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 a mesterséges intelligencia valószínűleg a legtöbbet emlegetett téma az interneten 2023-ban. Megjelent a Chat-GPT, az OpenAI által kifejlesztett LLM (Large Language Model) képességek felfedezésére szolgáló népszerű chat-alapú felület. nyilvánosságra az 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 fő hátrányok a következők:
- A kézi adatbevitel nagy hibalehetőséget rejt magában, mivel az emberek hibázhatnak számok bevitelekor vagy nagy mennyiségű adat kezelésekor.
- Ez is időigényes, jelentős munkaórákat igényel az elszámolások egyeztetése, a jelentések elkészítése és a pénzügyi elemzések elvégzése.
Ez késésekhez vezet a szállítói fizetésekben, nem megfelelő költségtervezés, valamint a pénzügyi integritás megőrzésének nehézségei.
Tegye félre az AI-t egy pillanatra – a valóság az, hogy bármilyen automatizálás 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 is megspórolhat az AP csapata. És ennek a technológiának az elfogadása mégis az még mindig nem elterjedt.
Az olyan technológiák, mint a gépi tanulás és a természetes nyelvi feldolgozás, képesek arra forradalmasítja az AP funkciót sokkal mélyebb módon – feltéve, hogy azokat megfelelő módon hajtják végre és integrálják.
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? Hogyan lehet a legegyszerűbben tízszeresére növelni termelékenységét? Az alábbiakban néhány példát mutatunk be, világos, konkrét lépésekkel, amelyeket megtehet.
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 a mesterséges intelligencia gyakorlati szempontból?
- 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 RAGASZKODIK a folyamat kézikönyvének elkészítéséhez. Az azonban, hogy minden számlát emberi ellenőrzéssel ellenőriznek, megnehezíti a dolgokat, mert:
- Egyetlen hibapontot (és szűk keresztmetszetet) ad a folyamatnak
- Biztosítja, hogy csak az a személy végezhessen javításokat, akik a legtöbb kontextust birtokolják a szállítói fizetésekkel kapcsolatban (CFO/AP vezető), és senki más.
Hogyan segíthet itt a mesterséges intelligencia gyakorlati szempontból?
- AI, amely észleli a duplikációkat/hibás információkat – 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. A vállalat AP munkafolyamatának 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.
Hogyan segíthet itt a mesterséges intelligencia gyakorlati szempontból?
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 AI a megfelelő GL-kódot rendeli hozzá egy számlához, nagyszerű! Ha nem, akkor maga változtatja meg, és a mesterséges intelligencia emlékezni fog erre a változásra a következő alkalommal. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia minden kattintással egyre jobb lesz.
- Kategória/Osztály/Projekt besorolás – Ha egy adott szállítói számlát nem lehet automatikusan a megfelelő kategóriába sorolni, a következő legjobb dolog, amit egy AI-eszköz tehet, az az, hogy megtanulja, amit tanít.
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/how-ai-will-transform-accounts-payable/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $ UP
- 2023
- a
- képesség
- Képes
- Rólunk
- felett
- Fiók
- számvitel
- Fiókok
- fizetendő számlák
- elért
- át
- tevékenységek
- tulajdonképpen
- hozzá
- címzés
- Örökbefogadás
- fejlett
- támogatja
- AI
- AI platform
- Minden termék
- lehetővé
- Is
- mindig
- összeg
- an
- elemzés
- és a
- válasz
- bármilyen
- bárki
- alkalmazott
- alkalmaz
- megfelelő
- VANNAK
- területek
- érv
- körül
- AS
- kijelölt
- At
- automatizált
- Automatizált
- Automatizálás
- Bank
- bankszámla
- alapján
- alapvető
- Alapvetően
- BE
- mert
- óta
- előtt
- kezdődik
- hogy
- lent
- Előnyök
- BEST
- Jobb
- könyv
- mindkét
- Mindkét oldal
- üzleti
- by
- hívott
- TUD
- képességek
- karrier
- visz
- Kategória
- CFO
- változik
- Táblázatos
- ChatGPT
- ellenőrizze
- ellenőrzése
- Ellenőrzések
- világos
