PO 매칭은 고객이 발행한 제품/서비스의 종류, 수량, 가격 등을 명시한 구매 주문서(PO)를 연결하는 과정입니다. 판매자가 발행한 송장 배달이니까. PO 매칭의 목표는 적시 공급업체 지불, 정확한 비용 회계 및 사기 행위의 쉬운 탐지를 보장하는 것입니다.
수동 PO 매칭
PO 매칭은 영수증 & 송장 데이터 캡처, 확인 구매 주문서, 매개변수 일치 및 다양한 매개변수에 따른 해상도. 송장 처리 및 PO 일치는 특히 확장된 비즈니스 활동에서 수동으로 수행할 때 복잡하고 시간 소모적이며 리소스 집약적인 프로세스입니다.
ERP(Enterprise Resource Planning) 응용 프로그램의 형태로 정보가 디지털화되는 부서에서도 상당한 인력이 필요합니다. 송장이 제기되거나 접수된 시점부터 ERP 애플리케이션에 입력될 때까지, 미지급금 직원들은 겉보기에 끝이 없어 보이는 집안일 목록을 수행합니다.
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· 메일 열기 및 스캔 / 실제 송장 / PO 열기
· 전자 메일 상자, 포털 또는 실제 봉투에서 송장 / PO 검색
· 청구서의 정보를 컴퓨터에 입력
· 구매 오더 (PO) 및 납품 영수증과 수동으로 송장 일치
· 송장 / OP를 관리자 및 승인 담당자에게 물리적으로 라우팅
· 번거로운 시선 및 수동 분석을 통해 예외를 해결합니다.
· ERP에서 중복 및 누락 검색
· 지급으로 송장 대사
· 공급 업체 마스터 데이터 업데이트
특히 수동으로 수행 할 때 대규모 PO 매칭의 일부 쇠약 문제는 다음과 같습니다.
여러 송장 데이터 포인트 처리 : 대규모 조직은 워드 프로세서 파일 (예 : MS-Word 문서), 데이터 입력 파일 (예 : MS-Excel 파일), 전자 데이터 교환의 구조화 된 XML 문서를 포함하여 여러 형식으로 여러 공급 업체 / 고객의 PO 및 / 또는 송장을 일상적으로 처리합니다. (EDI), PDF 및 이미지 파일, 때로는 하드 카피 문서.
이러한 모든 문서의 통합은 수동으로 수행할 때 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 시작 시 오류 송장 처리 워크 플로우 과도한 지불, 잘못된 지불, 송장 복제 등과 같은 심각한 결과로 눈덩이처럼 불어나고 생산성과 신뢰를 잃을 수 있습니다.
데이터 불일치 : XNUMXD덴탈의 미지급금 회사의 부서는 송장 외에도 PO를 GRN(상품 수령 메모) 및 계약 데이터와 일치시켜야 하는 경우가 많습니다. 수동 매칭의 "시선 및 비교" 프로세스는 노동 집약적이고 힘든 일 외에도 누락된 날짜 및 값과 같은 심각한 오류로 이어질 수 있으며, 이를 수정하면 운영 속도가 느려지고 조직이 생산성 손실 및 비즈니스 위험에 노출될 수 있습니다. - 관리/고객 관계 문제.
예외 처리: 미지급금 부서는 청구서의 부정확하고 불완전하며 일치하지 않는 정보를 포함하여 예외를 처리하는 데 많은 시간을 소비합니다. 까지 송장의 20 % 정기적으로 부정확하거나 불완전한 정보를 포함하고 있으며, 기존 (수동) 미지급금 부서는 25 %의 시간을 문제를 해결하고 누락 된 정보를 추적하는 데 소비합니다.
송장 처리 당 비용 : 수동 인보이스 처리 및 PO 매칭에는 수작업 시간, 종이 및 우송료를 포함한 비용이 수반되며, 이는 벌금, 연체료, 제품 반품 및 오류 발생시 비즈니스 손실로 인해 악화 될 수 있습니다.
