A számlaadatok rögzítése és feldolgozása minden vállalatnál a számlák részlegének létfontosságú funkciója.
Ez a folyamat releváns adatok kinyerése mint például a számla száma, szállító neve, címe, összege stb., számlákból, a kinyert információk érvényesítése, ERP szoftverbe való feltöltése, egyezés megállapítása (bevételek és PO-k alapján) és végül a kifizetések kezdeményezése.
A módszeres számlaadatok rögzítése megakadályozza a lemaradást, a tranzakciós hibákat, és lehetővé teszi a zökkenőmentes „könyvzárást”.
A hatékony számlarögzítés a következő előnyökkel jár:
- Csökkenti a háttérköltségeket és az időbefektetést a dokumentáció és az adatok rendszerezésének egyszerűsítésével.
- Kiemeli az eltérési hibákat, nyomon követi a pénzügyi tranzakciókat, és biztosítja a zökkenőmentes ellenőrzéseket.
- Javítja a vállalat igényeinek és alapvető kompetenciáinak megfelelő formátumnak való megfelelést, és ezáltal függetlenné teszi azt a kezelői megítéléstől.
A hibák, késedelmek, helytelen gazdálkodás és pontatlanságok a számla rögzítésében frusztrációhoz és kapcsolati problémákhoz vezethetnek a részlegek és a szállítók/ügyfelek között.
Kihívások a számla adatrögzítésében
A számlákat gyakran különböző formátumban/elrendezésben kezelik a vállalatok – nyomtatott példányként, e-mail mellékletként és elektronikus adatcsereként (EDI); a számlák 43.8 százaléka faxon ma is fogadják.
Az ilyen többféle formátumú számlák feldolgozása idő- és erőfeszítésigényes lehet. Ez gyakran hibákhoz és késésekhez vezet dokumentumok feldolgozása.
A 2017-es Billentis jelentés kimutatta, hogy a szervezetek továbbra is manuális számlakezelési módszereket alkalmaznak számláik több mint 90%-ának feldolgozásához. Jelentős késések eredményezik a számlafeldolgozást, amikor a számlakezelés kézi. A friss felmérés azt találta, hogy a számlák közel 45 százalékának feldolgozása egy hétig vagy tovább tart, amikor öt vagy több személynek kell feldolgoznia és/vagy jóváhagynia a számlát.
A hagyományos számlafeldolgozás gyakori kihívásai a következők:
- A kritikus méreten túli beszállítói menedzsment nehézségei.
- Késedelmes fizetések az unalmas szállítóegyeztetési folyamat miatt.
- Félreértés a szállítók és a beszállítók között.
- Túl sok e-mail és papír, ami fizikai fájltárolást és rendszerezést igényel.
- Kimaradások és bonyodalmak az osztályok közötti kommunikációban.
- Hibák lehetősége a kifizetésekben.
- Rossz láthatóság: A számla részleteinek megosztása másokkal az osztályon vagy más osztályokon fáradságossá válik a papír alapú számlakezeléssel.
- Gyenge skálázhatóság: A műveletek méretének növekedésével a számlák kézi kezelése nehézkessé, ha nem lehetetlenné válik.
Automatizálni szeretné manuális AP-folyamatait? Foglaljon le egy 30 perces élő bemutatót, hogy megtudja, hogyan segíthet a Nanonets csapatának a végpontok közötti megvalósításban AP automatizálás.
Automatizálás a számlarögzítésben
Mivel az üzleti adatok és tranzakciók egyre inkább digitálissá válnak, a vállalatok az automatizált számlarögzítés felé fordulnak (vagy számlaautomatizálás) megoldásokat. A számlázás során az automatizálás/digitalizálás különböző szintjei lehetségesek adatrögzítés.
A találmány egy friss felmérés, itt vannak a legnépszerűbb automatizált számlafeldolgozási megoldások, amelyeket az AP csapatai szeretnének megvalósítani:
Míg elektronikus számlázás magában foglalja az ügyfél/ügyfél benyújtását e-számla szabványosított formátumban nem nyert általános elfogadottságot. A legtöbb számlát továbbra is vagy nyomtatott másolatként küldik el e-mailben/faxon, vagy e-mail mellékletként különféle fájltípusokban, stílusokban és formátumokban.
