PO Matching چیست؟ و چگونه می توان آن را خودکار کرد؟

تطبیق PO فرآیند اتصال یک سفارش خرید (PO) صادر شده توسط مشتری است که انواع، مقادیر و قیمت های توافق شده برای محصولات/خدمات را نشان می دهد. فاکتور صادر شده توسط فروشنده برای تحویل آن هدف تطبیق PO اطمینان از پرداخت به موقع فروشنده، حسابداری صحیح هزینه ها و تشخیص آسان روش های تقلبی است.

تطبیق دستی PO

تطبیق PO شامل چندین مرحله از جمله رسید و گرفتن اطلاعات فاکتور، تأیید با سفارش خرید، مطابقت پارامترها و وضوح بر اساس پارامترهای مختلف. پردازش فاکتور و تطبیق PO فرآیندهای پیچیده، وقت گیر و منابع فشرده ای هستند که به صورت دستی انجام می شوند، به خصوص در فعالیت های تجاری بزرگ.

حتی در بخش هایی که دیجیتالی کردن اطلاعات در قالب برنامه های برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) وجود دارد، مقدار قابل توجهی نیروی انسانی مورد نیاز است. از زمان تنظیم یا دریافت فاکتور تا ورود آن به برنامه ERP، حساب های قابل پرداخت پرسنل یک لیست به ظاهر بی پایان از کارهای خانه را انجام می دهند.

---

به دنبال خودکار کردن فرآیند تطبیق PO هستید؟ Give Nanonets™ سعی کنید از مزایای استفاده از OCR مبتنی بر هوش مصنوعی در فرآیند تطبیق PO بهره مند شوید.

---

· باز کردن و اسکن نامه / باز کردن فاکتورهای فیزیکی / PO

· بازیابی فاکتورها / PO از یک صندوق پست الکترونیکی، پورتال، یا پاکت های فیزیکی

· کلید زدن اطلاعات از فاکتورها در رایانه

· تطبیق دستی فاکتورها با سفارش خرید (POs) و رسید تحویل

· مسیریابی فیزیکی فاکتورها / عملیات اجرایی برای مدیران و پرسنل تأیید

· استثناها را از طریق چشم انداز دست و پا گیر و تجزیه و تحلیل دستی حل کنید.

· وارد کردن اطلاعات فاکتور مطابق با ERP

· جستجوی ERP برای موارد تکراری و حذفیات

· تطبیق فاکتورها با پرداخت ها

· به روز رسانی داده های اصلی فروشنده

برخی از چالش‌های تضعیف‌کننده در تطبیق PO در مقیاس بزرگ، به‌ویژه زمانی که به صورت دستی انجام می‌شود عبارتند از:

رسیدگی به چندین نقطه داده فاکتور: سازمان‌های بزرگ به طور معمول با PO و/یا فاکتورهای چندین تامین‌کننده/مشتری در قالب‌های مختلف از جمله فایل‌های واژه‌پرداز (مثلاً اسناد MS-Word)، فایل‌های ورودی داده‌ها (مانند فایل‌های MS-Excel)، اسناد XML ساختاریافته از تبادل اطلاعات الکترونیکی سروکار دارند. (EDI)، فایل‌های PDF و فایل‌های تصویری، و گاهی اوقات به صورت اسناد کپی چاپی.

یکسان سازی همه این اسناد زمانی که به صورت دستی انجام شود زمان بر و مستعد خطا است. خطاهای ابتدایی گردش کار پردازش فاکتور می تواند منجر به پیامدهای جدی مانند پرداخت بیش از حد، پرداخت های نادرست، تکرار فاکتور و غیره شود که می تواند منجر به از دست دادن بهره وری و اعتماد شود.

عدم تطابق داده ها: La حساب های قابل پرداخت بخش شرکت اغلب باید PO را با یادداشت دریافتی کالا (GRN) و داده های قراردادها، علاوه بر فاکتور، مطابقت دهد. فرآیند "نگاه و مقایسه" تطبیق دستی، علاوه بر کار فشرده و سخت، می‌تواند منجر به خطاهای جدی مانند تاریخ‌ها و مقادیر از دست رفته شود که اصلاح آن‌ها باعث کندی عملیات می‌شود و سازمان را در معرض خطر کاهش بهره‌وری و کسب‌وکار قرار می‌دهد. -مسائل مدیریت/ارتباط با مشتری

رسیدگی به استثنا: بخش های حساب های پرداختنی زمان زیادی را صرف رسیدگی به موارد استثنا می کنند، از جمله اطلاعات نادرست، ناقص و نامتناسب در فاکتورها. تا 20 درصد فاکتورها به طور منظم حاوی اطلاعات نادرست یا ناقص است، و یک بخش معمولی (دستی) حساب های پرداختنی، 25٪ از زمان خود را صرف حل مسائل و ردیابی اطلاعات گم شده می کند.