사기 및 도난 : ACFE (Certified Fraud Examiners)는 일반적인 조직이 매년 사기로 인해 수익의 5 %를 잃는다 고보고합니다. 경영진 또는 공급 업체를 사칭하는 범죄자들은 진짜처럼 보이는 청구서 또는 기타 지불 요청을 이메일로 보내며 경계를 덜 지키는 Accounts Payable 팀이 할 수 있습니다. 먹잇감.
Levvel Research의 2020 년 설문 조사 것을 보여 주었다 수동 데이터 입력 및 비효율성은 채무 회계 프로세스.
영국 기반 미지급금 협회 발견:
- 56 %의 기업이 미지급금 문제로 인해 현금 흐름 예측 문제를 경험합니다.
- 91 %의 기업은 정기적으로 지불을 추구하는 공급 업체로부터 전화를받습니다.
- 23 %의 기업에는 미지급금의 비 효율성으로 인해 다시 협력을 거부 한 공급 업체가있었습니다.
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자동화된 PO 매칭
위의 많은 문제는 자동화 된 PO 매칭을 사용하여 극복 할 수 있습니다. 자동화는 회계 프로세스의 여러 단계에서 도입 될 수 있으며 이에 따라 두 가지 종류의 자동화가 있습니다.
광학 문자 인식 (OCR) 기반 데이터 캡처 :
OCR 기반 송장 데이터 캡처는 이미지 캡처 하드웨어와 변환 소프트웨어의 조합을 사용하여 이미지를 회계 팀에서 수동으로 처리 할 수있는 텍스트로 변환합니다. 이것은 단순히 데이터를 디지털화하고 일치하지 않으며 후속 수동 작업을 포함해야한다는 것은 분명합니다.
또한 독립형 OCR 시스템은 서로 다른 템플릿, 파일 유형 및 레이아웃으로 작업하지 못하기 때문에 다양한 유형의 문서에 대한 템플릿 규칙을 설정하기 위해 사람이 자주 개입해야합니다.
자동화 된 계정 처리 / PO 일치 :
세 가지 유형이 있습니다.
- 로봇 프로세스 자동화 (RPA)는 반복적 인 작업에서 인간의 행동을 모방합니다.
- Bill Gates가 말한 컴퓨터 과학의 "성배"인 인공 지능 (AI)은 인간의 판단과 행동을 모방하여 PO, 송장 및 영수증을 일치시킵니다.
- 머신 러닝 (ML)은 컴퓨터가 뇌의 학습 과정을 모방 한 신경망과 같은 알고리즘을 통해 "경험으로부터 학습"하는 AI의 하위 집합입니다.
세 가지 유형의 자동 데이터 처리는 모두 송장, PO 및 기타 재무 문서에서 관련 데이터를 캡처하여 인간의 마음을 모방하는 방식으로 자동 처리합니다. 그중 AI 지원 처리는 레코드를 비교 및 일치시키고 트랜잭션 전달, 오류 플래그 지정 또는 예외 발생과 같은 결정을 내릴 수도 있습니다.
AI 기반 매칭은 XNUMX 단계로 구성됩니다.
1. 데이터 캡처 및 추출 : 이 단계에는 물리적 인보이스를 시스템으로 수동 스캔하거나 이미지로 변환하기 위해 팩스 또는 이메일 인보이스를 통합하는 작업에 사람이 어느 정도 개입해야합니다. 영역 광학 문자 인식 (OCR) 또는 템플릿 OCR은 스캔 한 문서 내의 특정 위치에있는 텍스트를 추출하는 데 사용됩니다. 영역 OCR 시스템은 문서 내에서 특정 데이터 필드를 찾을 수있는 위치를 정의하여 훈련됩니다. OpenCV, Tesseract 및 Python은 캡처 된 송장 또는 PO에서 특정 필드를 선택하도록 훈련 할 수있는 일부 영역 OCR 시스템입니다.
2. 데이터 인식 : 규칙 기반 분류 또는 기계 학습 알고리즘을 통해 캡처 된 데이터를 유형으로 인식하고 분류합니다. AI OCR 시스템은 인보이스 데이터 캡처, 추출 및 인덱싱에서 작업의 80 % 이상을 제거 할 수 있습니다.