A releváns adatok rögzítése ezekről a számlákról az első lépés az automatizálás felé. Így az automatizált számlaadatok rögzítése magában foglalja a releváns információk kinyerését a számlákból strukturált formátumokban, például csv, Excel, XML vagy JSON. Az ilyen strukturált adatok ezután könnyen betáplálhatók/integrálhatók az ERP szoftverrel.
Itt egy tipikus automatizált grafikus ábrázolása látható számlafeldolgozási munkafolyamat:
Érintésmentes hozzáférési pont munkafolyamatok beállítása és egyszerűsítse a szállítói kötelezettségek folyamatát másodpercek alatt. Foglaljon most egy 30 perces élő bemutatót.
A számlázási adatrögzítési megoldások típusai
A számla rögzítésére használt eszközök képessége meghatározza annak hatékonyságát, költségét és az üzleti folyamatokra gyakorolt hatását. Alapvetően háromféle számlarögzítési megoldás létezik:
Kézi adatbevitel:
A kezelő fizikailag látja a papír vagy elektronikus számlát, és beírja a releváns adatokat a számítógép megfelelő programjába. Itt van a részletes elemzés az kézi számlafeldolgozási megközelítés.
Előnyök:
- Korlátozott működésű kisvállalatok számára alkalmas
Hátrányok:
- Időigényes
- Hibaérzékeny
- Nem alkalmas nagy mennyiségű adat kezelésére
Innen a növekvő kereslet a automatizált adatbevitel megoldások
Hagyományos vagy sablon alapú számla OCR:
Ez a fajta megoldás azoknál a szervezeteknél működik a legjobban, amelyek korlátozott számú ismert számlaformátummal foglalkoznak. Azok a vállalkozások, amelyek ugyanattól a beszállítói körtől kapnak számlát, ideális felhasználási példát jelentenek az ilyen megoldásokhoz. Sablon alapú szabályokat készíthetnek adat/információ kinyerése és érvényesítés.
Előnyök
- Viszonylag alacsony tőkebefektetés
- Nincs szükség egyeztetésre a beszállítókkal
- Nincs szükség kiszervezésre
Hátrányok
- A befektetés megtérülése gyenge, mert a szoftver mellett szükség van támogató személyzetre is
- Magas hibaarány
- A hibák és a kivételek érvényesítése szükséges, ami késésekhez és költségbírságokhoz vezethet
- Magas szintű ellenőrzés szükséges
Kognitív vagy mesterséges intelligencia alapú számla OCR:
A mesterséges intelligencia alapú számlás OCR szoftverek, mint például a Nanonets, intelligensen rögzítik a releváns adatokat különféle formátumokból és űrlapokból. Fejlett mesterséges intelligencia és ML képességekkel biztosítják az automatizálás és az intelligens dokumentumfeldolgozás magas szintjét. Ez eltér a merev sablon alapú megközelítésektől, mint pl zónális OCR.
A sablonalapú alternatívákkal ellentétben az AI-alapú OCR-megoldások „megtanulják” felismerni a fontos adatokat még ismeretlen dokumentumokban és formátumokban is. A folyamatos „tanulási” folyamat biztosítja, hogy az ilyen szoftverek magas szintű pontosságot és hűséget tartsanak fenn a releváns adatok kinyerése tekintetében.
Előnyök
- Gyorsabb számlafeldolgozás: Az AI-kompatibilis számlaadatok kinyerése átlagosan 27 másodpercet vesz igénybe, míg a kézi rögzítés 3.5 percet vesz igénybe.
- Költséghatékony: az AI-alapú adatrögzítés költséghatékony; egy számla feldolgozása bármilyen mesterséges intelligencia-alapú megoldással körülbelül 0.05 USD/számla, míg a kézi feldolgozás számlánként 1–5 USD
- Továbbfejlesztett adatpontosság: Az AI/ML algoritmusok észlelik és rögzítik a számlaadatokat neurális hálózatok segítségével, hogy minimalizálják a kézi adatrögzítéssel kapcsolatos hibákat.
- Az algoritmusok nem unatkoznak/fáradnak unalmas, ismétlődő feladatok elvégzése közben; valójában egyre jobbak
- Megnövelt termelékenység: Az ismétlődő, időigényes feladatokat kezelő mesterséges intelligencia révén az AP csapata az értékteremtő tevékenységekre helyezheti a hangsúlyt, mint például a pénzügyi tervezés, az együttműködés, az interakciók javítása stb.