- világosan
- kettyenés
- kód
- kódok
- Kódolás
- COM
- jön
- Companies
- Társaságé
- bonyolult
- tanácsadó
- tartalom
- kontextus
- vállalkozók
- szerződéses
- kijavítására
- Hiba
- CPA
- kritikus
- Jelenlegi
- napi
- dátum
- adatbevitel
- Nap
- foglalkozó
- vita
- évtizedek
- Döntéshozatal
- mély
- mélyebb
- késedelmek
- demó
- bizonyítani
- igazolták
- részletek
- Érzékelés
- fejlett
- különböző
- nehéz
- nehézségek
- do
- Nem
- Kutya
- Ennek
- domain
- domainek
- csinált
- kétlem
- húz
- hátrányai
- e
- minden
- Korábban
- könnyebb
- legegyszerűbb
- eredményesen
- elemek
- végtől végig
- vége
- biztosítására
- biztosítja
- belépés
- belépés
- egyenlő
- hiba
- hibák
- különösen
- Még
- végül is
- Minden
- mindenki
- pontosan
- vizsgálat
- példa
- példák
- költségek
- Feltárása
- kiterjedt
- tény
- Kudarc
- érez
- kevés
- filé
- Fájlok
- finanszíroz
- pénzügyi
- vezetéknév
- A
- formátum
- csalás
- csalások felderítése
- Ingyenes
- funkció
- további
- általános
- generál
- kap
- szerzés
- Ad
- ad
- Go
- fogantyú
- történik
- Legyen
- tekintettel
- fej
- segít
- itt
- Magas
- Hogyan
- azonban
- HTTPS
- emberi
- Az emberek
- i
- ideális
- azonosító
- if
- ütköztető
- végre
- végre
- végrehajtási
- in
- tévesen
- hihetetlen
- példa
- integrálni
- integrált
- sértetlenség
- Intelligencia
- Felület
- Internet
- bele
- Bemutatja
- Bevezetés
- számlafeldolgozás
- vonja
- kérdések
- IT
- ITS
- Állások
- éppen
- Tart
- nyelv
- nagy
- Törvény
- vezet
- vezetékek
- TANUL
- tanulás
- legkevésbé
- Főkönyv
- mint
- Korlátozott
- vonal
- él
- LLM
- logika
- Belépés
- keres
- MEGJELENÉS
- Sok
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- fontos
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- vezetés
- mód
- kézikönyv
- sok
- sok ember
- Mérkőzés
- Lehet..
- esetleg
- Több millió
- Perc
- hibákat
- modell
- pillanat
- pénz
- Hónap
- több
- a legtöbb
- sok
- többszörös
- kell
- Természetes
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Szükség
- Új
- következő
- nem
- Zaj
- Most
- szám
- számok
- OCR
- of
- ajánlat
- gyakran
- on
- egyszer
- ONE
- csak
- OpenAI
- operatív
- Művelet
- or
- érdekében
- szervezetek
- ki
- papírmunka
- különös
- különösen
- elhalad
- minták
- fizetés
- kifizetések
- Emberek (People)
- Teljesít
- person
- tervezés
- emelvény
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- Népszerű
- potenciális
- potenciálisan
- Gyakorlati
- valószínűleg
- problémák
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termékek
- termelékenység
- szakmai
- ígér
- feltéve,
- nyilvános
- dühöngő
- gyors
- Újratanulás
- igazi
- valódi érték
- Valóság
- tényleg
- bevételek
- csökkenti
- szabályos
- felszabaduló
- támaszkodnak
- eszébe jut
- ismétlő
- Jelentések
- eredményez
- jobb
- Kockázat
- kockázatkezelés
- értékesítés
- azonos
- Megtakarítás
- megtakarítás
- hozzáértés
- Skála
- lát
- Úgy tűnik,
- kiválasztás
- súlyos
- kellene
- Sides
- jelentős
- jelentősen
- hasonló
- Egyszerű
- egyszerűen
- egyetlen
- So
- szoftver
- Valaki
- némileg
- Költési
- osztott
- reflektorfény
- kezdet
- kezdődött
- Kezdve
- Lépés
- Lépései
- Még mindig
- egyértelmű
- ilyen
- feltételezett
- Gyanakodva
- rendszer
- Vesz
- meghozott
- beszéd
- Feladat
- feladatok
- csapat
- csapat
- technikailag
- Technológia
- megmondja
- mint
- hogy
- A
- A vonal
- azok
- Őket
- Ott.
- Ezek
- ők
- dolog
- dolgok
- ezt
- azok
- idő
- időigényes
- típus
- nak nek
- Ma
- szerszám
- szerszámok
- felső
- téma
- érintse
- hagyományos
- Átalakítás
- Átalakítás
- igaz
- kettő
- megért
- egyedi
- használ
- felhasználási esetek
- használt
- használó
- rendszerint
- érvényesítés
- érték
- eladó
- ellenőrzése
- gyakorlatilag
- fontos
- kötetek
- akar
- volt
- Út..
- we
- Mit
- amikor
- ami
- míg
- miért
- lesz
- val vel
- belül
- Munka
- munkafolyamat
- Rossz
- év
- még
- te
- A te
- magad
- zephyrnet