3. 기록 일치 및 유효성 검사 : AI 알고리즘은 레코드 매칭 (대규모 데이터 세트에서 일치하는 정보 조각을 찾는 프로세스)을 수행합니다. 매칭 프로세스는 회사의 필요에 따라 2-way, 3-way 또는 4-way가 될 수 있습니다.
에 의한 조사 Levvel 연구 그 쇼 송장의 신속한 승인 및 직원 생산성 향상 AI 지원 양방향 및 2-way로의 전환에서 경험하는 상위 두 가지 이점은 다음과 같습니다.방법 일치 프로세스.
4. 채무 검토 및 예외 처리, 회사의 고유 한 요구 사항에 따라 일치 된 데이터가 추가 처리를 위해 적절한 직원을 통해 전달되거나 전달됩니다.
AI 기반 PO 매칭의 장점
비접촉 처리 :모든 문서 (청구서, 구매 주문서, 영수증 등)가 본질적으로 전자적 일 때 "비접촉 처리"는 종이 중심의 프로세스를 제거하고 사람의 개입을 최소화하여 더 나은 성능, 확장 성 및 민첩성을 제공합니다. 모든 비즈니스 문서는 직원과 부서 사이에 한 장의 종이를 넘길 필요없이 수신, 디지털화, 라우팅, 일치, 승인 및 처리됩니다. 비접촉 처리는 다음 단계를 통해 작동합니다.
1. 소프트웨어가 읽지 않은 이메일을 확인합니다.
2. 처리를 위해 첨부 파일을 찾아 이메일에서 분리합니다.
3.인지 기능을 사용하여 첨부 파일을 읽고 데이터를 추출합니다.
4. 송장 / PO 정보는 사전 정의 된 비즈니스 규칙에 따라 검증됩니다.
5. 송장이 생성되고 사전 설정된 규칙에 따라 PO 및 납품 영수증과 대조되며 중복 송장이 없는지 확인합니다.
6. 송장이 성공적으로 처리되었는지 여부를 사용자에게 알립니다.
비접촉 처리는 종종 기계 학습을 사용하여 단순한 규칙 기반 AI 시스템보다 더 나은 성능을 발휘하도록 AI를 훈련시킵니다. 따라서 시스템은 고객 기반과 각 고객의 특정 복잡성 모두에서 학습합니다.
스마트 매칭 : PO 번호, 릴리스, 라인, 선적 및 PO 입고에 따라 PO를 일치시킬 수 있으며 몇 초 내에 다양한 형태로 정렬 할 수 있습니다. 이는 사람의 노력만으로는 어려운 작업입니다.
여러 송장에 대한 여러 PO를 쉽게 처리 : 자동화는 PO 및 송장의 양이 많고이를 관리하고 분류하는 데 수개월이 아닌 수일이 걸릴 때 특히 유용합니다.
완벽한 감사 추적 및 규정 준수 : AI 시스템은 작업자에게 직관적 인 지원을 제공하고 몇 시간 내에 사람의 노동으로 몇 시간 내에 확인 및 수정을 수행 할 수 있습니다.
인력 절약 : AI는 인간의 뇌와 매우 유사한 데이터 집합의 기본 관계를 인식 할 수있는 알고리즘 인 "신경망"을 기반으로 작동합니다. 성능 속도 외에도 AI 내의 머신 러닝 및 딥 러닝 가능성은 소프트웨어가 경험을 통해 학습하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 작업을 미세 조정하여 생산성과 정확성을 높이고 사람의 개입과 검증을 제거 할 수 있습니다.
오류 신고 및 최소화 : 반복적 인 행동으로 인한 피로로 인해 인간의 두뇌가 고장날 수있는 곳에서 AI 기반 시스템은 실제로 시간과 "경험"을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 자동화는 인적 오류를 완전히 제거 할 수는 없지만 대규모의 일관성을 보장 할 수 있습니다. 자동화 된 회계는 작은 문제가 큰 문제로 이어지기 전에 식별 할 가능성을 크게 높일 수 있습니다. 문제 나 오류가 발생하면 근본 원인을 신속하게 식별하고 해결할 수있는 IT 팀에 경고가 자동으로 표시됩니다. 누락 된 것이 없으며 수정이 훨씬 빠릅니다. 적시에 오류 플래그를 지정하면 시간을 절약하고 비용이 많이 드는 다운 타임을 줄이며 나중에 심각한 소방 작업을 피할 수 있습니다.