هزینه پردازش فاکتور: پردازش دستی فاکتور و تطبیق PO مستلزم هزینه هایی از جمله ساعات دستی، کاغذ و هزینه پست است که با جریمه ها، هزینه های تاخیر، بازگشت محصول و از دست دادن تجارت در موارد خطا تشدید می شود.

کلاهبرداری و سرقت: کارشناسان خبره تقلب (ACFE) گزارش می دهند که یک سازمان معمولی هر ساله 5 درصد از درآمد خود را به دلیل تقلب از دست می دهد. مجرمانی که جعل هویت مدیران یا تامین‌کنندگان را ایمیل می‌کنند، صورت‌حساب‌هایی با ظاهر واقعی یا سایر درخواست‌های پرداخت را ایمیل می‌کنند و تیم حساب‌های پرداختنی کمتر هوشیار می‌توانند طعمه آن شوند.

نظرسنجی 2020 توسط Levvel Research نشان داد که وارد کردن دستی داده ها و ناکارآمدی همچنان از نقاط دردناک در است فرآیند حساب های پرداختنی.

انجمن حساب های پرداختنی مستقر در انگلستان دریافتند که:

• 56 درصد از کسب‌وکارها به دلیل مشکلات حساب‌های پرداختنی، مشکلات پیش‌بینی جریان نقدی را تجربه می‌کنند
• 91٪ از شرکت ها به طور منظم تماس های تلفنی را از فروشندگانی که به دنبال پرداخت هستند، دریافت می کنند.
• 23 درصد از کسب و کارها تامین کنندگانی داشتند که به دلیل ناکارآمدی حساب های پرداختنی از همکاری مجدد با آنها خودداری کردند.

---

به دنبال خودکار کردن فرآیند تطبیق PO هستید؟ Give Nanonets™ سعی کنید از مزایای استفاده از OCR مبتنی بر هوش مصنوعی در فرآیند تطبیق PO بهره مند شوید.

---

تطبیق خودکار PO

بسیاری از مشکلات فوق ممکن است با استفاده از تطبیق خودکار PO برطرف شوند. اتوماسیون ممکن است در مراحل مختلفی در فرآیند حسابداری معرفی شود و بر این اساس، دو نوع اتوماسیون وجود دارد:

ضبط داده مبتنی بر تشخیص کاراکتر نوری (OCR):

ضبط داده های فاکتور مبتنی بر OCR از ترکیبی از سخت افزار ضبط تصویر و نرم افزار تبدیل برای تبدیل تصاویر به متن استفاده می کند که می تواند توسط تیم حسابداری به صورت دستی پردازش شود. بدیهی است که این صرفاً داده ها را دیجیتالی می کند و با آنها مطابقت ندارد و باید شامل عملیات دستی بعدی باشد.

علاوه بر این، سیستم‌های OCR مستقل در کار با قالب‌ها، انواع فایل‌ها و طرح‌بندی‌های مختلف شکست می‌خورند، که نیاز به مداخله مکرر انسان برای تنظیم قوانین الگو برای انواع مختلف سند دارد.

پردازش خودکار حساب ها/تطابق PO:

این سه نوع است:

• اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) از اعمال انسان در کارهای تکراری تقلید می کند.
• به قول بیل گیتس، هوش مصنوعی (AI)، "جام مقدس" علوم کامپیوتر، قضاوت و رفتار انسان را تقلید می کند تا با PO، فاکتورها و رسیدها مطابقت داشته باشد.
• یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن رایانه از طریق الگوریتم‌هایی مانند شبکه عصبی که فرآیند یادگیری مغز را تقلید می‌کند، «از تجربه یاد می‌گیرد».

هر سه نوع پردازش خودکار داده‌ها، داده‌های مربوطه را از صورت‌حساب‌ها، PO و سایر اسناد مالی جمع‌آوری می‌کنند و آنها را به‌گونه‌ای پردازش می‌کنند که ذهن انسان را تقلید کند. از میان آن‌ها، پردازش‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند سوابق را با هم مقایسه و مطابقت دهند و تصمیماتی مانند تصویب تراکنش، پرچم‌گذاری خطاها یا بالا بردن استثناء اتخاذ کنند.

