Co to jest dopasowanie PO? A jak to zautomatyzować?

Dopasowanie PO to proces łączenia zamówienia zakupu (PO) wystawionego przez klienta, wskazującego rodzaje, ilości i uzgodnione ceny produktów/usług z faktura wystawiona przez sprzedawcę za to dostawa. Celem dopasowywania PO jest zapewnienie terminowych płatności dla dostawców, prawidłowe księgowanie kosztów i łatwe wykrywanie nieuczciwych praktyk.

Ręczne dopasowywanie PO

Dopasowanie zamówienia zakupu obejmuje kilka kroków, w tym paragon i przechwytywanie danych do faktur, weryfikacja za pomocą zamówienie zakupu, dopasowanie parametrów i rozdzielczość na podstawie różnych parametrów. Przetwarzanie faktur i dopasowywanie PO to złożone, czasochłonne i wymagające dużej ilości zasobów procesy wykonywane ręcznie, szczególnie w przypadku działań biznesowych na większą skalę.

Nawet w działach, w których dochodzi do cyfryzacji informacji w postaci aplikacji do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP), wymagana jest znaczna ilość pracy ludzkiej; od momentu wystawienia lub otrzymania faktury do jej wprowadzenia do aplikacji ERP, Rachunki płatne personel wykonuje pozornie nieskończoną listę obowiązków.

---

Chcesz zautomatyzować proces dopasowywania zamówień? Gpięć nanonetów™ spróbuj i skorzystaj z zalet używania OCR opartego na sztucznej inteligencji w procesie dopasowywania PO.

---

· Otwieranie i skanowanie poczty / otwieranie faktur / PO

· Pobieranie faktur / PO ze skrzynki e-mail, portalu lub fizycznych kopert

· Wprowadzanie informacji z faktur do komputera

· Ręczne dopasowywanie faktur do zamówień (PO) i potwierdzeń dostaw

· Fizyczne kierowanie faktur / PO do menedżerów i personelu zatwierdzającego

· Rozwiązywanie wyjątków poprzez kłopotliwe badanie gałek ocznych i ręczną analizę.

· Wprowadzanie dopasowanych informacji o fakturze do ERP

· Przeszukiwanie ERP pod kątem powielania i przeoczeń

· Uzgadnianie faktur z płatnościami

· Aktualizacja danych podstawowych dostawcy

Niektóre osłabiające wyzwania w dopasowywaniu zamówień na dużą skalę, zwłaszcza gdy wykonywane są ręcznie, to:

Obsługa wielu punktów danych faktury: Duże organizacje rutynowo obsługują zamówienia zakupu i / lub faktury od wielu dostawców / klientów w wielu formatach, w tym pliki edytora tekstu (np. Dokumenty MS-Word), pliki do wprowadzania danych (np. Pliki MS-Excel), ustrukturyzowane dokumenty XML z Electronic Data Interchange (EDI), pliki PDF i pliki graficzne, a czasem jako dokumenty papierowe.

Ujednolicenie wszystkich tych dokumentów jest czasochłonne i podatne na błędy, gdy jest wykonywane ręcznie. Błędy na początku obieg przetwarzania faktur może doprowadzić do poważnych skutków, takich jak nadpłata, nieprawidłowe płatności, powielanie faktur itp., które mogą prowadzić do utraty produktywności i zaufania.

Niezgodność danych: Połączenia Rachunki płatne dział firmy często musi dopasować PO z PZ i danymi kontraktów, oprócz faktury. Proces ręcznego dopasowywania „przeglądaj i porównuj”, oprócz tego, że jest pracochłonny i żmudny, może prowadzić do poważnych błędów, takich jak przeoczone daty i wartości, których korekta spowolniłaby operacje i naraziła organizację na ryzyko utraty produktywności i biznesu - problemy z zarządzaniem / relacjami z klientem.

Obsługa wyjątków: Działy księgowe poświęcają dużo czasu na zajmowanie się wyjątkami, w tym nieprawidłowymi, niekompletnymi i niezgodnymi informacjami na fakturach. Aż do 20% faktur regularnie zawierają nieprawidłowe lub niekompletne informacje, a konwencjonalny (ręczny) dział rozliczeń spędza 25% czasu na rozwiązywaniu problemów i wyszukiwaniu brakujących informacji.

Koszt przetwarzania faktury: Ręczne przetwarzanie faktur i uzgadnianie PO pociąga za sobą koszty, w tym godziny pracy, papier i opłaty pocztowe, które byłyby zwiększone przez kary, opóźnienia w opłatach, zwrot produktu i utratę interesów w przypadku błędów.

