Mis on PO sobitamine? Ja kuidas seda automatiseerida?

PO sobitamine on protsess, mille käigus ühendatakse kliendi poolt väljastatud ostutellimus (PO), mis näitab toodete/teenuste tüübid, kogused ja kokkulepitud hinnad. müüja väljastatud arve sest see on kohaletoimetamine. Ostutellimuste sobitamise eesmärk on tagada tarnija õigeaegsed maksed, korrektne kulude arvestus ja pettuste lihtne avastamine.

Manuaalne ostutellimuse sobitamine

Ostutellimuse sobitamine hõlmab mitut sammu, sealhulgas kviitungi ja arvete andmete püüdmine, kinnitamine rakendusega ostutellimus, parameetrite sobitamine ja erinevatel parameetritel põhinev eraldusvõime. Arvete töötlemine ja ostutellimuste sobitamine on käsitsi teostamisel keerukad, aeganõudvad ja ressursimahukad protsessid, eriti suuremahulise äritegevuse puhul.

Isegi osakondades, kus toimub teabe digiteerimine ettevõtte ressursside planeerimise (ERP) rakenduste kujul, on vaja märkimisväärset inimtööjõudu; alates arve esitamisest või vastuvõtmisest kuni selle sisestamiseni ERP rakendusse, võlgnevused töötajad täidavad näiliselt lõputu loetelu majapidamistöödest.

---

Kas soovite ostutellimuste sobitamise protsessi automatiseerida? Give Nanonets™ proovige saada AI-põhise optilise tekstituvastuse kasutamise eeliseid ostutellimuse sobitamise protsessis.

---

· Postide avamine ja skannimine/füüsiliste arvete/tellimuste avamine

· Arvete/tellimuste hankimine e-postkastist, portaalist või füüsilistest ümbrikest

· Arvetelt info sisestamine arvutisse

· Arvete käsitsi vastavusse viimine ostutellimuste (PO-de) ja tarnetšekkidega

· Arvete/operatsioonide füüsiline suunamine juhtidele ja heakskiitvatele töötajatele

· Lahendage erandid tülika silmaringi ja käsitsi analüüsimise abil.

· Sobitatud arveteabe sisestamine ERP-sse

· ERP-st dubleerimise ja väljajätmiste otsimine

· Arvete vastavus maksetega

· Tarnija põhiandmete värskendamine

Mõned kurnavad väljakutsed suuremahulise ostutellimuse sobitamise puhul, eriti kui seda tehakse käsitsi, on järgmised:

Mitme arve andmepunkti käsitlemine: Suured organisatsioonid tegelevad tavapäraselt PO-de ja/või mitme tarnija/kliendi arvetega mitmes vormingus, sealhulgas tekstitöötlusfailid (nt MS-Wordi dokumendid), andmesisestusfailid (nt MS-Exceli failid), elektroonilise andmevahetuse struktureeritud XML-dokumendid. (EDI), PDF-failide ja pildifailide ning mõnikord ka paberkandjal dokumentidena.

Kõigi nende dokumentide ühendamine on käsitsi tehes aeganõudev ja vigadetundlik. Vead programmi alguses arvete töötlemise töövoog võib lumepalli põhjustada tõsiseid tagajärgi, nagu ülemaksmine, valed maksed, arvete dubleerimine jne, mis võivad viia tootlikkuse ja usalduse kaotuseni.

Andmete mittevastavus: . võlgnevused Ettevõtte osakond peab sageli lisaks arvele sobitama ostutellimuse ka kauba vastuvõtmise märkuse (GRN) ja lepingute andmetega. Manuaalse sobitamise protsess „vaata ja võrdle” võib peale selle, et see on töömahukas ja pingeline, kaasa tuua tõsiseid vigu, nagu vahelejäänud kuupäevad ja väärtused, mille parandamine aeglustaks tegevust ja seab organisatsiooni tootlikkuse languse ja äritegevuse ohtu. -juhtimise/kliendisuhete probleemid.

Erandi käsitlemine: Võlavõlgade osakonnad kulutavad palju aega eranditega tegelemisele, sealhulgas arvetel oleva vale, mittetäieliku ja mittevastava teabega. Kuni 20% arvetest sisaldavad regulaarselt ebaõiget või mittetäielikku teavet ning tavapärane (käsitsi) arveldusvõlgade osakond kulutab 25% oma ajast probleemide lahendamisele ja puuduva teabe leidmisele.