تطبیق مبتنی بر هوش مصنوعی شامل چهار مرحله است:

1. جمع آوری و استخراج داده ها: این مرحله شامل مقدار معینی از دخالت انسان در اسکن دستی فاکتورهای فیزیکی در سیستم ها یا ترکیب فاکتورهای فکس یا ایمیل شده برای تبدیل به تصاویر است. تشخیص کاراکتر نوری منطقه ای (OCR) یا الگوی OCR برای استخراج متن واقع در یک مکان خاص در داخل یک سند اسکن شده استفاده می شود. یک سیستم OCR منطقه ای با تعیین محل یافتن فیلدهای داده خاص در داخل یک سند آموزش داده می شود. OpenCV، Tesseract، و Python برخی از سیستم‌های OCR ناحیه‌ای هستند که می‌توانند برای انتخاب فیلدهای خاص از یک فاکتور یا PO ثبت شده آموزش ببینند.

2. تشخیص داده ها: شناسایی و دسته‌بندی داده‌های گرفته شده به انواع از طریق طبقه‌بندی مبتنی بر قانون یا توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین. سیستم‌های AI OCR می‌توانند بیش از 80 درصد از عملیات‌های تحت جمع‌آوری، استخراج و نمایه‌سازی داده‌های فاکتور را حذف کنند.

3. تطبیق و اعتبارسنجی رکورد: الگوریتم هوش مصنوعی تطبیق رکورد را انجام می دهد - فرآیند یافتن قطعات منطبق از اطلاعات از مجموعه های بزرگ داده. فرآیند تطبیق بسته به نیاز شرکت می تواند دو طرفه، سه طرفه یا چهار طرفه باشد.

نظرسنجی توسط تحقیقات سطح نشان می دهد که تایید سریعتر فاکتورها و افزایش بهره وری کارکنان دو مزیت برتر تجربه شده از تغییر به دو طرفه و 2- دارای هوش مصنوعی هستند.تطبیق راه فرآیندهای.

4. بررسی حساب های پرداختنی و پردازش استثنا، بر اساس نیازهای منحصر به فرد شرکت، داده های تطبیق داده شده برای پردازش بیشتر به کارمند مربوطه ارسال می شود یا مسیریابی می شود.

مزایای تطبیق PO مبتنی بر هوش مصنوعی

پردازش بدون لمس:هنگامی که همه اسناد (فاکتور، سفارش خرید، رسید و غیره) ماهیت الکترونیکی دارند، «پردازش بدون لمس» فرآیندهای کاغذ محور را حذف می‌کند و دخالت انسان را به حداقل می‌رساند، بنابراین عملکرد، مقیاس‌پذیری و چابکی بهتری را ارائه می‌دهد. تمام اسناد تجاری بدون نیاز به جابجایی یک تکه کاغذ بین پرسنل و بخش ها دریافت، دیجیتالی، مسیریابی، تطبیق، تایید و پردازش می شوند. پردازش بدون لمس از طریق مراحل زیر انجام می شود:

1. نرم افزار ایمیل های خوانده نشده را بررسی می کند.

2. پیوست ها پیدا شده و از ایمیل برای پردازش جدا می شوند.

3. پیوست ها با استفاده از قابلیت های شناختی خوانده شده و داده ها استخراج می شود.

4. اطلاعات فاکتور/PO بر اساس قوانین تجاری از پیش تعریف شده تایید می شود.

5. یک فاکتور ایجاد می شود، بر اساس قوانین از پیش تعیین شده با PO ها و رسیدهای تحویل مطابقت داده می شود و برای اطمینان از عدم وجود فاکتورهای تکراری بررسی می شود.

6. به کاربران اطلاع داده می شود که آیا فاکتورها با موفقیت پردازش شده اند یا خیر.

پردازش بدون لمس اغلب از یادگیری ماشینی برای آموزش هوش مصنوعی برای عملکرد بهتر از سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین ساده استفاده می‌کند. بنابراین سیستم هم از پایگاه مشتری و هم از پیچیدگی های خاص هر مشتری یاد می گیرد.