생산성 향상 : PO 매칭 및 인보이스 처리와 같은 시간 소모적 인 활동에서 자유 로움을 통해 Accounts Payable 팀은 이제 재무 계획, 분석 및 개선을위한 통찰력 도출, 대인 관계 및 기관 관계 개선과 같은 인간 중심 활동에 집중할 수 있습니다. 결론을 개선 할 수 있습니다.
비용 이점 : AI 지원 인보이스 처리를 설치하는 것은 시작 비용과 관련이 있지만 운영에는 직원 급여의 20 %에 불과합니다.
데이터 보안 및 확장 성 : 글로벌 비즈니스의 운영 효율성은 정신적 대역폭과 시간에 제한을받는 작업자와 달리 연중 무휴 24 시간 운영 할 수 있기 때문에 발생합니다.
감사 준비 : PO, GRN 및 송장은 감사 중에 요청되는 가장 일반적인 문서 중 하나입니다. AI 지원 PO 매칭에는 이미 이러한 문서가 승인, 매칭 및 구성되어있어 원활한 감사 프로세스가 가능합니다.
송장 처리 및 PO 매칭의 자동화는 회사의 다양한 수준의 경영진에게 도움이 될 수 있습니다.
- 재무 담당 임원은 비용을 절감하고 재정비 할 수있는 무료 리소스를 통해 수익을 높이고 전략 및 기업 성장을 지원할 수 있습니다.
- 기업 경영진은 측정 할 많은 자동화 소프트웨어에서 제공하는 대시 보드 데이터를 분석하여 성과를 더 잘 이해하고 현금 흐름을 모니터링 할 수 있습니다.
- Accounts Payable Teams는 사전 정의 된 회계 규칙을 사용하여 간소화 된 라우팅, 코딩, 공급 업체 송장 매칭으로 인해 종이 송장 및 수동 상호 작용을 제거 할 수 있습니다.
- 회계사 및 연구 직원은 향후 계획을 위해 구매 주문 및 송장에 완전하고 즉시 액세스 할 수 있습니다.
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AI 지원 PO 매칭 시스템 구축 및 구현
조직에서 AI 지원 PO 매칭 시스템을 설정하는 것은 XNUMX 단계 프로세스입니다.
자동화 된 송장 처리 및 PO 매칭이 구현되면 유리하지만 학습 곡선은 의심 할 여지없이 존재하며 회사 / 팀은 자동화가 예상되는 결과를 얻기 위해 몇 가지 프로토콜을 따라야합니다. 자동화 된 회계 프로세스를 구현하기 전과 구현 중에 취해야하는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.
모든 이해 관계자의 완전한 참여
성공적인 미지급금 자동화는 재무 팀의 모든 구성원의 완전한 참여에 달려 있으며, 시스템을 운영하고 예외를 처리하기위한 정기적 인 교육 및 재교육 프로그램이 수반됩니다.
단계적 자동화
자동화 및 AI의 힘을 활용하는 것은 올바른 설정 및 구현에 달려 있습니다. 또한 수동 회계에서 AI 기반 송장 매칭으로 이동하는 것과 관련된 다소 가파른 학습 곡선이 있습니다. 단계적 전환을 통해 오류없이 설정이 가능하고 팀이 새로운 프로세스를 채택 할 시간을 제공 할 수 있습니다.
모든 시스템 통합
미지급금 팀은 이미 ERP (전사적 자원 관리), 고객 관계 관리 및 기타 핵심 재무 시스템과 같은 분리 된 목적으로 소프트웨어를 사용하고있을 수 있습니다. AI 자동화 시스템은 기존 소프트웨어와 통합되어 사용자가 쉽게 작업 할 수 있어야합니다.
