מהי התאמת PO? ואיך להפוך את זה לאוטומטי?

התאמת PO היא תהליך של חיבור הזמנת רכש (PO) שהונפקה על ידי לקוח המציינת סוגים, כמויות ומחירים מוסכמים עבור מוצרים/שירותים. חשבונית שהונפקה על ידי ספק כי זה משלוח. המטרה של התאמת הזמנת רכש היא להבטיח תשלומי ספקים בזמן, חשבונאות נכונה של עלויות וזיהוי קל של שיטות הונאה.

התאמת PO ידני

התאמת הזמנה כוללת מספר שלבים, כולל הקבלה & לכידת נתוני חשבוניות, אימות עם הזמנת רכש, התאמת הפרמטרים, ורזולוציה על בסיס פרמטרים שונים. עיבוד חשבוניות והתאמת הזמנה הם תהליכים מורכבים, גוזלים זמן ועתירי משאבים כאשר הם מבוצעים באופן ידני, במיוחד בפעילויות עסקיות מוגדלות.

גם במחלקות בהן יש דיגיטציה של מידע בצורה של יישומי Enterprise Resource Planning (ERP), נדרשת כמות משמעותית של עבודה אנושית; מרגע העלאת החשבונית או קבלתה ועד לכניסתה לאפליקציית ה-ERP, חשבונות לתשלום הצוות מבצע רשימה אינסופית לכאורה של מטלות.

---

מעוניין להפוך את תהליך התאמת ה- PO לאוטומטי? GIve Nanonets™ נסה להשיג את היתרונות של שימוש ב- OCR מבוסס AI בתהליך התאמת PO.

---

· פתיחת וסריקת הדואר / פתיחת חשבוניות פיזיות / ת.ז.

· אחזור חשבוניות / תיבות מתיבת דואר אלקטרוני, פורטל או מעטפות פיזיות

· הקשת המידע מחשבוניות למחשב

· התאמה ידנית של חשבוניות עם הזמנות רכש וקבלות משלוח

· ניתוב פיזי של חשבוניות / OP למנהלים ואנשי אישורים

· לפתור חריגים באמצעות גלגל עיניים מסורבל וניתוח ידני.

· הזנת פרטי חשבונית תואמים ל- ERP

· חיפוש כפולות והשמטות ב- ERP

· התאמת חשבוניות עם תשלומים

· עדכון נתוני אב של ספקים

כמה אתגרים מחלישים בהתאמת PO בקנה מידה גדול, במיוחד כאשר הם מבוצעים באופן ידני הם:

טיפול במספר נקודות נתוני חשבונית: ארגונים גדולים מתמודדים באופן שוטף עם אישורי PO ו / או חשבוניות ממספר ספקים / לקוחות במספר פורמטים כולל קבצי מעבד תמלילים (למשל, מסמכי MS-Word), קבצי הזנת נתונים (למשל, קבצי MS-Excel), מסמכי XML מובנים ממחלף נתונים אלקטרוני. (EDI), קבצי PDF וקבצי תמונה, ולעיתים כמסמכים של עותק קשיח.

האיחוד של כל המסמכים הללו גוזל זמן רב ונוטה לשגיאות כאשר הוא מבוצע באופן ידני. שגיאות בתחילת ה זרימת עבודה לעיבוד חשבוניות יכול להגיע לתוצאות חמורות כמו תשלום יתר, תשלומים שגויים, שכפול חשבוניות וכו' שעלולות להוביל לאובדן פרודוקטיביות ואמון.

אי התאמה בנתונים: השמיים חשבונות לתשלום לעתים קרובות, מחלקת החברה צריכה להתאים את התעודה לתעודת קבלת הסחורה (GRN), ואת נתוני החוזים, בנוסף לחשבונית. תהליך ה"בהייה והשוואה" של התאמה ידנית, מלבד היותו אינטנסיבי בעבודה ומאומצת, עלול להוביל לטעויות חמורות כמו החמצת תאריכים וערכים, שתיקונן יאט את הפעילות ויחשוף את הארגון לסיכונים של אובדן פרודוקטיביות ועסקים. -בעיות ניהול/יחסי לקוח.

