις όπως η διέλευση της συναλλαγής, η επισήμανση σφαλμάτων ή η αύξηση εξαιρέσεων.

Η αντιστοίχιση με βάση το AI περιλαμβάνει τέσσερα βήματα:

1. Σύλληψη και εξαγωγή δεδομένων: Αυτό το βήμα περιλαμβάνει ένα ορισμένο ποσό ανθρώπινης παρέμβασης στη χειροκίνητη σάρωση φυσικών τιμολογίων σε συστήματα ή ενσωμάτωση τιμολογίων με φαξ ή μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου για μετατροπή σε εικόνες. Zonal Optical Character Recognition (OCR) ή Πρότυπο OCR χρησιμοποιείται για την εξαγωγή κειμένου που βρίσκεται σε μια συγκεκριμένη τοποθεσία μέσα σε ένα σαρωμένο έγγραφο. Ένα σύστημα Zonal OCR εκπαιδεύεται καθορίζοντας πού μπορούν να βρεθούν συγκεκριμένα πεδία δεδομένων μέσα σε ένα έγγραφο. Τα OpenCV, Tesseract και Python είναι μερικά συστήματα ZCR OCR που μπορούν να εκπαιδευτούν για να επιλέξουν συγκεκριμένα πεδία από ένα τιμολόγιο που έχει καταγραφεί ή PO.

2. Αναγνώριση δεδομένων: Η αναγνώριση και κατηγοριοποίηση των καταγεγραμμένων δεδομένων σε τύπους είτε μέσω ταξινόμησης βάσει κανόνα είτε μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Τα συστήματα AI OCR μπορούν να εξαλείψουν πάνω από το 80% των λειτουργιών βάσει συλλογής, εξαγωγής και ευρετηρίασης δεδομένων τιμολογίου.

3. Αντιστοίχιση και επικύρωση εγγραφών: Ο αλγόριθμος AI εκτελεί αντιστοίχιση εγγραφών - τη διαδικασία εύρεσης αντίστοιχων κομματιών πληροφοριών από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η διαδικασία αντιστοίχισης μπορεί να είναι 2-way, 3-way ή 4-way, ανάλογα με τις ανάγκες της εταιρείας.

Έρευνα από την Έρευνα Levvel δείχνει ότι ταχύτερη έγκριση τιμολογίων και αυξημένη παραγωγικότητα των εργαζομένων είναι τα δύο κορυφαία οφέλη από τη μετάβαση σε 2-way και 3-αντιστοίχιση τρόπου διαδικασίες.

4. Επεξεργασία πληρωτέων λογαριασμών και επεξεργασία εξαιρέσεων, με βάση τις μοναδικές ανάγκες της εταιρείας, τα αντίστοιχα δεδομένα διαβιβάζονται ή κατευθύνονται στον κατάλληλο υπάλληλο για περαιτέρω επεξεργασία.

Πλεονεκτήματα του PO Matching που βασίζεται σε AI

Επεξεργασία χωρίς άγγιγμα:Όταν όλα τα έγγραφα (τιμολόγιο, εντολή αγοράς, απόδειξη κ.λπ.) είναι ηλεκτρονικής φύσης, η «επεξεργασία χωρίς επαφή» αφαιρεί τις κεντρικές διαδικασίες χαρτιού και ελαχιστοποιεί την ανθρώπινη παρέμβαση, παρέχοντας έτσι καλύτερη απόδοση, επεκτασιμότητα και ευελιξία. Όλα τα επιχειρησιακά έγγραφα λαμβάνονται, ψηφιοποιούνται, δρομολογούνται, αντιστοιχίζονται, εγκρίνονται και υποβάλλονται σε επεξεργασία χωρίς να χρειάζεται να κλείσετε ένα κομμάτι χαρτί μεταξύ προσωπικού και τμημάτων. Η επεξεργασία χωρίς αφή λειτουργεί με τα ακόλουθα βήματα:

1. Το λογισμικό ελέγχει για μη αναγνωσμένα email.

