Míg a Chat-GPT képes átmenni a CPA vizsgán, és hihetetlen szövegfalakat generál, a valódi mesterséges intelligencia automatizálása másképp néz ki (és nem is olyan egyszerű, mint egy egysoros felszólítás).
Bevezetés
Egyszerűen nem kerülhető el a tény, hogy 2023-ban a mesterséges intelligencia a legtöbbet emlegetett téma az interneten. Megjelent a Chat-GPT, az OpenAI által fejlesztett LLM (Large Language Model) képességek felfedezésére szolgáló népszerű chat-alapú felület. év elején.
Játssz vele néhány percet, és máris megértheted, miért beszél mindenki és a kutyája erről – a Chat-GPT szinte minden területen képes emberfeletti jártasságot bizonyítani. Az AI egyértelműen azt ígéri, hogy jelentősen átalakítja a munka számos területét – miközben potenciálisan munkahelyek és karrierek millióira lesz hatással.
A mesterséges intelligenciát ma már olyan professzionális területeken alkalmazzák, amelyek megérettek az automatizálásra – olyan munkaterületeken, mint a szoftver, a jog, a könyvelés, a tanácsadás, a pénzügy és így tovább. A pénzügyeken belül a szállítói tartozások funkciója kissé egyediként kerül reflektorfénybe – különösen azért, mert úgy tűnik, hogy az érvelés mindkét oldalán egyenlő mértékű zaj van, és az AI-pártiak és az ellenzők egyaránt tomboló vitát folytatnak arról, hogy mi lesz ( vagy nem) megtörténik.
A zsűri még mindig tisztában van azzal, hogy pontosan hogyan valósul meg ez a gyors átalakulás – és itt húzzák meg a határt a ChatGPT (és általában az AI) előnyeiről szóló legtöbb diskurzus.
Az AI szükségessége a szállítószámlákban
A hagyományos AP-műveletek során a vállalatok gyakran manuális folyamatokra, kiterjedt papírmunkára és ismétlődő feladatokra hagyatkoznak a kötelezettségek kezeléséhez. Ezek a feladatok olyan tevékenységek, mint az adatbevitel, a számlafeldolgozás és a pénzügyi elemzés, amelyek kulcsfontosságúak a döntéshozatalban, a működési tervezésben és a kockázatkezelésben.
Ezek a folyamatok azonban idő (és pénz) ráfordításával járnak. A kézi AP munka fő hátrányai a következők:
- A kézi adatbevitel nagy hibalehetőséget rejt magában, mivel az emberek hibázhatnak nagy mennyiségű adatbevitelkor. Gondoljon az olyan mezőkre, mint a számlaszámok, dátumok, dollárösszegek – ezek bármelyikének tévedése komoly következményekkel jár.
- Ez időigényes, hosszú munkaórákat igényel a számlák egyeztetése, a jelentések elkészítése és a pénzügyi elemzések elvégzése.
- Nehéz a szinkron kommunikáció. Találkoztál már az alábbihoz hasonló helyzetekkel?
a. A jóváhagyások nem történnek meg addig, amíg fel nem hívja a pénzügyi igazgatót és az üzletvezetőt
b. A sorok mindaddig nem oldódnak meg, amíg az AP funkció megbeszélést ütemez a beszerzési csapattal és a szállítóval.
Mindez késésekhez vezet a szállítói fizetésekben, nem megfelelő költségtervezés, valamint a pénzügyi integritás megőrzésének nehézségei.
A kötelezettségek mesterséges intelligenciája nem feltétlenül jelent teljes felújítást
A fent felsorolt problémák jól dokumentáltak – és ha megkérdezik, a legtöbb könyvelői csapat egyetért abban, hogy az AI bevezetése mindenképpen segíteni fog rajtuk. Az olyan technológiák, mint a gépi tanulás és a természetes nyelvi feldolgozás, képesek arra forradalmasítja az AP funkciót nagyon mélyreható módon – feltéve, hogy azokat helyesen hajtják végre és integrálják.
Ez azonban általában sokakat arra a következtetésre vezet, hogy az AI-alapú automatizálás nem nekik való – nehézkesnek, időigényesnek és költségesnek tűnik a megvalósítása.
A valóság azonban nem is lehetne más – ma már percek alatt elkezdheti használni az AI-t az AP-folyamatokhoz. És ezt el is érheti nélkül veszélyezteti jelenlegi folyamatának megbízhatóságát, biztonságát és hatékonyságát.