טיפול בחריגים: מחלקות בתשלום חשבונות משקיעות זמן רב בהתמודדות עם חריגים, כולל מידע שגוי, חלקי ולא תואם בחשבוניות. עד ל 20% מהחשבוניות מכיל באופן קבוע מידע שגוי או שלם, ומחלקה רגילה (ידנית) לתשלום חשבונות משקיעה 25% מזמנה בפתרון בעיות ובמעקב אחר מידע חסר.

עלות לעיבוד חשבונית: עיבוד חשבוניות ידני והתאמת PO כרוכים בעלויות הכוללות שעות ידניות, נייר ודמי משלוח, אשר יוחמרו בקנסות, עמלות מאוחרות, החזרת מוצרים ואובדן עסק במקרים של טעויות.

הונאה וגניבה: בוחני הונאה מוסמכים (ACFE) מדווחים כי ארגון טיפוסי מאבד 5% מהכנסותיו להונאה מדי שנה. עבריינים שמתחזים למנהלים או לספקים באימייל של חשבוניות בעלות אותנטיות למראה או בקשות אחרות לתשלום, וצוות חשבונות לתשלום חשבונות פחות ערני יכול ליפול לו טרף.

סקר משנת 2020 של חברת Levvel Research הראה כי הזנת נתונים ידנית וחוסר יעילות ממשיכים להיות נקודות הכאב ב- הליך תשלום חשבונות.

איגוד חשבונות לתשלומי חשבונות בבריטניה מצא כי:

• 56% מהעסקים חווים בעיות בחיזוי תזרים מזומנים עקב בעיות בחשבונות
• 91% מהחברות מקבלות באופן קבוע שיחות טלפון מספקים שרודפים אחרי תשלומים.
• ל 23% מהעסקים היו ספקים שסירבו לעבוד איתם שוב בגלל חוסר יעילות חשבונות

---

מעוניין להפוך את תהליך התאמת ה- PO לאוטומטי? GIve Nanonets™ נסה להשיג את היתרונות של שימוש ב- OCR מבוסס AI בתהליך התאמת PO.

---

התאמת PO אוטומטית

רבות מהבעיות שלעיל עשויות להתגבר על ידי התאמת PO אוטומטית. ניתן להכניס אוטומציה בשלבים שונים בתהליך החשבונאי, ובהתאם לכך קיימים שני סוגים של אוטומציה:

לכידת נתונים מבוססת זיהוי תווים אופטי (OCR):

לכידת נתוני חשבונית מבוססת OCR משתמשת בשילוב של חומרת צילום תמונות ותוכנת המרה כדי להמיר תמונות לטקסט שניתן לעבד באופן ידני על ידי צוות הנהלת החשבונות. ברור שהדבר רק מעבד את הנתונים ואינו תואם אותם ועליו לכלול פעולות ידניות עוקבות.

יתר על כן, מערכות OCR עצמאיות נכשלות בעבודה עם תבניות שונות, סוגי קבצים ופריסות, דבר המחייב התערבות אנושית תכופה לקביעת כללי תבניות לסוגים שונים של מסמכים.

עיבוד חשבונות אוטומטי / התאמת PO:

זה משלושה סוגים:

• אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA) מחקה פעולות אנושיות במשימות חוזרות.
• אינטליגנציה מלאכותית (AI), "הגביע הקדוש" של מדעי המחשב במילותיו של ביל גייטס, מחקה את השיפוט וההתנהגות האנושיים כדי להתאים לבעלי חשבונות אישורים, חשבוניות וקבלות.
• למידת מכונה (ML) היא תת-קבוצה של AI שבה המחשב "לומד מניסיון" באמצעות אלגוריתמים כמו רשת Neural המדמה את תהליך הלמידה של המוח.