비상 사태에 대한 계획
서버 충돌, 정전 및 네트워크 중단은 AI 지원 PO 매칭 시스템의 운영을 심각하게 방해 할 수 있습니다. 그러나 백업, 무중단 전원 공급 장치 및 클라우드 컴퓨팅을 포함하는 확고한 비즈니스 연속성 계획은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 작업을 일시적으로 수동 처리로 되돌려 야하는 경우 프로세스 기록을 유지하는 것도 중요합니다.
모든 관련 문서의 구성
3 방향 및 XNUMX 방향 매칭. 구매 주문서, GRN 및 송장이 일치해야합니다. 대부분의 공급 업체와 고객은 PO 및 송장에 대해 부지런하지만 GRN 및 영수증에 대해서는 부주의 한 경향이 있습니다. 영수증이 없으면 AI 통합 XNUMX 방향 매치 프로세스가 중단 될 수 있으며 예외가 생성되어 워크 플로우에 병목 현상이 발생합니다.
이는 품목 수령의 중앙 집중화를 통해 피할 수 있으므로 중복 및 누락을 피하기 위해 영수증 생성을 한 명 또는 소수의 사람으로 제한합니다. 또 다른 실패 방지 방법은 영수증 생성 및 후속 조치를 위해 자동 알림이 설정되는 시스템 기반 접근 방식을 설계하는 것입니다.
모든 인보이스, PO 및 영수증이 시스템에 즉시 입력되도록 보장하는 AP 자동화는 미지급금 (DPO)을 대폭 줄일 수 있습니다. 평균 5.55 일. 소프트웨어가 소프트 소스 (이메일 등)에서 직접 문서를 캡처하는 완전 자동화 된 시스템은이를 보장 할 수 있지만 데이터를 수동으로 업로드하는 경우 중요한 점이됩니다.
공급 업체 데이터 일치
3 방향 매치 프로세스는 프로세스의 핵심 동인으로서 공급자에게 달려 있습니다. 공급 업체가 제공하는 데이터의 정확성은 데이터 불일치 문제가 없음을 보장 할 수 있습니다. 송장을 수동으로 제출하는 경우 정확성을 보장하기 위해 실사가 필요합니다. 정확성은 측정 단위, 단가 및 배송 기간의 균일 성을 수반합니다. 공급 업체 카탈로그는 오류를 제거하고 구매 경험을 향상시킬 수 있습니다.
자동 승인 허용 오차 설정
PO 일치 중에 발생하는 몇 가지 일반적인 예외는 다음과 같습니다.
· 송장 수량이 PO와 일치하지 않습니다.
· 송장에 누락되거나 잘못된 PO 참조 정보
· 송장에 대한 공급자 또는 세금 구조 누락
· 라인 레벨 또는 총 송장의 가격 불일치. 예를 들어, PO는 Rs.10 / unit의 비용으로 10 개의 품목 단위에 대한 것이고 송장은 Rs의 가격에 대해 1 개의 품목 단위에 대한 것일 수 있습니다. 100.
엣지 케이스 처리
Edge 케이스는 소프트웨어에서 처리해야하는 드문 경우입니다. 송장 PO 매칭에서 반복 청구의 복잡성은 종종 과소 평가됩니다. AI 시스템은 오류없는 자동화를 보장하기 위해 시간대 변경, 여러 번의 반복 청구, 소급 가격 조정 및 가변 월 길이로 인해 발생할 수있는 이러한 엣지 사례를 고려하기 위해 적응 형 반복 청구 기능을 제공해야합니다.
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AI 지원 PO 매칭 시스템의 예
AI 지원 회계 제품군을 선택하는 것은 비즈니스의 특성과 운영 규모에 따라 다릅니다. AO 지원 PO 매칭은 포인트 솔루션 또는 전체 회계 제품군이 될 수 있으며, 이는 기존 소프트웨어에 의존하거나 소프트웨어가 부족합니다. 전자의 경우 ERP를 포함한 기존 시스템과 통신해야합니다. PO Matching은 Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree 등 회계에 사용되는 많은 도구에서 사용할 수 있습니다.
In 신탁, Payables는 송장이 입력되고 PO에 대응되면 분배가 자동으로 생성되고 정의 된 허용 한도 준수 여부를 확인하는 AI 지원 PO 대응 도구입니다. 대응되면 Payables는 대응 된 각 선적 및 해당 분배에 대해 청구 된 수량을 송장 수량 필드에 입력 된 금액으로 갱신합니다. Payables는 또한 PO 분배에 대해 청구 된 금액을 업데이트합니다.
