Mi az a PO Matching? És hogyan lehet automatizálni?

A PO-egyeztetés az a folyamat, amely során az ügyfél által kibocsátott beszerzési rendelést (PO) kapcsolják össze a termékek/szolgáltatások típusával, mennyiségével és megállapodás szerinti árával szállító által kiállított számla mert ez szállítás. A PO-egyeztetés célja a szállítói kifizetések időben történő biztosítása, a költségek helyes elszámolása és a csaló gyakorlatok könnyű felderítése.

Manuális PO egyeztetés

A megrendelés egyeztetése több lépésből áll, beleértve a nyugta és számla adatok rögzítése, ellenőrzés a megrendelés, a paraméterek egyeztetése és a különböző paraméterek alapján történő felbontás. A számlafeldolgozás és a megrendelés-egyeztetés összetett, időigényes és erőforrás-igényes folyamatok, ha manuálisan hajtják végre, különösen a megnövelt üzleti tevékenységek során.

Még azokon a részlegeken is, ahol vállalati erőforrás-tervezési (ERP) alkalmazások formájában történik az információk digitalizálása, jelentős mennyiségű emberi munkaerőre van szükség; a számla kiállításától vagy kézhezvételétől az ERP alkalmazásba való bekerüléséig, fizetendő számlák a személyzet végtelennek tűnő házimunkát hajt végre.

---

Automatizálni szeretné a megrendelés-egyeztetési folyamatot? Give Nanonets™ próbálja ki kihasználni az AI-alapú OCR használatának előnyeit a PO Matching folyamatban.

---

· Postai küldemények megnyitása és szkennelése/fizikai számlák/PO-k megnyitása

· Számlák/megrendelések lekérése e-mail fiókból, portálból vagy fizikai borítékokból

· A számlák adatainak számítógépbe bevitele

· A számlák kézi egyeztetése a beszerzési rendelésekkel (PO) és a szállítási bizonylatokkal

· A számlák/OP-k fizikai továbbítása a vezetők és a jóváhagyó személyzet felé

· A kivételek megoldása nehézkes szemrevételezéssel és kézi elemzéssel.

· Az egyező számlainformációk bevitele az ERP-be

· Keresés az ERP-ben duplikációk és kihagyások után

· Számlák egyeztetése fizetésekkel

· A szállító törzsadatainak frissítése

Néhány gyengítő kihívás a nagyszabású PO egyeztetés során, különösen ha manuálisan hajtják végre:

Több számla adatpont kezelése: A nagy szervezetek rutinszerűen foglalkoznak több szállítótól/ügyféltől származó PO-kkal és/vagy számlákkal többféle formátumban, beleértve a szövegszerkesztő fájlokat (pl. MS-Word dokumentumok), adatbeviteli fájlokat (pl. MS-Excel fájlok), strukturált XML dokumentumokat az Electronic Data Interchange szolgáltatásból. (EDI), PDF-ek és képfájlok, néha pedig nyomtatott dokumentumok.

Mindezen dokumentumok egyesítése manuálisan időigényes és hibás. Hibák az elején számlafeldolgozási munkafolyamat súlyos következményekkel járhat, mint például túlfizetés, helytelen fizetés, számlakettőzés stb., amelyek a termelékenység és a bizalom elvesztéséhez vezethetnek.

Adathiba: A fizetendő számlák a cég részlegének gyakran össze kell hangolnia a PO-t az átvett áruk megjegyzésével (GRN) és a szerződések adataival, a számlán kívül. A kézi egyeztetés „bámulja és hasonlítsa össze” folyamata amellett, hogy munkaigényes és megerőltető, súlyos hibákhoz is vezethet, például elmulasztott dátumokhoz és értékekhez, amelyek kijavítása lelassítaná a működést, és a szervezetet a termelékenység elvesztésének és az üzletmenet kockázatának tenné ki. -menedzsment/ügyfélkapcsolati problémák.