כל שלושת הסוגים של עיבוד נתונים אוטומטי לוכדים נתונים רלוונטיים מחשבוניות, אישורי PO ותיעוד פיננסי אחר ומעבדים אותם באופן אוטומטי באופן המדמה את המוח האנושי. מתוכם, העיבוד התומך ב- AI יכול גם להשוות ולהתאים רשומות ולקבל החלטות כגון העברת העסקה, שגיאות סימון או העלאת חריגים.

התאמה מבוססת AI מורכבת מארבעה שלבים:

1. לכידת ומיצוי נתונים: שלב זה כולל מידה מסוימת של התערבות אנושית בסריקה ידנית של חשבוניות פיזיות למערכות או שילוב של חשבוניות בפקס או בדוא"ל להמרה לתמונות. זיהוי תווים אופטי אזורי (OCR) או תבנית OCR משמש לחילוץ טקסט שנמצא במיקום מסוים בתוך מסמך סרוק. מערכת OCR Zonal מאומנת על ידי הגדרה היכן ניתן למצוא שדות נתונים ספציפיים בתוך מסמך. OpenCV, Tesseract ו- Python הן כמה מערכות OCR אזוריות שניתן לאמן לבחירת שדות ספציפיים מחשבונית או PO שנלכדו.

2. זיהוי נתונים: זיהוי וסיווג הנתונים שנתפסו לסוגים באמצעות סיווג מבוסס כללים או על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה. מערכות OCR של AI יכולות לחסל מעל 80% מהפעולות במסגרת לכידת נתונים, חילוץ ואינדקס של חשבוניות.

3. התאמת שיא ואימות: אלגוריתם ה- AI מבצע התאמת רשומות - תהליך מציאת פיסות מידע תואמות ממערכות נתונים גדולות. תהליך ההתאמה יכול להיות דו כיווני, 2 כיווני או 3 כיווני, בהתאם לצרכי החברה.

סקר מאת מחקר לבוול מראה כי אישור מהיר יותר של חשבוניות ו תפוקת עובדים מוגברת הם שני היתרונות המובילים שנחוו ממעבר לדו-כיווני ו-2 התומכים ב-AIהתאמת דרך תהליכים.

4. סקירת חשבונות ועיבוד חריגים, בהתבסס על צרכיה הייחודיים של החברה, הנתונים המותאמים מועברים או מועברים לעובד המתאים להמשך עיבוד.

היתרונות של התאמת PO מבוסס AI

עיבוד ללא מגע:כאשר כל המסמכים (חשבונית, הזמנת רכש, קבלה וכו ') הם בעלי אופי אלקטרוני, "עיבוד ללא מגע" מסיר תהליכים ממוקדי נייר וממזער התערבות אנושית, ובכך מספק ביצועים טובים יותר, יכולת הרחבה וזריזות; כל המסמכים העסקיים מתקבלים, ממוחזרים, מנותבים, מותאמים, מאושרים ומעובדים ללא צורך בהעברת פיסת נייר אחת בין צוות למחלקות. עיבוד ללא מגע עובד בשלבים הבאים:

1. התוכנה בודקת מיילים שלא נקראו.

2. קבצים מצורפים נמצאים ומנותקים מהדואר האלקטרוני לעיבוד.

3. הקבצים המצורפים נקראים באמצעות יכולות קוגניטיביות וחולצים נתונים.

4. פרטי חשבונית / PO מאומתים על פי כללים עסקיים שהוגדרו מראש.

5. נוצרת חשבונית, מותאמת מול אישורי רכש וקבלות משלוח על פי כללים שהוגדרו מראש, ונבדקה כדי לוודא שאין חשבוניות כפולות.

6. משתמשים מקבלים הודעה על כך שעיבדו בהצלחה חשבוניות.

עיבוד ללא מגע משתמש לעיתים קרובות בלימוד מכונה כדי להכשיר AIs לבצע ביצועים טובים יותר ממערכות AI פשוטות מבוססות כללים. לכן המערכת לומדת הן ממאגר הלקוחות והן מההתחכמויות הספציפיות של כל לקוח.