2. Τα συνημμένα βρίσκονται και αποσυνδέονται από το e-mail για επεξεργασία.

3. Τα συνημμένα διαβάζονται χρησιμοποιώντας γνωστικές ικανότητες και εξάγονται δεδομένα.

4. Οι πληροφορίες τιμολογίου / ΔΠ επικυρώνονται βάσει προκαθορισμένων επιχειρηματικών κανόνων.

5. Δημιουργείται ένα τιμολόγιο, αντιστοιχίζεται με εντολές PO και αποδείξεις παράδοσης βάσει προκαθορισμένων κανόνων και ελέγχεται για να διασφαλιστεί ότι δεν υπάρχουν διπλά τιμολόγια.

6. Οι χρήστες ενημερώνονται σχετικά με το εάν τα τιμολόγια υποβλήθηκαν σε επεξεργασία με επιτυχία.

Η επεξεργασία χωρίς επαφή χρησιμοποιεί συχνά τη μηχανική εκμάθηση για να εκπαιδεύσει τα AI να αποδίδουν καλύτερα από τα απλά συστήματα AI που βασίζονται σε κανόνες. Το σύστημα επομένως μαθαίνει τόσο από τη βάση πελατών όσο και από τις συγκεκριμένες περιπλοκές κάθε πελάτη.

Έξυπνη αντιστοίχιση:  Τα POs μπορούν να αντιστοιχιστούν με PO Number, Release, Line, Shipment και PO Receipt και να ταξινομηθούν σε διάφορες μορφές μέσα σε δευτερόλεπτα, μια εργασία που είναι ηρακλεισμένη με ανθρώπινη προσπάθεια μόνο.

Εύκολος χειρισμός πολλαπλών PO σε πολλαπλά τιμολόγια:  Ο αυτοματισμός είναι ιδιαίτερα χρήσιμος όταν ο όγκος των PO και των τιμολογίων είναι υψηλός και η μη αυτόματη προσπάθεια θα χρειαζόταν μέρες, αν όχι μήνες, για τη διαχείριση και την κατηγοριοποίησή τους.

Πλήρης παρακολούθηση και συμμόρφωση: Τα συστήματα AI μπορούν να παρέχουν διαισθητική βοήθεια στους χειριστές και να πραγματοποιούν επικυρώσεις και διορθώσεις που χρειάζονται ώρες με ανθρώπινη εργασία, μέσα σε δευτερόλεπτα.

Εξοικονόμηση ανθρώπινου δυναμικού: Το AI λειτουργεί με βάση το «νευρικό δίκτυο» - αλγόριθμους που μπορούν να αναγνωρίσουν τις υποκείμενες σχέσεις σε ένα σύνολο δεδομένων όπως ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Εκτός από την ταχύτητα απόδοσης, η μηχανική εκμάθηση και οι δυνατότητες βαθιάς μάθησης στο AI μπορούν να βοηθήσουν το λογισμικό να μάθει από την εμπειρία, το οποίο μπορεί να βελτιώσει τη λειτουργία για να αυξήσει την παραγωγικότητα και την ακρίβεια, αποφεύγοντας την ανθρώπινη παρέμβαση και επικύρωση.

Σφάλμα επισήμανσης και ελαχιστοποίησης: Όπου ο ανθρώπινος εγκέφαλος μπορεί να αποτύχει λόγω κόπωσης από επαναλαμβανόμενες ενέργειες, το σύστημα που βασίζεται σε AI μπορεί στην πραγματικότητα να βελτιωθεί στην απόδοση με το χρόνο και την «εμπειρία». Ενώ ο αυτοματισμός δεν μπορεί να εξαλείψει πλήρως το ανθρώπινο λάθος, μπορεί να διασφαλίσει τη συνοχή σε μεγάλη κλίμακα. Η αυτοματοποιημένη λογιστική μπορεί να αυξήσει σημαντικά την πιθανότητα εντοπισμού μικρών ζητημάτων πριν καταλήξουν σε μεγαλύτερα. Σε περίπτωση προβλημάτων ή σφαλμάτων, μια ειδοποίηση επισημαίνεται αυτόματα στην ομάδα IT που μπορεί να εντοπίσει γρήγορα τη βασική αιτία και να την επιλύσει. Τίποτα δεν χάνεται και η επιδιόρθωση είναι πολύ πιο γρήγορη. Η έγκαιρη επισήμανση σφαλμάτων μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο, να μειώσει τους δαπανηρούς χρόνους διακοπής λειτουργίας και να αποτρέψει σοβαρές πυρκαγιές αργότερα.