Arve töötlemise maksumus: Arvete käsitsi töötlemine ja ostutellimuse sobitamine toob kaasa kulud, sealhulgas käsitsi töötunnid, paberi- ja postikulud, mida suurendavad trahvid, viivised, toote tagastamine ja äritegevuse kaotamine vigade korral.

Pettus ja vargus: Certified Fraud Examiners (ACFE) teatab, et tüüpiline organisatsioon kaotab igal aastal pettuse tõttu 5% oma tuludest. Juhtide või tarnijatena esinevad kurjategijad saadavad e-kirjaga autentse välimusega arveid või muid maksetaotlusi ning vähem kui valvas maksevõlgade meeskond saab langeda selle ohvriks.

Levvel Researchi 2020. aasta uuring Näitas seda Käsitsi andmete sisestamine ja ebaefektiivsus on jätkuvalt valupunktid võlgnevuste protsess.

Ühendkuningriigis asuv võlgnevuste assotsiatsioon leidis, et:

• 56% ettevõtetest kogevad võlgnevuste tõttu probleeme rahavoogude prognoosimisega
• 91% ettevõtetest saavad regulaarselt telefonikõnesid müüjatelt, kes taotlevad makseid.
• 23% ettevõtetest olid tarnijad, kes keeldusid nendega uuesti koostööd tegemast võlgade ebatõhususe tõttu

---

Kas soovite ostutellimuste sobitamise protsessi automatiseerida? Give Nanonets™ proovige saada AI-põhise optilise tekstituvastuse kasutamise eeliseid ostutellimuse sobitamise protsessis.

---

Automatiseeritud ostutellimuste sobitamine

Paljud ülaltoodud probleemidest saab üle automaatse ostutellimuse sobitamise abil. Automatiseerimist saab juurutada raamatupidamisprotsessi erinevates etappides ja vastavalt sellele on olemas kahte tüüpi automatiseerimist:

Optilise märgituvastuse (OCR) põhine andmehõive:

OCR-põhine arvete andmete kogumine kasutab pildihõive riistvara ja teisendustarkvara kombinatsiooni, et teisendada kujutised tekstiks, mida raamatupidamismeeskond saab käsitsi töödelda. On ilmne, et see lihtsalt digiteerib andmed ja ei ühti nendega ning peab hõlmama hilisemaid käsitsi toiminguid.

Lisaks ei suuda iseseisvad OCR-süsteemid töötada erinevate mallide, failitüüpide ja paigutustega, mistõttu on vaja sagedast inimese sekkumist, et määrata erinevat tüüpi dokumentidele mallireeglid.

Kontode automaatne töötlemine / ostutellimuse sobitamine:

Seda on kolme tüüpi:

• Robotprotsesside automatiseerimine (RPA) jäljendab korduvate ülesannete täitmisel inimese tegevust.
• Tehisintellekt (AI), arvutiteaduse "Püha Graal" Bill Gatesi sõnade kohaselt, jäljendab inimeste otsustusvõimet ja käitumist, et sobitada PO-sid, arveid ja kviitungeid.
• Masinõpe (ML) on AI alamhulk, milles arvuti „õpib kogemusest” selliste algoritmide kaudu nagu närvivõrk, mis jäljendab aju õppimisprotsessi.

Kõik kolm automatiseeritud andmetöötluse tüüpi koguvad asjakohaseid andmeid arvetest, PO-dest ja muudest finantsdokumentidest ning töötlevad neid automaatselt viisil, mis jäljendab inimmõistust. Neist AI-toega töötlemine saab ka kirjeid võrrelda ja sobitada ning teha selliseid otsuseid nagu tehingu edastamine, vigade märgistamine või erandite esitamine.

AI-põhine sobitamine koosneb neljast etapist:

1. Andmete kogumine ja eraldamine: See samm hõlmab teatud määral inimese sekkumist füüsiliste arvete käsitsi skannimisse süsteemidesse või faksi või meili teel saadetud arvete lisamisse kujutisteks teisendamiseks. Zonal Optical Character Recognition (OCR) või malli OCR-i kasutatakse teksti eraldamiseks, mis asub skannitud dokumendis kindlas kohas. Zonaalset optilise tekstituvastuse süsteemi õpetatakse määratledes, kus dokumendis konkreetsed andmeväljad asuvad. OpenCV, Tesseract ja Python on mõned tsoonilised OCR-süsteemid, mida saab treenida jäädvustatud arvelt või ostutellimuselt konkreetseid välju välja valima.