Kivételkezelés: A számlákkal foglalkozó osztályok sok időt töltenek a kivételekkel, például a hibás, hiányos és nem egyező információkkal a számlákban. Akár a számlák 20%-a rendszeresen téves vagy hiányos információkat tartalmaznak, és a hagyományos (kézi) számlafizetési osztály ideje 25%-át a problémák megoldásával és a hiányzó információk felkutatásával tölti.

Számlafeldolgozási költség: A kézi számlafeldolgozás és a PO-egyeztetés olyan költségekkel jár, mint a kézi munkaidő, a papír és a postaköltség, amit súlyosbítanak a bírságok, késedelmi díjak, a termék visszaküldése és hiba esetén az üzlet elvesztése.

Csalás és lopás: A Certified Fraud Examiners (ACFE) jelentése szerint egy tipikus szervezet évente bevételének 5%-át veszíti el csalás miatt. A vezetőknek vagy beszállítóknak kiadó bűnözők hitelesnek látszó számlákat vagy egyéb fizetési kérelmeket küldenek e-mailben, és egy kevésbé éber Kötelezettségekkel foglalkozó csapat annak áldozatává válni.

A Levvel Research 2020-as felmérése Amely azt mutatta, A kézi adatbevitel és az eredménytelenség továbbra is a fájdalompontok a számlafizetési folyamat.

Az Egyesült Királyságban működő Accounts Payable Association megtalaltam:

• A vállalkozások 56%-a tapasztal cash flow-előrejelzési problémákat a számlákkal kapcsolatos problémák miatt
• A cégek 91%-a rendszeresen kap telefonhívásokat fizetést hajszoló eladóktól.
• A vállalkozások 23%-ának volt olyan beszállítója, aki megtagadta a velük való együttműködést a számlák elégtelensége miatt

---

Automatizálni szeretné a megrendelés-egyeztetési folyamatot? Give Nanonets™ próbálja ki kihasználni az AI-alapú OCR használatának előnyeit a PO Matching folyamatban.

---

Automatizált PO egyeztetés

A fenti problémák közül sok megoldható automatizált PO egyeztetéssel. Az automatizálás a számviteli folyamat különböző lépéseiben bevezethető, ennek megfelelően kétféle automatizálás létezik:

Optikai karakterfelismerő (OCR) alapú adatrögzítés:

Az OCR-alapú számlaadatrögzítés a képrögzítő hardver és a konvertáló szoftver kombinációját használja a képek szöveggé alakításához, amelyet a könyvelő csapat kézzel is feldolgozhat. Nyilvánvaló, hogy ez csupán digitalizálja az adatokat, és nem egyezteti össze azokat, és utólagos kézi műveletekkel kell járnia.

Ezenkívül az önálló OCR-rendszerek nem tudnak különböző sablonokkal, fájltípusokkal és elrendezésekkel dolgozni, ezért gyakori emberi beavatkozásra van szükség a különböző típusú dokumentumok sablonszabályainak beállításához.

Automatikus fiókfeldolgozás/postamegrendelés egyeztetés:

Ennek három típusa van:

• A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) az emberi tevékenységet utánozza az ismétlődő feladatok során.
• A mesterséges intelligencia (AI), a számítástechnika „Szent Grálja” Bill Gates szavaival élve, utánozza az emberi ítélőképességet és viselkedést, hogy megfeleljen a PO-knak, számláknak és nyugtáknak.
• A gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amelyben a számítógép „tapasztalatból tanul” olyan algoritmusokon keresztül, mint a neurális hálózat, amely az agy tanulási folyamatát utánozza.

Mindhárom típusú automatizált adatfeldolgozás rögzíti a vonatkozó adatokat a számlákból, PO-kból és egyéb pénzügyi dokumentumokból, és automatikusan feldolgozza azokat az emberi elmét utánzó módon. Közülük az AI-kompatibilis feldolgozás a rekordokat is összehasonlíthatja és egyeztetheti, és olyan döntéseket hozhat, mint például a tranzakció átadása, a hibák megjelölése vagy a kivételek felvetése.

