Sebbene Chat-GPT possa essere in grado di superare l'esame CPA e generare incredibili muri di testo, la vera automazione AI sembra diversa (e non è così semplice come un prompt di 1 riga).
Introduzione
Semplicemente non si può sfuggire al fatto che l'intelligenza artificiale è l'argomento di cui si parla di più su Internet nel 2023. Chat-GPT, la popolare interfaccia basata su chat per esplorare le funzionalità LLM (Large Language Model) sviluppata da OpenAI, è stata rilasciata al pubblico all'inizio dell'anno.
Giocaci solo per pochi minuti e puoi iniziare a capire perché tutti e il loro cane ne parlano: Chat-GPT è in grado di dimostrare competenze sovrumane praticamente in ogni dominio. L'intelligenza artificiale promette chiaramente di trasformare in modo significativo molte aree di lavoro, con un potenziale impatto su milioni di posti di lavoro e carriere.
L'intelligenza artificiale viene ora applicata in domini professionali che sono maturi per l'automazione, aree di lavoro come software, diritto, contabilità, consulenza, finanza e così via. All'interno della finanza, la funzione dei conti da pagare è quella che viene sotto i riflettori come in qualche modo unica, soprattutto perché sembra esserci un'uguale quantità di rumore su entrambi i lati dell'argomento, con i sostenitori dell'IA e gli oppositori che hanno entrambi un acceso dibattito su cosa farà ( o non accadrà.
La giuria è ancora fuori su come verrà raggiunta esattamente questa rapida trasformazione ed è qui che la maggior parte dei discorsi sui vantaggi di ChatGPT in particolare (e dell'intelligenza artificiale in generale) tende a tracciare il limite.
La necessità dell'intelligenza artificiale nei conti fornitori
Nelle operazioni AP tradizionali, le aziende spesso si affidano a processi manuali, scartoffie estese e attività ripetitive per gestire la propria funzione di contabilità fornitori. Queste attività sono attività come l'inserimento dei dati, l'elaborazione delle fatture e l'analisi finanziaria, che sono cruciali per il processo decisionale, la pianificazione operativa e la gestione del rischio.
Tuttavia, questi processi comportano la spesa di tempo (e denaro). I principali svantaggi del lavoro AP manuale sono:
- L'immissione manuale dei dati introduce un alto potenziale di errori, poiché gli esseri umani possono commettere errori quando immettono dati in volumi elevati. Pensa a campi come numeri di fattura, date, importi in dollari: sbagliare uno di questi ha conseguenze importanti.
- La riconciliazione dei conti, la generazione di report e l'esecuzione di analisi finanziarie richiedono molto tempo e lunghe ore di lavoro.
- È pesante sulla comunicazione sincrona. Hai incontrato situazioni come quelle qui sotto?
UN. Le approvazioni non avvengono fino a quando non ricevi una chiamata dal direttore finanziario e dal responsabile aziendale
B. Gli elementi pubblicitari non vengono risolti fino a quando la funzione AP non pianifica un incontro con il team di approvvigionamento e il fornitore.
Tutto ciò porta a ritardi nei pagamenti dei fornitori, inadeguati pianificazione delle spesee difficoltà nel mantenere l'integrità finanziaria.
L'intelligenza artificiale per i conti da pagare non deve significare una revisione completa
I problemi sopra elencati sono ben documentati e, quando richiesto, la maggior parte dei team di contabilità concorderà sul fatto che l'introduzione dell'IA li aiuterà sicuramente. Tecnologie come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale hanno la capacità di farlo rivoluzionare la funzione AP in modo molto profondo – a condizione che siano implementati e integrati nel modo corretto.
Tuttavia, questo di solito porta molti alla conclusione che l'automazione basata sull'intelligenza artificiale non fa per loro: sembra ingombrante, dispendiosa in termini di tempo e costosa da implementare.