Αυξημένη παραγωγικότητα: Με την ελευθερία από χρονοβόρες δραστηριότητες, όπως η αντιστοίχιση PO και η επεξεργασία τιμολογίων, η ομάδα πληρωτέων λογαριασμών μπορεί τώρα να επικεντρωθεί σε ανθρωποκεντρικές δραστηριότητες, όπως οικονομικός σχεδιασμός, ανάλυση και εξαγωγή πληροφοριών για βελτιώσεις και βελτίωση διαπροσωπικών και θεσμικών σχέσεων, όλες θα μπορούσε να βελτιώσει την κατώτατη γραμμή.

Οφέλη κόστους: Παρόλο που η εγκατάσταση της επεξεργασίας τιμολογίων με δυνατότητα AI σχετίζεται με ένα κόστος εκκίνησης, η λειτουργία του θα συνεπαγόταν μόλις το 20 τοις εκατό του μισθού ενός υπαλλήλου.

Ασφάλεια δεδομένων και επεκτασιμότητα:  Η μεγαλύτερη λειτουργική αποδοτικότητα στις παγκόσμιες επιχειρήσεις προκύπτει από τη δυνατότητα εκτέλεσης 24Χ7, σε αντίθεση με τους ανθρώπινους χειριστές που περιορίζονται από το διανοητικό εύρος ζώνης και το χρόνο.

Ετοιμότητα ελέγχου: Τα PO, τα GRN και τα τιμολόγια είναι από τα πιο κοινά έγγραφα που ζητούνται κατά τη διάρκεια των ελέγχων. Η αντιστοίχιση PO με δυνατότητα AI έχει ήδη εγκριθεί, αντιστοιχιστεί και οργανωθεί αυτά τα έγγραφα, γεγονός που επιτρέπει την απρόσκοπτη διαδικασία ελέγχου.

Η αυτοματοποίηση της επεξεργασίας τιμολογίων και η αντιστοίχιση PO μπορούν να βοηθήσουν διάφορα επίπεδα στελεχών σε μια εταιρεία:

• Τα στελέχη χρηματοδότησης μπορούν να μειώσουν το κόστος και τους ελεύθερους πόρους που μπορούν να αναδιοργανωθούν για να βελτιώσουν την κατώτατη γραμμή και να βοηθήσουν στη στρατηγική και εταιρική ανάπτυξη.
• Τα εταιρικά στελέχη μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα την απόδοση και να παρακολουθούν τις ταμειακές ροές με ανάλυση των δεδομένων του πίνακα ελέγχου που προσφέρονται από πολλά από τα λογισμικά αυτοματοποίησης για μέτρηση.
• Οι ομάδες πληρωτέων λογαριασμών μπορούν να εξαλείψουν τα τιμολόγια χαρτιού και τις μη αυτόματες αλληλεπιδράσεις λόγω εξορθολογισμένης δρομολόγησης, κωδικοποίησης, αντιστοίχισης τιμολογίων προμηθευτών χρησιμοποιώντας προκαθορισμένους λογιστικούς κανόνες.
• Οι λογιστές και το ερευνητικό προσωπικό έχουν πλήρη και άμεση πρόσβαση σε παραγγελίες αγοράς και τιμολόγια για μελλοντικό σχεδιασμό.