Tegye félre a generatív AI-t és az LLM-eket egy pillanatra – a valóság az, hogy még a belépő szintű AI-automatizálás is jelentősen segíthet ezeknek a problémáknak a megoldásában. Még a szerény OCR is – amely évtizedek óta létezik – legalább 60%-kal csökkenti a számla feldolgozásának idejét, így havonta több napot megspórolhat az AP csapata. És ennek a technológiának az elfogadása mégis az még mindig nem elterjedt.
Az AI-t szeretné integrálni az AP funkciójába? Foglaljon le egy 30 perces élő bemutatót, hogy megtudja, hogyan segíthet a Nanonets csapatának a végpontok közötti megvalósításban AP automatizálás.
A mesterséges intelligencia lehetséges használati esetei a számlák folyamatán belül
Tehát pontosan hogyan kell integrálni az AI-t az AP folyamatába? hol kezded?
Először is azt kell megvizsgálni, hogy a folyamat mely részei veszik el a legtöbb időt. Az AP csapatai által jelentett tipikus szűk keresztmetszetek a következők:
- Számla kódolása
- Főkönyvi (GL) leképezés
- Fizetési adatok ellenőrzése (csalás ellenőrzése)
- Ismétlődő észlelés
Van itt egy nagyon világos mögöttes téma – kézi adatbevitel és ellenőrzés ez az oka annak, hogy ezek a feladatok fárasztóak és időigényesek.
Ez a felmérés fenti grafikája (a Automation Trends 2022 jelentés) sok mindent elárul – az emberek csaknem 70%-a még mindig nem automatizálta a legégetőbb problémákat az AP folyamatában. A fent felsorolt feladatok mind manuálisak – valakinek meg kell néznie a számlán szereplő tényleges adatokat, és meg kell erősítenie, hogy azok helyesek, mielőtt továbblépne.
Így ezeknek a feladatoknak az automatizálása túlságosan nehéznek tűnhet, mivel most egy gépben ugyanolyan diszkrécióban bízik, mint egy (képzett) embernek.
A jó hírek? A mesterséges intelligencia is ugyanolyan jól képezhető! Az alábbiakban részletesebben foglalkozunk ennek néhány felhasználási esetével.
1. Számlakódolás és főkönyvi (GL) számlaleképezés
Talán az egyik legnehezebben automatizálható feladat a számlák és nyugták megfelelő kategóriához és GL-kódhoz való hozzárendelése a könyvelési rendszeren belül. Miért különösen trükkös ez?
- Gyakran több GL-kód is vonatkozik ugyanarra a költségre, sorok/egyedi termékkódok szerint felosztva. Ezeknek a GL-kódoknak a hozzárendelése általában manuálisan történik, és az üzleti csapatokkal és a pénzügyi igazgatóval egyeztetve kell elvégezni.
- GL-kód hozzárendelése egy számlához néha szubjektív – Például míg a szokásos értékesítési számlák mindig az „Értékesítés” részhez vannak rendelve a számlatükörben, néha pontosan ugyanazt a számlaformátumot alkalmazzák a vállalkozók és a nem alkalmazottak esetében. Ez oda vezethet, hogy a szerződéses költségeket az alapvető automatizálási eszközök helytelenül „értékesítésként” jelölik meg.
Hogyan segíthet itt az AI?
- Automatizálja a számlakódolást az LLM-feldolgozás alapján – itt az AI alapvetően megmondja, hogy ezt a számlát melyik GL-be kell besorolni, és ez beállítható úgy, hogy több megfelelő javaslatot kínáljon. Ez némileg megkönnyíti a felhasználó feladatát.
- Tanulja meg és memorizálja a felhasználói beviteleket – amint a felhasználó ténylegesen kiválasztja a GL-kódot, a rendszer megjegyzi a kiválasztást, és a következő alkalommal automatizálja ugyanazon szállítónál.
2. Csalásfelderítés és hibakezelés
Egy másik kulcsfontosságú feladata az AP-csapatnak, hogy elkapja a hibákat, mielőtt azok bekövetkeznének. Lehet, hogy olyan súlyos, mint a hibás fizetési adatok és a számlacsalás, vagy olyan egyszerű, mint egy ismétlődő számla.
