Mikä on PO Matching? Ja miten se automatisoidaan?

PO Matching on prosessi, jossa asiakkaan antama ostotilaus (PO), jossa ilmoitetaan tuotteiden/palveluiden tyypit, määrät ja sovitut hinnat, yhdistetään myyjän laatima lasku koska se on toimitus. PO matchingin tavoitteena on varmistaa oikea-aikaiset toimittajamaksut, oikea kustannuslaskenta ja vilpillisten käytäntöjen helppo havaitseminen.

Manuaalinen tilauksen täsmäytys

PO-sovitus sisältää useita vaiheita, mukaan lukien kuitti ja laskutietojen talteenotto, vahvistus kanssa ostotilaus, parametrien yhteensopivuus ja eri parametreihin perustuva resoluutio. Laskujen käsittely ja tilausten täsmäytys ovat monimutkaisia, aikaa vieviä ja resursseja vaativia prosesseja, kun ne suoritetaan manuaalisesti, erityisesti laajennetuissa liiketoiminnoissa.

Jopa osastoilla, joissa tietoja digitalisoidaan Enterprise Resource Planning (ERP) -sovellusten muodossa, tarvitaan huomattava määrä henkilötyövoimaa. laskun nostamisesta tai vastaanottamisesta sen saapumiseen ERP-sovellukseen, velat henkilökunta suorittaa loputtomalta näyttävän listan askareita.

---

Haluatko automatisoida PO Matching -prosessin? Give Nanonets™ kokeile saada AI-pohjaisen OCR: n käytön edut PO Matching -prosessissa.

---

· Postin avaaminen ja skannaaminen / fyysisten laskujen / myyntipisteiden avaaminen

· Laskujen / myyntihintojen noutaminen sähköpostilaatikosta, portaalista tai fyysisistä kirjekuorista

· Tietojen syöttäminen laskuista tietokoneelle

· Laskujen sovittaminen manuaalisesti ostotilausten ja toimituskuittien kanssa

· Laskujen / käyttöoppaiden fyysinen reitittäminen esimiehille ja hyväksyntäviranomaisille

· Ratkaise poikkeukset hankalalla silmämunalla ja manuaalisella analyysillä.

· Syötä sovitetut laskutiedot ERP: hen

· ERP: n etsiminen päällekkäisyyksien ja puutteiden varalta

· Laskujen ja maksujen sovittaminen yhteen

· Toimittajan perustietojen päivittäminen

Joitakin heikentäviä haasteita laajamittaisessa PO-sovituksessa, etenkin manuaalisesti suoritettuna, ovat:

Useiden laskutietopisteiden käsittely: Suuret organisaatiot käsittelevät säännöllisesti useiden toimittajien / asiakkaiden tuottajaorganisaatioita ja / tai laskuja useissa muodoissa, mukaan lukien tekstinkäsittelytiedostot (esim. MS-Word-asiakirjat), tietojen syöttötiedostot (esim. MS-Excel-tiedostot), jäsennellyt XML-asiakirjat sähköisestä tiedonsiirrosta (EDI), PDF-tiedostoja ja kuvatiedostoja sekä joskus paperiversiona.

Kaikkien näiden asiakirjojen yhdistäminen on aikaa vievää ja virhealtista, kun se suoritetaan manuaalisesti. Virheet alussa laskun käsittelyn työnkulku voi lumipallo aiheuttaa vakavia seurauksia, kuten ylimaksuja, virheellisiä maksuja, laskujen päällekkäisyyttä jne., jotka voivat johtaa tuottavuuden ja luottamuksen menettämiseen.

Tietojen ristiriita: - velat Yrityksen osaston on usein sovitettava tilaustiedot tavaran vastaanotettuihin huomautuksiin (GRN) ja sopimustietoihin laskun lisäksi. Manuaalisen täsmäysprosessin "tuijotta ja vertaa" -prosessi voi sen lisäksi, että se on työvoimavaltainen ja rasittava, johtaa vakaviin virheisiin, kuten ohitettuihin päivämääriin ja arvoihin, joiden korjaaminen hidastaisi toimintaa ja altistaisi organisaation tuottavuuden menetyksen ja liiketoiminnan riskeille. - johtamis-/asiakassuhdeongelmat.

