¿Qué es la coincidencia de orden de compra? ¿Y cómo automatizarlo?

PO Matching es el proceso de conectar una orden de compra (PO) emitida por un cliente que indica tipos, cantidades y precios acordados para productos/servicios con el factura emitida por un proveedor por su entrega. El objetivo de la comparación de órdenes de compra es garantizar los pagos oportunos a los proveedores, la contabilidad correcta de los costos y la fácil detección de prácticas fraudulentas.

Coincidencia de orden de compra manual

La coincidencia de órdenes de compra implica varios pasos, incluidos el recibo y captura de datos de factura, verificación con orden de compra, haciendo coincidir los parámetros y la resolución basada en varios parámetros. El procesamiento de facturas y la conciliación de órdenes de compra son procesos complejos, lentos y que consumen muchos recursos cuando se realizan manualmente, especialmente en actividades comerciales ampliadas.

Incluso en los departamentos donde existe la digitalización de la información en forma de aplicaciones de planificación de recursos empresariales (ERP), se requiere una cantidad significativa de trabajo humano; desde el momento en que se emite o recibe una factura hasta su entrada en la aplicación ERP, cuentas por pagar el personal realiza una lista aparentemente interminable de tareas.

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· Abrir y escanear el correo / abrir facturas físicas / órdenes de compra

· Recuperación de facturas / órdenes de compra de un buzón de correo electrónico, portal o sobres físicos

· Teclear la información de las facturas en la computadora

· Hacer coincidir manualmente las facturas con las órdenes de compra (PO) y los recibos de entrega

· Enrutamiento físico de facturas / OP a gerentes y personal de aprobación

· Resuelva excepciones mediante un análisis visual y manual engorroso.

· Ingresar la información de la factura igualada en el ERP

· Buscando en el ERP duplicaciones y omisiones

· Conciliar facturas con pagos

· Actualización de datos maestros de proveedores

Algunos desafíos debilitantes en la correspondencia de PO a gran escala, especialmente cuando se realiza manualmente, son:

Manejo de múltiples puntos de datos de facturas: Las grandes organizaciones se ocupan habitualmente de las órdenes de compra y / o facturas de varios proveedores / clientes en varios formatos, incluidos archivos de procesador de texto (p. Ej., Documentos de MS-Word), archivos de entrada de datos (p. Ej., Archivos de MS-Excel), documentos XML estructurados de Electronic Data Interchange (EDI), archivos PDF y de imagen y, a veces, como documentos impresos.

La unificación de todos estos documentos requiere mucho tiempo y es propensa a errores cuando se realiza manualmente. Errores al inicio de la flujo de trabajo de procesamiento de facturas puede convertirse en una bola de nieve en resultados graves, como pagos en exceso, pagos incorrectos, duplicación de facturas, etc., que pueden conducir a la pérdida de productividad y confianza.

Falta de coincidencia de datos: El cuentas por pagar El departamento de la empresa a menudo tiene que hacer coincidir la orden de compra con la nota de mercancías recibidas (GRN) y los datos de los contratos, además de la factura. El proceso de “mirar y comparar” de cotejo manual, además de ser laborioso y extenuante, puede dar lugar a errores graves, como fechas y valores perdidos, cuya corrección ralentizaría las operaciones y expondría a la organización a riesgos de pérdida de productividad y pérdida de negocio. -Cuestiones de gestión/relación con el cliente.

Manejo de excepciones: Los departamentos de cuentas por pagar dedican mucho tiempo a lidiar con las excepciones, incluida la información incorrecta, incompleta y que no coincide en las facturas. Hasta 20% de las facturas contienen regularmente información incorrecta o incompleta, y un departamento de cuentas por pagar convencional (manual) dedica el 25% de su tiempo a resolver problemas y rastrear la información faltante.