Kétségtelen, hogy ezeket a problémákat a legjobb megelőzni, mielőtt bekövetkeznének. A legtöbb szervezet ragaszkodnak a folyamat kézikönyvének elkészítésekor. Az azonban, hogy minden számlát emberi ellenőrzéssel ellenőriznek, megnehezíti a dolgokat, mert:
- Egyetlen kudarcot (és szűk keresztmetszetet) ad a folyamatnak – bár jó, ha az alkalmazott minden kiadást ellenőriz, hogy nem hibás-e, de néha kicsúszhatnak a dolgok.
- Biztosítja, hogy csak a szállítói fizetésekkel kapcsolatos legtöbb kontextussal rendelkező személy (CFO/AP vezetője) végezhet javításokat, és senki más. Minden tudás és kontextus csak néhány embernél van, és nem terjed szét a szervezetben.
Hogyan segíthet itt az AI?
- Okosabb ismétlődő észlelés/hibás információ – Az alapvető fájlok ismétlődésének ellenőrzése csak akkor ellenőrzi, ha a két fájl megegyezik. A fejlett mesterséges intelligencia ismétlődés-ellenőrzésével egy lépéssel tovább léphet – ellenőrizheti, hogy két különböző fájl tartalma gyanúsan hasonló-e.
- Többszörös adatellenőrzés a számlaadatokon – A számlaadatok automatikus beolvasása nem használ, ha valakinek úgyis be kell jelentkeznie és ellenőriznie kell. A fejlett mesterséges intelligencia eszközök immár elvégezhetik az adatellenőrzést a higiéniai ellenőrzések érdekében (például, ha a számlán szereplő új bankszámlaszám nem egyezik a szállítónál megszokott számmal, értesítést kap!)
3. Megismételhető egyszerű műveletek elsajátítása
Kérdezz meg bárkit, hogy VALÓBAN mit szeretnének a mesterséges intelligencia számára, és ez a válasz a legjobban – sokan úgy érzik, hogy az AI igazi értéke az, ha megtanulja a mintáikat, és időt takarít meg számukra.
Például sok apró feladat van, amelyeket pontosan ugyanúgy hajtanak végre, többféle számla/nyugta esetében. Néhány példa:
- Számla hozzárendelése a megfelelő kategóriához/osztályhoz/projekthez az ERP-ben
- A GL-leképezés módosítása egy számla egy adott sorához
- Egy adott szállító számlájának elküldése jóváhagyásra ugyanannak a személynek, minden alkalommal
Hogyan segíthet itt az AI?
Az első lépés az AP folyamat azon lépéseinek azonosítása, amelyek ideálisak az iterált újratanuláshoz (azaz olyan tevékenységekhez, amelyeket naponta végez, és amelyeket az AI végül meg tud memorizálni, és az esetek 90%-ában automatizálni tud).
Jó példák erre:
- GL kód hozzárendelés – A logika itt egyszerű: ha az alkalmazás a megfelelő GL kódot rendeli egy számlához, nagyszerű! Ha nem, akkor maga változtatja meg, és a mesterséges intelligencia emlékezni fog erre a változásra a következő alkalommal. Ennek eredményeként az automatikus GL-kód-hozzárendelés minden kattintással javul.
- Kategória/Osztály/Projekt besorolás – Ha egy adott szállítói számlát nem lehet automatikusan besorolni a megfelelő kategóriába, a mesterséges intelligencia megtanulhatja a kiválasztott mintákat (például az Uber-bevételeket mindig „Projektköltségek” kategóriába sorolja az „Utazás” helyett?). Idővel ez szabálykészletté válik a platformon belül, és automatikusan alkalmazásra kerül.
Szeretne mesterséges intelligenciát hozzáadni a fizetési folyamatához? Foglaljon le egy 30 perces élő bemutatót, hogy megtudja, hogyan segíthet a Nanonets csapatának a végpontok közötti megvalósításban AP automatizálás.
Hogyan segíthet a Nanonets a mesterséges intelligencia bevezetésében a fizetési kötelezettségek folyamatában
A fenti példák valószínűleg csak a jéghegy csúcsát jelentik – a mesterséges intelligencia sokkal többet tud tenni az AP-folyamatért, aminek csak az szab határt, hogy mennyire tud belemenni az automatizálás és a gépi tanulás folyamatába.