Az AI-alapú egyeztetés négy lépésből áll:

1. Adatrögzítés és -kinyerés: Ez a lépés bizonyos mennyiségű emberi beavatkozást foglal magában a fizikai számlák manuális szkennelésében a rendszerekbe, vagy a faxon vagy e-mailben elküldött számlák képpé konvertálásához. A zónális optikai karakterfelismerést (OCR) vagy a sablon OCR-t a beolvasott dokumentum egy adott helyén található szöveg kinyerésére használják. A zónális OCR rendszert úgy tanítják, hogy meghatározza, hol találhatók bizonyos adatmezők a dokumentumon belül. Az OpenCV, a Tesseract és a Python olyan zónás OCR-rendszerek, amelyek betaníthatók bizonyos mezők kiválasztására egy rögzített számlából vagy megrendelésből.

2. Adatfelismerés: A rögzített adatok felismerése és típusokba sorolása szabályalapú osztályozással vagy gépi tanulási algoritmusokkal. Az AI OCR-rendszerek a számlaadatok rögzítése, kinyerése és indexelése során végzett műveletek több mint 80%-át kiküszöbölhetik.

3. Rekordegyeztetés és érvényesítés: A mesterséges intelligencia algoritmus rekordegyeztetést hajt végre – ez a folyamat nagy adathalmazok egyező információinak megtalálására. Az egyeztetési folyamat lehet 2-, 3-, vagy 4-utas, a vállalat igényeitől függően.

Egy felmérés Levvel kutatás azt mutatja, hogy a számlák gyorsabb jóváhagyása és növelte az alkalmazottak termelékenységét ez a két legnagyobb előny, amelyet a mesterséges intelligencia-kompatibilis 2-utas és 3-irányú váltásból tapasztalhatunkmód egyezés folyamatokat.

4. Kötelezettségek felülvizsgálata és kivételek feldolgozása, a cég egyedi igényei alapján az egyeztetett adatokat továbbítják vagy továbbítják a megfelelő munkatárshoz további feldolgozás céljából.

Az AI alapú PO Matching előnyei

Érintés nélküli feldolgozás:Amikor minden dokumentum (számla, beszerzési megrendelés, nyugta stb.) elektronikus jellegű, az „érintés nélküli feldolgozás” eltávolítja a papírközpontú folyamatokat és minimalizálja az emberi beavatkozást, így jobb teljesítményt, skálázhatóságot és agilitást biztosít; minden üzleti dokumentumot fogadnak, digitalizálnak, irányítanak, egyeztetnek, jóváhagynak és feldolgoznak anélkül, hogy egyetlen papírdarabot kellene áthelyezni a személyzet és a részlegek között. Az érintésmentes feldolgozás a következő lépéseken keresztül történik:

1. A szoftver ellenőrzi az olvasatlan e-maileket.

2. A mellékleteket megtalálja és leválasztja az e-mailről feldolgozás céljából.

3. A mellékleteket kognitív képességek segítségével olvassa be, és kivonja az adatokat.

4. A számla/rendelési információ érvényesítése előre meghatározott üzleti szabályok alapján történik.

5. Létrejön egy számla, amelyet előre beállított szabályok alapján egyeztet a megrendelői és kézbesítési bizonylatokkal, és ellenőrzi, hogy nincsenek-e ismétlődő számlák.

6. A felhasználók értesítést kapnak a számlák sikeres feldolgozásáról.

Az érintés nélküli feldolgozás gyakran gépi tanulást használ arra, hogy az AI-t jobban teljesítsék, mint az egyszerű szabályokon alapuló mesterséges intelligencia rendszerek. A rendszer ezért mind a vevőkörből, mind az egyes ügyfelek sajátos bonyolultságából tanul.

Intelligens párosítás:  A PO-k rendelési számmal, kiadással, sorral, szállítmányozással és rendelési átvételi bizonylattal párosíthatók, és másodperceken belül különféle formákban rendezhetők, ez a feladat önmagában emberi erőfeszítéssel hihetetlen.