تطبیق هوشمند:  PO ها را می توان با شماره PO، انتشار، خط، ارسال و دریافت PO مطابقت داد و در چند ثانیه به اشکال مختلف دسته بندی کرد، کاری که تنها با تلاش انسان انجام می شود.

مدیریت آسان چندین PO به چندین فاکتور:  اتوماسیون به ویژه زمانی مفید است که حجم PO ها و فاکتورها زیاد باشد و تلاش دستی برای مدیریت و طبقه بندی آنها روزها و شاید ماه ها طول می کشد.

بررسی کامل حسابرسی و انطباق: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به اپراتورهای انسانی کمک بصری ارائه کنند و اعتبارسنجی و اصلاحاتی را انجام دهند که ساعت‌ها با نیروی انسانی طول می‌کشد، در عرض چند ثانیه.

صرفه جویی در نیروی انسانی: هوش مصنوعی بر اساس "شبکه عصبی" عمل می کند - الگوریتم هایی که می توانند روابط زیربنایی را در مجموعه ای از داده ها بسیار شبیه به مغز انسان تشخیص دهند. جدای از سرعت عملکرد، یادگیری ماشین و امکانات یادگیری عمیق در هوش مصنوعی می‌تواند به نرم‌افزار کمک کند تا از تجربه یاد بگیرد، که می‌تواند عملیات را برای افزایش بهره‌وری و دقت تنظیم کند و از مداخله و اعتبار انسانی جلوگیری کند.

پرچم گذاری و کوچک سازی خطا: در جایی که مغز انسان می تواند به دلیل خستگی ناشی از اقدامات تکراری از کار بیفتد، سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی در واقع می تواند با گذشت زمان و "تجربه" عملکرد را بهبود بخشد. در حالی که اتوماسیون نمی تواند خطای انسانی را به طور کامل حذف کند، می تواند ثبات را در مقیاس بزرگ تضمین کند. حسابداری خودکار می تواند به طور قابل توجهی احتمال شناسایی مسائل کوچک را قبل از تبدیل شدن به موارد بزرگتر افزایش دهد. در صورت بروز مشکل یا خطا، یک هشدار به طور خودکار به تیم فناوری اطلاعات نشان داده می شود که می تواند به سرعت علت اصلی را شناسایی کرده و آن را برطرف کند. هیچ چیز از دست نمی رود و تعمیر بسیار سریعتر است. پرچم‌گذاری به موقع خطا می‌تواند در زمان صرفه‌جویی کند، زمان‌های پرهزینه را کاهش دهد و از اطفاء حریق جدی در زمان بعدی جلوگیری کند.

بهره وری بیشتر: تیم حساب‌های پرداختنی با رهایی از فعالیت‌های زمان‌بر مانند تطبیق PO و پردازش صورت‌حساب، اکنون می‌تواند بر فعالیت‌های انسان‌محور مانند برنامه‌ریزی مالی، تجزیه و تحلیل، و کسب بینش برای بهبود، و بهبود روابط بین فردی و نهادی تمرکز کند. می تواند خط پایین را بهبود بخشد.

مزایای هزینه: اگرچه نصب پردازش صورت‌حساب مبتنی بر هوش مصنوعی با هزینه راه‌اندازی همراه است، اما عملیات آن حداقل 20 درصد از حقوق یک کارمند را شامل می‌شود.

امنیت داده ها و مقیاس پذیری:  بر خلاف اپراتورهای انسانی که با پهنای باند ذهنی و زمان محدود هستند، کارایی عملیاتی بیشتر برای کسب و کارهای جهانی ناشی از توانایی اجرای 24×7 است.

آمادگی حسابرسی: PO، GRN و فاکتورها از جمله رایج ترین اسنادی هستند که در طول ممیزی درخواست می شوند. تطبیق PO با قابلیت هوش مصنوعی قبلاً این اسناد را تأیید، تطبیق و سازماندهی کرده است، که فرآیند حسابرسی یکپارچه را امکان پذیر می کند.