Oszustwo i kradzież: Certified Fraud Examiners (ACFE) zgłasza, że ​​typowa organizacja co roku traci 5% swoich przychodów z powodu oszustw. Przestępcy podszywający się pod kierownictwo lub dostawców wysyłają e-mailem autentycznie wyglądające faktury lub inne wezwania do zapłaty, a mniej niż czujny zespół ds. Zobowiązań może paść jej ofiarą.

Badanie przeprowadzone w 2020 r. Przez Levvel Research Które wykazywały ręczne wprowadzanie danych i nieefektywność nadal są bolączką w proces rozliczeń zobowiązań.

Stowarzyszenie ds. Zobowiązań z siedzibą w Wielkiej Brytanii znalazłem to:

• 56% firm ma problemy z prognozowaniem przepływów pieniężnych z powodu problemów z rozrachunkami z dostawcami
• 91% firm regularnie odbiera telefony od dostawców poszukujących płatności.
• 23% firm miało dostawców, którzy odmówili współpracy z nimi ponownie z powodu nieefektywności działu rozliczeń zobowiązań

---

Chcesz zautomatyzować proces dopasowywania zamówień? Gpięć nanonetów™ spróbuj i skorzystaj z zalet używania OCR opartego na sztucznej inteligencji w procesie dopasowywania PO.

---

Automatyczne dopasowywanie PO

Wiele z powyższych problemów można rozwiązać za pomocą automatycznego dopasowywania PO. Automatyzację można wprowadzać na różnych etapach procesu księgowego, w związku z czym wyróżnia się dwa rodzaje automatyzacji:

Przechwytywanie danych w oparciu o optyczne rozpoznawanie znaków (OCR):

Przechwytywanie danych faktur w oparciu o OCR wykorzystuje połączenie sprzętu do przechwytywania obrazu i oprogramowania do konwersji w celu konwersji obrazów na tekst, który może być przetwarzany ręcznie przez zespół księgowy. Jest oczywiste, że to tylko digitalizuje dane i nie dopasowuje ich i musi wiązać się z późniejszymi ręcznymi operacjami.

Ponadto samodzielne systemy OCR nie działają z różnymi szablonami, typami plików i układami, co wymaga częstej interwencji człowieka w celu ustalenia reguł szablonów dla różnych typów dokumentów.

Automatyczne przetwarzanie kont / dopasowywanie zamówień:

Są to trzy rodzaje:

• Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) naśladuje ludzkie działania w powtarzalnych zadaniach.
• Sztuczna inteligencja (AI), „Święty Graal” informatyki według Billa Gatesa, naśladuje ludzki osąd i zachowanie, dopasowując się do zamówień, faktur i paragonów.
• Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji, w którym komputer „uczy się na podstawie doświadczenia” za pomocą algorytmów, takich jak sieć neuronowa, która naśladuje proces uczenia się mózgu.

Wszystkie trzy typy automatycznego przetwarzania danych wychwytują istotne dane z faktur, zamówień i innej dokumentacji finansowej i automatycznie przetwarzają je w sposób naśladujący ludzki umysł. Spośród nich przetwarzanie z obsługą sztucznej inteligencji może również porównywać i dopasowywać rekordy oraz podejmować decyzje, takie jak zatwierdzenie transakcji, oznaczanie błędów lub zgłaszanie wyjątków.

Dopasowanie oparte na sztucznej inteligencji składa się z czterech kroków:

1. Gromadzenie i wyodrębnianie danych: Ten krok wiąże się z pewną interwencją człowieka polegającą na ręcznym skanowaniu faktur fizycznych do systemów lub włączaniu faktur przesłanych faksem lub pocztą elektroniczną w celu konwersji na obrazy. Strefowe optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) lub szablon OCR służy do wyodrębniania tekstu znajdującego się w określonym miejscu wewnątrz skanowanego dokumentu. Strefowy system OCR jest szkolony poprzez definiowanie, gdzie w dokumencie można znaleźć określone pola danych. OpenCV, Tesseract i Python to niektóre strefowe systemy OCR, które można przeszkolić, aby wybierać określone pola z przechwyconej faktury lub PO.

2. Rozpoznawanie danych: Rozpoznawanie i kategoryzowanie przechwyconych danych na typy za pomocą klasyfikacji opartej na regułach lub algorytmów uczenia maszynowego. Systemy AI OCR mogą wyeliminować ponad 80% operacji związanych z gromadzeniem, wyodrębnianiem i indeksowaniem danych na fakturze.

3. Dopasowywanie i walidacja rekordów: Algorytm AI wykonuje dopasowywanie rekordów - proces znajdowania pasujących informacji z dużych zbiorów danych. Proces dopasowywania może być dwukierunkowy, trójdrożny lub czterokierunkowy, w zależności od potrzeb firmy.

Ankieta przeprowadzona przez Badania poziomu pokazuje, że szybsze zatwierdzanie faktur i zwiększona wydajność pracowników to dwie najważniejsze korzyści wynikające z przejścia na dwukierunkową i trójstronną technologię AIsposób dopasowania procesów.