Több megrendelés egyszerű kezelése több számlához:  Az automatizálás különösen akkor hasznos, ha a megrendelések és számlák mennyisége nagy, és a kézi erőfeszítések napokba, ha nem hónapokba telnek a kezelése és kategorizálása.

Teljes ellenőrzési nyomvonal és megfelelőség: Az AI-rendszerek intuitív segítséget nyújthatnak az emberi kezelőknek, és másodperceken belül elvégezhetik az emberi munkával órákig tartó ellenőrzéseket és korrekciókat.

Munkaerő megtakarítás: A mesterséges intelligencia a „neurális hálózat” alapján működik – olyan algoritmusok, amelyek az emberi agyhoz hasonlóan képesek felismerni a mögöttes kapcsolatokat egy adathalmazban. A teljesítmény gyorsasága mellett a gépi tanulás és az AI-n belüli mély tanulási lehetőségek segíthetnek a szoftvernek abban, hogy tanuljon a tapasztalatokból, ami finomhangolhatja a műveletet a termelékenység és a pontosság növelése érdekében, elkerülve az emberi beavatkozást és az érvényesítést.

Hibajelzés és minimalizálás: Ahol az emberi agy meghibásodhat az ismétlődő cselekvések miatti fáradtság miatt, az AI-alapú rendszer idővel és „tapasztalattal” valójában javíthat teljesítményén. Míg az automatizálás nem tudja teljesen kiküszöbölni az emberi hibákat, nagy léptékben képes biztosítani a konzisztenciát. Az automatizált könyvelés jelentősen növelheti annak valószínűségét, hogy a kisebb problémákat még azelőtt azonosítják, hogy azok nagyobbakká válnának. Problémák vagy hibák esetén a rendszer automatikusan figyelmeztetést küld az IT-csapatnak, akik gyorsan azonosítják a kiváltó okot és elhárítják azt. Semmi sem hiányzik, és a javítás sokkal gyorsabb. Az időben történő hibajelzéssel időt takaríthat meg, csökkentheti a költséges állásidőket, és elkerülhető a későbbi súlyos tűzoltás.

Megnövelt termelékenység: Az olyan időigényes tevékenységektől, mint a megrendelés-egyeztetés és a számlák feldolgozása, a Kötelezettségek csapata mostantól olyan emberközpontú tevékenységekre összpontosíthat, mint a pénzügyi tervezés, elemzés, fejlesztésekre vonatkozó betekintések, valamint a személyközi és intézményi kapcsolatok javítása. javíthatná a lényeget.

Költségelőnyök: Bár a mesterséges intelligencia-kompatibilis számlafeldolgozás telepítése induló költséggel jár, a működése az alkalmazottak fizetésének mindössze 20 százalékát jelentené.

Adatbiztonság és skálázhatóság:  A globális vállalkozások nagyobb működési hatékonysága annak köszönhető, hogy a hét minden napján, 24 órában működhetnek, ellentétben az emberi kezelőkkel, akiknek korlátozott a mentális sávszélesség és az idő.

Ellenőrzési felkészültség: A PO-k, a GRN-ek és a számlák az ellenőrzések során leggyakrabban kért dokumentumok közé tartoznak. Az AI-kompatibilis PO-egyeztetésnél már jóváhagyták, egyeztették és rendszerezték ezeket a dokumentumokat, ami lehetővé teszi a zökkenőmentes ellenőrzési folyamatot.