اتوماسیون پردازش فاکتور و تطبیق PO می تواند به سطوح مختلف مدیران در یک شرکت کمک کند:

• مدیران مالی می‌توانند هزینه‌ها و منابع رایگانی را که می‌توانند سازماندهی مجدد شوند، کاهش دهند و به رشد استراتژیک و شرکت کمک کنند.
• مدیران شرکت‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های داشبورد ارائه‌شده توسط بسیاری از نرم‌افزارهای اتوماسیون برای اندازه‌گیری، عملکرد را بهتر درک کنند و بر جریان نقدی نظارت کنند.
• تیم‌های حساب‌های پرداختنی می‌توانند فاکتورهای کاغذی و تعاملات دستی را به دلیل مسیریابی ساده، کدگذاری، تطبیق فاکتورهای تامین‌کننده با استفاده از قوانین حسابداری از پیش تعریف شده حذف کنند.
• حسابداران و کارکنان تحقیقاتی دسترسی کامل و فوری به سفارشات و فاکتورهای خرید برای برنامه ریزی آینده دارند.

---

به دنبال خودکار کردن فرآیند تطبیق PO هستید؟ Give Nanonets™ سعی کنید از مزایای استفاده از OCR مبتنی بر هوش مصنوعی در فرآیند تطبیق PO بهره مند شوید.

---

راه اندازی و پیاده سازی سیستم های PO Matching با قابلیت هوش مصنوعی

راه اندازی یک سیستم تطبیق PO با هوش مصنوعی در یک سازمان یک فرآیند سه لایه است.

در حالی که پردازش خودکار صورت‌حساب و تطبیق PO هنگام اجرا سودمند هستند، بدون شک یک منحنی یادگیری وجود دارد و شرکت/تیم باید چند پروتکل را برای اتوماسیون دنبال کند تا نتایج مورد انتظار را به همراه داشته باشد. برخی از مراحلی که باید قبل و در حین اجرای فرآیندهای حسابداری خودکار انجام شود به شرح زیر است:

مشارکت کامل همه ذینفعان

اتوماسیون حساب‌های پرداخت‌نی موفق به مشارکت کامل هر یک از اعضای تیم مالی بستگی دارد که مستلزم آموزش دوره‌ای و برنامه‌های تازه‌سازی برای راه‌اندازی سیستم و رسیدگی به استثنائات است.

اتوماسیون فازی

استفاده از قدرت اتوماسیون و هوش مصنوعی به راه اندازی و پیاده سازی صحیح بستگی دارد. علاوه بر این، یک منحنی یادگیری نسبتاً شیب دار مرتبط با حرکت از حسابداری دستی به تطبیق فاکتور مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد. با انتقال فازی، می توان بدون خطا راه اندازی کرد و همچنین به تیم زمان داد تا فرآیندهای جدید را اتخاذ کند.

یکپارچه سازی تمامی سیستم ها

تیم حساب‌های پرداختنی ممکن است قبلاً از نرم‌افزار برای اهداف مجزا مانند برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)، مدیریت ارتباط با مشتری و سایر سیستم‌های مالی اصلی استفاده می‌کنند. سیستم اتوماسیون هوش مصنوعی باید بتواند با نرم افزارهای موجود ادغام شود تا کارها را برای کاربران آسان کند.

برنامه ریزی برای موارد احتمالی

خرابی سرور، قطع برق و اختلال در شبکه می تواند عملکرد سیستم های تطبیق PO با هوش مصنوعی را به شدت مختل کند. اما یک طرح تداوم کسب‌وکار مستحکم که شامل پشتیبان‌گیری، منابع تغذیه بدون وقفه و رایانش ابری باشد، می‌تواند به رفع این مشکلات کمک کند. همچنین حفظ تاریخچه فرآیندها در مواردی که عملیات باید به طور موقت به مدیریت دستی بازگردد، مهم است.

سازماندهی کلیه اسناد مربوطه

در تطبیق سه و چهار طرفه. سفارشات خرید، GRN و فاکتورها باید مطابقت داشته باشند. در حالی که اکثر فروشندگان و مشتریان در مورد PO و فاکتورها کوشا هستند، آنها تمایل دارند در مورد GRN ها و رسیدها بی توجه باشند. عدم وجود رسید می‌تواند فرآیند تطبیق سه‌طرفه یکپارچه هوش مصنوعی را مختل کند و استثناهایی ایجاد می‌شود که منجر به انحراف در جریان کار می‌شود.

از طریق متمرکز کردن دریافت اقلام می توان از این امر جلوگیری کرد، بنابراین ایجاد رسید به یک یا چند نفر محدود می شود تا از تکرار و حذف اقلام جلوگیری شود. یکی دیگر از راه های ضد شکست، طراحی یک رویکرد مبتنی بر سیستم است که در آن، یک یادآوری خودکار برای تولید رسید و پیگیری تنظیم می شود.