2. Andmete tuvastamine: Jäädvustatud andmete tuvastamine ja liigitamine tüüpidesse kas reeglipõhise klassifitseerimise või masinõppe algoritmide abil. AI OCR-süsteemid suudavad kõrvaldada üle 80% arveandmete kogumise, ekstraheerimise ja indekseerimisega seotud toimingutest.

3. Kirje sobitamine ja kinnitamine: AI-algoritm teostab kirjete sobitamise – protsessi, mille käigus leitakse suurtest andmehulkadest sobivaid infokilde. Sobitamisprotsess võib olenevalt ettevõtte vajadustest olla kahe-, kolme- või neljasuunaline.

Uuring Levvel uuringud näitab, et kiirem arvete kinnitamine ja suurenenud töötajate tootlikkus on kaks peamist eelist, mida kogete AI-toega kahesuunalisele ja kolmesuunalisele tehnoloogiale üleminekust.viisi sobitamine protsesse.

4. Võlavõlgade läbivaatamine ja erandite töötlemine, lähtudes ettevõtte unikaalsetest vajadustest, suunatakse sobitatud andmed läbi või suunatakse edasiseks töötlemiseks vastavale töötajale.

AI-põhise PO sobitamise eelised

Puutevaba töötlemine:Kui kõik dokumendid (arve, ostutellimus, kviitung jne) on olemuselt elektroonilised, eemaldab "puutevaba töötlemine" paberipõhised protsessid ja minimeerib inimese sekkumise, tagades seeläbi parema jõudluse, mastaapsuse ja paindlikkuse; kõik äridokumendid võetakse vastu, digiteeritakse, suunatakse, sobitatakse, kinnitatakse ja töödeldakse, ilma et oleks vaja ühtki paberitükki personali ja osakondade vahel liigutada. Puutevaba töötlemine toimub järgmiste sammude kaudu:

1. Tarkvara kontrollib lugemata kirju.

2. Manused leitakse ja eemaldatakse e-kirjast töötlemiseks.

3. Manused loetakse kognitiivseid võimalusi kasutades ja andmed ekstraheeritakse.

4. Arve/tellimuste informatsioon valideeritakse eelnevalt määratletud ärireeglite alusel.

5. Luuakse arve, mis võrreldakse eelseadistatud reeglite alusel PO-de ja tarnekviitungitega ning kontrollitakse, et arveid ei oleks duplikaate.

6. Kasutajaid teavitatakse arvete edukast töötlemisest.

Puutevaba töötlemine kasutab sageli masinõpet, et õpetada tehisintellekti toimima paremini kui lihtsad reeglipõhised AI-süsteemid. Seetõttu õpib süsteem nii kliendibaasist kui ka iga kliendi spetsiifilistest keerukustest.

Nutikas sobitamine:  Ostutellimusi saab sobitada ostutellimuse numbri, väljalaske, rea, saadetise ja ostukviitungi järgi ning sorteerida mitmel erineval kujul mõne sekundi jooksul. See ülesanne on inimliku jõupingutuse tõttu imeline.

Mitme ostutellimuse lihtne käsitsemine mitmele arvele:  Automatiseerimine on eriti kasulik siis, kui ostutellimuste ja arvete maht on suur ning käsitsi nende haldamine ja kategoriseerimine võtaks päevi, kui mitte kuid.

Täielik kontrolljälg ja vastavus: AI-süsteemid võivad pakkuda inimkäitajatele intuitiivset abi ning teostada valideerimisi ja parandusi, mis võtavad inimtööga mõne sekundi jooksul tunde.

Tööjõu kokkuhoid: AI toimib "närvivõrgu" alusel – algoritmid, mis suudavad tuvastada andmekogumi aluseks olevaid seoseid, sarnaselt inimese ajuga. Lisaks jõudluse kiirusele võivad tehisintellektis sisalduvad masinõpe ja sügavad õppimisvõimalused aidata tarkvaral kogemustest õppida, mis võib toiminguid peenhäälestada, et suurendada tootlikkust ja täpsust, vältides inimese sekkumist ja valideerimist.