- Integráció ERP és számviteli szoftverekkel
Hátrányok
- Átállás a régi rendszerekről az automatizált munkafolyamatokra esetleg némi technikai tudást igényel
- Alapvető változásra lenne szükség a menedzsmentben és az általános folyamatokban
- Bár látszólagos kihívás, ez kiváltója lehet az AP legjobb gyakorlatainak
Foglalja le ezt a 30 perces élő bemutatót, hogy ez legyen az utolsó alkalom, amikor kézzel kell beírnia a számlákból vagy nyugtákból származó adatokat az ERP szoftverbe.
Funkciókkal kell rendelkeznie a hatékony számlarögzítéshez
A számlarögzítő eszközt, amelyet a vállalat választ, a rögzíteni kívánt számlák típusától függ. Számla szkennelés jellemzően két nagy kategóriába sorolhatók: „ismert számlaformátumok” vs. „ismeretlen számlaformátumok”.
- Ismert számlaformátumok: Amikor a vállalat beszállítók és szállítók rögzített csoportjával foglalkozik, a számlákat általában hónapról hónapra ugyanattól a beszállítótól/szállítótól dolgozzák fel. Az ilyen vállalatok használhatják az automatizált OCR szoftverek, például a Nanonets által kínált, előre kiképzett számlaszkennert. Alternatív megoldásként a vállalkozások finomíthatják az előre betanított számlaolvasót, hogy felismerjék és rögzítsék az általuk kapott számlaformátumok meghatározott típusait.
- Ismeretlen számlaformátumok: Amikor a vállalkozásoknak a szállítók gyorsan változó listájával kell megküzdeniük, különféle típusú számlákat kell rögzíteni. Az ilyen vállalatok kihasználhatják az AI és ML képességeit, például a Nanonets-hoz hasonló szoftverekben elérhetőket, hogy átvegyék az ismeretlen számlaformátumokat. Az ilyen mesterséges intelligencia alapú automatizált számlaszkennerek idővel pontosabbá válnak.
Akár foglalkozik ismert formátumok or ismeretlen formátumok, Íme néhány létfontosságú funkció, amelyekben érdemes figyelni automatizált számlafeldolgozás szerszámok:
Befogott mezők
Néhány kulcsfontosságú mező, amelyet az OCR-nek rögzítenie kell a számláról:
- Eladó adatai: Eladó neve, Eladó címe, Eladó telefonszáma, Eladó e-mail címe, Eladó bankszámla adatai
- Számla adatai: Számla száma, Számla kelte, Számla összege, Fizetési határidő, Net_D, PO szám, Pénznem
- Vevő adatai: Vevő címe, Vevő neve
- Adórészletek: Adóösszeg, Adóazonosító
- Táblázat részletei: Termékleírás, Mennyiség, Ár, Sorszám
Intelligens kulcsérték pár egyezés
A kulcs-érték pár a bizonylatokban (számlákban) említett változó és a hozzá tartozó szöveges érték. A kulcs-érték pár a kinyert jellemző és a hozzá tartozó érték. Pl. a „Számla száma” a kulcs, a „002” pedig az érték.
A hagyományos szabályalapú OCR-motorok nehezen ismerik fel azokat a mezőket, ahol a kulcsok nincsenek egyértelműen megemlítve, vagy a név eltérő; például egyes számlákon lehet „számlaszám”, míg mások „számlaszámnak” hívják.
Az automatizált számlarögzítő szoftvernek képesnek kell lennie a különböző kulcs-érték párok pontos felismerésére.
Táblázat rögzítése és kibontása
A legtöbb számlán a tranzakciós adatok táblázatok formájában vannak. A táblázatok feliratozhatók vagy nem, lehetnek szegélyek vagy nem, és különböző formátumúak lehetnek. A jó mesterséges intelligencia alapú számlarögzítési OCR-nek képesnek kell lennie különféle táblázatok és oszlopok felismerésére, hogy releváns adatokat nyerjen ki belőlük.
Intuitív felhasználói felület
A számlakezelés során bizonyos mennyiségű emberi beavatkozás szükséges, különösen a pontosság ellenőrzése és az eredmények érvényesítése; a szoftvernek könnyen használhatónak kell lennie az emberi kezelők számára.
Háromutas mérkőzés
A számla nem önálló bizonylat egy üzleti tranzakcióban. Gyakran társul a Megrendelés és egy Nyugta. A számla rögzítésének OCR-nek képesnek kell lennie megfeleljen mindhárom dokumentumnak egyetlen üzleti tranzakcióhoz kapcsolódik.
