पीओ मिलान क्या है? और इसे स्वचालित कैसे करें?

पीओ मिलान एक ग्राहक द्वारा जारी किए गए खरीद आदेश (पीओ) को जोड़ने की प्रक्रिया है जो उत्पादों / सेवाओं के लिए प्रकार, मात्रा और सहमत कीमतों को दर्शाता है। एक विक्रेता द्वारा जारी चालान इसकी डिलीवरी के लिए। पीओ मिलान का लक्ष्य समय पर विक्रेता भुगतान, लागतों का सही लेखा-जोखा और धोखाधड़ी प्रथाओं का आसान पता लगाना सुनिश्चित करना है।

मैनुअल पीओ मिलान

पीओ मिलान में कई चरण शामिल हैं, जिसमें रसीद और चालान डेटा पर कब्जा, सत्यापन के साथ खरीद आदेश, मापदंडों का मिलान, और विभिन्न मापदंडों के आधार पर संकल्प। इनवॉइस प्रोसेसिंग और पीओ मिलान जटिल, समय लेने वाली और संसाधन-गहन प्रक्रियाएं हैं, जब मैन्युअल रूप से प्रदर्शन किया जाता है, खासकर स्केल-अप व्यावसायिक गतिविधियों में।

यहां तक ​​कि उन विभागों में जहां एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) अनुप्रयोगों के रूप में सूचना का डिजिटलीकरण होता है, वहां मानव श्रम की एक महत्वपूर्ण राशि की आवश्यकता होती है; ईआरपी आवेदन में इसके प्रवेश के लिए एक चालान उठाए जाने या प्राप्त होने के समय से, देय खाते कार्मिक काम की एक अंतहीन अंतहीन सूची का प्रदर्शन करते हैं।

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· मेल खोलना / स्कैन करना और भौतिक चालान / पीओ खोलना

· ई-मेल बॉक्स, पोर्टल या भौतिक लिफाफे से चालान / पीओ प्राप्त करना

· कंप्यूटर में चालान से जानकारी की कुंजी लगाना

· खरीद आदेशों (POs) और वितरण प्राप्तियों के साथ मैन्युअल रूप से मिलान करना

· प्रबंधकों और अनुमोदन कर्मियों को शारीरिक रूप से चालान / ओपी

बोझिल नेत्रगोलक और मैनुअल विश्लेषण के माध्यम से अपवादों को हल करें।

· ईआरपी में मिलान किए गए चालान की जानकारी दर्ज करना

· नकल और चूक के लिए ईआरपी खोजना

· भुगतानों के साथ चालान का मिलान

· अद्यतन विक्रेता मास्टर डेटा

बड़े पैमाने पर पीओ मिलान में कुछ कमजोर करने वाली चुनौतियां, खासकर जब मैन्युअल रूप से प्रदर्शन किया जाता है:

कई चालान डेटा बिंदुओं को संभालना: बड़े संगठन नियमित रूप से वर्ड प्रोसेसर फ़ाइलों (जैसे, एमएस-वर्ड डॉक्यूमेंट्स), डेटा एंट्री फाइल (जैसे, एमएस-एक्सेल फाइल), इलेक्ट्रॉनिक डेटा इंटरचेंज से संरचित एक्सएमएल दस्तावेजों सहित कई प्रारूपों में कई आपूर्तिकर्ताओं / क्लाइंटों से पीओ और / या चालान से निपटते हैं। (ईडीआई), पीडीएफ और छवि फाइलें, और कभी-कभी हार्ड कॉपी दस्तावेजों के रूप में।

मैन्युअल रूप से निष्पादित होने पर इन सभी दस्तावेजों का एकीकरण समय लेने वाला और त्रुटि-प्रवण है। की शुरुआत में त्रुटियाँ चालान प्रसंस्करण कार्यप्रवाह अधिक भुगतान, गलत भुगतान, चालान दोहराव, आदि जैसे गंभीर परिणामों में स्नोबॉल हो सकता है जिससे उत्पादकता और विश्वास का नुकसान हो सकता है।