התאמה חכמה:  ניתן להתאים למוקדי PO לפי מספר PO, שחרור, קו, משלוח וקבלת PO, ולמיין אותם בצורות שונות תוך שניות, משימה שהיא הרקולית במאמץ אנושי בלבד.

טיפול קל במספר אישורי דואר למספר חשבוניות:  אוטומציה שימושית במיוחד כאשר היקף הרכישות החשבוניות והחשבוניות גבוה, ומאמץ ידני ייקח ימים, אם לא חודשים, לנהל אותם ולסווג אותם.

מסלול ביקורת מלא ותאימות: מערכות AI יכולות לספק למפעילים אנושיים סיוע אינטואיטיבי ולבצע אימות ותיקונים שלוקחים שעות עם עבודת אדם, תוך שניות.

חיסכון בכוח אדם: AI פועל על בסיס "הרשת העצבית" - אלגוריתמים שיכולים לזהות מערכות יחסים בסיסיות במערך נתונים בדומה למוח האנושי. מלבד מהירות הביצועים, למידת מכונה ואפשרויות למידה עמוקה בתוך AI יכולות לעזור לתוכנה ללמוד מהניסיון, מה שיכול לכוונן את הפעולה להגברת הפרודוקטיביות והדיוק, ובכך למנוע התערבות ותיקוף אנושי.

שגיאת סימון ומזעור: כאשר המוח האנושי יכול להיכשל עקב עייפות מפעולה חוזרת, מערכת מבוססת AI יכולה למעשה להשתפר בביצועים עם הזמן ו"חוויה ". אמנם אוטומציה אינה יכולה לבטל לחלוטין את הטעות האנושית, אך היא יכולה להבטיח עקביות בקנה מידה גדול. חשבונאות אוטומטית יכולה להגדיל משמעותית את הסבירות לזהות נושאים קטנים לפני שהם מתפלים לגדולים יותר. במקרה של בעיות או שגיאות, התראה מסומנת אוטומטית לצוות ה- IT שיכול לזהות במהירות את הסיבה הבסיסית ולפתור אותה. שום דבר לא מתפספס והתיקון הרבה יותר מהיר. סימון שגיאות בזמן יכול לחסוך זמן, להפחית את זמני ההשבתה היקרים ולמנוע כיבוי אש קשה במועד מאוחר יותר.

פרודוקטיביות מוגברת: עם חופש מפעילויות גוזלות זמן כגון התאמת PO ועיבוד חשבוניות, צוות חשבונות התשלום יכול כעת להתמקד בפעילויות ממוקדות אנושיות כגון תכנון פיננסי, ניתוח והפקת תובנות לשיפור ושיפור היחסים הבין-אישיים והמוסדיים, כולם יכול לשפר את השורה התחתונה.

יתרונות עלות: אף על פי שהתקנת עיבוד חשבוניות המותאם לבינה מלאכותית קשורה בעלות הפעלה, אך הפעולה שלה תגרור פחות מ -20 אחוז משכר העובד.

אבטחת נתונים ומדרגיות:  יעילות תפעולית גדולה יותר לעסקים גלובליים נובעת מאפשרות להפעיל 24X7, בניגוד למפעילים אנושיים שמוגבלים על ידי רוחב הפס הנפשי והזמן.

מוכנות ביקורת: ת.ק., ת.ז וחשבוניות הם בין המסמכים הנפוצים ביותר שנשאלו במהלך ביקורת. התאמה של PO המותאמת ל- AI כבר מאושרת, מותאמת ומאורגנת של מסמכים אלה, המאפשרת תהליך ביקורת חלק.