Ez azt jelenti, hogy a szoftvernek más dokumentumtípusokat is fel kell ismernie (például PO-kat és bevételek), valamint más adatbázisokhoz kapcsolódhatnak, ahol az értékek kikereshetők és egyeztethetők.
Helyszíni bevezetés
A vállalatok általában előnyben részesítik a megoldások helyszíni telepítését, különösen érzékeny adatok (például számlák és nyugták) kezelésekor. Könnyebb megfelelni az adatvédelmi/biztonsági szabványoknak, például a GDPR-nak, ha ilyen szoftvereket futtat a helyszínen.
A testreszabhatóság
Könnyűnek kell lennie új egyéni mezők hozzáadásának a számlarögzítő eszközhöz, hogy az eszköz rugalmas legyen a különböző típusú számlákkal való használatra.
Például az építési/javítási munkák számláin további „munkakód” nevű mezők találhatók, amelyek az adott iparágra vonatkoznak. A számlarögzítő eszköznek lehetővé kell tennie új mezők hozzáadását és az egyéni modell betanítását a növekedéshez és a műveletek módosításához.
Árképzés és megfizethetőség
A legtöbb számlarögzítő eszköz átláthatatlan árazású, ezért beszélnie kell az értékesítési csapattal. Nagyon kevés eszköz átlátható az árat illetően, és nyíltan megjeleníti azt.
A rendszer költsége, a beállítási díjak, a rejtett költségek és a karbantartási költségek olyan szempontok, amelyeket meg kell vitatni a megoldás véglegesítése előtt.
Az ingyenes próbaverziók segíthetnek a potenciális felhasználóknak megérteni a szoftvert, felmérni a pontosságot és tesztelni a teljesítményt, mielőtt a számlagyűjtő eszközt integrálnák más downstream rendszerekkel (ERP).
Integráció
A számla rögzítése nem ér véget a számlák adatainak rögzítésével. Ezeket az adatokat más rendszerekbe, például ERP-kbe (pl. SAP, Oracle), számviteli szoftverekbe (pl. Quickbooks, Xero) és CRM-be (pl. Salesforce) kell betáplálni a kifizetések feldolgozásához.
Egy robusztus számlarögzítő eszköznek támogatnia kell az integrációkat, valamint a könnyen használható API-kat és dokumentációt.
Vevőszolgálat
Az élő és azonnali támogatás kritikus eleme bármely szoftvervásárlás egyszerű használatának. Keresse azokat a lehetőségeket, amelyek a hét minden napján, 24 órában csevegési támogatást kínálnak.
Különféle számlarögzítő szoftverek összehasonlítása
Számos kognitív OCR áll rendelkezésre a piacon a számla rögzítésére és kezelésére. Néhány népszerű a Nanonets, az Abbyy Flexicapture, a Kofax Omnicapture, az IBM Datacap, a Google Document AI, a Klippa és a Veryfi.
Itt egy gyors összehasonlítás a különböző számlák ill AP automatizálás eszközök a fenti szakaszban tárgyalt kulcsfontosságú funkciókon keresztül:
Pontozási mechanizmus – 1, ha az említett szolgáltatás létezik az eszközben; 0 ha nem.
Nanonets sok használati esetek amely optimalizálhatja üzleti teljesítményét, költséget takaríthat meg és fellendítheti a növekedést. Kitalál hogyan vonatkozhatnak a Nanonets használati esetei az Ön termékére.
Automatizált számlaadatok rögzítése nanonetekkel
A Nanonets intuitív grafikus felhasználói felületet, kiváló dizájnt, robusztus hiperparaméter-beállításokat és átlátható árpolitikát kínál. Itt a Nanonets egyértelműen kiemelkedik versenytársai közül:
- Testreszabási lehetőség – Adatait hozzáadhatja előre betanított számlamodellhez, és egyéni mezőket hozzáadhat a modell betanításához a felhasználói felületen
- Helyszíni – A Nanonets helyszíni futtatása dokkolón keresztül is lehetséges. A Nanonet a GDPR-kompatibilis
- Takarítson meg időt és pénzt – Csökkentse az átfutási időt (TAT) napokról percekre, és 90%-kal csökkentse a dokumentumfeldolgozási költségeket
- Támogatás – A valós idejű lekérdezésfeloldás csevegési támogatása segít a felhasználóknak eligazodni a számlák rögzítésének néha bonyolult világában.