Viga märgistamine ja minimeerimine: Kui inimaju võib korduvast tegevusest tingitud väsimuse tõttu ebaõnnestuda, võib tehisintellektil põhineva süsteemi jõudlus aja ja „kogemusega“ tegelikult paraneda. Kuigi automatiseerimine ei suuda inimlikke vigu täielikult kõrvaldada, suudab see tagada järjepidevuse suures ulatuses. Automatiseeritud raamatupidamine võib märkimisväärselt suurendada tõenäosust, et tuvastatakse väikesed probleemid enne, kui need muutuvad suuremateks. Probleemide või tõrgete korral märgitakse IT-meeskonnale automaatselt hoiatus, kes suudab kiiresti tuvastada algpõhjuse ja selle lahendada. Miski ei jää kahe silma vahele ja parandamine on palju kiirem. Õigeaegne veamärgistamine võib säästa aega, vähendada kulukaid seisakuid ja vältida hilisemaid tõsiseid tulekustutusi.

Suurenenud tootlikkus: Tänu aeganõudvatele tegevustele, nagu ostutellimuste vastavusse viimine ja arvete töötlemine, saab võlgnevuste meeskond nüüd keskenduda inimkesksetele tegevustele, nagu finantsplaneerimine, analüüsimine ja täiustuste leidmine ning inimestevaheliste ja institutsionaalsete suhete parandamine. võib lõpptulemust parandada.

Kulude eelised: Kuigi tehisintellekti toega arvete töötlemise paigaldamine on seotud käivituskuluga, tooks selle käitamine kaasa vaid 20 protsenti töötaja palgast.

Andmete turvalisus ja mastaapsus:  Ülemaailmsete ettevõtete suurem töötõhusus tuleneb suutlikkusest töötada ööpäevaringselt, erinevalt inimestest, keda piirab vaimne ribalaius ja aeg.

Auditivalmidus: PO-d, GRN-id ja arved on ühed levinumad auditite käigus küsitavad dokumendid. AI-toega ostutellimuste sobitamisel on need dokumendid juba kinnitatud, sobitatud ja korraldatud, mis võimaldab sujuvat auditiprotsessi.

Arvete töötlemise ja ostutellimuste sobitamise automatiseerimine võib aidata ettevõtte erinevatel tasanditel olevaid juhte:

• Finantsjuhid saavad vähendada kulusid ja vabastada ressursse, mida saab reorganiseerida, et suurendada kasumit ning aidata kaasa strateegilisele ja ettevõtte kasvule.
• Ettevõtete juhid saavad paremini mõista jõudlust ja jälgida rahavoogusid, analüüsides paljude automatiseerimistarkvarade mõõtmiseks pakutavaid armatuurlaua andmeid.
• Makstavate kontode meeskonnad saavad eelmääratletud raamatupidamisreeglite abil kõrvaldada paberarved ja käsitsi suhtlemise tänu sujuvamale marsruutimisele, kodeerimisele ja tarnijaarvete sobitamisele.
• Raamatupidajatel ja uurimistöötajatel on täielik ja vahetu juurdepääs ostutellimustele ja arvetele tuleviku planeerimiseks.

---

Kas soovite ostutellimuste sobitamise protsessi automatiseerida? Give Nanonets™ proovige saada AI-põhise optilise tekstituvastuse kasutamise eeliseid ostutellimuse sobitamise protsessis.

---

AI-toega PO Matching süsteemide seadistamine ja juurutamine

AI-toega PO-sobitussüsteemi seadistamine organisatsioonis on kolmeastmeline protsess.

Kuigi automatiseeritud arvete töötlemine ja ostutellimuste sobitamine on rakendamisel kasulikud, on õppimiskõver kahtlemata olemas ja ettevõte/meeskond peab järgima mõnda protokolli, et automatiseerimine saavutaks oodatud tulemused. Mõned sammud, mida tuleb teha enne automatiseeritud raamatupidamisprotsesside rakendamist ja selle ajal, on järgmised:

Kõigi sidusrühmade täielik kaasamine

Ostuvõlgade edukas automatiseerimine sõltub iga finantsmeeskonna liikme täielikust osalemisest, mis hõlmab perioodilist koolitust ja täiendusprogramme süsteemi kasutamiseks ja erandite käsitlemiseks.

Faasipõhine automatiseerimine

Automatiseerimise ja tehisintellekti võimsuse kasutamine sõltub õigest seadistamisest ja rakendamisest. Lisaks on manuaalselt raamatupidamiselt AI-põhisele arvete sobitamisele üleminekuga seotud üsna järsk õppimiskõver. Faasipõhise üleminekuga on võimalik seadistada vigadeta ja anda meeskonnale aega uute protsesside kasutuselevõtuks.

Kõigi süsteemide integreerimine

Võlavõlgade meeskond võib juba kasutada tarkvara erinevatel eesmärkidel, nagu ettevõtte ressursside planeerimine (ERP), kliendisuhete haldamine ja muud peamised finantssüsteemid. Tehisintellekti automatiseerimissüsteemi peaks saama integreerida olemasoleva tarkvaraga, et kasutajate jaoks asjad lihtsaks teha.

