AI 請求書処理はもはや SF の夢ではなく、企業の請求書管理方法を再構築する現在の現実です。 買掛金勘定 (AP)。 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の急速な進化により、可能性の限界が押し広げられています。 ビジネスオートメーション.
データ抽出の自動化から請求書の矛盾の特定に至るまで、AI ベースの請求書処理により、業務がよりスムーズに、より速く、より信頼性が高くなります。 最終的にプロセスが簡素化され、精度と効率が向上します。 では、AI ベースの請求書処理とは一体何で、どのように機能するのでしょうか?
AIベースの請求書処理とは何ですか?
APチームの 請求書処理ワークフロー 通常、手動によるデータの取得と入力、承認のフォローアップ、支払いプロセスが含まれます。 この従来のアプローチは、かなり時間がかかり、エラーが発生しやすく、非効率的になる可能性があります。 毎月数百、あるいは数千の請求書を手動で処理することを想像してみてください。
入力します AI請求書処理。 AI の学習と適応能力を活用するこのアプローチは、請求書処理サイクル全体を自動化します。 機械学習と光学式文字認識を組み合わせることで、AI 請求書処理はさまざまな請求書形式からデータを正確に抽出し、情報を自動入力または検証してエンタープライズ アプリケーションにプッシュできるため、手動介入の必要性が軽減されます。
さらに、誰かがエラーを修正するために手動で介入するたびに、AI はそこから学習し、データ認識能力を向上させます。 この学習プロセスにより、AI はさまざまな請求書形式を処理できるようになり、手動介入の必要性が最小限に抑えられます。
AI ベースの請求書処理はどのように機能しますか?
AI ベースの請求書処理は、機械学習 (ML)、自然言語処理 (NLP)、光学式文字認識 (OCR) などのテクノロジーの組み合わせを通じて機能します。
ワークフローのさまざまなステップを詳しく見てみましょう。
1. 請求書のキャプチャ: AI は物理的な請求書またはデジタル請求書をスキャンします。 請求書をアップロードするだけで、AI が機能します。 OCR テクノロジーは、さまざまな請求書形式を AI が処理できるデータに変換します。
2. データ抽出: 請求書が取得されると、AI は ML と NLP を使用して、請求書番号、ベンダーの詳細、日付、合計金額、品目の詳細などの関連情報を抽出します。
3. データの検証: 抽出後、AI はシステム内の注文書の詳細と照合してデータを検証します。 このステップにより、請求書と注文の詳細の間に不一致がないことが保証されます。
4. 手動介入とエラー修正: AI が解決できない不一致を検出した場合、手動レビューのために請求書にフラグを立てます。 前述したように、手動による変更は、AI の学習と将来の精度向上に役立ちます。
5. 承認のルート: データの検証とエラー修正の後、AI は承認を得るために請求書を関係者またはチームにルーティングします。 このステップは、プロセスの制御と透明性を維持するのに役立ちます。
6. 支払い処理: 承認されると、AI は請求書の条件とビジネス ルールに基づいて支払いのために転送し、延滞料金を回避し、ベンダーとの良好な関係を維持します。
AI を組み込むことで、請求書処理における一般的な課題をどのように解決できるのでしょうか?
正直に言うと、請求書の処理は頭痛の種になる可能性があります。 これは古くから行われているビジネス慣行ですが、課題がないわけではありません。 中小企業であっても大企業であっても、非効率性が忍び込み、不満や経済的損失につながる可能性があります。
支払いの遅れによるサプライヤーの注文の遅延、過去の不一致による信用拒否、エラーの修正や承認の追跡に費やされる時間の浪費などの問題は、あまりにも一般的です。 これらの課題はリソースに負担をかけ、利益率に大きな打撃を与える可能性があります。
ありがたいことに、最近の請求書処理への AI の導入により、企業はこれらの問題の多くを軽減することができました。
問題 1: 時間のかかる手動データ入力
請求書データを手動で抽出するのは労力がかかるだけでなく、時間もかかります。 紙ベースの請求書では手動でデータ入力する必要がありますが、デジタル請求書はステップアップとはいえ、データを精査して必要な情報をコピーまたは抽出する必要があります。 また、ERP が請求システムと統合されていない場合は、スタッフが XNUMX つのシステムにデータを手動で入力する必要があり、作業が XNUMX 倍になり、エラーが発生する可能性が高くなります。
OCR テクノロジーと AI により、このプロセスは自動化されています。 請求書をスキャンすると、関連データが取得されてシステムに取り込まれます。 これにより、データ入力にかかる時間が大幅に短縮され、買掛金チームはより戦略的なタスクに集中できるようになります。
問題 2: 手動データ入力における高いエラー率
手動でのデータ入力は人的ミスが発生しやすいです。 どんなに細心の注意を払っている人でも、大量のデータを扱う場合には間違いを犯す可能性があります。 これらのエラーは支払いの不一致につながる可能性があり、財務上の不一致からベンダーとの関係の緊張に至るまで、将来的に重大な問題を引き起こす可能性があります。