Costo por procesamiento de facturas: El procesamiento manual de facturas y la conciliación de órdenes de compra implican costos que incluyen horas manuales, papel y franqueo, que se verían agravados por multas, recargos por mora, devolución de productos y pérdida de negocios en caso de errores.

Fraude y robo: Los Examinadores Certificados de Fraude (ACFE) informa que una organización típica pierde el 5% de sus ingresos por fraude cada año. Los delincuentes que se hacen pasar por ejecutivos o proveedores envían por correo electrónico facturas que parecen auténticas u otras solicitudes de pago, y un equipo de Cuentas por pagar menos que atento puede hacerlo. caer presa de eso.

Una encuesta de 2020 de Levvel Research mostró que la entrada manual de datos y la ineficiencia continúan siendo los puntos débiles en el proceso de cuentas por pagar.

Asociación de Cuentas por Pagar con sede en el Reino Unido encontrado que:

• El 56% de las empresas experimentan problemas de pronóstico de flujo de efectivo debido a problemas de cuentas por pagar
• El 91% de las empresas reciben regularmente llamadas telefónicas de proveedores que persiguen pagos.
• El 23% de las empresas tenían proveedores que se negaban a trabajar con ellos nuevamente debido a ineficiencias en las cuentas por pagar.

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Coincidencia de orden de compra automatizada

Muchos de los problemas anteriores pueden superarse mediante la comparación automática de órdenes de compra. La automatización puede introducirse en varios pasos del proceso de contabilidad y, en consecuencia, existen dos tipos de automatización:

Captura de datos basada en reconocimiento óptico de caracteres (OCR):

La captura de datos de facturas basada en OCR utiliza una combinación de hardware de captura de imágenes y software de conversión para convertir imágenes en texto que el equipo de contabilidad puede procesar manualmente. Es obvio que esto simplemente digitaliza los datos y no los coincide y debe involucrar operaciones manuales posteriores.

Además, los sistemas OCR independientes no funcionan con diferentes plantillas, tipos de archivos y diseños, lo que requiere una intervención humana frecuente para establecer reglas de plantilla para diferentes tipos de documentos.

Procesamiento automatizado de cuentas / comparación de órdenes de compra:

Esto es de tres tipos:

• La automatización robótica de procesos (RPA) imita las acciones humanas en tareas repetitivas.
• La inteligencia artificial (IA), el “Santo Grial” de la informática en palabras de Bill Gates, imita el juicio y el comportamiento humanos para igualar las órdenes de compra, las facturas y los recibos.
• El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA en el que la computadora "aprende de la experiencia" a través de algoritmos como la red neuronal que imita el proceso de aprendizaje del cerebro.

Los tres tipos de procesamiento de datos automatizado capturan datos pertinentes de facturas, órdenes de compra y otra documentación financiera y los procesan automáticamente de una manera que imita la mente humana. De ellos, el procesamiento habilitado por IA también puede comparar y hacer coincidir registros y tomar decisiones como pasar la transacción, marcar errores o generar excepciones.

El emparejamiento basado en IA comprende cuatro pasos:

1. Captura y extracción de datos: Este paso implica una cierta cantidad de intervención humana en el escaneo manual de facturas físicas en sistemas o la incorporación de facturas enviadas por fax o correo electrónico para su conversión en imágenes. El Reconocimiento Óptico de Caracteres Zonal (OCR) o Plantilla OCR se utiliza para extraer texto ubicado en una ubicación específica dentro de un documento escaneado. Un sistema Zonal OCR se entrena definiendo dónde se pueden encontrar campos de datos específicos dentro de un documento. OpenCV, Tesseract y Python son algunos sistemas de OCR zonales que se pueden entrenar para seleccionar campos específicos de una factura o orden de compra capturada.

2. Reconocimiento de datos: El reconocimiento y la categorización de los datos capturados en tipos, ya sea a través de una clasificación basada en reglas o mediante algoritmos de aprendizaje automático. Los sistemas AI OCR pueden eliminar más del 80% de las operaciones bajo la captura, extracción e indexación de datos de facturas.