A számlafeldolgozás és a megrendelés-egyeztetés automatizálása a vállalat különböző szintű vezetőinek segíthet:

• A pénzügyi vezetők csökkenthetik a költségeket és felszabadíthatják az erőforrásokat, amelyeket át lehet szervezni az eredmény javítása és a stratégiai és vállalati növekedés elősegítése érdekében.
• A vállalati vezetők jobban megérthetik a teljesítményt és nyomon követhetik a pénzáramlást a számos automatizálási szoftver által mérhető műszerfali adatok elemzésével.
• Kötelezett számlák A csapatok kiküszöbölhetik a papíralapú számlákat és a kézi interakciókat az egyszerűsített útválasztás, kódolás és a szállítói számlák egyeztetése miatt, előre meghatározott számviteli szabályok segítségével.
• A könyvelők és kutatók teljes és azonnali hozzáféréssel rendelkeznek a beszerzési rendelésekhez és számlákhoz a jövőbeli tervezés érdekében.

---

Automatizálni szeretné a megrendelés-egyeztetési folyamatot? Give Nanonets™ próbálja ki kihasználni az AI-alapú OCR használatának előnyeit a PO Matching folyamatban.

---

AI-kompatibilis PO Matching rendszerek beállítása és megvalósítása

A mesterséges intelligencia-kompatibilis PO-egyeztető rendszer felállítása egy szervezetben háromszintű folyamat.

Míg az automatizált számlafeldolgozás és a PO egyeztetés előnyös megvalósítás esetén, kétségtelenül létezik tanulási görbe, és a vállalatnak/csapatnak követnie kell néhány protokollt, hogy az automatizálás elérje a várt eredményeket. Néhány lépés, amelyet meg kell tenni az automatizált számviteli folyamatok bevezetése előtt és alatt, a következők:

Az összes érdekelt fél teljes körű bevonása

A sikeres számlák automatizálása a pénzügyi csapat minden tagjának teljes részvételétől függ, ami rendszeres képzést és felfrissítő programokat igényel a rendszer működtetéséhez és a kivételek kezeléséhez.

Fázisonkénti automatizálás

Az automatizálás és a mesterséges intelligencia erejének kihasználása a helyes beállításon és megvalósításon múlik. Ezenkívül egy meglehetősen meredek tanulási görbe kapcsolódik a kézi könyvelésről az AI-alapú számlaillesztésre való áttéréshez. Fázisonkénti átállással hibamentesen telepíthető, és időt ad a csapatnak az új folyamatok átvételére.

Minden rendszer integrálása

Előfordulhat, hogy a szállítói kötelezettségek csoportja már használ szoftvereket olyan diszjunkt célokra, mint a vállalati erőforrás-tervezés (ERP), az ügyfélkapcsolat-kezelés és más alapvető pénzügyi rendszerek. Az AI-automatizálási rendszernek integrálhatónak kell lennie a meglévő szoftverekkel, hogy megkönnyítse a felhasználók dolgát.

Váratlan események tervezése

Szerverösszeomlás, áramkimaradás és hálózati zavarok súlyosan megzavarhatják az AI-kompatibilis PO-egyeztető rendszerek működését. De egy szilárd üzletmenet-folytonossági terv, amely magában foglalja a biztonsági mentéseket, a szünetmentes tápegységeket és a számítási felhőt, segíthet ezeknek a problémáknak a megoldásában. Szintén fontos a folyamatok előzményeinek megőrzése arra az esetre, ha a műveleteket ideiglenesen vissza kell állítani a kézi kezelésre.

Az összes vonatkozó dokumentum rendszerezése

Három és négyes párosításban. A beszerzési rendeléseket, a GRN-t és a számlákat meg kell egyezni. Míg a legtöbb szállító és ügyfél szorgalmas a megrendelésekkel és a számlákkal kapcsolatban, hajlamos figyelmetlen lenni a GRN-ekkel és a bevételekkel kapcsolatban. A nyugta hiánya megzavarhatja a mesterséges intelligenciába integrált háromirányú egyeztetési folyamatot, és kivételek keletkeznének, amelyek szűk keresztmetszethez vezetnének a munkafolyamatban.

Ez elkerülhető a tételek átvételének központosításával, így a bizonylatok létrehozása egy vagy néhány személyre korlátozódik a párhuzamosságok és kihagyások elkerülése érdekében. Egy másik hibabiztos módszer egy olyan rendszervezérelt megközelítés kialakítása, amelyben automatikus emlékeztető van beállítva a nyugta generálásához és nyomon követéséhez.