Poikkeusten käsittely: Ostoreskontran osastot käyttävät paljon aikaa poikkeusten käsittelyyn, mukaan lukien virheelliset, puutteelliset ja yhteensopimattomat tiedot laskuissa. Aikeissa 20% laskuista sisältää säännöllisesti virheellisiä tai puutteellisia tietoja, ja tavanomainen (manuaalinen) ostovelat viettää 25% ajastaan ​​ongelmien ratkaisemiseen ja puuttuvien tietojen jäljittämiseen.

Kustannus laskun käsittelystä: Manuaalinen laskujen käsittely ja postitustilaus vastaavat kustannuksia, mukaan lukien manuaaliset työtunnit, paperi ja postitus, joita pahentavat sakot, myöhästymismaksut, tuotteiden palauttaminen ja liiketoiminnan menetys virheiden yhteydessä.

Petos ja varkaus: Certified Fraud Examiners (ACFE) kertoo, että tyypillinen organisaatio menettää 5% tuloistaan ​​petosten vuoksi vuosittain. Rikolliset, jotka esiintyvät johtajina tai toimittajina, lähettävät aitoja näköisiä laskuja tai muita maksupyyntöjä ja alle valppaana Ostoreskonteli -ryhmä voi joutua sen saaliiksi.

Levvel Researchin vuoden 2020 tutkimus osoitti, että manuaalinen tietojen syöttäminen ja tehottomuus ovat edelleen ongelmakohtia ostovelat-prosessi.

Isossa-Britanniassa toimiva ostovelat todettiin, että:

• 56% yrityksistä kokee kassavirtaennusteita ostoveloista
• 91% yrityksistä saa säännöllisesti puheluita myyjiltä, ​​jotka jahtaavat maksuja.
• 23 prosentilla yrityksistä oli toimittajia, jotka kieltäytyivät työskentelemästä heidän kanssaan velkojen tehottomuuden vuoksi

---

Haluatko automatisoida PO Matching -prosessin? Give Nanonets™ kokeile saada AI-pohjaisen OCR: n käytön edut PO Matching -prosessissa.

---

Automaattinen ostotilausten täsmäytys

Monet edellä mainituista ongelmista voidaan ratkaista käyttämällä automaattista PO-sovitusta. Automaatiota voidaan ottaa käyttöön kirjanpitoprosessin eri vaiheissa, ja vastaavasti automaatiota on kahdenlaisia:

Optiseen merkintunnistukseen (OCR) perustuva tietojen sieppaus:

OCR-pohjainen laskutustietojen sieppaus käyttää kuvankäsittelylaitteiston ja muunnosohjelmiston yhdistelmää kuvien muuntamiseksi tekstiksi, jota kirjanpitotiimi voi käsitellä manuaalisesti. On selvää, että tämä vain digitalisoi tiedot eikä vastaa niitä, ja siihen on liityttävä myöhempiä manuaalisia toimenpiteitä.

Lisäksi erilliset OCR-järjestelmät eivät onnistu työskentelemään erilaisten mallien, tiedostotyyppien ja asettelujen kanssa, mikä edellyttää usein ihmisen puuttumista mallisääntöjen asettamiseen erityyppisille asiakirjoille.

Automaattinen tilien käsittely / PO-haku:

Tätä tyyppiä on kolme:

• Robottiprosessiautomaatio (RPA) jäljittelee ihmisen toimia toistuvissa tehtävissä.
• Keinotekoinen äly (AI), tietojenkäsittelytieteen "Holy Grail" Bill Gatesin sanoin, jäljittelee ihmisen tuomiota ja käyttäytymistä vastaamaan tuottajaorganisaatioita, laskuja ja kuitteja.
• Koneoppiminen (ML) on tekoälyn osajoukko, jossa tietokone "oppii kokemuksesta" algoritmien, kuten hermoverkon, kautta, joka jäljittelee aivojen oppimisprosessia.