डेटा बेमेल: RSI देय खाते कंपनी के विभाग को अक्सर चालान के अलावा पीओ को गुड्स रिसीव्ड नोट (जीआरएन) और अनुबंध डेटा के साथ मिलाना पड़ता है। मैनुअल मिलान की "घूमना और तुलना करना" प्रक्रिया, श्रम गहन और ज़ोरदार होने के अलावा, गंभीर त्रुटियों को जन्म दे सकती है जैसे कि छूटी हुई तारीखें और मूल्य, जिनमें से सुधार से संचालन धीमा हो जाएगा और संगठन को उत्पादकता हानि और व्यापार के जोखिम के लिए उजागर करेगा। -प्रबंधन/ग्राहक संबंध मुद्दे।

संचालन अपवाद: देय खातों वाले विभाग, अपवादों से निपटने में बहुत समय बिताते हैं, जिसमें गलत, अपूर्ण और चालान में गैर-जानकारी प्राप्त करना शामिल है। तक 20% चालान नियमित रूप से गलत या अधूरी जानकारी होती है, और एक पारंपरिक (मैनुअल) लेखा देय विभाग अपने समय के 25% मुद्दों को हल करने और लापता जानकारी को ट्रैक करने में खर्च करता है।

प्रति चालान प्रसंस्करण लागत: मैनुअल इनवॉइस प्रोसेसिंग और PO मिलान में मैन्युअल घंटे, कागज और डाक सहित लागत शामिल होती है, जो त्रुटियों के मामलों में दंड, देर से फीस, उत्पाद वापसी और व्यवसाय के नुकसान से प्रभावित होगी।

धोखाधड़ी और चोरी: सर्टिफाइड फ्रॉड एक्जामिनर्स (ACFE) की रिपोर्ट है कि एक विशिष्ट संगठन हर साल धोखाधड़ी करने के लिए अपने राजस्व का 5% खो देता है। अधिकारियों या आपूर्तिकर्ताओं को लागू करने वाले अपराधी भुगतान के लिए प्रामाणिक दिखने वाले चालान या अन्य अनुरोध ईमेल करते हैं और सतर्क खातों से कम भुगतान योग्य टीम कर सकते हैं इसके शिकार हो जाओ.

लेवेल रिसर्च द्वारा 2020 का सर्वेक्षण पता चला है कि मैनुअल डेटा प्रविष्टि और अक्षमता में दर्द बिंदु बने हुए हैं देय प्रक्रिया.

यूके स्थित लेखा देय संघ पाया गया कि:

• 56% व्यवसाय लेखा देय समस्याओं के कारण नकदी प्रवाह की भविष्यवाणी की समस्याओं का अनुभव करते हैं
• 91% कंपनियां नियमित रूप से भुगतान का पीछा करने वाले विक्रेताओं से फोन कॉल प्राप्त करती हैं।
• 23% व्यवसायों में आपूर्तिकर्ता थे जिन्होंने लेखा देय अक्षमताओं के कारण उनके साथ फिर से काम करने से इनकार कर दिया था

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स्वचालित पीओ मिलान

उपरोक्त कई समस्याओं को स्वचालित PO मिलान के उपयोग से दूर किया जा सकता है। लेखांकन प्रक्रिया की प्रक्रिया में स्वचालन को विभिन्न चरणों में प्रस्तुत किया जा सकता है, और तदनुसार, स्वचालन के दो प्रकार हैं:

ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) आधारित डेटा कैप्चर:

OCR- आधारित इनवॉइस डेटा कैप्चर इमेज को कैप्चर करने वाले हार्डवेयर और कन्वर्सेशन सॉफ्टवेयर के संयोजन का उपयोग करके टेक्स्ट को इमेज में परिवर्तित करता है जिसे मैन्युअल रूप से अकाउंटिंग टीम द्वारा प्रोसेस किया जा सकता है। यह स्पष्ट है कि यह केवल डेटा को डिजिटाइज़ करता है और उनसे मेल नहीं खाता है और बाद के मैनुअल संचालन को शामिल करना चाहिए।

इसके अलावा, अलग-अलग टेम्प्लेट, फ़ाइल प्रकार और लेआउट के साथ काम करने में ओसीसीआर सिस्टम विफल होते हैं, विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ के लिए टेम्पलेट नियमों को निर्धारित करने के लिए अक्सर मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।

स्वचालित खाते प्रसंस्करण / पीओ मिलान:

यह तीन प्रकार का होता है:

• रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) दोहराए जाने वाले कार्यों में मानव क्रियाओं की नकल करता है।
• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), बिल गेट्स के शब्दों में कंप्यूटर विज्ञान के "पवित्र कंघी बनानेवाले की रेती", पीओ, चालान और रसीदों के मिलान के लिए मानव निर्णय और व्यवहार की नकल करता है।
• मशीन लर्निंग (ML) AI का एक सबसेट है, जिसमें कंप्यूटर "एक्सपीरियंस से सीखता है" जैसे कि न्यूरल नेटवर्क जैसे एल्गोरिदम के माध्यम से मस्तिष्क की सीखने की प्रक्रिया की नकल करता है।

सभी तीन प्रकार के स्वचालित डाटा प्रोसेसिंग चालान, पीओ और अन्य वित्तीय दस्तावेज से प्रासंगिक डेटा को कैप्चर करते हैं और मानव मन की नकल करने वाले तरीके से ऑटो-प्रोसेस करते हैं। उनमें से, AI- सक्षम प्रसंस्करण भी रिकॉर्ड की तुलना और मिलान कर सकता है और लेनदेन को पारित करने, त्रुटियों को चिह्नित करने, या अपवादों को बढ़ाने जैसे निर्णय कर सकता है।

AI- आधारित मिलान में चार चरण शामिल हैं:

1. डेटा पर कब्जा और निष्कर्षण: इस चरण में सिस्टम में भौतिक चालानों के मैनुअल स्कैनिंग में एक निश्चित मात्रा में मानवीय हस्तक्षेप शामिल है या छवियों में रूपांतरण के लिए फैक्स या ईमेल किए गए चालान को शामिल किया गया है। ज़ोनल ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR), या टेम्प्लेट OCR का उपयोग स्कैन किए गए दस्तावेज़ के भीतर एक विशिष्ट स्थान पर स्थित टेक्स्ट को निकालने के लिए किया जाता है। एक ज़ोनल ओसीआर प्रणाली को परिभाषित करके प्रशिक्षित किया जाता है जहां एक दस्तावेज़ के अंदर विशिष्ट डेटा फ़ील्ड मिल सकते हैं। OpenCV, Tesseract, और Python कुछ ज़ोनल OCR सिस्टम हैं जिन्हें एक कैप्चर किए गए इनवॉइस या PO से विशिष्ट क्षेत्रों को चुनने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

2. डेटा मान्यता: कब्जा किए गए डेटा की पहचान और वर्गीकरण या तो नियम-आधारित वर्गीकरण के माध्यम से या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा। एआई ओसीआर सिस्टम 80% से अधिक ऑपरेशनों को चालान डेटा कैप्चर, निष्कर्षण और अनुक्रमण के तहत समाप्त कर सकता है।

3. रिकॉर्ड मिलान और सत्यापन: AI एल्गोरिथ्म रिकॉर्ड मिलान करता है - डेटा के बड़े सेट से जानकारी के मिलान वाले टुकड़े को खोजने की प्रक्रिया। मिलान प्रक्रिया कंपनी की जरूरतों के आधार पर 2-वे, 3-वे या 4-वे हो सकती है।

द्वारा एक सर्वेक्षण लेवेल रिसर्च पता चलता है कि चालान की त्वरित स्वीकृति और कर्मचारी उत्पादकता में वृद्धि एआई-सक्षम 2-वे और 3- में स्विच करने से अनुभव किए गए शीर्ष दो लाभ हैंरास्ता मिलान प्रक्रियाओं.

4. लेखा देय समीक्षा और अपवाद प्रसंस्करणकंपनी की अनूठी जरूरतों के आधार पर, मिलान किए गए डेटा को आगे की प्रक्रिया के लिए उपयुक्त कर्मचारी के माध्यम से पारित किया जाता है।

एआई आधारित पीओ मिलान के लाभ

टचलेस प्रसंस्करण:जब सभी दस्तावेज (चालान, खरीद आदेश, रसीद आदि) प्रकृति में इलेक्ट्रॉनिक होते हैं, तो "टचलेस प्रोसेसिंग" कागज केंद्रित प्रक्रियाओं को हटाता है और मानव हस्तक्षेप को कम करता है, इस प्रकार बेहतर प्रदर्शन, मापनीयता और चपलता प्रदान करता है; सभी व्यावसायिक दस्तावेज कर्मियों और विभागों के बीच कागज के एक टुकड़े को बंद करने की आवश्यकता के बिना प्राप्त, डिजीटल, रूट किए गए, मिलान, अनुमोदित और संसाधित किए जाते हैं। टचलेस प्रोसेसिंग निम्नलिखित चरणों के माध्यम से काम करता है:

1. सॉफ्टवेयर बिना पढ़े ईमेल के लिए जाँच करता है।

2. संलग्नक प्रसंस्करण के लिए ई-मेल से पाए जाते हैं और अलग हो जाते हैं।

3. संलग्नक संज्ञानात्मक क्षमताओं का उपयोग करके पढ़े जाते हैं और डेटा निकाला जाता है।

4. चालान / पीओ जानकारी पूर्व-परिभाषित व्यावसायिक नियमों के आधार पर मान्य है।

5. एक चालान बनाया गया है, पूर्व निर्धारित नियमों के आधार पर पीओ और डिलीवरी रसीदों के खिलाफ मिलान किया जाता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए जाँच की जाती है कि कोई डुप्लिकेट चालान नहीं हैं।

6. उपयोगकर्ताओं को इस बारे में सूचित किया जाता है कि क्या चालान सफलतापूर्वक संसाधित किया गया था।

टचलेस प्रोसेसिंग अक्सर साधारण नियम-आधारित AI सिस्टम से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए AI को प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। इसलिए प्रणाली ग्राहक आधार और प्रत्येक ग्राहक की विशिष्ट जटिलताओं दोनों से सीखती है।

स्मार्ट मिलान:  पीओ नंबर पीओ, रिलीज, लाइन, शिपमेंट और पीओ रसीद से मिलान किया जा सकता है और सेकंड के भीतर विभिन्न रूपों में सॉर्ट किया जाता है, एक ऐसा काम जो अकेले मानव प्रयास के साथ हेरलियन है।

कई चालान के लिए कई PO की आसान हैंडलिंग:  स्वचालन विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब PO और चालानों की मात्रा अधिक होती है, और यदि उन्हें प्रबंधित और वर्गीकृत करने के लिए महीनों नहीं, तो मैन्युअल प्रयास में दिन लगेंगे।

पूर्ण ऑडिट-ट्रेल और अनुपालन: एआई सिस्टम मानव ऑपरेटरों को सहज सहायता प्रदान कर सकते हैं और सत्यापन और सुधार कर सकते हैं जो मानव श्रम के साथ घंटों तक, सेकंड के भीतर करते हैं।

जनशक्ति की बचत: AI "न्यूरल नेटवर्क" के आधार पर संचालित होता है - एल्गोरिदम जो मानव मस्तिष्क की तरह डेटा के एक सेट में अंतर्निहित संबंधों को पहचान सकते हैं। प्रदर्शन की गति के अलावा, एआई के भीतर मशीन सीखने और गहरी सीखने की संभावनाओं से सॉफ्टवेयर को अनुभव से सीखने में मदद मिल सकती है, जो उत्पादकता और सटीकता को बढ़ाने के लिए ऑपरेशन को ठीक कर सकता है, मानव हस्तक्षेप और सत्यापन को कम कर सकता है।

झंडी दिखाने और कम करने में त्रुटि: जहां दोहरावदार कार्रवाई से थकान के कारण मानव मस्तिष्क विफल हो सकता है, एआई-आधारित प्रणाली वास्तव में, समय और "अनुभव" के साथ प्रदर्शन में सुधार कर सकती है। हालांकि स्वचालन मानव त्रुटि को पूरी तरह से समाप्त नहीं कर सकता है, यह बड़े पैमाने पर स्थिरता सुनिश्चित कर सकता है। स्वचालित लेखांकन, छोटे मुद्दों की पहचान करने की संभावना को काफी बढ़ा सकता है, इससे पहले कि वे बड़े लोगों में कैस्केड करें। समस्याओं या त्रुटियों के मामले में, आईटी टीम को स्वचालित रूप से एक सूचना दी जाती है जो मूल कारण की पहचान कर सकती है और इसे हल कर सकती है। कुछ भी याद नहीं है और फिक्स बहुत तेज है। समयबद्ध रूप से त्रुटि फ़्लैग करने से समय की बचत हो सकती है, खर्चीली गिरावट को कम किया जा सकता है और बाद के समय में गंभीर गोलाबारी को कम किया जा सकता है।

