Szablon przepływu pracy zatwierdzania PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Szablon przepływu pracy zatwierdzania

Wyeliminuj wąskie gardła w zakresie ręcznego zatwierdzania dzięki naszemu szablonowi przepływu pracy zatwierdzania. Daj swojemu zespołowi jasne wyobrażenie o tym, co musi zostać zatwierdzone, kiedy i jak, aby żadne zatwierdzenia nie utknęły w kolejce na długo.


Informacje o szablonie przepływu pracy zatwierdzania

Czy Twoje projekty są opóźnione, ponieważ jeden z recenzentów zapomniał dostarczyć Ci wymaganych zgód?

Czas to zmienić. Zautomatyzuj i zwiększ widoczność całego procesu zatwierdzania, korzystając z szablonu zautomatyzowanego przepływu pracy zatwierdzania. Upewnij się, że wszyscy interesariusze są na bieżąco informowani o przychodzących dokumentach, popraw rozliczalność i radykalnie skróć czas przetwarzania zatwierdzeń.

Jak korzystać z szablonu zatwierdzania Nanonets?

Aby skorzystać z szablonu przepływu pracy Nanonets, zaloguj się do swojego konta Nanonets lub utwórz bezpłatne konto, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.

Po zalogowaniu możesz dodać przepływ pracy zatwierdzania do modeli OCR dokumentów.

  • Aby dodać przepływ pracy zatwierdzania, przejdź do PRZEPŁYW PRACY > Zatwierdzenia
  • Zobaczysz moduł, w którym „Kontrole ogólne” i „Weryfikacja dostawcy” to różne etapy przeglądu.
  • Na każdym etapie recenzji możesz dodać następujące elementy
  • Typy recenzji
  • Recenzenci
  • Zasady oznaczania plików
  • Możesz dodać następujące warunki w regułach oznaczania plików:
  • Czy poprawna data: Sprawdza, czy łańcuch jest jednym z akceptowanych formatów daty
  • To nie jest data w przyszłości: Sprawdź, czy data jest późniejsza niż bieżąca data
  • Długość treści: Sprawdza liczbę znaków w polu
  • Czy wynik >=: Sprawdza, czy wynik pewności jest wyższy niż określona wartość
  • Dopasowane bazy danych: Wyszukuje przechwyconą wartość w Twojej bazie danych lub ERP (dwukierunkowe lub trójstronne dopasowanie)
  • Dopasuj do pola: Powinien pasować do innego obszaru ujętego na fakturze
  • Skrypt Pythona: Stwórz własną niestandardową regułę za pomocą Pythona
Szablon przepływu pracy zatwierdzania w Nanonets

Korzyści z używania szablonu przepływu pracy zatwierdzania Nanonets

Oczekujące zatwierdzenia mogą mieć wpływ na terminy projektów. Jako firma chcesz usprawnić procesy zatwierdzania, aby przyspieszyć terminowość projektów i bezpośrednio wpłynąć na przychody.

Dzięki naszemu szablonowi przepływu pracy zatwierdzania jest to możliwe

  • Skonfiguruj automatyczny proces zatwierdzania w ciągu kilku minut.
  • Popraw odpowiedzialność finansową, pokazując statusy zatwierdzenia
  • Wyeliminuj wąskie gardła w zatwierdzaniu dzięki inteligentnej automatyzacji

Dlaczego Nanonets do przepływów pracy zatwierdzania?

[Osadzone treści]

Nanonets to inteligentna aplikacja oparta na sztucznej inteligencji oprogramowanie do automatyzacji dokumentów który pozwala zautomatyzować procesy zatwierdzania dokumentów za pomocą przepływów pracy opartych na regułach bez użycia kodu.

Nanonets ma szeroką gamę narzędzi, takich jak zautomatyzowane przepływy pracy, weryfikacja dokumentów, Dopasowanie trójdrożne, API OCR wraz z opcjami usług, takimi jak spersonalizowane szkolenia, adnotatorzy, całodobowa pomoc techniczna i bezpłatna trójkal.

Inteligentna automatyzacja za pomocą kilku kliknięć

Zautomatyzuj ręczne zatwierdzanie dzięki przepływom pracy bez kodu.

Wsparcie 24 × 7

Uzyskaj pełną pomoc w migracji, całodobowe wsparcie, dedykowany zespół ds. sukcesu klienta i nie tylko dzięki Nanonets.

Platforma bez kodu

Integruj, automatyzuj i wdrażaj zaawansowaną automatyzację AP bez pisania ani jednej linijki kodu.


Doładuj przepływy pracy związane z zatwierdzaniem

Zautomatyzuj procesy zatwierdzania bez użycia kodu inteligentna platforma automatyzacji. Zoptymalizuj wydajność swojej firmy, obniż koszty i przyspiesz rozwój dzięki Nanonets.

Skontaktuj się z naszymi ekspertami ds. automatyzacjilub spróbuj samodzielnie utworzyć przepływ zatwierdzania. Zacznij od szablonu przepływu pracy zatwierdzania Nanonets.

Znak czasu:

Więcej z AI i uczenie maszynowe