3. Coincidencia de registros y validación: El algoritmo de IA realiza la comparación de registros: el proceso de encontrar piezas de información coincidentes a partir de grandes conjuntos de datos. El proceso de emparejamiento puede ser bidireccional, tridireccional o cuádruple, según las necesidades de la empresa.

Una encuesta realizada por Investigación de Levvel muestra que aprobación más rápida de facturas y aumento de la productividad de los empleados son los dos principales beneficios que se experimentan al cambiar a 2 vías y 3 vías habilitados para IAemparejamiento de caminos de los empleados.

4. Revisión de cuentas por pagar y procesamiento de excepciones, según las necesidades únicas de la empresa, los datos coincidentes se transmiten o se envían al empleado correspondiente para su posterior procesamiento.

Ventajas de la coincidencia de órdenes de compra basadas en IA

Procesamiento sin contacto:Cuando todos los documentos (factura, orden de compra, recibo, etc.) son de naturaleza electrónica, el "procesamiento sin contacto" elimina los procesos centrados en el papel y minimiza la intervención humana, ofreciendo así un mejor rendimiento, escalabilidad y agilidad; todos los documentos comerciales se reciben, digitalizan, enrutan, combinan, aprueban y procesan sin la necesidad de trasladar una sola hoja de papel entre el personal y los departamentos. El procesamiento sin contacto funciona mediante los siguientes pasos:

1. El software busca correos electrónicos no leídos.

2. Los archivos adjuntos se encuentran y se separan del correo electrónico para su procesamiento.

3. Los adjuntos se leen utilizando capacidades cognitivas y se extraen los datos.

4. La información de la factura / orden de compra se valida según las reglas comerciales predefinidas.

5. Se crea una factura, se compara con las órdenes de compra y los recibos de entrega según las reglas preestablecidas, y se verifica para garantizar que no haya facturas duplicadas.

6. Se notifica a los usuarios si las facturas se procesaron correctamente.

El procesamiento sin contacto a menudo utiliza el aprendizaje automático para entrenar a las IA para que funcionen mejor que los sistemas de IA basados ​​en reglas simples. Por lo tanto, el sistema aprende tanto de la base de clientes como de las complejidades específicas de cada cliente.

Coincidencia inteligente:  Las órdenes de compra se pueden emparejar por número de orden de compra, entrega, línea, envío y recepción de orden de compra y clasificarse en varias formas en segundos, una tarea que es hercúlea con el esfuerzo humano solo.

Fácil manejo de múltiples órdenes de compra a múltiples facturas:  La automatización es particularmente útil cuando el volumen de pedidos y facturas es alto, y el esfuerzo manual llevaría días, si no meses, para administrarlos y categorizarlos.

Seguimiento de auditoría completo y cumplimiento: Los sistemas de inteligencia artificial pueden proporcionar a los operadores humanos asistencia intuitiva y realizar validaciones y correcciones que toman horas con trabajo humano, en segundos.

Ahorro de mano de obra: La IA opera sobre la base de la "red neuronal": algoritmos que pueden reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos muy parecido al cerebro humano. Además de la velocidad del rendimiento, el aprendizaje automático y las posibilidades de aprendizaje profundo dentro de la IA pueden ayudar al software a aprender de la experiencia, lo que puede ajustar la operación para aumentar la productividad y la precisión, evitando la intervención y la validación humanas.

Marcado de errores y minimización: Cuando el cerebro humano puede fallar debido a la fatiga de la acción repetitiva, el sistema basado en IA puede, de hecho, mejorar el rendimiento con el tiempo y la "experiencia". Si bien la automatización no puede eliminar por completo el error humano, puede garantizar la coherencia a gran escala. La contabilidad automatizada puede aumentar significativamente la probabilidad de identificar problemas pequeños antes de que se conviertan en problemas mayores. En caso de problemas o errores, se envía automáticamente una alerta al equipo de TI, que puede identificar rápidamente la causa raíz y resolverla. No se pierde nada y la solución es mucho más rápida. La señalización de errores oportuna puede ahorrar tiempo, reducir los costosos tiempos de inactividad y evitar una lucha contra incendios grave en un momento posterior.