אוטומציה של עיבוד חשבוניות והתאמת PO יכולה לעזור לרמות שונות של מנהלים בחברה:

• מנהלי האוצר יכולים להפחית עלויות ומשאבים פנויים שניתן לארגן מחדש בכדי לשפר את השורה התחתונה ולסייע בצמיחה אסטרטגית ותאגידית.
• מנהלי חברות יכולים להבין טוב יותר את הביצועים ולפקח על תזרים המזומנים על ידי ניתוח נתוני לוח המחוונים המוצעים על ידי רבים מתוכנות האוטומציה למדידה.
• צוותי חשבונות לתשלום יכולים למנוע חשבוניות נייר ואינטראקציות ידניות עקב ניתוב יעיל, קידוד, התאמת חשבוניות ספק באמצעות כללי חשבונאות שהוגדרו מראש.
• לרואי חשבון וצוות מחקר יש גישה מלאה ומיידית להזמנות רכש וחשבוניות לצורך תכנון עתידי.

---

מעוניין להפוך את תהליך התאמת ה- PO לאוטומטי? GIve Nanonets™ נסה להשיג את היתרונות של שימוש ב- OCR מבוסס AI בתהליך התאמת PO.

---

הגדרה והטמעה של מערכות PO Matching התומכות בבינה מלאכותית

הקמת מערכת התאמת PO מותאמת ל- AI בארגון היא תהליך בן שלוש שכבות.

בעוד שעיבוד חשבוניות אוטומטי והתאמת PO הם יתרון כאשר הם מיושמים, אין ספק שעקומת למידה קיימת, ועל החברה / הצוות לעקוב אחר מספר פרוטוקולים בכדי שהאוטומציה תביא לתוצאות הצפויות. כמה צעדים שיש לנקוט לפני ובמהלך היישום של תהליכי חשבונאות אוטומטיים הם כדלקמן:

מעורבות מלאה של כל בעלי העניין

חשבונות מוצלחים אוטומציה בתשלום תלויה בהשתתפות מלאה של כל אחד מחברי צוות הכספים, שכולל הכשרה תקופתית ותוכניות רענון להפעלת המערכת וטיפול בחריגים.

שלב אוטומציה

רתימת כוח האוטומציה ו- AI תלויה בהתקנה ויישום נכונים. בנוסף, יש עקומת למידה תלולה למדי הקשורה למעבר מחשבונאות ידנית להתאמת חשבוניות מבוססת AI. במעבר מבחינה פאזה ניתן להתקין ללא שגיאות וגם לתת לצוות זמן לאמץ תהליכים חדשים.

שילוב של כל המערכות

צוות חשבונות החשבונות כבר יכול להשתמש בתוכנה למטרות לא צמודות כגון תכנון משאבי ארגונים (ERP), ניהול קשרי לקוחות ומערכות מימון מרכזיות אחרות. מערכת האוטומציה של AI צריכה להיות מסוגלת להיות משולבת עם התוכנה הקיימת כדי להקל על המשתמשים.

מתכננים מגבלות

קריסת שרתים, הפסקת חשמל ושיבושים ברשת עלולים לשבש קשות את פעולות מערכות ההתאמה של PO המותאמות ל- AI. אך תוכנית המשכיות עסקית מגובשת הכוללת גיבויים, ספקי כוח ללא הפרעה ומחשוב ענן יכולה לסייע בהתמודדות עם בעיות אלה. חשוב גם לשמור על היסטוריה של התהליכים במקרה שהפעולות צריכות להיות מונעות זמנית לטיפול ידני.

ארגון כל המסמכים הרלוונטיים

בהתאמה לשלושה וארבע כיוונים. יש להתאים הזמנות רכש, GRN וחשבוניות. בעוד שרוב הספקים והלקוחות שוקדים על רכישות תשלומים וחשבוניות, הם נוטים להיות רשלניים בנוגע למספרי קבלה ורישום. היעדר קבלה יכול לתלות תהליך התאמה משולב של AI עם 3 כיוונים וחריגים ייווצרו ויובילו לצווארי בקבוקים בתהליך העבודה.

ניתן להימנע מכך באמצעות ריכוז קבלת פריטים, ולכן יצירת קבלות מוגבלת לאדם אחד או מעטים בכדי למנוע כפילות והשמטות. דרך נוספת להוכחת כשלים היא תכנון גישה מונחת מערכת בה נקבעת תזכורת אוטומטית להפקת קבלות ומעקב.