Gondoskodva arról, hogy minden számla, PO és nyugta azonnal bekerüljön a rendszerbe, az AP automatizálása drámaian csökkentheti a fizetendő napokat (DPO) egy átlagosan 5.55 nap. Ezt egy teljesen automatizált rendszer, amelyben a szoftver közvetlenül a szoftveres forrásból rögzíti a dokumentumokat (e-mailek, stb.), tudja ezt biztosítani, de kézi adatfeltöltés esetén ez fontos szempont.

Szállítói adatok egyeztetése

A háromirányú egyeztetési folyamat a szállítótól függ, mint a folyamat kulcsfontosságú mozgatórugójától. A beszállítók által szolgáltatott adatok pontossága biztosíthatja az adatok eltérési problémáinak elkerülését. A számlák kézi benyújtása esetén a pontosság biztosítása érdekében átvilágítás szükséges. A pontosság a mértékegység, az egységár és a szállítási határidő egységességét jelenti. A szállítói katalógusok kiküszöbölhetik a hibákat és javíthatják a vásárlási élményt.

Tűrés beállítása az automatikus jóváhagyáshoz

Néhány gyakori kivétel, amely a PO mérkőzés során előfordul:

· A számla mennyisége nem egyezik a PO-val

· Hiányzó vagy helytelen PO hivatkozási információ a számlán

· Hiányzó szállító vagy adóstruktúra egy számlánál

· Árképzési eltérések a sorok szintjén vagy a teljes számlán. Például a megrendelés 10 tételegységre vonatkozhat 10 Rs/egység áron, a számla pedig 1 Rs. árú tételegységre vonatkozhat. 100.

Éles tokok kezelése

Az éles esetek nem gyakori előfordulások, amelyeket a szoftvernek kell kezelnie. A számla megrendelés-egyeztetése során gyakran alábecsülik az ismétlődő számlázás bonyolultságát. A mesterséges intelligencia rendszernek adaptív, ismétlődő számlázással kell rendelkeznie, hogy figyelembe vegye ezeket a szélső eseteket, amelyek az időzóna-változások, a többszörös ismétlődő díjak, a visszamenőleges árkorrekciók és a változó hónaphosszak miatt merülhetnek fel a hibamentes automatizálás érdekében.

---

Automatizálni szeretné a megrendelés-egyeztetési folyamatot? Give Nanonets™ próbálja ki kihasználni az AI-alapú OCR használatának előnyeit a PO Matching folyamatban.

---

Példák mesterséges intelligencia-kompatibilis PO Matching rendszerekre

Az AI-kompatibilis könyvelési csomag kiválasztása az üzlet jellegétől és a működés mértékétől függ. Az AO-képes PO egyeztetés lehet pontmegoldás vagy teljes könyvelési csomag, ami a meglévő szoftvertől vagy annak hiányától függ. Az előbbi esetében kommunikálnia kell a meglévő rendszerekkel, beleértve az ERP-t is. A PO Matching számos könyvelési eszközben elérhető, beleértve a Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree stb.

In Jóslat, A Kötelezettségek egy mesterséges intelligencia-kompatibilis PO-egyeztető eszköz, amelyben a számla bevitele és egy PO-hoz való illesztése után automatikusan létrejön a disztribúció, és ellenőrzi az egyezést, hogy megfelel-e a meghatározott tűréshatárnak. Az egyeztetést követően a Kötelezettségek frissíti az egyes egyeztetett szállítmányok után számlázott mennyiséget és a megfelelő elosztás(oka)t a Számlázott mennyiség mezőben megadott összeggel. A Kötelezettségek emellett frissíti a PO-elosztás(ok)on kiszámlázott összeget.