Productividad incrementada: Al estar libre de actividades que consumen mucho tiempo, como la conciliación de órdenes de compra y el procesamiento de facturas, el equipo de Cuentas por pagar ahora puede centrarse en actividades centradas en el ser humano, como la planificación financiera, el análisis y la obtención de conocimientos para mejorar y mejorar las relaciones interpersonales e institucionales, todo lo cual podría mejorar el resultado final.

Beneficios de costos: Aunque la instalación del procesamiento de facturas habilitado por IA está asociada con un costo inicial, su operación implicaría tan solo el 20 por ciento del salario de un empleado.

Seguridad y escalabilidad de los datos:  Una mayor eficiencia operativa para las empresas globales resulta de poder funcionar 24x7, a diferencia de los operadores humanos que están limitados por el ancho de banda mental y el tiempo.

Disponibilidad de auditoría: Las órdenes de compra, los GRN y las facturas se encuentran entre los documentos más comunes que se solicitan durante las auditorías. La coincidencia de órdenes de compra habilitada por AI ya tiene estos documentos aprobados, emparejados y organizados, lo que permite un proceso de auditoría sin problemas.

La automatización del procesamiento de facturas y la conciliación de órdenes de compra pueden ayudar a varios niveles de ejecutivos en una empresa:

• Los ejecutivos de finanzas pueden reducir costos y liberar recursos que pueden reorganizarse para mejorar el resultado final y ayudar en el crecimiento estratégico y corporativo.
• Los ejecutivos corporativos pueden comprender mejor el desempeño y monitorear el flujo de efectivo mediante el análisis de los datos del tablero que ofrecen muchos de los software de automatización para medir.
• Los equipos de cuentas a pagar pueden eliminar las facturas en papel y las interacciones manuales gracias a la simplificación del enrutamiento, la codificación y la correspondencia de las facturas de los proveedores mediante reglas de contabilidad predefinidas.
• Los contables y el personal de investigación tienen acceso completo e instantáneo a las órdenes de compra y las facturas para la planificación futura.

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Configuración e implementación de sistemas PO Matching habilitados para IA

La configuración de un sistema de correspondencia de órdenes de compra habilitado por IA en una organización es un proceso de tres niveles.

Si bien el procesamiento automatizado de facturas y la conciliación de órdenes de compra son ventajosos cuando se implementan, indudablemente existe una curva de aprendizaje, y la empresa / equipo debe seguir algunos protocolos para que la automatización genere los resultados esperados. Algunos pasos que se deben tomar antes y durante la implementación de procesos contables automatizados son los siguientes:

Participación total de todas las partes interesadas

La automatización exitosa de Cuentas por pagar depende de la participación total de cada miembro del equipo de finanzas, lo que implica programas de capacitación y actualización periódica para operar el sistema y manejar excepciones.

Automatización por fases

Aprovechar el poder de la automatización y la inteligencia artificial depende de la configuración e implementación correctas. Además, existe una curva de aprendizaje bastante empinada asociada con el paso de la contabilidad manual a la conciliación de facturas basada en IA. Mediante la transición por fases, es posible configurar sin errores y también dar tiempo al equipo para adoptar nuevos procesos.

Integración de todos los sistemas

Es posible que el equipo de cuentas por pagar ya esté utilizando software para fines inconexos, como planificación de recursos empresariales (ERP), gestión de relaciones con los clientes y otros sistemas financieros básicos. El sistema de automatización de IA debería poder integrarse con el software existente para facilitar las cosas a los usuarios.