Szerencsére ma már nem kell műszakilag hozzáértőnek lennie ahhoz, hogy elkezdhesse az AI-képességek beépítését az AP folyamatába – vannak olyan eszközök, amelyek lehetővé teszik szinte azonnal kezdeni.
Például a Nanonets rendelkezik egy mesterséges intelligencia platformmal Folyik amelyek átalakíthatják jelenlegi AP-folyamatát, és hozzáadhatják ezeket a létfontosságú AI-elemeket a munkafolyamathoz. Mindenre képes, amit fent bemutattunk – és még sok minden mást.
Egyszerűen megvalósítható, de képességeit tekintve összetett, ez ideális kiindulópont azok számára, akik valóban fel akarják gyorsítani az AP folyamatukat, és hatékonyabban szeretnék növelni a munkaterhelésüket. Vegye fel a kapcsolatot ma egy ingyenes bemutatóhoz arról, hogy ez a mesterséges intelligencia platform mire képes az AP funkciója érdekében.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- EVM Finance. Egységes felület a decentralizált pénzügyekhez. Hozzáférés itt.
- Quantum Media Group. IR/PR erősített. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounts-payable/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 200
- 2022
- 2023
- a
- képesség
- Képes
- Rólunk
- felett
- Fiók
- számvitel
- Fiókok
- fizetendő számlák
- Elérése
- elért
- át
- cselekvések
- tevékenységek
- tényleges
- tulajdonképpen
- hozzá
- címzés
- Örökbefogadás
- fejlett
- támogatja
- AI
- AI platform
- Minden termék
- lehetővé
- mindig
- összeg
- Összegek
- an
- elemzés
- és a
- válasz
- bármilyen
- bárki
- Alkalmazás
- alkalmazott
- alkalmaz
- megfelelő
- jóváhagyás
- jóváhagyások
- VANNAK
- területek
- érv
- körül
- AS
- kijelölt
- At
- automatizált
- Automatizált
- Automatikus
- automatikusan
- automatizálás
- Automatizálás
- Bank
- bankszámla
- alapján
- alapvető
- Alapvetően
- BE
- mert
- válik
- óta
- előtt
- kezdődik
- hogy
- lent
- Előnyök
- BEST
- Jobb
- könyv
- mindkét
- Mindkét oldal
- üzleti
- by
- hívott
- TUD
- képességek
- karrier
- visz
- esetek
- Kategória
- okai
- CFO
- változik
- Táblázatos
- ChatGPT
- ellenőrizze
- ellenőrzése
- Ellenőrzések
- világos
- világosan
- kettyenés
- kód
- kódok
- Kódolás
- COM
- jön
- közlés
- Companies
- teljes
- bonyolult
- veszélyeztetése
- következtetés
- megerősít
- Következmények
- tanácsadó
- tartalom
- tartalom
- kontextus
- vállalkozók
- szerződéses
- kijavítására
- Hiba
- kiadások
- tudott
- CPA
- kritikus
- Jelenlegi
- napi
- dátum
- adatbevitel
- Időpontok
- Nap
- vita
- évtizedek
- Döntéshozatal
- mély
- mélyebb
- minden bizonnyal
- késedelmek
- demó
- bizonyítani
- igazolták
- részletek
- Érzékelés
- fejlett
- különböző
- nehéz
- nehézségek
- belátása
- do
- nem
- Nem
- Kutya
- Ennek
- Dollár
- domain
- domainek
- Don
- csinált
- kétlem
- húz
- hátrányai
- ismétlődések
- e
- minden
- Korábban
- könnyebb
- hatékonyság
- eredményesen
- elemek
- más
- beágyazott
- munkavállaló
- végtől végig
- vége
- biztosítására
- biztosítja
- belépés
- belépés
- belépő szintű
- egyenlő
- egyaránt
- hiba
- hibák
- különösen
- Még
- végül is
- Minden
- mindenki
- pontosan
- vizsgálat
- példa
- példák
- költségek
- drága
- Feltárása
- kiterjedt
- tény
- Kudarc
- érez
- kevés
- Fields
- filé
- Fájlok
- finanszíroz
- pénzügyi
- vezetéknév
- áramlási
- A
- formátum
- csalás
- csalások felderítése
- Ingyenes
- ból ből
- funkció
- további
- általános
- generál
- nemző
- Generatív AI
- kap
- szerzés
- ad
- Go
- jó
- Grafikus
- fogantyú
- történik
- Legyen
- tekintettel
- fej
- nehéz
- segít
- itt
- Magas
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- azonban
- HTTPS
- emberi
- Az emberek
- i
- ideális
- azonosító
- if
- ütköztető
- végre
- végre
- végrehajtási
- in
- tévesen
- hihetetlen
- példa
- helyette
- integrálni
- integrált
- sértetlenség
- Intelligencia
- Felület
- Internet
- bele
- Bemutatja
- bevezetéséről
- Bevezetés
- számlafeldolgozás
- vonja
- kérdések
- IT
- tételek
- ITS
- Állások
- éppen
- Tart
- tudás
- nyelv
- nagy
- Törvény
- vezet
- vezetékek
- TANUL
- tanulás
- legkevésbé
- Főkönyv
- szint
- mint
- Korlátozott
- vonal
- Listázott
- él
- LLM
- logika
- Belépés
- Hosszú
- néz
- keres
- MEGJELENÉS
- Sok
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- fontos
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- vezetés
- mód
- kézikönyv
- sok
- sok ember
- térképészet
- Mérkőzés
- Lehet..