AI ベースの請求書処理により、これらのエラーが大幅に削減されます。 ML と OCR を使用してデータ抽出プロセスを自動化すると、データ入力における人的ミスが排除されます。 矛盾がある場合はすぐにフラグが立てられ、レビューが行われるため、軽微な間違いが大きな問題になることを防ぎます。
問題 3: 請求書の承認の遅れ
遅延はいくつかの理由で発生する可能性があります。承認者が忙しい場合、請求書が書類の山の中で紛失した場合、請求書が間違った担当者に送付された場合、または請求書自体に整理が必要な矛盾がある場合などです。 あなたの理由は正当かもしれませんが、結果は同じです。ベンダーとの関係が緊張し、サプライヤーの注文が遅れ、延滞料金が発生する可能性があります。
AI ベースの請求書処理により、承認プロセスが合理化されます。 承認の各レベルはシステム内で計画されており、請求書が適切なタイミングで適切な担当者に届くことが保証されます。 未承認の請求書は簡単に追跡したり、必要に応じてエスカレーションしたりできます。 AI は、承認のために請求書をルーティングする前に、不一致にフラグを付けてレビューすることもできます。 また、支払い処理は AI システムに組み込まれているため、支払いは承認されるとすぐに処理されます。
問題 4: 透明性と制御の欠如
紙の請求書は紛失しやすいです。 デジタルファイルであっても、ファイルの海の中に置き忘れてしまう可能性があります。 すべての請求書を保管する中央リポジトリが存在しないため、監査証跡を維持することが困難になります。 さらに、2 方向マッチング (または必要に応じて 3 方向マッチング) を効果的に実装するのは困難です。 この透明性と制御の欠如は、詐欺やコンプライアンスの問題につながる可能性があります。
請求書処理における AI により一元化されたシステムが構築され、どの段階でも請求書を簡単に追跡できるようになります。 すべての請求書のデジタル証跡を使用すると、2 方向または 3 方向の照合の実装がはるかに簡単かつ効果的になります。 AI を使用すると、データ内のパターンや不規則性を迅速に特定できるため、不正行為や不一致の検出が大幅に簡単になります。 また、すべての請求書が、それぞれの請求書を誰がレビューして承認したかに関する情報とともに安全に保管されるため、プロセスに対する説明責任と制御が強化されます。
問題 5: 複雑な請求書の処理が難しい
請求書にはスキャンされた画像から PDF までさまざまな形式がありますが、すべてのシステムがこれらの形式を効率的に処理できるわけではありません。 これにより、処理の遅延や請求書の紛失につながる可能性があり、さらなるフラストレーションや潜在的な経済的損失を引き起こす可能性があります。
AI は、OCR テクノロジーとインテリジェントな処理を使用して、スキャンされた画像、PDF、その他のデジタル形式から関連データを抽出できます。 AI は、さまざまな請求書レイアウト、言語、貿易規制、通貨を学習して適応することもできます。 これらの機能は、国際的なサプライヤーや複雑な注文書を扱うときに役立ちます。
問題 6: ビジネスの成長に伴うスケーラビリティの問題
ビジネスが成長するにつれて、トランザクションと請求書も成長します。 この成長に伴い、手動の請求書処理はますます管理できなくなる可能性があります。 ビジネスの規模が拡大するにつれて、より多くの時間を費やしたり、より多くのスタッフを雇用したり、より多くのエラーや非効率に対処したりする必要があります。 これにより、リソースに大きな負担がかかり、成長計画が妨げられる可能性があります。
AI システムは、追加の人的リソースを必要とせずに、増大するニーズを満たすように構成できます。 より多くのベンダーを簡単に登録し、大量の請求書を処理し、複雑なトランザクションを処理できます。 AI は変化するビジネス ニーズを学習して適応し、必要に応じてより多くのタスクを自動化することもできます。 単一行または複数行の請求書を処理している場合でも、ベンダー ベースの拡大を目指している場合でも、AI は必要に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。
問題 7: キャッシュ フローの追跡と管理の難しさ
請求書処理が非効率であると、キャッシュ フローの問題が発生する可能性があります。 支払いの入金と出金を明確に把握できなければ、財務を効果的に管理することが困難になる可能性があります。 支払いの遅延、支払いの遅れ、さらには過払いは、重大な経済的損失につながる可能性があります。
AI ベースの請求書処理により、財務状況をリアルタイムで把握できます。 このシステムは既存の請求書と支払いデータに基づいてキャッシュ フローを予測できるため、より効果的に資金計画を立てることができます。 また、タイムリーな支払い処理が保証され、遅延料金や支払い漏れのリスクが軽減されます。 AI は潜在的な過払いにフラグを立てることもできるため、不必要なコストを回避できます。
問題 8: 相互運用性の欠如
すべてのシステムが相互に効果的に通信できるわけではありません。 優れた請求システムをお持ちであっても、既存の財務ソフトウェアや ERP システムと統合できない場合は、非効率性やデータのサイロ化につながる可能性があります。 相互運用性が欠如していると、データを複数のシステムに手動で入力する必要があるため、追加の作業が発生する可能性があります。