बढ़ती हुई उत्पादक्ता: पीओ-मिलान और चालान प्रसंस्करण जैसे समय लेने वाली गतिविधियों से मुक्ति के साथ, लेखा देय टीम अब मानव-केंद्रित गतिविधियों जैसे वित्तीय नियोजन, विश्लेषण और सुधार के लिए अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, और पारस्परिक और संस्थागत संबंधों में सुधार पर ध्यान केंद्रित कर सकती है, जिनमें से सभी बॉटम-लाइन को बेहतर बना सकता है।

लागत लाभ: यद्यपि एआई-सक्षम इनवॉइस प्रसंस्करण स्थापित करना स्टार्ट-अप लागत से जुड़ा हुआ है, इसका संचालन कर्मचारी के वेतन के 20 प्रतिशत के बराबर होगा।

डेटा सुरक्षा और मापनीयता:  वैश्विक कारोबार के लिए ग्रेटर परिचालन दक्षता 24X7 को चलाने में सक्षम होने के परिणामस्वरूप, मानव ऑपरेटरों के विपरीत जो मानसिक बैंडविड्थ और समय तक सीमित हैं।

ऑडिट की तैयारी: ऑडिट के दौरान पूछे जाने वाले सबसे आम दस्तावेजों में पीओ, जीआरएन और चालान शामिल हैं। AI- सक्षम PO मिलान में पहले से ही इन दस्तावेजों को अनुमोदित, मिलान और व्यवस्थित किया गया है, जो सहज ऑडिट प्रक्रिया को सक्षम करता है।

चालान प्रसंस्करण और पीओ मिलान का स्वचालन एक कंपनी में अधिकारियों के विभिन्न स्तरों की मदद कर सकता है:

• वित्त अधिकारी लागत और मुक्त संसाधनों को कम कर सकते हैं जिन्हें नीचे की रेखा को बढ़ाने और रणनीतिक और कॉर्पोरेट विकास में सहायता करने के लिए पुनर्गठित किया जा सकता है।
• कॉर्पोरेट अधिकारी बेहतर प्रदर्शन को समझ सकते हैं और ऑटोमेशन सॉफ्टवेयर के कई मापों द्वारा दिए गए डैशबोर्ड डेटा के विश्लेषण से नकदी प्रवाह की निगरानी कर सकते हैं।
• देय देय टीमें पूर्व निर्धारित लेखांकन नियमों का उपयोग करके सुव्यवस्थित मार्ग, कोडिंग, मिलान आपूर्तिकर्ता चालान के कारण पेपर चालान और मैनुअल इंटरैक्शन को समाप्त कर सकती हैं।
• लेखाकार और अनुसंधान कर्मचारी भविष्य की योजना के लिए आदेश और चालान खरीदने के लिए पूर्ण और त्वरित पहुंच रखते हैं।

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एआई-सक्षम पीओ मिलान प्रणाली की स्थापना और कार्यान्वयन

किसी संगठन में AI- सक्षम PO मिलान प्रणाली की स्थापना एक त्रि-स्तरीय प्रक्रिया है।

लागू होने पर स्वचालित चालान प्रसंस्करण और पीओ मिलान फायदेमंद होते हैं, एक सीखने की अवस्था निस्संदेह मौजूद है, और कंपनी / टीम को स्वचालन के लिए कुछ प्रोटोकॉल का पालन करना चाहिए ताकि अपेक्षित परिणाम मिल सकें। स्वचालित लेखांकन प्रक्रियाओं के क्रियान्वयन से पहले और दौरान उठाए जाने वाले कुछ कदम इस प्रकार हैं:

सभी हितधारकों की पूर्ण भागीदारी

सफल लेखा देय स्वचालन वित्त टीम के प्रत्येक सदस्य द्वारा पूर्ण भागीदारी पर निर्भर करता है, जो सिस्टम को संचालित करने और अपवादों को संभालने के लिए समय-समय पर प्रशिक्षण और पुनश्चर्या कार्यक्रमों को पूरा करता है।