---

Θέλετε να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία αντιστοίχισης PO; Give Nanonets™ δοκιμάστε και αποκτήστε τα οφέλη από τη χρήση OCR που βασίζεται σε AI στη διαδικασία αντιστοίχισης PO.

---

Ρύθμιση και εφαρμογή συστημάτων PO Matching με δυνατότητα AI

Η δημιουργία ενός συστήματος αντιστοίχισης PO με δυνατότητα AI σε έναν οργανισμό είναι μια διαδικασία τριών επιπέδων.

Ενώ η αυτοματοποιημένη επεξεργασία τιμολογίων και η αντιστοίχιση PO είναι πλεονεκτικά κατά την εφαρμογή, υπάρχει αναμφίβολα μια καμπύλη εκμάθησης και η εταιρεία / η ομάδα πρέπει να ακολουθήσει μερικά πρωτόκολλα για την αυτοματοποίηση για να πάρει τα αναμενόμενα αποτελέσματα. Ορισμένα βήματα που πρέπει να ληφθούν πριν και κατά την εφαρμογή των αυτοματοποιημένων λογιστικών διαδικασιών είναι τα εξής:

Πλήρης συμμετοχή όλων των ενδιαφερομένων

Επιτυχημένοι λογαριασμοί Η αυτοματοποίηση πληρωτέων εξαρτάται από την πλήρη συμμετοχή κάθε μέλους της ομάδας χρηματοδότησης, η οποία συνεπάγεται περιοδικά προγράμματα εκπαίδευσης και ανανέωσης για τη λειτουργία του συστήματος και τη διαχείριση εξαιρέσεων.

Αυτοματοποίηση φάσης

Η αξιοποίηση της δύναμης του αυτοματισμού και της τεχνητής νοημοσύνης εξαρτάται από τη σωστή ρύθμιση και εφαρμογή. Επιπλέον, υπάρχει μια μάλλον απότομη καμπύλη μάθησης που σχετίζεται με τη μετάβαση από τη μη αυτόματη λογιστική στην αντιστοίχιση τιμολογίων με βάση την τεχνητή νοημοσύνη. Με τη σταδιακή μετάβαση, είναι δυνατή η εγκατάσταση χωρίς σφάλματα και επίσης παρέχεται χρόνος στην ομάδα να υιοθετήσει νέες διαδικασίες.

Ενσωμάτωση όλων των συστημάτων

Η ομάδα πληρωτέων λογαριασμών ενδέχεται να χρησιμοποιεί ήδη λογισμικό για διαφορετικούς σκοπούς, όπως προγραμματισμός πόρων επιχειρήσεων (ERP), διαχείριση σχέσεων πελατών και άλλα βασικά συστήματα χρηματοδότησης. Το σύστημα αυτοματοποίησης AI θα πρέπει να μπορεί να ενσωματωθεί στο υπάρχον λογισμικό για να διευκολύνει τους χρήστες.

Προγραμματισμός για απρόβλεπτα

Η διακοπή λειτουργίας διακομιστή, η διακοπή ρεύματος και οι διακοπές δικτύου μπορούν να διαταράξουν σοβαρά τη λειτουργία των συστημάτων αντιστοίχισης PO με δυνατότητα AI. Αλλά ένα σταθεροποιημένο επιχειρηματικό σχέδιο συνέχειας που περιλαμβάνει αντίγραφα ασφαλείας, αδιάλειπτα τροφοδοτικά και cloud computing μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση αυτών των προβλημάτων. Είναι επίσης σημαντικό να διατηρηθεί ένα ιστορικό των διαδικασιών σε περίπτωση που οι λειτουργίες πρέπει να περιστραφούν προσωρινά στον χειροκίνητο χειρισμό.