Planificación de contingencias

Las fallas del servidor, los cortes de energía y las interrupciones de la red pueden interrumpir gravemente el funcionamiento de los sistemas de comparación de PO habilitados por IA. Pero un plan de continuidad empresarial consolidado que incluya copias de seguridad, fuentes de alimentación ininterrumpidas y computación en la nube puede ayudar a abordar estos problemas. También es importante mantener un historial de los procesos en caso de que las operaciones tengan que volver temporalmente a la manipulación manual.

Organización de todos los documentos relevantes

En combinación de tres y cuatro vías. Las órdenes de compra, el GRN y las facturas deben coincidir. Si bien la mayoría de los proveedores y clientes son diligentes con las órdenes de compra y las facturas, tienden a descuidar los GRN y los recibos. La ausencia de un recibo puede bloquear un proceso de coincidencia de 3 vías integrado por AI y se generarían excepciones que provocarían cuellos de botella en el flujo de trabajo.

Esto se puede evitar mediante la centralización de la recepción de artículos, por lo que la creación de recibos está restringida a una o pocas personas para evitar duplicaciones y omisiones. Otra forma infalible es diseñar un enfoque basado en el sistema en el que se establezca un recordatorio automático para la generación y seguimiento de recibos.

Asegurándose de que todas las facturas, órdenes de compra y recibos se ingresen en el sistema con prontitud, la automatización de AP puede reducir drásticamente los días por pagar pendientes (DPO) en un promedio de 5.55 días. Un sistema completamente automatizado en el que el software captura los documentos directamente desde la fuente de software (correos electrónicos, etc.) puede garantizar esto, pero en el caso de la carga manual de datos, esto se convierte en un punto importante.

Coincidencia de datos de proveedores

Un proceso de emparejamiento de 3 vías depende del proveedor como el impulsor clave del proceso. La precisión de los datos proporcionados por los proveedores puede garantizar la ausencia de problemas de discrepancia de datos. Para la presentación manual de facturas, se requiere la debida diligencia para garantizar la precisión. La precisión implica uniformidad en la unidad de medida, el precio unitario y el plazo de entrega. Los catálogos de proveedores pueden eliminar errores y mejorar la experiencia de compra.

Configurar una tolerancia para la aprobación automática

Algunas excepciones comunes que surgen durante el partido de PO son:

· Las cantidades de las facturas no coinciden con la orden de compra

· Información de referencia de orden de compra incorrecta o faltante en la factura

· Falta un proveedor o una estructura fiscal para una factura

· Discrepancias de precios a nivel de línea o para la factura total. Por ejemplo, la orden de compra podría ser por 10 unidades de artículo al costo de Rs.10 / unidad, y la factura podría ser por 1 unidad de artículo por el precio de Rs. 100.

Manejo de casos extremos

Los casos extremos son sucesos poco comunes que deben ser manejados por el software. En la conciliación de las órdenes de compra de facturas, a menudo se subestima la complejidad de la facturación recurrente. El sistema de inteligencia artificial debe contar con facturación recurrente adaptativa para considerar estos casos extremos que pueden surgir debido a cambios de zona horaria, múltiples cargos recurrentes, ajustes de precios retrospectivos y duraciones de meses variables para garantizar una automatización sin errores.

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Ejemplos de sistemas de correspondencia de órdenes de compra habilitados para IA

La elección de una suite de contabilidad habilitada para IA depende de la naturaleza del negocio y la escala de operación. El emparejamiento de órdenes de compra habilitado por AO podría ser una solución puntual o una suite de contabilidad completa, que dependería del software existente o de la falta del mismo. En el caso del primero, necesitaría comunicarse con los sistemas existentes, incluido el ERP. PO Matching está disponible en muchas herramientas utilizadas para la contabilidad, incluidas Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree, etc.

