जबकि चैट-जीपीटी सीपीए परीक्षा उत्तीर्ण करने और पाठ की अविश्वसनीय दीवारें उत्पन्न करने में सक्षम हो सकता है, वास्तविक एआई स्वचालन अलग दिखता है (और 1-लाइन प्रॉम्प्ट जितना सीधा नहीं है)।
परिचय
इस तथ्य से कोई बच नहीं सकता है कि एआई 2023 में इंटरनेट पर सबसे अधिक चर्चा का विषय है। चैट-जीपीटी, ओपनएआई द्वारा विकसित एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) क्षमताओं की खोज के लिए लोकप्रिय चैट-आधारित इंटरफ़ेस, जनता के लिए जारी किया गया था वर्ष की शुरुआत में.
बस कुछ मिनटों के लिए इसके साथ खेलें, और आप समझना शुरू कर देंगे कि हर कोई और उनका कुत्ता इस बारे में क्यों बात कर रहे हैं - चैट-जीपीटी लगभग हर क्षेत्र में अलौकिक दक्षता प्रदर्शित करने में सक्षम है। एआई स्पष्ट रूप से काम के कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण बदलाव लाने का वादा करता है - जबकि संभावित रूप से लाखों नौकरियों और करियर को प्रभावित कर रहा है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अब उन पेशेवर डोमेन में लागू किया जा रहा है जो स्वचालन के लिए तैयार हैं - कार्य के क्षेत्र जैसे सॉफ्टवेयर, कानून, लेखांकन, परामर्श, वित्त इत्यादि। वित्त के भीतर, देय खातों का कार्य वह है जो कुछ हद तक अद्वितीय के रूप में सुर्खियों में आता है - विशेष रूप से जब तर्क के दोनों पक्षों में समान मात्रा में शोर होता है, तो एआई समर्थकों और विरोधियों दोनों के बीच इस बात पर तीखी बहस होती है कि क्या होगा ( या नहीं)होगा।
जूरी अभी भी इस पर विचार नहीं कर रही है कि वास्तव में यह तीव्र परिवर्तन कैसे प्राप्त किया जाएगा - और यहीं पर विशेष रूप से चैटजीपीटी (और सामान्य रूप से एआई) के लाभों पर अधिकांश चर्चाएं रेखा खींचती हैं।
देय खातों में एआई की आवश्यकता
पारंपरिक एपी परिचालन में, कंपनियां अक्सर अपने भुगतान कार्यों को संभालने के लिए मैन्युअल प्रक्रियाओं, व्यापक कागजी कार्रवाई और दोहराए जाने वाले कार्यों पर भरोसा करती हैं। ये कार्य डेटा प्रविष्टि, चालान प्रसंस्करण और वित्तीय विश्लेषण जैसी गतिविधियां हैं, जो निर्णय लेने, परिचालन योजना और जोखिम प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण हैं।
हालाँकि, इन प्रक्रियाओं में समय (और पैसा) खर्च करना शामिल है। मैन्युअल एपी कार्य की प्रमुख कमियाँ हैं:
- मैन्युअल डेटा प्रविष्टि त्रुटियों की उच्च संभावना का परिचय देती है, क्योंकि उच्च मात्रा में डेटा दर्ज करते समय मनुष्य गलतियाँ कर सकते हैं। चालान संख्या, दिनांक, डॉलर राशि जैसे क्षेत्रों के बारे में सोचें - इनमें से कुछ भी गलत होने पर बड़े परिणाम होंगे।
- इसमें समय लगता है, खातों का मिलान करने, रिपोर्ट तैयार करने और वित्तीय विश्लेषण करने के लिए लंबे समय तक काम करने की आवश्यकता होती है।
- यह समकालिक संचार पर भारी है। क्या आपने नीचे दी गई स्थितियों जैसी स्थितियों का सामना किया है?