Kaikki kolme automaattisen tietojenkäsittelyn tyyppiä sieppaavat olennaiset tiedot laskuista, tuottajaorganisaatioista ja muusta taloudellisesta dokumentaatiosta ja käsittelevät ne automaattisesti tavalla, joka jäljittelee ihmisen mieltä. Niistä tekoälyä tukeva käsittely voi myös verrata ja sovittaa tietueita ja tehdä päätöksiä, kuten tapahtuman läpäiseminen, virheiden ilmoittaminen tai poikkeusten nostaminen.

Tekoälypohjainen sovitus käsittää neljä vaihetta:

1. Tiedonkeruu ja poiminta: Tähän vaiheeseen liittyy tietty määrä ihmisen toimia fyysisten laskujen manuaalisessa skannauksessa järjestelmiin tai faksattujen tai sähköpostilla lähetettyjen laskujen sisällyttämiseen kuviksi muuntamiseksi. Vyöhykkeen optista merkintunnistusta (OCR) tai mallin OCR: ää käytetään tekstin purkamiseen skannatun asiakirjan tietyssä paikassa. Alueellinen OCR-järjestelmä koulutetaan määrittelemällä, mistä tietyt tietokentät löytyvät asiakirjan sisällä. OpenCV, Tesseract ja Python ovat joitain alueellisia OCR-järjestelmiä, jotka voidaan kouluttaa valitsemaan tietyt kentät siepatusta laskusta tai PO: sta.

2. Tietojen tunnistaminen: Siepatun datan tunnistaminen ja luokittelu tyyppeihin joko sääntöpohjaisen luokittelun tai koneoppimisalgoritmien avulla. Tekoälyn tekstintunnistusjärjestelmät voivat eliminoida yli 80% laskujen tiedonkeruun, purkamisen ja indeksoinnin toiminnoista.

3. Tietueiden täsmäytys ja validointi: Tekoälyn algoritmi suorittaa tietueiden vastaavuuden - prosessi, jolla löydetään vastaavia tietoja suurista tietojoukoista. Yhdistämisprosessi voi olla kaksisuuntainen, 2-suuntainen tai 3-suuntainen yrityksen tarpeista riippuen.

Tutkimus Levvel-tutkimus osoittaa, että nopeampi laskujen hyväksyminen ja lisääntynyt työntekijöiden tuottavuus ovat kaksi tärkeintä etua, jotka koetaan vaihtamisesta tekoälyä tukevaan 2- ja 3-suuntaiseentapa yhteensopivuus prosesseissa.

4. Ostovelan tarkistus ja poikkeusten käsittely, yrityksen yksilöllisten tarpeiden perusteella sovitetut tiedot välitetään tai reititetään asianomaiselle työntekijälle jatkokäsittelyä varten.

AI-pohjaisen PO Matchingin edut

Kosketusvapaa käsittely:Kun kaikki asiakirjat (lasku, ostotilaus, kuitti jne.) Ovat luonteeltaan sähköisiä, "kosketukseton käsittely" poistaa paperikeskeiset prosessit ja minimoi ihmisen väliintulon, mikä parantaa suorituskykyä, skaalautuvuutta ja ketteryyttä; kaikki yritysasiakirjat vastaanotetaan, digitoidaan, reititetään, sovitetaan yhteen, hyväksytään ja käsitellään ilman, että tarvitsee siirtää yksittäistä paperia henkilöstön ja osastojen välillä. Kosketusvapaa käsittely tapahtuu seuraavien vaiheiden avulla:

1. Ohjelmisto tarkistaa lukemattomat sähköpostit.

2. Liitteet löytyvät ja irrotetaan sähköpostista käsittelyä varten.

3. Liitteet luetaan kognitiivisten ominaisuuksien avulla ja tiedot puretaan.

4. Lasku- / myyntitiedot validoidaan ennalta määriteltyjen liiketoimintasääntöjen perusteella.

5. Lasku luodaan, sovitetaan yhteen tuottajaorganisaatioiden ja toimituskuittien kanssa ennalta asetettujen sääntöjen perusteella ja tarkistetaan, ettei laskuja ole päällekkäisiä.

6. Käyttäjille ilmoitetaan, onko laskujen käsittely onnistunut.

Koskettamaton käsittely käyttää koneoppimista usein tekoälyjen kouluttamiseen paremmin kuin yksinkertaiset sääntöihin perustuvat tekoälyjärjestelmät. Siksi järjestelmä oppii sekä asiakaskunnasta että kunkin asiakkaan erityisistä nivelmääristä.