Οργάνωση όλων των σχετικών εγγράφων

Σε αντιστοίχιση τριών και τεσσάρων κατευθύνσεων. Οι παραγγελίες αγοράς, το GRN και τα τιμολόγια πρέπει να ταιριάζουν. Ενώ οι περισσότεροι προμηθευτές και πελάτες είναι επιμελείς σχετικά με τα PO και τα τιμολόγια, τείνουν να είναι απρόσεκτοι για τα GRN και τις αποδείξεις. Η απουσία απόδειξης μπορεί να αναστείλει μια διαδικασία τριών κατευθύνσεων με ενσωματωμένη την τεχνητή νοημοσύνη και θα δημιουργηθούν εξαιρέσεις που οδηγούν σε λαιμό φιαλών στη ροή εργασίας.

Αυτό μπορεί να αποφευχθεί με τη συγκέντρωση της παραλαβής αντικειμένων, επομένως η δημιουργία αποδείξεων περιορίζεται σε ένα ή λίγα άτομα για να αποφευχθούν οι αλληλεπικαλύψεις και οι παραλείψεις. Ένας άλλος τρόπος απόδειξης αστοχίας είναι ο σχεδιασμός μιας προσέγγισης που βασίζεται στο σύστημα, στην οποία, μια αυτόματη υπενθύμιση έχει οριστεί για τη δημιουργία και παρακολούθηση παραλαβών.

Εξασφαλίζοντας ότι όλα τα τιμολόγια, τα ταχυδρομεία και οι αποδείξεις εισάγονται αμέσως στο σύστημα, η αυτοματοποίηση AP μπορεί να μειώσει δραματικά τις ημέρες πληρωτέων (DPO) από ένα κατά μέσο όρο 5.55 ημέρες. Ένα πλήρως αυτοματοποιημένο σύστημα όπου το λογισμικό καταγράφει τα έγγραφα απευθείας από τη μαλακή πηγή (emails κ.λπ.) μπορεί να το διασφαλίσει, αλλά στην περίπτωση της μη αυτόματης αποστολής δεδομένων, αυτό γίνεται ένα σημαντικό σημείο.

Αντιστοίχιση δεδομένων προμηθευτή

Η διαδικασία τριών κατευθύνσεων εξαρτάται από τον προμηθευτή ως βασικό μοχλό της διαδικασίας. Η ακρίβεια των δεδομένων που παρέχονται από τους προμηθευτές μπορεί να διασφαλίσει την απουσία ζητημάτων αναντιστοιχίας δεδομένων. Για μη αυτόματη υποβολή τιμολογίων, απαιτείται η δέουσα επιμέλεια για να διασφαλιστεί η ακρίβεια. Η ακρίβεια συνεπάγεται ομοιομορφία μονάδας μέτρησης, τιμής μονάδας και χρονικού πλαισίου παράδοσης. Οι κατάλογοι προμηθευτών μπορούν να εξαλείψουν σφάλματα και να βελτιώσουν την εμπειρία αγοράς.

Ρύθμιση ανοχής για αυτόματη έγκριση

Μερικές κοινές εξαιρέσεις που προκύπτουν κατά τη διάρκεια του αγώνα PO είναι:

· Οι ποσότητες τιμολογίου δεν ταιριάζουν με το PO

· Λείπουν ή λανθασμένες πληροφορίες αναφοράς PO στο τιμολόγιο

· Λείπει προμηθευτής ή φορολογική δομή για ένα τιμολόγιο

· Διαφορές τιμολόγησης σε επίπεδο γραμμής ή για το συνολικό τιμολόγιο. Για παράδειγμα, το PO θα μπορούσε να είναι για 10 τεμάχια τεμαχίου με κόστος Rs.10 / μονάδα και το τιμολόγιο θα μπορούσε να είναι για 1 τεμάχιο για την τιμή των Rs. 100

Χειρισμός ακροδεκτών

Οι περιπτώσεις Edge είναι ασυνήθιστα περιστατικά που πρέπει να αντιμετωπιστούν από το λογισμικό. Στην αντιστοίχιση PO τιμολογίου, η πολυπλοκότητα της περιοδικής χρέωσης συχνά υποτιμάται. Το σύστημα AI πρέπει να διαθέτει προσαρμοστική επαναλαμβανόμενη χρέωση για να λαμβάνει υπόψη αυτές τις περιπτώσεις αιχμής που ενδέχεται να προκύψουν λόγω αλλαγών στη ζώνη ώρας, πολλαπλών επαναλαμβανόμενων χρεώσεων, αναδρομικών προσαρμογών τιμών και μεταβλητών μηνιαίων μηνών για να διασφαλιστεί αυτοματοποίηση χωρίς σφάλματα.

