지불 계정 프로세스를 효율적으로 관리하는 것은 현금 흐름, 공급업체 관계 및 전반적인 재무 성과에 영향을 미치는 모든 조직에 매우 중요합니다. 지불 계정의 중요한 측면 중 하나는 송장 처리입니다. 전통적으로 수동 송장 처리는 시간과 자원 집약적인 작업으로 송장 처리 비용이 많이 듭니다.
그러나 자동화 기술의 출현으로 기업은 이제 지불 계정 프로세스를 간소화하고 최적화하여 인보이스 처리 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
이 게시물에서는 자동화를 통해 인보이스당 미지급금 비용을 개선하여 효율성을 높이고 오류를 줄이며 비용을 절감할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
인보이스 처리 비용은 얼마입니까?
인보이스 처리 비용에는 인건비, 기술, 인프라, 조정 등 다양한 요소가 포함됩니다.
수동 송장 처리에는 데이터 입력, 확인, 승인 라우팅 및 지불 처리와 같은 여러 수동 접점이 포함됩니다. 이러한 작업은 시간이 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉬우므로 비효율성과 비용 증가로 이어집니다.
업계 연구에 따르면 인보이스를 수동으로 처리하는 평균 비용은 조직의 규모와 프로세스의 복잡성에 따라 인보이스당 $5에서 $20 사이입니다.
송장 처리 비용은 직접 비용과 간접 비용으로 분류할 수 있습니다. 직접 비용에는 인건비, 인쇄 및 우편 발송, 실제 송장의 보관 비용이 포함됩니다. 간접 비용에는 지불 지연의 기회 비용, 잠재적 연체료 및 공급업체 관계에 미치는 영향이 포함됩니다.
또한 수동 처리는 오류 위험을 증가시켜 인보이스 불일치, 지불 분쟁 및 시간 소모적인 조정 프로세스로 이어집니다.
송장 처리의 평균 비용은 조직의 기존 작업, 송장의 양 및 구현된 자동화 수준에 따라 크게 달라질 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
자동화 기술을 채택함으로써 기업은 이러한 비용을 크게 줄이고 보다 간소화되고 비용 효율적인 미지급금 기능을 달성할 수 있습니다.
인보이스 처리는 평균적으로 얼마나 걸립니까?
인보이스를 수동으로 처리하는 데 걸리는 평균 시간은 인보이스의 복잡성, 필요한 승인 수, 기존 프로세스의 효율성 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다.
수동 송장 처리에는 데이터 입력, 수동 확인, 승인 라우팅, 수동 파일링과 같은 시간 소모적인 단계가 포함되는 경우가 많습니다.
연구에 따르면 수동 송장 처리에는 며칠에서 몇 주가 소요될 수 있습니다.
인보이스 처리가 지연되면 지불 지연, 조기 지불 할인 누락, 공급업체 관계 긴장, 운영 비용 증가 등 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다.
또한 송장을 처리하는 데 시간이 오래 걸릴수록 오류 및 불일치 가능성이 높아져 조정 프로세스가 더욱 길어집니다.
다음 섹션에서는 인보이스 처리와 관련된 단계를 자세히 살펴보겠습니다.
송장 처리에는 무엇이 포함됩니까?
인보이스 처리는 인보이스를 받은 시점부터 최종 결제까지 여러 단계를 포함하는 포괄적인 워크플로우입니다.
송장 처리의 다양한 구성 요소를 이해하는 것은 개선 영역을 식별하고 자동화를 효과적으로 구현하는 데 필수적입니다.
송장 처리 주기와 관련된 중요한 단계는 다음과 같습니다.
- 송장 영수증: 프로세스는 공급업체 또는 공급업체로부터 송장을 받는 것으로 시작됩니다. 이는 종이 송장, PDF 또는 전자 데이터 교환(EDI) 파일을 비롯한 다양한 형식일 수 있습니다.
- 송장 캡처: 다음 단계는 인보이스 데이터를 정확하게 캡처하는 것입니다. 여기에는 송장 번호, 공급업체 세부 정보, 송장 날짜, 항목 세부 정보 및 해당 금액과 같은 관련 정보 추출이 포함됩니다. 수동 데이터 입력은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬워 지연 및 부정확성을 초래할 수 있습니다.