اتوماسیون AP با اطمینان از اینکه تمام صورتحساب ها، POها و رسیدها به سرعت وارد سیستم می شوند، می تواند به طور چشمگیری روزهای معوقه قابل پرداخت (DPO) را کاهش دهد. میانگین 5.55 روز. یک سیستم کاملاً خودکار که در آن نرم افزار اسناد را مستقیماً از منبع نرم افزاری (ایمیل ها و غیره) ضبط می کند، می تواند این امر را تضمین کند، اما در مورد آپلود دستی داده ها، این به یک نکته مهم تبدیل می شود.

تطبیق داده های فروشنده

فرآیند تطبیق سه طرفه به تامین کننده به عنوان محرک اصلی فرآیند بستگی دارد. دقت داده‌های ارائه‌شده توسط تامین‌کنندگان می‌تواند عدم وجود مشکلات عدم تطابق داده‌ها را تضمین کند. برای ارسال دستی فاکتورها، دقت لازم برای اطمینان از صحت لازم است. دقت مستلزم یکنواختی واحد اندازه گیری، قیمت واحد و چارچوب زمانی تحویل است. کاتالوگ های فروشنده می توانند خطاها را از بین ببرند و تجربه خرید را افزایش دهند.

تنظیم یک تلورانس برای تأیید خودکار

برخی از استثناهای رایجی که در طول مسابقه PO ایجاد می شوند عبارتند از:

· مقادیر فاکتور با PO مطابقت ندارد

· گم شدن یا نادرست بودن اطلاعات مرجع PO در فاکتور

· عدم وجود تامین کننده یا ساختار مالیاتی برای یک فاکتور

· اختلاف قیمت در سطح خط یا برای کل فاکتور. به عنوان مثال، PO می تواند برای 10 واحد مورد با هزینه 10 روپیه در واحد باشد، و فاکتور می تواند برای 1 واحد مورد به قیمت Rs باشد. 100.

رسیدگی به موارد لبه

موارد لبه اتفاقات غیر معمولی هستند که باید توسط نرم افزار مدیریت شوند. در تطبیق PO فاکتور، پیچیدگی صورتحساب تکراری اغلب دست کم گرفته می شود. سیستم هوش مصنوعی باید دارای صورت‌حساب تکرارشونده تطبیقی ​​باشد تا این موارد لبه‌ای را که ممکن است به دلیل تغییرات منطقه زمانی، هزینه‌های تکرارشونده متعدد، تعدیل‌های قیمت گذشته‌نگر و طول ماه‌های متغیر به وجود آیند، در نظر بگیرد تا از اتوماسیون بدون خطا اطمینان حاصل شود.

---

به دنبال خودکار کردن فرآیند تطبیق PO هستید؟ Give Nanonets™ سعی کنید از مزایای استفاده از OCR مبتنی بر هوش مصنوعی در فرآیند تطبیق PO بهره مند شوید.

---

نمونه هایی از سیستم های تطبیق PO با هوش مصنوعی

انتخاب مجموعه حسابداری مجهز به هوش مصنوعی به ماهیت کسب و کار و مقیاس عملیات بستگی دارد. تطبیق PO با قابلیت AO می تواند یک راه حل نقطه ای یا یک مجموعه حسابداری کامل باشد که به نرم افزار موجود یا فقدان آن بستگی دارد. در مورد اولی، باید با سیستم های موجود از جمله ERP ارتباط برقرار کند. PO Matching در بسیاری از ابزارهای مورد استفاده برای حسابداری از جمله Nanonets AI-OCR، Oracle، Nexxonia، Intacct، MineralTree و غیره موجود است.

In وحی، Payables ابزار تطبیق PO با هوش مصنوعی است که در آن پس از وارد کردن فاکتور و تطبیق با یک PO، توزیع ها به طور خودکار ایجاد می شوند و مطابقت برای مطابقت با تلورانس تعریف شده بررسی می شود. پس از تطبیق، مبلغ پرداختی مقدار صورتحساب برای هر محموله منطبق و توزیع(های) مربوطه آن را بر اساس مقدار وارد شده در قسمت مقدار صورتحساب به روز می کند. پرداختنی ها همچنین مبلغ صورتحساب در توزیع(های) PO را به روز می کند.