세이지 Intacct 구매는 체계적이고 사전 정의 된 거래 및 구매 승인 워크 플로를 생성합니다. 미네랄 트리AP (Accounts Payable) 및 결제 자동화 솔루션 제공 업체 인은 Sage Intacc에 대한 자동 PO / 인보이스 매칭을 제공합니다. 여기에서 헤더 및 라인 레벨 세부 정보는 공급 업체가 지정된 이메일로 보낸 송장에서 OCR 기술을 사용하여 자동으로 추출됩니다. 그런 다음 수신 송장을 구매 주문 또는 영수증과 자동으로 일치시킨 다음 송장 승인 및 결제를 위해 사용자의 내부 워크 플로에 삽입합니다. 모든 데이터는 플랫폼 일관성을 위해 회사의 ERP와 동기화됩니다.
Nexonia 비용, 유연한 승인 워크 플로와 기존 시스템과의 긴밀한 통합을 갖춘 클라우드 기반 웹 및 모바일 비용 보고서 관리 솔루션입니다.
In 티 팔티, 모든 송장은 결제가 처리되기 전에 표준 OCR, 고급 데이터 추출 및 승인 워크 플로우를 거칩니다. 송장이 PO 지원 여부와 일치 프로세스를 거쳐야하는지 여부를 결정하는 규칙을 설정할 수 있습니다. 기본 규칙은 공급자 또는 청구 금액에 적용되며 송장에 구매 주문이있는 경우 PO 청구서 코딩 데이터가 자동으로 송장을 미리 채 웁니다.
In DocuWare인보이스가 캡처되면 AI 기반 크라우드 러닝 도구가 공급 업체 이름, ID, 인보이스 번호, 소계, 세금, 운임 및 총액과 같은 처리에 필요한 모든 주요 데이터를 추출합니다. 송장을 검증하기 위해 시스템은 이들이 유효한 공급 업체인지 확인하고 중복 송장 번호가 있는지 다시 확인하고 구매 주문 및 배송 전표와 일치하며 금액을 다시 계산합니다.
다양한 애플리케이션에 맞게 다양한 기능을 사용할 수있는 더 많은 PO 매칭 도구가 있습니다.
나노넷 AI OCR
Nanonets AI-OCR은 표준 템플릿을 따르지 않는 보이지 않는 반 구조화 된 문서를 읽고 문서에서 캡처 된 데이터의 유효성을 검사합니다. 이 소프트웨어는 송장, ID 카드, 구매 주문서, 소득 증명, 세금 양식 및 모기지 양식을 포함한 다양한 문서에서 데이터를 캡처 할 수 있습니다.
이를 통해 사용자의 플랫폼에서 데이터를 가져오고 시스템을 중단하지 않고 캡처 된 데이터를 기존 워크 플로로 직접 내보낼 수 있습니다. Nanonets에는 Shell, Ruby, Golang, Java, C # 및 Python에 언어 바인딩이 있습니다. AI 엔진은 사용에 따라 학습하고 향상됩니다. 직관적 인 웹 인터페이스를 통해 번거로운 수동 프로세스를 제거하고 송장, 영수증 및 문서 검토를 자동화합니다. 처리 시간을 최대 90 % 단축하고 비용을 최대 50 % 절감하는 것으로 알려져 있습니다.
인공 지능은 기업 세계에서 회계 및 PO 매칭이 수행되는 방식을 변화시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 그러나 인간의 참여를 제거 할 수는 없습니다. 기술은 홀로 존재할 수 없습니다.
인공 지능은 회계사를 대신하지 않고 도움을 줄 것입니다. AI 지원 회계 시스템을 성공적으로 구현하기위한 핵심은이를 통합하는 것입니다. 회계 및 PO 매칭에서 AI 사용의 미래는 인간이 장기적인 가치를 제공 할 수있는 능력을 향상시키기 위해이를 고정 할 수있는 방법에 크게 의존합니다.