Älykäs sovitus:  Tuottajaorganisaatiot voidaan sovittaa tuotenumeroon, vapautukseen, linjaan, lähetykseen ja ostotodistukseen ja lajitella erilaisissa muodoissa sekunneissa, mikä on herkkuläinen pelkästään ihmisen ponnistelulla.

Useiden tuottajaorganisaatioiden helppo käsittely useisiin laskuihin:  Automaatio on erityisen hyödyllistä, kun tuottajaorganisaatioiden ja laskujen määrä on suuri, ja manuaalinen työ vaatii päiviä, ellei kuukausia niiden hallitsemiseksi ja luokittelemiseksi.

Täydellinen kirjausketju ja vaatimustenmukaisuus: Tekoälyjärjestelmät voivat tarjota ihmisoperaattoreille intuitiivista apua ja suorittaa validointeja ja korjauksia, jotka vievät tunteja ihmisen työvoiman kanssa muutamassa sekunnissa.

Työvoiman säästö: Tekoäly toimii "hermoverkon" - algoritmien perusteella, jotka tunnistavat taustalla olevat suhteet tietojoukossa aivan kuten ihmisen aivot. Suorituskyvyn nopeuden lisäksi koneoppiminen ja syvälliset oppimismahdollisuudet tekoälyssä voivat auttaa ohjelmistoa oppimaan kokemuksesta, mikä voi hienosäätää toimintaa tuottavuuden ja tarkkuuden lisäämiseksi, välttää ihmisen väliintulon ja validoinnin.

Virhe ilmoituksessa ja pienentämisessä: Missä ihmisen aivot voivat epäonnistua toistuvan toiminnan uupumuksesta, tekoälypohjainen järjestelmä voi itse asiassa parantaa suorituskykyä ajan ja "kokemuksen" avulla. Vaikka automaatio ei pysty täysin eliminoimaan inhimillisiä virheitä, se voi varmistaa johdonmukaisuuden suuressa mittakaavassa. Automatisoitu kirjanpito voi lisätä merkittävästi todennäköisyyttä tunnistaa pienet ongelmat ennen kuin ne kasaantuvat suuremmiksi. Ongelmien tai virheiden sattuessa hälytys ilmoitetaan automaattisesti IT-tiimille, joka pystyy nopeasti tunnistamaan perimmäisen syyn ja ratkaisemaan sen. Mikään ei jää väliin ja korjaus on paljon nopeampi. Oikea virheilmoitus voi säästää aikaa, vähentää kalliita seisokkeja ja estää vakavan palontorjunnan myöhemmin.

Lisääntynyt tuottavuus: Vapaana aikaa vievistä toiminnoista, kuten tuotetapahtumien yhteensovittamisesta ja laskujen käsittelystä, Ostovelat-tiimi voi nyt keskittyä ihmiskeskeisiin toimintoihin, kuten taloudelliseen suunnitteluun, analysointiin ja oivallusten saamiseen parannuksista sekä ihmissuhteiden ja institutionaalisten suhteiden parantamiseen. voisi parantaa tulosta.

Kustannusedut: Vaikka tekoälyä tukevan laskujen käsittelyyn liittyy käynnistyskustannuksia, sen toiminta merkitsisi vain 20 prosenttia työntekijän palkasta.

Tietoturva ja skaalautuvuus:  Parempi operatiivinen tehokkuus maailmanlaajuisille yrityksille johtuu mahdollisuudesta käyttää 24X7 toisin kuin ihmisoperaattorit, joita henkinen kaistanleveys ja aika rajoittavat.

Tarkastusvalmius: Tuottajaorganisaatiot, bruttotunnukset ja laskut ovat yleisimpiä auditointien aikana pyydettyjä asiakirjoja. Tekoälyä tukevalla PO-sovituksella nämä asiakirjat on jo hyväksytty, sovitettu ja järjestetty, mikä mahdollistaa saumattoman tarkastusprosessin.