In Oracle, Payables es la herramienta de comparación de órdenes de compra habilitada por IA en la que una vez que se ingresa una factura y se compara con una orden de compra, las distribuciones se crean automáticamente y se verifica que la coincidencia cumpla con la tolerancia definida. Una vez emparejados, Cuentas a pagar actualiza la cantidad facturada para cada envío emparejado y su (s) distribución (es) correspondiente (es) por la cantidad ingresada en el campo Cantidad facturada. Cuentas a pagar también actualiza la cantidad facturada en la distribución de la orden de compra.

Sage Intacct Compras crea flujos de trabajo estructurados y predefinidos de transacciones y aprobación de compras. MineralÁrbol, un proveedor de soluciones de automatización de pagos y cuentas por pagar (AP), proporciona una correspondencia automatizada de PO / facturas para Sage Intacc. En esto, los detalles del encabezado y del nivel de línea se extraen automáticamente mediante la tecnología OCR de las facturas enviadas por los proveedores a un correo electrónico designado. Luego, compara automáticamente las facturas entrantes con las órdenes de compra o los recibos y luego las inserta en los flujos de trabajo internos de los usuarios para la aprobación y el pago de facturas. Todos los datos se sincronizan con el ERP de la empresa para mantener la coherencia de la plataforma.

Gastos de Nexonia, una solución de gestión de informes de gastos móviles y web basada en la nube que tiene flujos de trabajo de aprobación flexibles y una profunda integración con los sistemas existentes.

In Tipaltí, todas las facturas pasan por un OCR estándar, extracción de datos avanzada y flujos de trabajo de aprobación antes de que se procese el pago. Se pueden establecer reglas para determinar si una factura está respaldada por una orden de compra y si debe pasar por el proceso de comparación. Las reglas básicas se aplican al proveedor o al monto de la factura y, si una factura tiene una orden de compra, los datos de codificación de la factura de la orden de compra rellenan automáticamente la factura.

In DocuWare, cuando se captura una factura, una herramienta de aprendizaje colectivo basada en inteligencia artificial extrae todos los datos clave necesarios para el procesamiento, como el nombre del proveedor, la identificación, el número de factura, el subtotal, los impuestos, el flete y el monto total. Para validar la factura, el sistema confirma si es un proveedor válido, verifica dos veces si hay números de factura duplicados, coincide con las órdenes de compra y los albaranes de entrega y vuelve a calcular las cantidades.

Hay muchas más herramientas de comparación de órdenes de compra disponibles con varias funciones para adaptarse a diversas aplicaciones.

Nanoredes IA OCR

Nanonets AI-OCR lee documentos semiestructurados invisibles que no siguen una plantilla estándar y valida los datos capturados del documento. El software puede capturar datos de una variedad de documentos que incluyen facturas, tarjetas de identificación, órdenes de compra, comprobantes de ingresos, formularios de impuestos y formularios de hipotecas.

Permite importar datos desde la plataforma del usuario y exportar directamente los datos capturados a un flujo de trabajo existente, sin interrumpir el sistema. Nanonets tiene enlaces de lenguaje en Shell, Ruby, Golang, Java, C # y Python. El motor de IA aprende y mejora con el uso. Con una interfaz web intuitiva, elimina los engorrosos procesos manuales y automatiza facturas, recibos y revisiones de documentos. Se sabe que reduce el tiempo de procesamiento hasta en un 90% y ahorra costos hasta en un 50%.

Se espera que la inteligencia artificial desempeñe un papel fundamental en la transformación de la forma en que se lleva a cabo la contabilidad y el emparejamiento de órdenes de compra en el mundo empresarial. Sin embargo, no puede eliminar la participación humana, la tecnología no puede existir sola.

La inteligencia artificial ayudará, no reemplazará al contador. La clave para la implementación exitosa de un sistema de contabilidad habilitado para IA es reunirlos. El futuro del uso de la inteligencia artificial en la contabilidad y el emparejamiento de órdenes de compra depende en gran medida de cómo los humanos pueden anclarlo para mejorar su capacidad de ofrecer valores a largo plazo.