- 검증 및 검증: 송장 데이터를 캡처한 후에는 정확성을 확인하고 구매 주문서, 계약서 또는 기타 지원 문서에 대해 유효성을 검사해야 합니다. 이 단계에서는 송장이 합의된 조건 및 수량과 일치하는지 확인합니다.
- 송장 승인: 인보이스는 일반적으로 검증 후 승인 절차를 거칩니다. 여기에는 미리 정의된 워크플로 및 권한 수준에 따라 검토 및 승인을 위해 송장을 적절한 담당자 또는 부서로 라우팅하는 작업이 포함됩니다. 수동 승인 프로세스에는 물리적 서류 작업이나 이메일이 포함되는 경우가 많아 지연과 비효율이 발생합니다.
- 예외 처리: 경우에 따라 송장에 불일치가 있거나 가격 분쟁 해결, 배송 문제 확인 또는 송장과 증빙 문서 간의 차이점 해결과 같은 추가 조치가 필요할 수 있습니다. 예외 처리에는 정확한 인보이스 처리를 보장하기 위해 이러한 문제를 식별하고 해결하는 작업이 포함됩니다.
- 화해: 인보이스가 승인되면 해당 재무 기록 및 계정 잔액과 조정해야 합니다. 이렇게 하면 송장이 회계 시스템에 기록된 금액과 일치하고 모든 불일치가 식별되고 해결됩니다.
- 지불 처리: 송장 처리 주기의 마지막 단계는 공급업체 또는 공급업체에 대한 지불입니다. 여기에는 지불 파일 생성, 전자 자금 이체(EFT) 시작, 수표 발행 또는 기타 지불 방법 사용이 포함될 수 있습니다.
인보이스 처리 주기의 각 단계는 수동으로 수행할 경우 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있습니다. 이러한 영역에서 자동화를 구현하면 효율성, 정확성 및 인보이스당 전체 비용을 크게 개선할 수 있습니다.
인보이스 처리의 평균 비용에 영향을 미치는 것은 무엇입니까?
IOFM의 추정에 따르면 송장 양이 적은(<20,000) 조직의 평균 송장 처리 비용은 자동화를 사용하면 $12.98이고 자동화를 사용하지 않으면 $15.97입니다.
중간 송장 볼륨(20,000 – 100,000)의 경우 송장을 처리하는 평균 비용은 자동화를 사용하면 $4.24이고 자동화를 사용하지 않으면 $6.10입니다. 송장 양이 많은 경우(>100,000) 송장을 처리하는 평균 비용은 자동화를 사용하면 $3.18이고 자동화하지 않으면 $3.62입니다.
이러한 차이는 상당한 현금 흐름에 해당할 수 있으므로 비용 또는 시간을 절약할 수 있는 기회를 식별하는 것이 필수적입니다. 자동화는 이와 관련하여 도움이 될 수 있습니다.
송장 처리의 평균 비용을 줄이는 방법은 무엇입니까?
인보이스 처리의 평균 비용에 영향을 미치는 몇 가지 요인이 있습니다. 이러한 요소를 이해하는 것은 송장 처리를 최적화하고 송장 처리 비용을 줄이려는 조직에 매우 중요합니다. 다음 요소는 잠재적인 개선 영역입니다.
- 인보이스 볼륨: 특정 기간 내에 처리된 송장의 총 수는 전체 비용에 영향을 미칩니다. 인보이스 양이 많을수록 일반적으로 규모의 경제와 프로세스 효율성 증가로 인해 인보이스당 평균 비용이 낮아집니다.
- 자동화: 송장 처리 작업 흐름에 구현된 자동화 수준은 비용에 상당한 영향을 미칩니다. 자동화는 수동 작업을 간소화하여 오류를 줄이고 전체 처리 시간을 가속화하여 인보이스당 비용을 절감합니다.
- 노동 비용: 인보이스 처리와 관련된 인적 자원 비용(인건비, 복리후생, 교육 포함)이 전체 인보이스당 비용에 기여합니다. 인건비가 높은 조직은 인보이스당 평균 비용이 더 높습니다.
- 예외 처리: 오류, 불일치 또는 정보 누락과 같은 송장 예외를 처리하면 처리 비용이 증가합니다. 예외를 해결하려면 추가 리소스, 시간 및 노력이 필요하므로 인보이스당 평균 비용이 증가할 수 있습니다.
- 기술 인프라: 송장 관리 시스템, 문서 스캐닝, 스토리지 솔루션 및 데이터 추출 도구를 포함한 기술 인프라의 효율성과 기능은 송장당 비용에 영향을 미칩니다. 강력하고 통합된 기술을 구현하면 처리 작업 흐름을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다.