- API dokumentáció - Ban,-ben dokumentáció, találsz kész kódmintákat a Shell, Ruby, Golang, Java, C# és Python nyelveken, valamint részletes API specifikációkat a különböző végpontokhoz.
A Nanonets számlarögzítő szoftver összekapcsolhat adatforrásokat, például e-mailt, Google Drive-ot stb. az API-val, amely a rögzített adatokat közvetlenül a CRM/WMS/DB-be táplálja.
Nanonetek online OCR és OCR API sok érdekesség van használati esetek tkalap optimalizálhatja az üzleti teljesítményt, megtakaríthatja a költségeket és fellendítheti a növekedést. Kitalál hogyan vonatkozhatnak a Nanonets használati esetei az Ön termékére.
Frissítések Október 2022: ezt a bejegyzést eredetileg ben tették közzé lehet 2021 és azóta frissítve lett.
Itt egy csúszik összefoglalva ebben a cikkben az eredményeket. Itt van egy alternatív változat ennek a bejegyzésnek.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://nanonets.com/blog/invoice-capture/
- 1
- 7
- a
- apát
- Képes
- Rólunk
- felett
- elfogadás
- Fiók
- számvitel
- Fiókok
- fizetendő számlák
- pontosság
- pontos
- pontosan
- át
- törvény
- tevékenységek
- mellett
- További
- cím
- fejlett
- Után
- ellen
- AI
- AI / ML
- algoritmusok
- Minden termék
- alternatívák
- összeg
- és a
- api
- API-k
- látszólagos
- alkalmaz
- megközelít
- megfelelő
- jóváhagyás
- jóváhagy
- cikkben
- szempontok
- társult
- ellenőrzések
- automatizált
- Automatizált
- Automatizálás
- elérhető
- átlagos
- Bank
- bankszámla
- alapján
- mert
- válik
- előtt
- Előnyök
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- között
- Túl
- Számla
- Bing
- könyv
- fellendítésére
- széles
- Csokor
- üzleti
- vállalkozások
- hívás
- hívott
- képességek
- tőke
- elfog
- eset
- esetek
- kategóriák
- bizonyos
- kihívások
- változik
- változó
- díjak
- ellenőrzése
- választott
- világosan
- kód
- kognitív
- együttműködések
- Oszlopok
- Közös
- közlés
- Companies
- vállalat
- Társaságé
- összehasonlítás
- versenytársak
- teljesítés
- bonyolult
- összetevő
- számítógép
- Csatlakozás
- tekintélyes
- tartalom
- folytatódik
- folyamatos
- összehangolás
- Mag
- Költség
- költséghatékony
- kiadások
- tudott
- kritikai
- CRM
- szokás
- testre
- dátum
- adatbevitel
- adatbázisok
- találka
- Nap
- üzlet
- foglalkozó
- Ajánlatok
- késedelmek
- Kereslet
- osztály
- osztályok
- függ
- bevetés
- leírás
- Design
- részletes
- részletek
- meghatározza
- különböző
- nehéz
- digitális
- közvetlenül
- tárgyalt
- kijelző
- Dokkmunkás
- dokumentum
- dokumentum ai
- dokumentáció
- dokumentumok
- Ennek
- hajtás
- egyszerű használat
- könnyebb
- könnyen
- könnyen használható
- Hatékony
- hatékony
- erőfeszítés
- bármelyik
- Elektronikus
- beágyazott
- lehetővé teszi
- végtől végig
- Motorok
- biztosítására
- biztosítja
- Vállalkozás
- belép
- belépés
- ERP
- ERP szoftver
- hiba
- hibák
- különösen
- stb.