Laskun käsittelyn automatisointi ja postimyynnin vastaavuus voivat auttaa yrityksen eri tasojen johtajia:

• Talousjohtajat voivat vähentää kustannuksia ja vapaita resursseja, jotka voidaan organisoida uudelleen parantamaan tulosta ja auttamaan strategista ja yritysten kasvua.
• Yritysjohtajat voivat ymmärtää paremmin suorituskykyä ja seurata kassavirtaa analysoimalla kojelautatietoja, joita monet automaatio-ohjelmistot tarjoavat mittaamiseksi.
• Ostovelat voivat poistaa paperilaskut ja manuaaliset vuorovaikutukset virtaviivaistamisen, koodauksen ja toimittajien laskujen vastaavuuden vuoksi käyttämällä ennalta määriteltyjä kirjanpitosääntöjä.
• Kirjanpitäjillä ja tutkimushenkilöstöllä on täydellinen ja välitön pääsy ostotilauksiin ja laskuihin tulevaa suunnittelua varten.

---

Haluatko automatisoida PO Matching -prosessin? Give Nanonets™ kokeile saada AI-pohjaisen OCR: n käytön edut PO Matching -prosessissa.

---

AI-yhteensopivien PO Matching -järjestelmien määrittäminen ja käyttöönotto

Tekoälyä tukevan PO-sovitusjärjestelmän luominen organisaatioon on kolmitasoinen prosessi.

Vaikka laskujen automaattinen käsittely ja ostotapahtumien sovittaminen ovat hyödyllisiä toteutettaessa, oppimiskäyrä on epäilemättä olemassa, ja yrityksen / tiimin on noudatettava muutamia protokollia, jotta automaatio tuottaa odotetut tulokset. Joitakin vaiheita, jotka on tehtävä ennen automaattisten kirjanpitoprosessien toteuttamista ja niiden aikana, ovat seuraavat:

Kaikkien sidosryhmien täysimääräinen osallistuminen

Onnistunut ostoreskontran automatisointi riippuu jokaisen finanssitiimin jäsenen osallistumisesta täysimääräisesti, mikä edellyttää säännöllistä koulutusta ja kertausohjelmia järjestelmän käyttämiseksi ja poikkeusten käsittelemiseksi.

Vaiheittain automatisointi

Automaation ja tekoälyn voiman hyödyntäminen riippuu oikeasta asennuksesta ja toteutuksesta. Lisäksi manuaalisesta kirjanpidosta tekoälypohjaiseen laskujen täsmäykseen liittyy melko jyrkkä oppimiskäyrä. Vaiheittain siirtymällä on mahdollista asentaa virheettömästi ja antaa myös tiimille aikaa omaksua uudet prosessit.

Kaikkien järjestelmien integrointi

Ostovelat-tiimi saattaa jo käyttää ohjelmistoja erillisiin tarkoituksiin, kuten yritysresurssien suunnitteluun (ERP), asiakassuhteiden hallintaan ja muihin ydinrahoitusjärjestelmiin. Tekoälyautomaatiojärjestelmän tulisi olla mahdollista integroida olemassa oleviin ohjelmistoihin, jotta käyttäjien asiat olisivat helppoja.

Varautumissuunnittelu

Palvelimen kaatuminen, virtakatkos ja verkon häiriöt voivat häiritä vakavasti tekoälyä tukevien PO-sovitusjärjestelmien toimintaa. Mutta vakiintunut liiketoiminnan jatkuvuussuunnitelma, joka sisältää varmuuskopiot, keskeytymättömät virtalähteet ja pilvipalvelut, voi auttaa ratkaisemaan nämä ongelmat. On myös tärkeää ylläpitää prosessien historiaa siltä varalta, että toiminnot joutuvat väliaikaisesti kääntymään takaisin manuaaliseen käsittelyyn.

Kaikkien asiaankuuluvien asiakirjojen järjestäminen

Kolme- ja nelisuuntaisessa sovituksessa. Ostotilaukset, GRN ja laskut on sovitettava yhteen. Vaikka suurin osa myyjistä ja asiakkaista on ahkera tuottajaorganisaatioiden ja laskujen suhteen, heillä on taipumus olla huolimattomia GRN: n ja kuittien suhteen. Kuitin puuttuminen voi ripustaa tekoälyyn integroidun 3-tieosuusprosessin, ja syntyy poikkeuksia, jotka johtavat pullonkauloihin työnkulussa.