एक। जब तक आपको सीएफओ और बिजनेस हेड से कॉल नहीं मिलती तब तक मंजूरी नहीं मिलती
बी। लाइन आइटम तब तक हल नहीं होते जब तक एपी फ़ंक्शन खरीद टीम और विक्रेता के साथ बैठक निर्धारित नहीं करता।
यह सब विक्रेता के भुगतान में देरी, अपर्याप्तता का कारण बनता है व्यय योजना, और वित्तीय अखंडता बनाए रखने में कठिनाइयाँ।
देय खातों के लिए एआई का मतलब पूरी तरह से बदलाव नहीं है
ऊपर सूचीबद्ध समस्याएं अच्छी तरह से प्रलेखित हैं - और पूछे जाने पर, अधिकांश लेखांकन टीमें इस बात से सहमत होंगी कि एआई शुरू करने से निश्चित रूप से उन्हें मदद मिलेगी। मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी तकनीकों में क्षमता है एपी फ़ंक्शन में क्रांति लाएँ बहुत गहरे तरीके से - बशर्ते उन्हें सही तरीके से कार्यान्वित और एकीकृत किया जाए।
हालाँकि, यह आमतौर पर कई लोगों को इस निष्कर्ष पर पहुंचाता है कि एआई-आधारित स्वचालन उनके लिए नहीं है - यह बोझिल, समय लेने वाला और लागू करने में महंगा लगता है।
हालाँकि, वास्तविकता इससे अधिक भिन्न नहीं हो सकती है - आज मिनटों में अपनी एपी प्रक्रिया के लिए एआई का उपयोग शुरू करना संभव है। और आप इसे हासिल कर सकते हैं बिना आपकी वर्तमान प्रक्रिया की विश्वसनीयता, सुरक्षा और दक्षता से समझौता करना।
जेनरेटिव एआई और एलएलएम को एक पल के लिए अलग रख दें - वास्तविकता यह है कि एंट्री-लेवल एआई ऑटोमेशन भी इन मुद्दों को संबोधित करने में महत्वपूर्ण मदद कर सकता है। यहां तक कि साधारण ओसीआर - जो दशकों से मौजूद है - किसी चालान को संसाधित करने में लगने वाले समय को कम से कम 60% कम कर देता है, जिससे एपी टीमों को हर महीने कई दिनों की बचत होती है। और फिर भी इस तकनीक को अपनाना बाकी है अभी भी व्यापक नहीं है.
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देय खातों की प्रक्रिया में एआई के लिए संभावित उपयोग के मामले
तो आप वास्तव में एआई को अपनी एपी प्रक्रिया में कैसे एकीकृत करेंगे? आप कहाँ से शुरू करते हैं?
शुरू करने के लिए सबसे पहले यह देखना है कि प्रक्रिया के किस भाग में वास्तव में सबसे अधिक समय लगता है। एपी टीमों द्वारा रिपोर्ट की जाने वाली विशिष्ट बाधाएँ इस प्रकार की गतिविधियाँ हैं:
- चालान कोडिंग
- जनरल लेजर (जीएल) मैपिंग
- भुगतान विवरण सत्यापन (धोखाधड़ी की जाँच करने के लिए)
- डुप्लिकेट का पता लगाना
यहाँ एक बहुत ही स्पष्ट अंतर्निहित विषय है - मैन्युअल डेटा प्रविष्टि और सत्यापन यही कारण है कि ये कार्य थकाऊ और समय लेने वाले होते हैं।
यह सर्वेक्षण ग्राफ़िक ऊपर (से) स्वचालन रुझान 2022 रिपोर्ट) बहुत कुछ उजागर करता है - लगभग 70% लोगों ने अभी भी अपनी एपी प्रक्रिया में सबसे महत्वपूर्ण मुद्दों को स्वचालित नहीं किया है। ऊपर सूचीबद्ध सभी कार्य मैन्युअल हैं - किसी को आगे बढ़ने से पहले चालान पर वास्तविक डेटा को देखना होगा और पुष्टि करनी होगी कि यह सही है।
इस प्रकार, इन कार्यों को स्वचालित करना भारी लग सकता है, क्योंकि अब आप एक मशीन पर एक (प्रशिक्षित) मानव के समान विवेक के स्तर पर भरोसा कर रहे हैं।
अच्छी खबर? एआई को भी समान रूप से प्रशिक्षित किया जा सकता है! हम नीचे इसके कुछ उपयोग मामलों के बारे में गहराई से जानेंगे।
1. इनवॉइस कोडिंग और जनरल लेजर (जीएल) अकाउंट मैपिंग
शायद स्वचालित करने के लिए सबसे कठिन कार्यों में से एक आपके लेखांकन सिस्टम के भीतर सही श्रेणी और जीएल कोड के लिए चालान और रसीदें निर्दिष्ट करना है। यह विशेष रूप से पेचीदा क्यों है?