כדי להבטיח שכל החשבוניות, הקופות והקבלות מוזנות למערכת באופן מיידי, אוטומציה של AP יכולה להפחית באופן דרמטי את ימי התשלום החייב (DPO) על ידי ממוצע של 5.55 יום. מערכת אוטומטית לחלוטין שבה התוכנה לוכדת את המסמכים ישירות מהמקור הרך (מיילים וכו ') יכולה להבטיח זאת, אך במקרה של העלאה ידנית של נתונים, זו הופכת לנקודה חשובה.

התאמת נתוני ספק

תהליך התאמה תלת-כיווני תלוי בספק כמניע העיקרי של התהליך. הדיוק בנתונים שמספקים הספקים יכול להבטיח היעדר בעיות אי התאמה בנתונים. לצורך הגשת חשבוניות ידנית, נדרשת בדיקת נאותות בכדי להבטיח דיוק. הדיוק טומן בחובו אחידות של יחידת מידה, מחיר יחידה ומסגרת זמן אספקה. קטלוגים של ספקים יכולים למנוע שגיאות ולשפר את חווית הרכישה.

הגדרת סובלנות לאישור אוטומטי

כמה יוצאים מן הכלל המתעוררים במהלך משחק PO הם:

· כמויות החשבונית אינן תואמות את התו

· חסר מידע שגוי או שגוי בהפניה בחשבונית

· חסר ספק או מבנה מס לחשבונית

· פערים בתמחור ברמת הקו או בחשבונית הכוללת. לדוגמה, ה- PO יכול להיות עבור 10 יחידות פריט בעלות של Rs.10 ליחידה, והחשבונית יכולה להיות עבור יחידת פריט אחת במחיר של Rs. 1.

טיפול במקרי קצה

מקרי Edge הם תופעות נדירות שחייבים לטפל בתוכנה. בהתאמת הזמנת חשבוניות, לעתים קרובות מזלזל במורכבות החיוב החוזר. על מערכת הבינה המלאכותית לכלול חיוב חוזר אדפטיבי כדי לשקול מקרי קצה אלה העלולים להיווצר עקב שינויים באזור הזמן, חיובים חוזרים מרובים, התאמות מחירים רטרוספקטיביות ואורכי חודש משתנים כדי להבטיח אוטומציה ללא טעויות.

---

מעוניין להפוך את תהליך התאמת ה- PO לאוטומטי? GIve Nanonets™ נסה להשיג את היתרונות של שימוש ב- OCR מבוסס AI בתהליך התאמת PO.

---

דוגמאות למערכות PO Matching המאפשרות AI

בחירת חבילת הנהלת חשבונות המותאמת ל- AI תלויה באופי העסק ובמידת הפעולה. התאמת PO מותאמת ל- AO יכולה להיות פתרון נקודתי או חבילה חשבונאית מלאה, שתלויה בתוכנה הקיימת או בהיעדרה. במקרה של הראשון, יהיה עליו לתקשר עם מערכות קיימות, כולל ERP. התאמת PO זמינה בכלים רבים המשמשים לחשבונאות, כולל Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree וכו '.

In אורקל, תשלומים הוא כלי ההתאמה המופעל על ידי AI ובו לאחר הזנת חשבונית והתאמה ל- PO, נוצרות הפצות באופן אוטומטי ונבדקת ההתאמה אם עומדת בסובלנות שהוגדרה. לאחר התאמתם, תשלומים מעדכנים את הכמות המחויבת עבור כל משלוח תואם ואת חלוקתם (ים) המתאימים לפי הסכום שהוזן בשדה חשבונית כמות. חייבים בתשלומים מעדכנים גם את הסכום המחויב על חלוקת PO.