مریم گلی خرید، گردش کار ساخت‌یافته، از پیش تعریف‌شده و تأیید خرید را ایجاد می‌کند. MineralTree، یک ارائه دهنده راه حل حساب های پرداختنی (AP) و اتوماسیون پرداخت ها، تطبیق PO/فاکتور خودکار را برای Sage Intacc فراهم می کند. در این، جزئیات هدر و سطح خط به طور خودکار با استفاده از فناوری OCR از فاکتورهای ارسال شده توسط فروشندگان به ایمیل تعیین شده استخراج می شوند. سپس به‌طور خودکار فاکتورهای دریافتی را با سفارش‌های خرید یا رسید تطبیق می‌دهد و سپس آنها را برای تأیید فاکتور و پرداخت در جریان کار داخلی کاربران قرار می‌دهد. همه داده ها با ERP شرکت برای سازگاری پلت فرم همگام می شوند.

هزینه های نکسونیا، یک راه حل مدیریت گزارش هزینه های وب و تلفن همراه مبتنی بر ابر که دارای گردش کار تایید انعطاف پذیر و یکپارچگی عمیق با سیستم های موجود است.

In تیپالتی، تمام فاکتورها قبل از پردازش پرداخت از طریق یک OCR استاندارد، استخراج داده های پیشرفته و گردش کار تایید می گذرد. ممکن است قوانینی برای تعیین اینکه آیا یک فاکتور دارای پشتوانه PO است و اینکه آیا باید مراحل تطبیق را طی کند تنظیم شود. قوانین پایه بر روی تامین‌کننده یا مبلغ صورت‌حساب اعمال می‌شود و اگر فاکتوری دارای سفارش خرید باشد، داده‌های کدگذاری صورت‌حساب PO به طور خودکار فاکتور را از قبل پر می‌کند.

In DocuWare، هنگامی که یک فاکتور ضبط می شود، یک ابزار یادگیری جمعی مبتنی بر هوش مصنوعی تمام داده های کلیدی مورد نیاز برای پردازش مانند نام فروشنده، شناسه، شماره فاکتور، کل فرعی، مالیات، حمل و نقل و مبلغ کل را استخراج می کند. برای تأیید فاکتور، سیستم تأیید می کند که آیا آنها فروشنده معتبری هستند، شماره های تکراری فاکتور، مطابقت برای خرید سفارشات و برگه های تحویل را دوباره بررسی می کند و مبالغ را دوباره محاسبه می کند.

ابزارهای تطبیق PO بسیار بیشتری وجود دارد که با ویژگی های مختلف متناسب با برنامه های مختلف است.

OCR هوش مصنوعی نانو

Nanonets AI-OCR اسناد نادیده و نیمه ساختار یافته را که از یک الگوی استاندارد پیروی نمی کنند می خواند و داده های گرفته شده از سند را تأیید می کند. این نرم‌افزار می‌تواند داده‌ها را از اسناد مختلف از جمله صورت‌حساب، کارت شناسایی، سفارش‌های خرید، اثبات درآمد، فرم مالیات و فرم‌های وام مسکن بگیرد.

این امکان وارد کردن داده ها از پلتفرم کاربر و صادر کردن مستقیم داده های گرفته شده به یک گردش کار موجود را بدون ایجاد اختلال در سیستم فراهم می کند. Nanonets دارای پیوندهای زبانی در Shell، Ruby، Golang، Java، C# و Python است. موتور هوش مصنوعی با استفاده یاد می گیرد و بهبود می یابد. با یک رابط وب بصری، فرآیندهای دست و پا گیر دستی را حذف می کند و صورتحساب ها، رسیدها و بررسی اسناد را خودکار می کند. شناخته شده است که زمان پردازش را تا 90٪ کاهش می دهد و در هزینه ها تا 50٪ صرفه جویی می کند.

انتظار می‌رود هوش مصنوعی نقش مهمی در تغییر نحوه انجام حسابداری و تطبیق PO در دنیای شرکت ایفا کند. با این حال، نمی تواند مشارکت انسانی را از بین ببرد - فناوری به تنهایی نمی تواند وجود داشته باشد.

هوش مصنوعی کمک خواهد کرد، نه جایگزین حسابدار. کلید اجرای موفقیت آمیز یک سیستم حسابداری مجهز به هوش مصنوعی، گرد هم آوردن آنهاست. آینده استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری و تطبیق PO به شدت به این بستگی دارد که چگونه انسان ها می توانند آن را برای بهبود ظرفیت خود برای ارائه ارزش های بلندمدت تقویت کنند.