---

Θέλετε να αυτοματοποιήσετε τη διαδικασία αντιστοίχισης PO; Give Nanonets™ δοκιμάστε και αποκτήστε τα οφέλη από τη χρήση OCR που βασίζεται σε AI στη διαδικασία αντιστοίχισης PO.

---

Παραδείγματα συστημάτων PO Matching με δυνατότητα AI

Η επιλογή λογιστικής σουίτας με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης εξαρτάται από τη φύση της επιχείρησης και την κλίμακα λειτουργίας. Η αντιστοίχιση PO με δυνατότητα AO θα μπορούσε να είναι είτε μια λύση σημείου είτε μια πλήρης λογιστική σουίτα, η οποία θα εξαρτάται από το υπάρχον λογισμικό ή την έλλειψη αυτού. Στην περίπτωση του πρώτου, θα πρέπει να επικοινωνήσει με υπάρχοντα συστήματα, συμπεριλαμβανομένου του ERP. Το PO Matching είναι διαθέσιμο σε πολλά εργαλεία που χρησιμοποιούνται για τη λογιστική, συμπεριλαμβανομένων των Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree κ.λπ.

In μαντείοΤο Payables είναι το εργαλείο αντιστοίχισης PO με δυνατότητα AI στο οποίο μόλις εισαχθεί ένα τιμολόγιο και αντιστοιχιστεί σε ένα PO, οι διανομές δημιουργούνται αυτόματα και ο αγώνας ελέγχεται για συμμόρφωση με την καθορισμένη ανοχή. Μετά την αντιστοίχιση, οι Υποχρεώσεις ενημερώνουν την ποσότητα που χρεώνεται για κάθε αντιστοιχισμένη αποστολή και τις αντίστοιχες κατανομές της από το ποσό που έχει εισαχθεί στο πεδίο Τιμολόγηση. Οι πληρωτέοι ενημερώνουν επίσης το ποσό που χρεώνεται στη διανομή PO.

Φασκόμηλο Άθικτο Η αγορά δημιουργεί δομημένες, προκαθορισμένες ροές εργασιών έγκρισης συναλλαγών και αγορών. MineralTree, ένας πάροχος πληρωτέων λογαριασμών (AP) και ένας αυτοματοποιημένος πάροχος λύσεων, παρέχει αυτόματη αντιστοίχιση PO / τιμολογίου για το Sage Intacc. Σε αυτό, οι λεπτομέρειες κεφαλίδας και επιπέδου γραμμής εξάγονται αυτόματα χρησιμοποιώντας την τεχνολογία OCR από τιμολόγια που αποστέλλονται από προμηθευτές σε ένα καθορισμένο email. Στη συνέχεια ταιριάζει αυτόματα με τα εισερχόμενα τιμολόγια με εντολές αγοράς ή αποδείξεις και στη συνέχεια τα εισάγει στις εσωτερικές ροές εργασίας των χρηστών για έγκριση και πληρωμή τιμολογίου. Όλα τα δεδομένα συγχρονίζονται με το ERP της εταιρείας για συνέπεια πλατφόρμας.

Έξοδα Nexonia, μια λύση διαχείρισης αναφορών δαπανών ιστού και κινητής τηλεφωνίας που έχει ευέλικτη ροή εργασιών έγκρισης και βαθιά ενσωμάτωση με υπάρχοντα συστήματα.