- अक्सर कई जीएल कोड होते हैं जो एक ही खर्च पर लागू होते हैं, जो लाइन आइटम/व्यक्तिगत उत्पाद कोड द्वारा विभाजित होते हैं। इन जीएल कोड का असाइनमेंट आमतौर पर मैन्युअल होता है, और इसे व्यावसायिक टीमों और सीएफओ के परामर्श से किया जाना चाहिए।
- किसी इनवॉइस को GL कोड असाइन करना कभी-कभी होता है आत्मनिष्ठ - उदाहरण के लिए, जबकि नियमित बिक्री चालान हमेशा आपके खातों के चार्ट में "बिक्री" को सौंपा जा सकता है, कभी-कभी ठीक उसी चालान प्रारूप का उपयोग ठेकेदारों और गैर-कर्मचारियों के लिए किया जाता है। इससे बुनियादी स्वचालन उपकरणों द्वारा अनुबंध संबंधी खर्चों को गलत तरीके से "बिक्री" के रूप में टैग किया जा सकता है।
एआई यहां कैसे मदद कर सकता है?
- एलएलएम प्रोसेसिंग के आधार पर स्वचालित इनवॉइस कोडिंग - यहां, एआई मूल रूप से आपको बताता है कि इस इनवॉइस को किस जीएल में वर्गीकृत किया जाना चाहिए, और इसे कई सुझाव देने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है जो उपयुक्त हो सकते हैं। इससे यूजर का काम कुछ हद तक आसान हो जाता है.
- उपयोगकर्ता इनपुट सीखें और याद रखें - एक बार जब कोई उपयोगकर्ता वास्तव में जीएल कोड का चयन करता है, तो सिस्टम चयन को याद रख सकता है और अगली बार उसी विक्रेता के लिए इसे स्वचालित कर सकता है।
2. धोखाधड़ी का पता लगाना और त्रुटि प्रबंधन
एपी टीम का एक और महत्वपूर्ण कार्य त्रुटियों को घटित होने से पहले ही पकड़ना है। यह गलत भुगतान विवरण और चालान धोखाधड़ी जितना गंभीर हो सकता है, या यह डुप्लिकेट चालान जितना सरल हो सकता है।
बिना किसी संदेह के, इन समस्याओं को होने से पहले ही रोक देना सबसे अच्छा है। अधिकांश संगठन जोर देते हैं इस प्रक्रिया को मैनुअल बनाने पर. हालाँकि, प्रत्येक चालान की मानवीय जांच होने से चीजें मुश्किल हो जाती हैं क्योंकि:
- यह प्रक्रिया के लिए असफलता (और अड़चन) का एक बिंदु देता है - हालांकि यह अच्छा है कि कर्मचारी त्रुटियों के लिए हर खर्च की जांच करे, कभी-कभी चीजें दरार से फिसल सकती हैं।
- यह सुनिश्चित करता है कि केवल विक्रेता भुगतान पर सबसे अधिक संदर्भ वाला व्यक्ति (सीएफओ/एपी प्रमुख) ही सुधार कर सकता है, और कोई नहीं। सारा ज्ञान और संदर्भ केवल कुछ ही लोगों के पास है, और पूरे संगठन में नहीं फैला हुआ है।
एआई यहां कैसे मदद कर सकता है?
- बेहतर डुप्लिकेट पहचान/गलत जानकारी - मूल फ़ाइल डुप्लिकेट चेक केवल तभी सत्यापित होते हैं जब दोनों फ़ाइलें समान हों। उन्नत एआई डुप्लिकेट जांच के साथ, आप एक कदम आगे बढ़ सकते हैं - यह जांचना कि क्या दो अलग-अलग फाइलों की सामग्री संदिग्ध रूप से समान है।
- चालान डेटा पर एकाधिक डेटा सत्यापन - अगर किसी को लॉग इन करना है और फिर भी इसे सत्यापित करना है तो इनवॉइस डेटा को स्वचालित रूप से पढ़ने का कोई फायदा नहीं है। उन्नत एआई उपकरण अब स्वच्छता जांच सुनिश्चित करने के लिए डेटा सत्यापन कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, यदि चालान पर नया बैंक खाता नंबर किसी विक्रेता के सामान्य खाते से मेल नहीं खाता है, तो आपको सूचित किया जाएगा!)