Tämä voidaan välttää keskittämällä lähetysten vastaanotto, joten kuittien luominen on rajoitettu yhdelle tai muutamalle henkilölle päällekkäisyyksien ja puutteiden välttämiseksi. Toinen vikaturvallinen tapa on suunnitella järjestelmälähtöinen lähestymistapa, jossa asetetaan automaattinen muistutus kuittien luomista ja seurantaa varten.

Varmistamalla, että kaikki laskut, tuottajaorganisaatiot ja kuitit syötetään järjestelmään viipymättä, AP-automaatio voi vähentää huomattavasti maksamatta olevien päivien määrää keskimäärin 5.55 päivää. Täysin automatisoitu järjestelmä, jossa ohjelmisto sieppaa asiakirjat suoraan pehmeästä lähteestä (sähköpostit jne.), Voi varmistaa tämän, mutta manuaalisen tietojen lataamisen tapauksessa siitä tulee tärkeä asia.

Toimittajan tietojen vastaavuus

Kolmisuuntainen otteluprosessi riippuu toimittajalta prosessin keskeisenä ajurina. Toimittajien toimittamien tietojen paikkansapitävyys voi varmistaa tietojen ristiriitaisuuksien puuttumisen. Manuaalisten laskujen toimittamisessa vaaditaan huolellisuutta tarkkuuden varmistamiseksi. Tarkkuus tarkoittaa mittayksikön, yksikköhinnan ja toimitusaikataulun yhdenmukaisuutta. Toimittajaluettelot voivat poistaa virheet ja parantaa ostokokemusta.

Automaattisen hyväksynnän toleranssin asettaminen

Joitakin yleisiä poikkeuksia, joita syntyy PO-ottelun aikana, ovat:

· Laskumäärät eivät vastaa myyntihintaa

· Puuttuvat tai virheelliset ostotuotetiedot laskusta

· Laskun toimittajan tai verorakenteen puuttuminen

· Hinnoitteluerot rivitasolla tai koko laskulla. Esimerkiksi myyntihinta voi olla 10 yksikköä hintaan Rs.10 / yksikkö, ja lasku voi olla yksi tuoteyksikkö Rs: n hintaan. 1.

Reunakoteloiden käsittely

Edge-tapaukset ovat harvinaisia ​​tapauksia, jotka ohjelmiston on käsiteltävä. Laskun ostotapahtumassa toistuvan laskutuksen monimutkaisuus on aliarvioitu. Tekoälyjärjestelmässä on oltava mukautuva toistuva laskutus, jotta voidaan ottaa huomioon nämä aikavyöhykemuutoksista, monista toistuvista maksuista, takautuvista hintamuutoksista ja vaihtelevista kuukausipituuksista johtuvat reunatapaukset virheettömän automaation varmistamiseksi.

---

Haluatko automatisoida PO Matching -prosessin? Give Nanonets™ kokeile saada AI-pohjaisen OCR: n käytön edut PO Matching -prosessissa.

---

Esimerkkejä tekoälyllä varustetuista PO Matching -järjestelmistä

Tekoälyä tukevan kirjanpitopaketin valinta riippuu liiketoiminnan luonteesta ja toiminnan laajuudesta. AO-yhteensopiva PO-sovitus voi olla joko pisteratkaisu tai täydellinen kirjanpitopaketti, joka riippuu olemassa olevasta ohjelmistosta tai sen puutteesta. Ensimmäisten tapauksessa sen on oltava yhteydessä nykyisiin järjestelmiin, mukaan lukien ERP. PO Matching on saatavana monissa kirjanpitoon käytetyissä työkaluissa, kuten Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree jne.

In oraakkeli, Velat ovat tekoälyä tukeva PO-sovitustyökalu, jossa kun lasku on syötetty ja sovitettu myyntituotteeseen, jakelut luodaan automaattisesti ja ottelu tarkistetaan määritetyn toleranssin noudattamisen suhteen. Kun velat on sovitettu, ostovelat päivittävät laskutetun määrän jokaisesta vastaavasta lähetyksestä ja sitä vastaavasta jakelusta Laskutettu määrä -kenttään syötetyllä määrällä. Ostovelat päivittävät myös myyntituotteiden jakeluista laskutetun määrän.