Ettenägematute olukordade planeerimine

Serveri krahh, voolukatkestus ja võrguhäired võivad tõsiselt häirida tehisintellekti toega PO sobitussüsteemide tööd. Kuid kindel talitluspidevuse plaan, mis sisaldab varukoopiaid, katkematuid toiteallikaid ja pilvandmetöötlust, võib aidata neid probleeme lahendada. Samuti on oluline säilitada protsesside ajalugu juhuks, kui toimingud tuleb ajutiselt käsitsi teisaldada.

Kõigi asjakohaste dokumentide korraldamine

Kolme- ja neljasuunalises sobitamises. Ostutellimused, GRN ja arved peavad olema vastavuses. Kuigi enamik müüjaid ja kliente on hoolsad ostutellimuste ja arvete osas, kipuvad nad olema hoolimatud GRN-ide ja kviitungite suhtes. Kviitungi puudumine võib katkestada tehisintellektiga integreeritud kolmesuunalise sobitamise protsessi ja tekivad erandid, mis põhjustavad töövoos kitsaskohti.

Seda saab vältida saadetiste vastuvõtmise tsentraliseerimisega, seega on kviitungite loomine piiratud ühe või mõne inimesega, et vältida dubleerimist ja väljajätmist. Veel üks tõrkekindel viis on luua süsteemipõhine lähenemine, kus kviitungi genereerimiseks ja jälgimiseks seadistatakse automaatne meeldetuletus.

Tagades, et kõik arved, ostutellimused ja kviitungid sisestatakse süsteemi kiiresti, võib AP automatiseerimine oluliselt vähendada tasumata päevi (DPO) keskmiselt 5.55 päeva. Täiesti automatiseeritud süsteem, kus tarkvara püüab dokumente otse pehmest allikast (e-kirjad jne), suudab seda tagada, kuid andmete käsitsi üleslaadimise puhul muutub see oluliseks.

Tarnija andmete sobitamine

Kolmesuunaline sobitusprotsess sõltub tarnijast kui protsessi võtmejuhist. Tarnijate esitatud andmete täpsus võib tagada andmete mittevastavuse probleemide puudumise. Arvete käsitsi esitamisel on täpsuse tagamiseks vajalik hoolsuskohustus. Täpsus eeldab mõõtühiku, ühikuhinna ja tarneaja ühtsust. Müüjate kataloogid võivad kõrvaldada vead ja parandada ostukogemust.

Automaatse heakskiidu hälbe seadistamine

Mõned levinumad erandid, mis tekivad PO matši ajal, on järgmised:

· Arvete kogused ei ühti ostutellimusega

· Arvel puudub või on vale ostutellimuse viiteteave

· Arvel puudub tarnija või maksustruktuur

· Hinnaerinevused rea tasemel või kogu arve osas. Näiteks võib ostutellimus hõlmata 10 kaubaühikut hinnaga 10 Rs/ühik ja arve võib olla 1 kaubaühiku kohta hinnaga Rs. 100.

Äärekastide käsitlemine

Edge-juhtumid on aeg-ajalt esinevad juhtumid, mida tarkvara peab käsitlema. Arve ostutellimuste sobitamise puhul alahinnatakse sageli korduva arvelduse keerukust. AI-süsteem peab sisaldama adaptiivset korduvat arveldust, et võtta arvesse ajavööndi muutuste, mitme korduva tasu, tagasiulatuva hinna korrigeerimise ja muutuva kuupikkuse tõttu tekkida võivaid äärmuslikke juhtumeid, et tagada vigadeta automatiseerimine.

---

Kas soovite ostutellimuste sobitamise protsessi automatiseerida? Give Nanonets™ proovige saada AI-põhise optilise tekstituvastuse kasutamise eeliseid ostutellimuse sobitamise protsessis.

---

Näited tehisintellektiga toega ostutellimuse sobitamise süsteemidest

AI-toega raamatupidamiskomplekti valimine sõltub ettevõtte olemusest ja tegevuse ulatusest. AO-toega PO sobitamine võib olla kas punktilahendus või täielik raamatupidamiskomplekt, mis sõltuks olemasolevast tarkvarast või selle puudumisest. Esimese puhul oleks vaja suhelda olemasolevate süsteemidega, sealhulgas ERP-ga. PO Matching on saadaval paljudes raamatupidamises kasutatavates tööriistades, sealhulgas Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree jne.