3. दोहराए जाने योग्य सरल क्रियाएं सीखना
किसी से भी पूछें कि वे वास्तव में एआई से क्या करवाना चाहते हैं, और यही उत्तर सबसे ऊपर आता है - कई लोगों को लगता है कि एआई का वास्तविक मूल्य तब है जब यह उनके पैटर्न को सीख सकता है और उनके लिए समय बचा सकता है।
उदाहरण के लिए, ऐसे कई छोटे कार्य हैं जो कई प्रकार के चालान/रसीदों के लिए बिल्कुल एक ही तरीके से किए जाते हैं। कुछ उदाहरण:
- आपके ईआरपी में सही श्रेणी/वर्ग/परियोजना के लिए एक चालान निर्दिष्ट करना
- किसी इनवॉइस की एक विशिष्ट पंक्ति-आइटम के लिए GL मैपिंग बदलना
- किसी विशेष विक्रेता के चालान को हर बार एक ही व्यक्ति को अनुमोदन के लिए भेजना
एआई यहां कैसे मदद कर सकता है?
पहला कदम एपी प्रक्रिया में उन चरणों की पहचान करना है जो आदर्श रूप से पुनरावृत्त पुनः सीखने के लिए उपयुक्त हैं (यानी, गतिविधियां जो आप रोजाना करते रहते हैं, जिन्हें अंततः एआई द्वारा याद किया जा सकता है और 90% समय स्वचालित किया जा सकता है)।
इसके अच्छे उदाहरण हैं:
- जीएल कोड असाइनमेंट - यहां तर्क सरल है: यदि एप्लिकेशन किसी इनवॉइस के लिए सही GL कोड निर्दिष्ट करता है, तो बढ़िया! यदि नहीं, तो आप इसे स्वयं बदल देते हैं, और AI इस परिवर्तन को अगली बार याद रखता है। परिणामस्वरूप, आपके प्रत्येक क्लिक के साथ स्वचालित GL कोड असाइनमेंट बेहतर होता जाता है।
- श्रेणी/वर्ग/परियोजना वर्गीकरण - यदि किसी विशेष विक्रेता चालान को सही श्रेणी में स्वचालित रूप से वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है, तो एआई आपके चयन में पैटर्न सीख सकता है (उदाहरण के लिए, क्या आप हमेशा उबर रसीदों को "यात्रा" के बजाय "परियोजना लागत" के रूप में वर्गीकृत करते हैं?)। समय के साथ, यह आपके प्लेटफ़ॉर्म के भीतर एक नियम-सेट बन जाता है, और स्वचालित रूप से लागू हो जाता है।
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नैनोनेट आपके खातों की भुगतान प्रक्रिया में एआई को लागू करने में कैसे मदद कर सकता है
ऊपर दिए गए उदाहरण शायद हिमशैल का सिरा मात्र हैं - आपकी एपी प्रक्रिया के लिए एआई के अलावा और भी बहुत कुछ है जो केवल इस बात तक सीमित है कि आप स्वचालन और मशीन सीखने की प्रक्रिया में कितनी गहराई तक जाने में सक्षम हैं।
सौभाग्य से, आज आपको अपनी एपी प्रक्रिया में एआई क्षमताओं को लागू करना शुरू करने के लिए तकनीकी रूप से समझदार होने की आवश्यकता नहीं है - ऐसे उपकरण हैं जो आपको इसकी अनुमति देते हैं लगभग तुरंत आरंभ करें.
उदाहरण के लिए, नैनोनेट्स के पास एक AI प्लेटफ़ॉर्म है जिसे कहा जाता है फ्लो जो आपकी वर्तमान एपी प्रक्रिया को बदल सकता है, और उन महत्वपूर्ण एआई तत्वों को आपके वर्कफ़्लो में जोड़ सकता है। यह वह सब कुछ कर सकता है जो ऊपर प्रदर्शित किया गया है - और भी बहुत कुछ।
लागू करने में सरल लेकिन अपनी क्षमताओं में जटिल, यह उन लोगों के लिए आदर्श प्रारंभिक बिंदु है जो वास्तव में अपनी एपी प्रक्रिया को आगे बढ़ाना चाहते हैं और अपने कार्यभार को अधिक कुशलता से बढ़ाना चाहते हैं। आज संपर्क करें यह एआई प्लेटफॉर्म आपके एपी फ़ंक्शन के लिए क्या कर सकता है, इसके निःशुल्क प्रदर्शन के लिए।
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- स्रोत: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounts-payable/
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