La realtà, tuttavia, non potrebbe essere più diversa: oggi è possibile iniziare a utilizzare l'IA per il processo AP in pochi minuti. E puoi raggiungere questo obiettivo senza compromettere l'affidabilità, la sicurezza e l'efficienza del processo attuale.
Metti da parte l'IA generativa e gli LLM per un momento: la realtà è che anche l'automazione dell'IA entry-level può aiutare in modo significativo ad affrontare questi problemi. Anche l'umile OCR, che esiste da decenni, riduce il tempo necessario per elaborare una fattura di almeno il 60%, facendo risparmiare ai team AP più giorni al mese. Eppure l'adozione di questa tecnologia lo è ancora poco diffuso.
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Potenziali casi d'uso per l'IA all'interno del processo Contabilità fornitori
Quindi, esattamente come dovresti integrare l'IA nel tuo processo AP? Da dove inizi?
Il primo punto da cui iniziare è esaminare quale parte del processo richiede davvero la maggior parte del tempo. I tipici colli di bottiglia segnalati dai team AP sono attività come:
- Codifica fattura
- Mappatura della contabilità generale (GL).
- Verifica dei dettagli di pagamento (per verificare la presenza di frodi)
- Rilevamento duplicati
C'è un tema di fondo molto chiaro qui - inserimento e verifica manuale dei dati è ciò che rende queste attività noiose e dispendiose in termini di tempo.
Questo grafico del sondaggio sopra (dal Rapporto sulle tendenze dell'automazione 2022) rivela molto: quasi il 70% delle persone non ha ancora automatizzato i problemi più urgenti nel proprio processo AP. Le attività sopra elencate sono tutte manuali: qualcuno deve esaminare i dati effettivi sulla fattura e confermare che sono corretti, prima di procedere oltre.
Pertanto, l'automazione di queste attività potrebbe sembrare opprimente, dal momento che ora ti fidi di una macchina per avere lo stesso livello di discrezione di un essere umano (addestrato).
Le buone notizie? Anche l'intelligenza artificiale può essere addestrata altrettanto bene! Approfondiamo alcuni casi d'uso di questo, di seguito.
1. Codifica delle fatture e mappatura dei conti di contabilità generale (GL).
Forse una delle attività più difficili da automatizzare è l'assegnazione di fatture e ricevute alla categoria e al codice GL corretti all'interno del sistema contabile. Perché è particolarmente complicato?
- Spesso ci sono più codici GL che si applicano alla stessa spesa, suddivisi per voci/singoli codici prodotto. L'assegnazione di questi codici GL è generalmente manuale e deve essere effettuata in consultazione con i team aziendali e il CFO.
- L'assegnazione di un codice GL a una fattura a volte lo è soggettivo – ad esempio, mentre le normali fatture di vendita potrebbero sempre essere assegnate a "Vendite" nel piano dei conti, a volte lo stesso identico formato di fattura finisce per essere utilizzato per appaltatori e non dipendenti. Ciò può comportare che le spese contrattuali vengano etichettate erroneamente come "Vendite" dagli strumenti di automazione di base.
In che modo l'IA può aiutare qui?
- Automatizza la codifica delle fatture in base all'elaborazione LLM – qui, l'intelligenza artificiale ti dice fondamentalmente in quale GL questa fattura dovrebbe essere classificata, e questo può essere configurato per offrire più suggerimenti che possono essere appropriati. Ciò semplifica in qualche modo il compito dell'utente.
- Imparare e memorizzare gli input dell'utente – una volta che un utente seleziona effettivamente il codice GL, il sistema può ricordare la selezione e automatizzarla la volta successiva per lo stesso fornitore.
2. Rilevamento delle frodi e gestione degli errori
Un altro compito cruciale di un team AP è rilevare gli errori prima che si verifichino. Potrebbe trattarsi di dettagli di pagamento errati e frodi in fattura, oppure potrebbe essere semplice come una fattura duplicata.