סייג אינטקקט רכישה יוצרת זרימות עבודה מובנות ומוגדרות מראש לאישור רכישה. עץ מינרלים, ספקית פתרונות חשבונות חייבים (AP) ותשלומי אוטומציה של תשלומים, מספק התאמת PO / חשבוניות אוטומטית עבור Sage Intacc. בכך, חילוצים באופן אוטומטי בכותרת וברמת קו באמצעות טכנולוגיית OCR מחשבוניות שנשלחות על ידי ספקים לדוא"ל ייעודי. לאחר מכן הוא תואם באופן אוטומטי חשבוניות נכנסות להזמנות רכש או קבלות ואז מכניס אותן לתהליכי העבודה הפנימיים של המשתמשים לאישור ותשלום חשבוניות. כל הנתונים מסתנכרנים עם ה- ERP של החברה לצורך עקביות בפלטפורמה.

הוצאות נקסוניה, פתרון לניהול דוחות הוצאות אינטרנט ונייד מבוסס ענן, בעל זרימות עבודה גמישות ואינטגרציה עמוקה עם מערכות קיימות.

In טיפאלטי, כל החשבוניות עוברות OCR סטנדרטי, מיצוי נתונים מתקדם ותהליכי אישור לפני עיבוד התשלום. ניתן לקבוע כללים לקבוע אם חשבונית מגובה באמצעות PO והאם היא צריכה לעבור את תהליך ההתאמה. כללי הבסיס חלים על סכום הספק או החשבונית, ואם בחשבונית יש הזמנת רכש, נתוני קידוד חשבונית ה- PO מאכלסים מראש את החשבונית אוטומטית.

In DocuWare, כאשר חשבונית נלכדת, כלי למידה המוני מבוסס AI מחלץ את כל נתוני המפתח הנדרשים לעיבוד כמו שם הספק, תעודת הזהות, מספר חשבונית, סכום משנה, מס, הובלה וסכום כולל. כדי לאמת את החשבונית, המערכת מאשרת אם הם ספק תקף, בודקת כפול עבור כל מספרי חשבוניות כפולות, תואמת להזמנות רכש ותלושי משלוח ומחשב מחדש את הסכומים.

ישנם כלים רבים נוספים להתאמת PO עם תכונות שונות המתאימות ליישומים שונים.

Nanonets AI OCR

Nanonets AI-OCR קורא מסמכים בלתי נראים וחצי מובנים שאינם עוקבים אחר תבנית סטנדרטית ומאמתים את הנתונים שנלכדו מהמסמך. התוכנה יכולה ללכוד נתונים ממגוון מסמכים, כולל חשבונית, תעודת זהות, הזמנות רכש, הוכחת הכנסה, טופס מס וטפסים למשכנתא.

זה מאפשר ייבוא ​​נתונים מפלטפורמת המשתמש וייצוא ישיר של הנתונים שנלכדו לתהליך עבודה קיים, מבלי לשבש את המערכת. ל- Nanonets קשרי שפה ב- Shell, Ruby, Golang, Java, C # ו- Python. מנוע ה- AI לומד ומשתפר עם השימוש. עם ממשק אינטרנט אינטואיטיבי, הוא מבטל תהליכים ידניים מסורבלים וממכן חשבוניות, קבלות ובדיקות מסמכים. ידוע שמפחית את זמן העיבוד עד 90% וחוסך בעלויות עד 50%.

האינטליגנציה המלאכותית צפויה למלא תפקיד קריטי בשינוי אופן ביצוע החשבונאות והתאמת ה- PO בעולם הארגוני. עם זאת, הוא אינו יכול לבטל את השתתפות האדם - הטכנולוגיה אינה יכולה להתקיים לבד.

בינה מלאכותית תסייע ולא תחליף את רואה החשבון. המפתח ליישום מוצלח של מערכת הנהלת חשבונות המותאמת ל- AI הוא קירוב ביניהם. עתיד השימוש ב- AI בחשבונאות והתאמת PO מסתמך במידה רבה על האופן בו בני אדם יכולים לעגן אותו כדי לשפר את יכולתם לספק ערכים ארוכי טווח.