In Τίπαλτι, όλα τα τιμολόγια περνούν από ένα τυπικό OCR, προηγμένη εξαγωγή δεδομένων και ροές εργασίας έγκρισης πριν από την επεξεργασία της πληρωμής. Μπορεί να οριστούν κανόνες για να καθοριστεί εάν ένα τιμολόγιο υποστηρίζεται από PO και αν πρέπει να περάσει από τη διαδικασία αντιστοίχισης. Οι βασικοί κανόνες ισχύουν για τον προμηθευτή ή το ποσό λογαριασμού και εάν ένα τιμολόγιο έχει εντολή αγοράς, τα δεδομένα κωδικοποίησης λογαριασμού PO συμπληρώνουν αυτόματα το τιμολόγιο.

In DocuWare, όταν καταγράφεται ένα τιμολόγιο, ένα εργαλείο εκμάθησης πλήθους που βασίζεται σε AI εξάγει όλα τα βασικά δεδομένα που απαιτούνται για την επεξεργασία, όπως Όνομα προμηθευτή, αναγνωριστικό, αριθμός τιμολογίου, υποσύνολο, φόρος, φορτίο και συνολικό ποσό. Για την επικύρωση του τιμολογίου, το σύστημα επιβεβαιώνει εάν είναι έγκυρος πωλητής, διενεργεί διπλούς ελέγχους για τυχόν διπλούς αριθμούς τιμολογίου, αντιστοιχίσεις για παραγγελίες αγοράς και δελτία παράδοσης και υπολογίζει εκ νέου τα ποσά.

Υπάρχουν πολλά περισσότερα εργαλεία αντιστοίχισης PO διαθέσιμα με διάφορες δυνατότητες που ταιριάζουν σε διάφορες εφαρμογές.

Nanonets AI OCR

Το Nanonets AI-OCR διαβάζει αόρατα, ημι-δομημένα έγγραφα που δεν ακολουθούν ένα τυπικό πρότυπο και επικυρώνει τα δεδομένα που έχουν ληφθεί από το έγγραφο. Το λογισμικό μπορεί να συλλάβει δεδομένα από μια ποικιλία εγγράφων συμπεριλαμβανομένων των τιμολογίων, της ταυτότητας, των εντολών αγοράς, της απόδειξης εισοδήματος, της φόρμας φόρου και των εντύπων υποθηκών.

Επιτρέπει την εισαγωγή δεδομένων από την πλατφόρμα του χρήστη και εξάγει απευθείας τα καταγεγραμμένα δεδομένα σε μια υπάρχουσα ροή εργασίας, χωρίς να διακόπτεται το σύστημα. Τα Nanonets έχουν δεσμεύσεις γλώσσας σε Shell, Ruby, Golang, Java, C # και Python. Ο κινητήρας AI μαθαίνει και βελτιώνεται με τη χρήση. Με μια διαισθητική διεπαφή ιστού, εξαλείφει τις δυσκίνητες χειροκίνητες διαδικασίες και αυτοματοποιεί τιμολόγια, αποδείξεις και κριτικές εγγράφων. Είναι γνωστό ότι μειώνει το χρόνο επεξεργασίας έως και 90% και εξοικονομεί κόστος έως και 50%.

Η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στον μετασχηματισμό του τρόπου εκτέλεσης της λογιστικής και της αντιστοίχισης PO στον εταιρικό κόσμο. Ωστόσο, δεν μπορεί να εξαλείψει την ανθρώπινη συμμετοχή - η τεχνολογία δεν μπορεί να υπάρξει μόνη της.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα βοηθήσει, όχι θα αντικαταστήσει τον Λογιστή. Το κλειδί για την επιτυχή εφαρμογή ενός λογιστικού συστήματος με δυνατότητα AI είναι να τα φέρει κοντά. Το μέλλον της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στη λογιστική και η αντιστοίχιση PO εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι μπορούν να το αγκυροβολήσουν για να βελτιώσουν την ικανότητά τους να προσφέρουν μακροπρόθεσμες τιμές.