이러한 요소를 이해하고 해결함으로써 조직은 지불 계정 프로세스를 최적화하고 인보이스 처리를 위한 평균 비용을 낮출 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다.
이는 재무 성과를 개선하고 전략적 이니셔티브에 대한 투자를 위한 추가 현금 흐름을 제공하여 전반적인 비즈니스 결과를 개선합니다. 다음 섹션에서는 자동화가 인보이스 처리에 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.
자동화를 통해 송장 처리를 개선하고 비용을 절감하는 방법
자동화는 송장 처리의 게임 체인저로 부상하여 미지급금 운영을 간소화하고 비용을 절감하려는 조직에 상당한 이점을 제공합니다.
자동화가 인보이스 처리를 향상시킬 수 있는 몇 가지 주요 방법은 다음과 같습니다.
더 빠른 처리
수동 송장 처리는 시간이 많이 걸리고 지연되기 쉽습니다. 자동화는 수동 데이터 입력을 제거하고 반복 작업을 자동화하여 송장 처리 워크플로우를 가속화합니다.
사람의 개입을 최소화하면서 송장을 디지털 방식으로 캡처하고 검증하고 승인을 위해 라우팅할 수 있으므로 인력 및 볼륨 관리 처리 시간이 단축됩니다. 이는 인보이스 처리의 평균 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
향상된 정확도
수동 데이터 입력은 오류가 발생하기 쉬우므로 지불 불일치 및 잠재적인 재정적 손실로 이어집니다.
자동화는 고급 광학 문자 인식(OCR) 기술과 지능형 데이터 추출 알고리즘을 활용하여 다양한 형식의 송장 데이터를 정확하게 캡처합니다.
이렇게 하면 인적 오류의 가능성이 줄어들고 처리 주기 전반에 걸쳐 데이터 정확성이 보장되므로 소요되는 시간과 리소스가 줄어듭니다. 이는 인보이스 처리 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
향상된 효율성
자동화를 통해 인보이스 처리가 보다 효율적이고 간소화됩니다. 지능형 워크플로 자동화 도구는 라우팅 및 승인 프로세스를 자동화하여 인보이스가 올바른 이해 관계자에게 즉시 전달되도록 합니다.
자동화된 알림 및 미리 알림은 병목 현상을 최소화하여 처리 주기 시간을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킵니다.
비용 절감
자동화의 중요한 누적 이점은 송장 처리 비용을 낮출 수 있는 잠재력입니다.
조직은 수동 데이터 입력을 제거하고 오류를 줄이며 워크플로를 간소화하여 상당한 비용을 절감할 수 있습니다.
자동화는 추가 직원의 필요성을 줄이고 종이 사용을 최소화하며 프로세스 효율성을 향상시켜 궁극적으로 인보이스당 비용을 낮춥니다.
규정 준수 향상
인보이스 처리 자동화는 내부 정책 및 규정 요구 사항을 준수할 수 있습니다.
자동화된 유효성 검사 규칙은 비준수 송장에 플래그를 지정하여 지불 조건, 계약 조건 및 규제 지침을 준수하도록 할 수 있습니다. 이는 위험을 완화하고 정확하고 규정을 준수하는 처리를 제공하는 데 도움이 됩니다.
데이터 가시성 및 분석
자동화 솔루션은 송장 처리 활동에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 조직은 포괄적인 보고서 및 분석을 생성하여 인보이스 볼륨, 처리 시간, 병목 현상 및 성능 메트릭에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
이러한 통찰력은 정보에 입각한 의사 결정, 프로세스 최적화, 지속적인 개선 및 비즈니스 효율성을 가능하게 합니다.
조직은 자동화 기능을 활용하여 송장 처리 작업을 혁신할 수 있습니다. 자동화는 속도, 정확성, 효율성 및 비용 효율성을 향상시켜 전반적인 미지급금 기능을 크게 개선합니다.
Nanonets가 인보이스 처리를 자동화하는 방법
Nanonets는 송장 처리를 혁신하는 고급 자동화 솔루션의 선도적인 제공업체입니다.
최첨단 기술과 지능형 기능을 갖춘 Nanonets는 전체 인보이스 처리 워크플로를 간소화하여 비교할 수 없는 효율성과 정확성을 제공합니다. Nanonets가 인보이스 처리를 자동화하는 방법은 다음과 같습니다.