Sage Intacct A beszerzés strukturált, előre meghatározott tranzakciós és vásárlás-jóváhagyási munkafolyamatokat hoz létre. Ásványfa, a számlák (AP) és fizetési automatizálási megoldások szolgáltatója, automatizált PO/számlaegyeztetést biztosít a Sage Intacc számára. Ebben a fejléc- és sorszintű részletek OCR-technológiával automatikusan kivonásra kerülnek a szállítók által egy kijelölt e-mailre küldött számlákból. Ezután automatikusan összeveti a bejövő számlákat a beszerzési rendelésekkel vagy nyugtákkal, majd beilleszti azokat a felhasználók belső munkafolyamataiba a számla jóváhagyásához és kifizetéséhez. Minden adat szinkronizálva van a vállalat ERP-jével a platform konzisztenciája érdekében.

Nexonia költségek, egy felhőalapú webes és mobil költségjelentés-kezelési megoldás, amely rugalmas jóváhagyási munkafolyamatokkal és mélyreható integrációval rendelkezik a meglévő rendszerekkel.

In Tipalti, minden számla szabványos OCR-en, fejlett adatkinyerési és jóváhagyási munkafolyamaton megy keresztül a fizetés feldolgozása előtt. Szabályok állíthatók be annak meghatározására, hogy egy számla PO által támogatott-e, és hogy át kell-e mennie az egyeztetési folyamaton. Alapszabályok vonatkoznak a szállítóra vagy a számla összegére, és ha egy számlához beszerzési rendelés tartozik, a PO számla kódolási adatai automatikusan előre kitöltik a számlát.

In DocuWare, a számla rögzítésekor egy mesterséges intelligencia-alapú, crowd-learning eszköz kivonja a feldolgozáshoz szükséges összes kulcsfontosságú adatot, mint például a szállító neve, azonosítója, számlaszáma, részösszeg, adó, fuvar és teljes összeg. A számla érvényesítéséhez a rendszer megerősíti, hogy érvényes szállítóról van-e szó, kétszer ellenőrzi az esetleges duplikált számlaszámokat, egyezteti a beszerzési rendeléseket és a szállítási bizonylatokat, és újraszámolja az összegeket.

Számos további PO-egyeztető eszköz áll rendelkezésre különféle funkciókkal, amelyek megfelelnek a különböző alkalmazásoknak.

Nanonets AI OCR

A Nanonets AI-OCR beolvassa a nem látott, félig strukturált dokumentumokat, amelyek nem követnek szabványos sablont, és érvényesíti a dokumentumból rögzített adatokat. A szoftver számos dokumentumból képes adatokat rögzíteni, beleértve a számlát, a személyi igazolványt, a megrendeléseket, a jövedelemigazolást, az adónyomtatványt és a jelzálog-űrlapokat.

Lehetővé teszi az adatok importálását a felhasználói platformról, és a rögzített adatok közvetlen exportálását egy meglévő munkafolyamatba, a rendszer megzavarása nélkül. A Nanonets nyelvi kötéseket tartalmaz Shell, Ruby, Golang, Java, C# és Python nyelveken. Az AI-motor használat közben tanul és fejlődik. Az intuitív webes felülettel kiküszöböli a nehézkes kézi folyamatokat, és automatizálja a számlákat, nyugtákat és dokumentum-ellenőrzéseket. Ismeretes, hogy akár 90%-kal csökkenti a feldolgozási időt, és akár 50%-kal csökkenti a költségeket.

A mesterséges intelligencia várhatóan kritikus szerepet fog játszani a számvitel és a PO egyeztetés módjának átalakulásában a vállalati világban. Az emberi részvételt azonban nem tudja megszüntetni – a technológia nem létezhet egyedül.

A mesterséges intelligencia segít, nem helyettesíti a könyvelőt. A mesterséges intelligencia-kompatibilis könyvelési rendszer sikeres megvalósításának kulcsa ezek összevonása. A mesterséges intelligencia elszámolásban és PO-egyeztetésben való használatának jövője nagymértékben függ attól, hogy az emberek hogyan tudják rögzíteni azt, hogy javítsák képességüket a hosszú távú értékek biztosítására.