AI を使用すると、さまざまなシステムにわたるプロセス全体を自動化できます。 AI は既存のソフトウェアと統合できるため、シームレスなデータ転送と同期が可能になります。 この相互運用性により、データのサイロ化が解消され、スタッフの作業負荷が軽減されます。 さらに、AI は 24 時間年中無休で稼働しているため、営業時間外でも請求書の処理とデータの同期が継続され、業務が 7 時間スムーズに実行されることが保証されます。
すべての AI を活用した請求書処理システムがこれらの機能をすべて備えているわけではないことに留意することが重要です。 選択する前に、各システムの機能を慎重に確認する必要があります。
Nanonets AI ベースの請求書処理がどのように役立つか
Nanonets は、OCR と AI テクノロジーをシームレスに組み合わせて、請求書処理を自動化します。 さまざまな請求書の形式、レイアウト、言語を認識するようにシステムを迅速にトレーニングできるため、あらゆる規模のあらゆる業界の企業に適したシステムになります。
ニュージーランドを拠点とする不動産メンテナンス会社、 TAPIは、ナノネットの力を利用して業務効率に革命をもたらしました。 110,000 件を超える不動産を管理する Tapi は、成長を妨げる遅い手動の請求書処理システムという課題に直面していました。
Nanonets を使用して、請求書から重要な情報を簡単に取得し、チェックと検証のために Tapi に送信しました。 このシステムは信頼性が高く、94% という驚異的なデータ抽出率と柔軟性の精度を備えていることが証明され、迅速かつシームレスなシステム統合が可能になりました。
その結果は驚くべきものでした。 以前は 6 時間かかっていた手動処理が、わずか 12 秒に短縮されました。 請求書発行に関連する運用コストが 70% 削減され、他の主要なビジネス領域にリソースが解放されました。 請求書の迅速な対応により、Tapi の顧客エクスペリエンスが大幅に向上し、Tapi の変革力が実証されました。 Nanonets の AI を活用した請求ソリューション.
Nanonets があなたのビジネスにもどのように役立つかは次のとおりです。
自動データキャプチャ: PDF、画像、スプレッドシート、その他のデジタル形式からデータを簡単にキャプチャして抽出します。 これにより、手動でデータを入力する必要がなくなり、エラーが減り、処理時間が短縮されます。
シームレス統合: Xero、Sage、Google Sheets、Gmail、Zapier などの既存のソフトウェア システムと簡単に統合できます。 これにより、シームレスなデータ転送と相互運用性が保証され、データのサイロが削減され、運用効率が向上します。
スケーラビリティ: ビジネスの成長に合わせて、Nanonets は増加する請求書処理ニーズに合わせて拡張できます。 この柔軟性により、追加のリソースを必要とせずに、より大きな請求書を管理できるようになります。
インテリジェントな処理: AI を活用して、レイアウト、言語、通貨に関係なく、複雑な請求書を理解して処理します。 Nanonets のインテリジェントな処理は、変化するビジネス ニーズに適応できるため、より多くの国際的なベンダーや複雑なワークフローを処理できるようになります。
リアルタイム分析: 請求書のステータスを簡単に追跡し、キャッシュ フローを監視し、正確なデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
24 時間 7 日のオペレーション: Nanonets を使用すると、請求書の処理は営業時間後も停止しません。 AI は XNUMX 時間体制で動作し、請求書が迅速に処理され、業務がスムーズに実行されるようにします。
企業コンプライアンス: 監査証跡を自動的に作成し、すべての請求書が規制基準に準拠していることを確認します。 この機能は透明性の維持に役立つだけでなく、コンプライアンスの維持も容易になります。
コスト削減: 手動処理タスクを自動化することで運用コストを削減します。 処理時間が大幅に短縮されることで諸経費が削減され、収益の健全化につながります。
最終的な考え
AI ベースの請求書処理は、世界中のビジネスに力を与えています。 これにより、AP チームは事後対応的な役割からプロアクティブな役割に移行し、日常的なデータ入力よりも戦略的なタスクに重点を置くことができます。 AI の導入にかかる初期費用は高く見えるかもしれませんが、長期的な節約と運用効率により、投資する価値があります。
AI が進化し続けるにつれて、請求書処理の機能も進化します。 将来的には、より正確なデータ抽出、シームレスなシステム統合、直感的な自動化が約束されます。
請求書処理に AI を導入できるかどうかは、ビジネス ニーズと目標に合った適切なソリューションを選択できるかどうかにかかっています。 時間をかけてさまざまなオプションを検討し、長所と短所を理解し、情報に基づいた決定を下してください。
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