- Még
- EVER
- példa
- Excel
- kiváló
- kivétel
- létezik
- kivonat
- Esik
- Faxon
- Funkció
- Jellemzők
- Fed
- díjak
- kevés
- hűség
- Fields
- filé
- Benyújtás
- Végül
- pénzügyi
- Találjon
- természet
- vezetéknév
- rögzített
- rugalmas
- Összpontosít
- következő
- forma
- formátum
- formák
- talált
- ból ből
- funkció
- alapvető
- GDPR
- kap
- szerzés
- gif
- megy
- jó
- növekszik
- Növekedés
- Kezelés
- Kemény
- segít
- segít
- itt
- Rejtett
- Magas
- magas szinten
- Hogyan
- HTTPS
- emberi
- IBM
- ideális
- Hatás
- végre
- fontos
- lehetetlen
- javuló
- in
- növekvő
- egyre inkább
- független
- ipar
- információ
- Innováció
- újítások
- azonnali
- integrálása
- integrációk
- Intelligens
- Intelligens dokumentumfeldolgozás
- kölcsönhatások
- érdekes
- beavatkozás
- intuitív
- beruházás
- Számlakezelés
- számla okr
- számlafeldolgozás
- részt
- kérdések
- IT
- Jáva
- Munka
- json
- Tart
- Kulcs
- kulcsok
- ismert
- nagy
- keresztnév
- vezet
- vezetékek
- TANUL
- tanulás
- Örökség
- szint
- szintek
- Tőkeáttétel
- Korlátozott
- vonal
- Lista
- él
- hosszabb
- néz
- nézett
- Elő/Utó
- fenntartása
- karbantartás
- csinál
- KÉSZÍT
- vezetés
- kézikönyv
- kézzel
- sok
- piacára
- Mérkőzés
- párosított
- egyező
- eszközök
- mechanizmus
- említett
- módszeres
- mód
- minimalizálja
- Perc
- ML
- modell
- Módosítások
- pénz
- Hónap
- több
- a legtöbb
- többszörös
- név
- Keresse
- közel
- Szükség
- igények
- hálózatok
- neurális hálózatok
- Új
- szám
- OCR
- OCR szoftver
- ajánlat
- felajánlott
- Ajánlatok
- Művelet
- operátor
- üzemeltetők
- Optimalizálja
- Opciók
- jóslat
- Szervező
- szervezet
- szervezetek
- eredetileg
- Más
- Egyéb
- átfogó
- párok
- Papír
- fizetés
- kifizetések
- Emberek (People)
- teljesítmény
- telefon
- fizikai
- fizikailag
- tervezés
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- PO
- politika
- szegény
- Népszerű
- POS
- lehetséges
- állás
- potenciális
- gyakorlat
- jobban szeret
- ár
- árazás
- folyamat
- Feldolgozott
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termékek
- termelékenység
- Program
- közzétett
- Vásárlás
- Piton
- mennyiség
- Quick
- Quickbooks
- hatótávolság
- gyorsan
- kész
- real-time
- bevételek
- kap
- kapott
- új
- elismerik
- elismerik
- csökkenteni
- kapcsolat
- ismétlő
- képviselet
- szükség
- kötelező
- követelmény
- megköveteli,
- Felbontás
- eredményez
- kapott
- Eredmények
- merev
- erős
- szabályok
- futás
- Mondott
- értékesítés
- értékesítési erő
- azonos
- nedv
- Megtakarítás
- skálázhatóság
- Skála
- zökkenőmentes
- másodperc
- Rész
- lát
- érzékeny
- készlet
- beállítások
- felépítés
- Megosztás
- megosztás
- Héj
- váltás
- kellene
- óta
- egyetlen
- Méret
- kicsi
- szoftver
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- Források
- különleges
- szemüveg
- Személyzet
- önálló
- szabványok
- állványok
- Lépés
- megáll
- tárolás
- ésszerűsítése
- szerkesztett
- Küzdelem
- ilyen
- szállítók
- támogatás
- rendszer
- Systems
- Vesz
- tart
- Beszél
- feladatok
- adó
- csapat
- csapat
- Műszaki
- teszt
- A
- azok
- három
- Keresztül
- idő
- nak nek
- Ma
- szerszám
- szerszámok
- felső
- érintés nélküli
- felé
- vágány
- hagyományos
- Vonat
- Képzések
- tranzakció
- Tranzakciók
- átlátszó
- vizsgálatok
- kiváltó
- Turning
- típusok
- tipikus
- jellemzően
- alatt
- megért
- Egyetemes
- frissítve
- Feltöltés
- használ
- használati eset
- Felhasználók
- érvényesítés
- érték
- Értékek
- fajta
- különféle
- eladó
- gyártók
- Igazolás
- keresztül
- láthatóság
- fontos
- kötetek
- hét
- Mit
- Mi
- ami
- míg
- lesz
- munkafolyamatok
- művek
- világ
- lenne
- Xero
- XML
- te
- A te
- youtube
- zephyrnet