चरण-वार स्वचालन

ऑटोमेशन और AI की शक्ति का दोहन सही सेटअप और कार्यान्वयन पर टिका है। इसके अलावा, एआई-आधारित इनवॉइस मिलान के लिए मैनुअल अकाउंटिंग से बढ़ने के साथ जुड़ा हुआ एक कठिन सीखने की अवस्था है। चरण-वार संक्रमण द्वारा, त्रुटियों के बिना सेटअप करना संभव है और नई प्रक्रियाओं को अपनाने के लिए टीम को समय देना भी है।

सभी प्रणालियों का एकीकरण

देय खाते टीम पहले से ही उद्यम संसाधन नियोजन (ईआरपी), ग्राहक संबंध प्रबंधन और अन्य वित्तीय वित्त प्रणालियों जैसे निराशाजनक उद्देश्यों के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग कर सकती हैं। उपयोगकर्ताओं के लिए चीजों को आसान बनाने के लिए एआई-स्वचालन प्रणाली को मौजूदा सॉफ्टवेयर के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।

आकस्मिकताओं के लिए योजना

सर्वर क्रैश, पावर आउटेज और नेटवर्क व्यवधान एआई-सक्षम पीओ मिलान प्रणालियों के संचालन को गंभीर रूप से बाधित कर सकते हैं। लेकिन एक ठोस व्यवसाय निरंतरता योजना जिसमें बैकअप, निर्बाध बिजली आपूर्ति और क्लाउड कंप्यूटिंग शामिल हैं, इन समस्याओं से निपटने में मदद कर सकते हैं। यह भी महत्वपूर्ण है कि संचालन के संचालन के इतिहास को बनाए रखने के लिए संचालन के संचालन को अस्थायी रूप से वापस करने के लिए मैन्युअल रूप से नियंत्रित किया जाए।

सभी संबंधित दस्तावेजों का संगठन

तीन और चार तरह से मिलान में। खरीद आदेश, जीआरएन और चालान का मिलान किया जाना चाहिए। जबकि अधिकांश विक्रेता और ग्राहक PO और चालानों के बारे में मेहनती होते हैं, वे GRN और प्राप्तियों के बारे में लापरवाह होते हैं। रसीद की अनुपस्थिति एआई-एकीकृत 3-वे मैच प्रक्रिया को लटका सकती है और वर्कफ़्लो में बोतल गर्दन के लिए अपवाद उत्पन्न होंगे।

वस्तुओं की प्राप्ति के केंद्रीकरण के माध्यम से इससे बचा जा सकता है, इसलिए दोहराव और चूक से बचने के लिए रसीदों का निर्माण एक या कुछ लोगों तक सीमित है। एक अन्य असफल-प्रूफ तरीका एक सिस्टम-चालित दृष्टिकोण डिजाइन करना है जिसमें, रसीद निर्माण और अनुवर्ती के लिए एक स्वचालित अनुस्मारक निर्धारित किया जाता है।

यह सुनिश्चित करना कि सभी चालान, PO और रसीदें तुरंत प्रणाली में दर्ज की गई हैं, AP स्वचालन नाटकीय रूप से देय दिनों (DPO) को कम कर सकता है 5.55 दिनों का औसत। एक पूरी तरह से स्वचालित प्रणाली जिसमें सॉफ्टवेयर सॉफ्ट सोर्स (ईमेल आदि) से दस्तावेजों को सीधे कैप्चर करता है, यह सुनिश्चित कर सकता है, लेकिन डेटा के मैनुअल अपलोडिंग के मामले में, यह एक महत्वपूर्ण बिंदु बन जाता है।

विक्रेता डेटा मिलान

3-वे मैच प्रक्रिया प्रक्रिया के प्रमुख चालक के रूप में आपूर्तिकर्ता पर टिका होता है। आपूर्तिकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए डेटा की सटीकता डेटा बेमेल मुद्दों की अनुपस्थिति को सुनिश्चित कर सकती है। इनवॉइस के मैनुअल सबमिशन के लिए, सटीकता सुनिश्चित करने के लिए उचित परिश्रम की आवश्यकता होती है। सटीकता माप की इकाई, इकाई मूल्य और वितरण समयावधि की एकरूपता को दर्शाती है। विक्रेता कैटलॉग त्रुटियों को समाप्त कर सकते हैं और क्रय अनुभव को बढ़ा सकते हैं।