Nanonets는 고급 광학 문자 인식(OCR) 기술과 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인보이스에서 관련 데이터를 정확하게 추출합니다.
스캔한 문서, PDF 및 디지털 송장을 포함한 다양한 송장 형식을 처리할 수 있습니다.
시스템은 공급업체 이름, 송장 번호, 날짜, 항목 및 금액과 같은 필수 세부 정보를 자동으로 캡처하므로 수동 데이터 입력이 필요하지 않습니다.
자동화된 검증 및 검증
Nanonets는 데이터 정확성과 무결성을 보장하기 위해 규칙을 배포할 수 있습니다.
중복 송장, 정보 누락 및 사전 정의된 규칙 준수 여부를 확인합니다. 모든 불일치 또는 이상은 검토를 위해 표시되어 오류 및 사기 행위의 위험을 줄입니다.
전체 워크플로 프로세스 간소화
Nanonets는 사전 정의된 규칙 및 워크플로를 기반으로 검토 및 승인을 위해 송장을 적절한 이해 관계자에게 자동으로 라우팅합니다.
시스템은 알림 및 미리 알림을 전송하여 적시에 조치를 취하고 처리 주기 시간을 단축합니다.
이해 관계자는 시스템 내에서 송장 상태를 공동 작업, 통신 및 추적하여 투명성, 속도 및 책임을 개선할 수 있습니다.
기존 시스템과 통합
나노넷은 ERP(Enterprise Resource Planning) 소프트웨어, 회계 시스템 및 기타 애플리케이션과 같은 기존 시스템을 통합하여 원활한 데이터 교환 및 동기화를 가능하게 합니다.
이 통합으로 인해 수동 데이터 전송이 필요하지 않아 오류가 줄어들고 프로세스 효율성이 향상됩니다.
Nanonets는 또한 직관적인 인터페이스를 통해 청구서의 예외 또는 불일치를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
시스템은 가격 불일치 또는 불완전한 정보와 같은 불일치를 표시하여 사용자가 즉시 해결할 수 있도록 합니다. 이 간소화된 예외 처리 프로세스는 정확하고 규정을 준수하는 인보이스 처리를 보장합니다.
나노넷 제공 포괄적인 보고 및 분석 기능, 송장 처리 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
사용자는 맞춤형 보고서를 생성하고, 주요 메트릭을 추적하고, 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 조직이 송장 처리 워크플로를 최적화하고 생산성을 향상하며 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
Nanonets는 인보이스 처리를 자동화하고 최적화할 수 있는 강력하고 지능적인 플랫폼을 조직에 제공합니다. 인보이스 처리 평균 비용 절감.
Nanonets는 고급 기술을 활용하여 수작업을 크게 줄이고 정확도를 높이고 효율성을 높이며 인보이스당 비용을 낮춥니다.
따라서 조직은 간소화된 운영, 처리 시간 단축, 생산성 증가를 경험할 수 있으며 궁극적으로 재무 관리 및 비즈니스 성과를 개선할 수 있습니다.
결론
XNUMXD덴탈의 송장 처리 소프트웨어 시장 22년 2022억 달러에서 25.3년까지 2033억 달러로 연평균 18% 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 송장 처리에서 자동화의 역할이 커지고 있음을 분명히 나타냅니다.
인보이스 처리는 모든 회사에서 지불 계정 프로세스 및 재무 현금 흐름을 관리하는 데 매우 중요합니다. 수동 송장 처리는 시간, 인력 및 비용 집약적입니다.
비용을 줄이고 경쟁력을 유지하려면 기업은 송장 처리를 자동화해야 합니다. IOFM의 2021년 기준 신고 미지급금의 미래에 대해 송장의 51%가 순전히 전자적으로 처리될 것으로 나타났습니다.
자동화는 데이터 입력 및 송장 일치와 같은 지루한 수동 작업을 제거하여 재무 팀이 보다 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
Nanonets의 고급 OCR 기술, 기계 학습 알고리즘 및 원활한 통합 기능을 통해 조직은 지불 계정 프로세스를 향상시킬 수 있는 강력한 도구를 갖게 됩니다.
Nanonets의 자동화 기능을 활용함으로써 기업은 인보이스 처리에서 새로운 수준의 효율성, 정확성 및 비용 절감을 실현할 수 있습니다.
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