In Oraakel, Võlad on AI-toega ostutellimuse sobitamise tööriist, milles pärast arve sisestamist ja ostutellimusega vastavusse viimist luuakse automaatselt jaotused ja kontrollitakse vastavust määratletud hälbele. Pärast vastavusse viimist värskendab Võlad iga sobitatud saadetise ja selle vastava(te) jaotuse(te) eest arveldatud kogust väljale Arveldatud kogus sisestatud summa võrra. Võlad värskendab ka ostutellimuse distributsiooni(de) eest arveldatud summat.

Salvei puutumatus Ostmine loob struktureeritud, eelmääratletud tehingute ja ostude kinnitamise töövood. Mineraalpuu, Ostuvõlgade (AP) ja maksete automatiseerimise lahenduste pakkuja, pakub Sage Intaccile automaatset ostutellimuse/arvete sobitamist. Selle käigus ekstraheeritakse päise ja reataseme üksikasjad automaatselt OCR-tehnoloogia abil hankijate poolt määratud meilile saadetud arvetelt. Seejärel sobitab see sissetulevad arved automaatselt ostutellimuste või kviitungitega ning lisab need seejärel arvete kinnitamiseks ja maksmiseks kasutajate sisemistesse töövoogudesse. Platvormi järjepidevuse tagamiseks sünkroonitakse kõik andmed ettevõtte ERP-ga.

Nexonia kulud, pilvepõhine veebi- ja mobiilikuluaruannete haldamise lahendus, millel on paindlikud kinnitamise töövood ja sügav integratsioon olemasolevate süsteemidega.

In Tipalti, läbivad kõik arved enne makse töötlemist standardse optilise tekstituvastuse, täpsema andmete eraldamise ja kinnitamise töövood. Reegleid saab määrata, et teha kindlaks, kas arve on PO-ga tagatud ja kas see peaks läbima sobitamisprotsessi. Tarnija või arve summa suhtes kehtivad põhireeglid ja kui arvel on ostutellimus, täidetakse ostutellimuse arve kodeerimisandmed arve automaatselt.

In DocuWare, kui arve jäädvustatakse, eraldab tehisintellektil põhinev rahvastikuõppe tööriist kõik töötlemiseks vajalikud põhiandmed, nagu hankija nimi, ID, arve number, vahesumma, maks, kaubaveo ja kogusumma. Arve kinnitamiseks kinnitab süsteem, kas tegemist on kehtiva hankijaga, kontrollib topeltarvete numbreid, sobitab ostutellimuste ja tarnelehtedega ning arvutab summad ümber.

Saadaval on palju rohkem ostutellimuse sobitamise tööriistu koos erinevate funktsioonidega, mis sobivad erinevate rakendustega.

Nanonets AI OCR

Nanonets AI-OCR loeb nähtamatuid, poolstruktureeritud dokumente, mis ei järgi standardset malli, ja kinnitab dokumendist kogutud andmed. Tarkvara suudab koguda andmeid mitmesugustest dokumentidest, sealhulgas arvetest, ID-kaartidest, ostutellimustest, tulutõendist, maksuvormist ja hüpoteegi vormidest.

See võimaldab importida andmeid kasutaja platvormilt ja otse eksportida jäädvustatud andmed olemasolevasse töövoogu ilma süsteemi häirimata. Nanonetsil on Shelli, Ruby, Golangi, Java, C# ja Pythoni keeleköited. AI-mootor õpib ja paraneb kasutamise käigus. Intuitiivse veebiliidese abil välistab see tülikad käsitsiprotsessid ning automatiseerib arved, kviitungid ja dokumentide ülevaatused. Teadaolevalt vähendab see töötlemisaega kuni 90% ja säästab kulusid kuni 50%.

Eeldatakse, et tehisintellekt mängib olulist rolli raamatupidamise ja ostutellimuste sobitamise viisi muutmisel ärimaailmas. See ei saa aga välistada inimeste osalust – tehnoloogia ei saa eksisteerida üksi.

Tehisintellekt aitab, mitte ei asenda raamatupidajat. AI-toega raamatupidamissüsteemi eduka rakendamise võti on nende kokkuviimine. Tehisintellekti kasutamise tulevik raamatupidamises ja PO sobitamises sõltub suuresti sellest, kuidas inimesed saavad selle kinnistada, et parandada oma võimet pakkuda pikaajalisi väärtusi.