ऑटो-अनुमोदन के लिए एक सहिष्णुता स्थापित करना

पीओ मैच के दौरान आने वाले कुछ सामान्य अपवाद हैं:

· इनवॉइस मात्रा PO से मेल नहीं खाती

· इनवॉइस पर गुम या गलत PO संदर्भ जानकारी

· एक चालान के लिए आपूर्तिकर्ता या कर संरचना गुम होना

· लाइन स्तर पर या कुल चालान के लिए मूल्य विसंगतियां। उदाहरण के लिए, पीओ 10 रु। की इकाई पर 10 रु। यूनिट के लिए हो सकता है, और इनवॉइस रु। की कीमत के लिए 1 आइटम यूनिट के लिए हो सकता है। 100।

किनारे के मामलों की हैंडलिंग

एज मामले असामान्य घटनाएं हैं जिन्हें सॉफ्टवेयर द्वारा नियंत्रित किया जाना चाहिए। चालान पीओ मिलान में, आवर्ती बिलिंग की जटिलता को अक्सर कम करके आंका जाता है। AI सिस्टम को समय-क्षेत्र में बदलाव, एकाधिक आवर्ती शुल्क, पूर्वव्यापी मूल्य समायोजन और चर-महीने की लंबाई के कारण त्रुटि मुक्त स्वचालन सुनिश्चित करने के लिए इन एज मामलों पर विचार करने के लिए अनुकूली आवर्ती बिलिंग की सुविधा होनी चाहिए।

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पीओ मिलान प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए खोज रहे हैं? Give नैनोनेट्स™ प्रयास करें और पीओ मिलान प्रक्रिया में AI- आधारित OCR का उपयोग करने के लाभ प्राप्त करें।

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एआई सक्षम पीओ मिलान प्रणाली के उदाहरण

एआई-सक्षम अकाउंटिंग सूट चुनना व्यवसाय की प्रकृति और संचालन के पैमाने पर निर्भर करता है। एओ-सक्षम पीओ मिलान या तो एक बिंदु समाधान या पूर्ण लेखा सुइट हो सकता है, जो मौजूदा सॉफ़्टवेयर या उसके अभाव पर निर्भर करेगा। पूर्व के मामले में, इसे ईआरपी सहित मौजूदा प्रणालियों के साथ संवाद करने की आवश्यकता होगी। PO मिलान का उपयोग कई उपकरणों में किया जाता है, जिसमें लेखांकन के लिए उपयोग किया जाता है, जिसमें नैनोनेट्स AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree, आदि शामिल हैं।

In ओरेकल, पेबल्स एआई-सक्षम पीओ मिलान उपकरण है जिसमें एक बार एक चालान दर्ज करने और पीओ से मिलान करने के बाद, वितरण स्वचालित रूप से बनाए जाते हैं और मैच को सहिष्णुता परिभाषित के अनुपालन के लिए जाँच की जाती है। एक बार मिलान करने के बाद, पेबल्स क्वांटिटी इनवॉइस फ़ील्ड में दर्ज की गई राशि द्वारा प्रत्येक मिलान किए गए शिपमेंट और उसके अनुरूप वितरण (ओं) के लिए बिल की गई मात्रा को अपडेट करता है। पेबल्स पीओ वितरण (ओं) पर बिल की गई राशि को भी अपडेट करते हैं।

सेज इंटक क्रय संरचित, पूर्वनिर्धारित लेनदेन और खरीद अनुमोदन वर्कफ़्लो बनाता है। मिनरलट्री, एक खाता देय (एपी) और भुगतान स्वचालन समाधान प्रदाता, ऋषि इंटैक के लिए स्वचालित पीओ / चालान मिलान प्रदान करता है। इसमें, शीर्षकों और लाइन-स्तरीय विवरणों को स्वचालित रूप से एक निर्दिष्ट ईमेल के विक्रेताओं द्वारा भेजे गए चालान से ओसीआर तकनीक का उपयोग करके निकाला जाता है। यह तब खरीद आदेशों या रसीदों के खिलाफ स्वचालित रूप से आने वाले चालान से मेल खाता है और फिर उन्हें चालान अनुमोदन और भुगतान के लिए उपयोगकर्ताओं के आंतरिक वर्कफ़्लो में सम्मिलित करता है। सभी डेटा प्लेटफॉर्म स्थिरता के लिए कंपनी के ईआरपी के साथ सिंक होते हैं।