Senza dubbio, è meglio prevenire questi problemi prima che si verifichino. La maggior parte delle organizzazioni insistere sulla realizzazione di questo processo manuale. Tuttavia, avere un controllo umano su ogni fattura rende le cose difficili perché:
- Fornisce un singolo punto di errore (e collo di bottiglia) per il processo: sebbene sia positivo che un dipendente controlli ogni spesa per gli errori, a volte le cose possono sfuggire.
- Garantisce che solo la persona con il maggior contesto sui pagamenti dei fornitori (capo CFO/AP) possa apportare correzioni e nessun altro. Tutta la conoscenza e il contesto sono solo di poche persone e non diffusi all'interno dell'organizzazione.
In che modo l'IA può aiutare qui?
- Rilevamento duplicati più intelligente/informazioni errate – I controlli duplicati di file di base verificano solo se i due file sono uguali. Con i controlli duplicati AI avanzati, puoi fare un ulteriore passo avanti, controllando se i contenuti di due file diversi sono sospettosamente simili.
- Convalide multiple dei dati sui dati della fattura – La sola lettura automatica dei dati della fattura è inutile se qualcuno deve comunque effettuare il login e verificarlo. Gli strumenti avanzati di intelligenza artificiale ora possono eseguire la convalida dei dati per garantire controlli igienici (ad esempio, se un nuovo numero di conto bancario su una fattura non corrisponde a quello abituale di un fornitore, riceverai una notifica!)
3. Imparare azioni semplici ripetibili
Chiedi a chiunque cosa vuole VERAMENTE che l'IA faccia, e questa è la risposta che viene fuori in cima: molte persone ritengono che il vero valore dell'IA sia quando può apprendere i loro schemi e risparmiare tempo per loro.
Ad esempio, ci sono molte piccole attività che vengono eseguite esattamente allo stesso modo, per più tipi di fatture/ricevute. Qualche esempio:
- Assegnare una fattura alla giusta categoria/classe/progetto nel tuo ERP
- Modifica della mappatura contabilità generale per una voce specifica di una fattura
- Invio della fattura di un fornitore specifico per l'approvazione alla stessa persona, ogni volta
In che modo l'IA può aiutare qui?
Il primo passaggio consiste nell'identificare le fasi del processo AP che sono idealmente adatte al riapprendimento iterato (ovvero, attività che continui a svolgere quotidianamente, che alla fine possono essere memorizzate dall'IA e automatizzate il 90% delle volte).
Buoni esempi di questo sono:
- Assegnazione del codice GL – La logica qui è semplice: se l'applicazione assegna il codice GL corretto a una fattura, bene! In caso contrario, lo cambi tu stesso e l'IA ricorda questo cambiamento per la prossima volta. Di conseguenza, l'assegnazione automatica del codice GL continua a migliorare con ogni clic che fai.
- Classificazione Categoria/Classe/Progetto – Se una particolare fattura fornitore non può essere classificata automaticamente nella giusta categoria, l'intelligenza artificiale può apprendere i modelli nella tua selezione (ad esempio, classifichi sempre le ricevute Uber come "Costi del progetto" anziché "Viaggio"?). Nel tempo, questo diventa un set di regole all'interno della tua piattaforma e viene applicato automaticamente.
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In che modo Nanonets può aiutarti a implementare l'intelligenza artificiale nel tuo processo di contabilità fornitori
Gli esempi sopra sono probabilmente solo la punta dell'iceberg: c'è molto di più di quello che l'intelligenza artificiale può fare per il tuo processo AP che è limitato solo dalla profondità con cui sei in grado di approfondire il processo di automazione e apprendimento automatico.
Fortunatamente, oggi non è necessario essere tecnicamente esperti per iniziare a implementare le funzionalità di intelligenza artificiale nel processo AP: esistono strumenti che consentono di iniziare quasi subito.
Ad esempio, Nanonets ha una piattaforma AI chiamata Flow che può trasformare il tuo attuale processo AP e aggiungere quegli elementi AI vitali al tuo flusso di lavoro. Può fare tutto ciò che è stato dimostrato sopra e molto, molto di più.
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