Sage Intacct Ostaminen luo jäsenneltyjä, ennalta määriteltyjä tapahtumien ja ostojen hyväksynnän työnkulkuja. MineraaliPuu, ostovelat (AP) ja maksuautomaatioratkaisujen tarjoaja, tarjoaa automaattisen osto- / laskutusosoitteen Sage Intaccille. Tässä otsikon ja rivitason tiedot puretaan automaattisesti OCR-tekniikkaa käyttäen toimittajien lähettämiin laskuihin määritettyyn sähköpostiin. Sitten se yhdistää saapuvat laskut automaattisesti ostotilauksiin tai kuitteihin ja lisää ne sitten käyttäjien sisäisiin työnkulkuihin laskujen hyväksymistä ja maksamista varten. Kaikki tiedot synkronoidaan yrityksen ERP: n kanssa alustan johdonmukaisuuden varmistamiseksi.

Nexonia-kulut, pilvipohjainen verkko- ja mobiilikustannusraporttien hallintaratkaisu, jolla on joustavat hyväksynnän työnkulut ja syvällinen integrointi olemassa oleviin järjestelmiin.

In Tipalti, kaikki laskut käyvät läpi tavallisen OCR: n, edistyneen tietojen poiminnan ja hyväksynnän työnkulut ennen maksun käsittelyä. Säännöt voidaan asettaa sen selvittämiseksi, onko lasku ostotukea ja pitäisikö sen suorittaa täsmäysprosessi. Toimittajan tai laskun määrää koskevat perussäännöt, ja jos laskulla on ostotilaus, postilaskun koodausdata täyttää laskun automaattisesti.

In DocuWare, kun lasku on siepattu, tekoälypohjainen joukko-oppimistyökalu poimii kaikki käsittelyyn tarvittavat tiedot, kuten toimittajan nimi, tunnus, laskun numero, välisumma, verot, rahti ja kokonaissumma. Laskun vahvistamiseksi järjestelmä vahvistaa, ovatko he kelvollisia toimittajia, tarkistaa kaksoiskappalelaskun numerot, tarkistaa ostotilaukset ja toimitusliput ja laskee määrät uudelleen.

Tarjolla on paljon enemmän PO-sovitustyökaluja, joilla on erilaisia ​​ominaisuuksia erilaisiin sovelluksiin.

Nanonets AI OCR

Nanonets AI-OCR lukee näkymättömiä, osittain jäsenneltyjä asiakirjoja, jotka eivät noudata vakiomallia, ja vahvistaa dokumentista kaapatut tiedot. Ohjelmisto voi siepata tietoja useista asiakirjoista, kuten lasku-, henkilökortti-, ostotilaus-, tulotodistus-, verolomake- ja kiinnelomakkeet.

Se mahdollistaa tietojen tuomisen käyttäjän alustalta ja viedyn siepatun datan suoraan olemassa olevaan työnkulkuun häiritsemättä järjestelmää. Nanonetsillä on kielisidokset Shellissä, Ruby'ssa, Golangissa, Javassa, C #: ssä ja Pythonissa. AI-moottori oppii ja paranee käytön myötä. Intuitiivisen verkkokäyttöliittymän avulla se eliminoi raskaat manuaaliset prosessit ja automatisoi laskut, kuitit ja asiakirjojen tarkastelut. Tiedetään vähentävän käsittelyaikaa jopa 90% ja säästävän kustannuksia jopa 50%.

Tekoälyn odotetaan olevan kriittinen rooli kirjanpidon ja tuotetapahtumien sovittamisen muutoksessa yritysmaailmassa. Se ei kuitenkaan voi poistaa ihmisten osallistumista - tekniikkaa ei voi olla yksin.

Tekoäly auttaa, ei korvaa kirjanpitäjää. Tekoälyä tukevan kirjanpitojärjestelmän onnistuneen toteuttamisen avain on yhdistää ne. Tekoälyn käytön tulevaisuus kirjanpidossa ja tuottajaorganisaatioiden yhdistämisessä riippuu suuresti siitä, miten ihmiset voivat kiinnittää sen parantamaan kykyään tuottaa pitkäaikaisia ​​arvoja.