नेक्सोनिया खर्च, क्लाउड-आधारित वेब और मोबाइल व्यय रिपोर्ट प्रबंधन समाधान, जिसमें लचीली स्वीकृति वर्कफ़्लो और मौजूदा सिस्टम के साथ गहन एकीकरण है।

In टिपलती, सभी चालान एक मानक OCR, उन्नत डेटा निष्कर्षण और भुगतान संसाधित होने से पहले वर्कफ़्लो अनुमोदन के माध्यम से जाते हैं। यह निर्धारित करने के लिए नियम निर्धारित किए जा सकते हैं कि क्या चालान पीओ-समर्थित है और यदि यह मिलान प्रक्रिया से गुजरना चाहिए। आधार नियम आपूर्तिकर्ता या बिल राशि पर लागू होते हैं और अगर किसी चालान की खरीद के आदेश हैं, तो पीओ बिल कोडिंग डेटा स्वचालित रूप से चालान को पूर्व-पॉप्युलेट करता है।

In दस्तावेज, जब एक इनवॉइस कैप्चर किया जाता है, तो एक AI- आधारित, क्राउड-लर्निंग टूल वेंडर नाम, आईडी, इनवॉयस नंबर, सब-टोटल, टैक्स, फ्रेट और टोटल अमाउंट जैसे प्रोसेसिंग के लिए जरूरी सभी महत्वपूर्ण डेटा को निकालता है। इनवॉइस को मान्य करने के लिए, सिस्टम पुष्टि करता है कि क्या वे एक वैध विक्रेता हैं, किसी डुप्लिकेट इनवॉइस संख्या के लिए डबल चेक, ऑर्डर खरीदने और वितरण पर्ची के लिए मिलान करता है और राशियों की पुनर्गणना करता है।

विभिन्न अनुप्रयोगों के अनुरूप विभिन्न विशेषताओं के साथ कई और पीओ मिलान उपकरण उपलब्ध हैं।

नैनोनेट्स एआई ओसीआर

नैनोनेट्स AI-OCR अनदेखी, अर्ध-संरचित दस्तावेजों को पढ़ता है जो एक मानक टेम्पलेट का पालन नहीं करते हैं और दस्तावेज़ से कैप्चर किए गए डेटा को मान्य करते हैं। सॉफ्टवेयर इनवॉइस, आईडी कार्ड, खरीद आदेश, आय प्रमाण, कर फॉर्म और बंधक रूपों सहित विभिन्न दस्तावेजों से डेटा पर कब्जा कर सकता है।

यह सिस्टम को बाधित किए बिना उपयोगकर्ता के प्लेटफ़ॉर्म से डेटा आयात करने और मौजूदा डेटा को सीधे मौजूदा वर्कफ़्लो में निर्यात करने में सक्षम बनाता है। नैनोनेट्स में शैल, रूबी, गोलांग, जावा, सी # और पायथन में भाषा के बंधन हैं। एआई इंजन उपयोग के साथ सीखता है और सुधारता है। सहज ज्ञान युक्त वेब इंटरफेस के साथ, यह बोझिल मैनुअल प्रक्रियाओं को समाप्त करता है और चालान, रसीदें और दस्तावेज़ समीक्षा को स्वचालित करता है। यह प्रसंस्करण समय को 90% तक कम करने और लागत को 50% तक बचाने के लिए जाना जाता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से यह उम्मीद की जाती है कि कॉर्पोरेट दुनिया में लेखांकन और पीओ मिलान के तरीके में परिवर्तन के लिए एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई जाए। हालांकि, यह मानव भागीदारी को समाप्त नहीं कर सकता है - प्रौद्योगिकी अकेले मौजूद नहीं हो सकती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, अकाउंटेंट को बदलने में मदद करेगा। एआई-सक्षम लेखा प्रणाली के सफल कार्यान्वयन की कुंजी उन्हें एक साथ लाने के लिए है। लेखांकन और पीओ मिलान में एआई के उपयोग का भविष्य इस बात पर बहुत अधिक निर्भर करता है कि मनुष्य दीर्घकालिक मूल्यों को वितरित करने की अपनी क्षमता में सुधार करने के लिए इसे कैसे लंगर डाल सकता है।