- jelent
- találkozó
- esetleg
- Több millió
- Perc
- hibákat
- modell
- pillanat
- pénz
- Hónap
- több
- a legtöbb
- sok
- többszörös
- kell
- Természetes
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Szükség
- igények
- Új
- hír
- következő
- nem
- Zaj
- Most
- szám
- számok
- OCR
- of
- ajánlat
- gyakran
- on
- egyszer
- ONE
- azok
- csak
- OpenAI
- operatív
- Művelet
- or
- érdekében
- szervezet
- szervezetek
- ki
- felett
- papírmunka
- rész
- különös
- különösen
- elhalad
- minták
- fizetés
- kifizetések
- Emberek (People)
- Teljesít
- person
- darab
- Hely
- tervezés
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- Népszerű
- lehetséges
- potenciális
- potenciálisan
- sürgős
- valószínűleg
- problémák
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termékek
- szakmai
- program
- ígér
- feltéve,
- nyilvános
- dühöngő
- gyors
- RE
- Újratanulás
- igazi
- valódi érték
- Valóság
- tényleg
- bevételek
- csökkenti
- szabályos
- felszabaduló
- megbízhatóság
- támaszkodnak
- eszébe jut
- ismétlő
- jelentést
- Számolt
- Jelentések
- megoldódott
- eredményez
- felfedi
- jobb
- Kockázat
- kockázatkezelés
- s
- értékesítés
- azonos
- Megtakarítás
- megtakarítás
- hozzáértés
- Skála
- biztonság
- lát
- Úgy tűnik,
- kiválasztás
- küldött
- súlyos
- kellene
- Sides
- jelentősen
- hasonló
- Egyszerű
- egyszerűen
- óta
- egyetlen
- helyzetek
- kicsi
- So
- szoftver
- néhány
- Valaki
- némileg
- különleges
- sebesség
- Költési
- osztott
- reflektorfény
- terjedése
- kezdet
- kezdődött
- Kezdve
- Lépés
- Lépései
- Még mindig
- egyértelmű
- ilyen
- feltételezett
- Felmérés
- Gyanakodva
- rendszer
- Vesz
- meghozott
- beszéd
- Feladat
- feladatok
- csapat
- csapat
- technikailag
- Technologies
- Technológia
- megmondja
- mint
- hogy
- A
- A vonal
- azok
- Őket
- téma
- Ott.
- Ezek
- ők
- dolgok
- Szerintem
- ezt
- azok
- bár?
- Keresztül
- idő
- időigényes
- típus
- nak nek
- Ma
- szerszámok
- felső
- téma
- érintse
- hagyományos
- kiképzett
- Átalakítás
- Átalakítás
- utazás
- Trends
- igaz
- bizakodó
- kettő
- típusok
- Uber
- mögöttes
- megért
- egyedi
- -ig
- használ
- felhasználási esetek
- használt
- használó
- segítségével
- rendszerint
- érvényesítés
- érték
- eladó
- Igazolás
- ellenőrzése
- nagyon
- gyakorlatilag
- fontos
- kötetek
- akar
- volt
- Út..
- we
- JÓL
- Mit
- amikor
- ami
- míg
- miért
- lesz
- val vel
- belül
- Munka
- munkafolyamat
- Rossz
- év
- még
- te
- A te
- magad
- youtube
- zephyrnet