4. Przegląd zobowiązań i przetwarzanie wyjątkóww oparciu o unikalne potrzeby firmy, dopasowane dane są przekazywane lub kierowane do odpowiedniego pracownika w celu dalszego przetworzenia.

Zalety dopasowania PO opartego na AI

Bezdotykowa obróbka:Kiedy wszystkie dokumenty (faktura, zamówienie, paragon itp.) Mają charakter elektroniczny, „przetwarzanie bezdotykowe” eliminuje procesy związane z papierem i minimalizuje interwencję człowieka, zapewniając w ten sposób lepszą wydajność, skalowalność i elastyczność; wszystkie dokumenty biznesowe są odbierane, digitalizowane, kierowane, dopasowywane, zatwierdzane i przetwarzane bez konieczności przesyłania jednej kartki papieru między personelem a działami. Przetwarzanie bezdotykowe przebiega w następujących krokach:

1. Oprogramowanie sprawdza nieprzeczytane wiadomości e-mail.

2. Załączniki są wyszukiwane i odłączane od wiadomości e-mail w celu przetworzenia.

3. Załączniki są odczytywane za pomocą funkcji poznawczych, a dane są wyodrębniane.

4. Informacje na fakturze / PO są weryfikowane na podstawie wcześniej zdefiniowanych reguł biznesowych.

5. Faktura jest tworzona, dopasowywana do PO i pokwitowań dostaw na podstawie wcześniej ustalonych reguł oraz sprawdzana pod kątem braku zduplikowanych faktur.

6. Użytkownicy są powiadamiani o tym, czy faktury zostały pomyślnie przetworzone.

Przetwarzanie bezdotykowe często wykorzystuje uczenie maszynowe do szkolenia sztucznej inteligencji tak, aby działała lepiej niż proste systemy oparte na regułach. Dlatego system uczy się zarówno z bazy klientów, jak i specyficznych zawiłości każdego klienta.

Inteligentne dopasowanie:  PO można dopasować według numeru PO, zwolnienia, linii, wysyłki i przyjęcia PO i sortować w różnych formach w ciągu kilku sekund, co jest zadaniem, które jest herkulesowe przy użyciu wyłącznie ludzkiego wysiłku.

Łatwa obsługa wielu PO do wielu faktur:  Automatyzacja jest szczególnie przydatna, gdy liczba PO i faktur jest duża, a ręczne zarządzanie nimi zajęłoby dni, jeśli nie miesiące, i ich kategoryzowanie.

Pełna ścieżka audytu i zgodność: Systemy sztucznej inteligencji mogą zapewnić operatorom intuicyjną pomoc oraz przeprowadzać walidacje i korekty, które wymagają godzin pracy ludzkiej w ciągu kilku sekund.

Oszczędność siły roboczej: Sztuczna inteligencja działa w oparciu o „sieć neuronową” - algorytmy, które potrafią rozpoznać podstawowe relacje w zbiorze danych, podobnie jak ludzki mózg. Oprócz szybkości działania, uczenie maszynowe i możliwości uczenia głębokiego w ramach sztucznej inteligencji mogą pomóc oprogramowaniu uczyć się na podstawie doświadczenia, które może precyzyjnie dostroić działanie, aby zwiększyć produktywność i dokładność, eliminując interwencję człowieka i walidację.

Oznaczanie błędów i minimalizacja: Tam, gdzie ludzki mózg może zawieść z powodu zmęczenia wynikającego z powtarzających się działań, system oparty na sztucznej inteligencji może w rzeczywistości poprawiać wydajność z czasem i „doświadczeniem”. Chociaż automatyzacja nie może całkowicie wyeliminować błędu ludzkiego, może zapewnić spójność na dużą skalę. Zautomatyzowana księgowość może znacznie zwiększyć prawdopodobieństwo zidentyfikowania małych problemów, zanim przejdą one kaskadowo do większych. W przypadku problemów lub błędów alert jest automatycznie sygnalizowany zespołowi IT, który może szybko zidentyfikować główną przyczynę i rozwiązać ją. Nic nie zostało pominięte, a naprawa jest znacznie szybsza. Terminowe zgłaszanie błędów może zaoszczędzić czas, skrócić kosztowne przestoje i zapobiec poważnym gaszeniu pożarów w późniejszym czasie.

Zwiększona produktywność: Dzięki wolności od czasochłonnych czynności, takich jak dopasowywanie zamówień i przetwarzanie faktur, zespół rozrachunków z dostawcami może teraz skupić się na działaniach zorientowanych na człowieka, takich jak planowanie finansowe, analizowanie i uzyskiwanie informacji na temat ulepszeń oraz poprawianie relacji międzyludzkich i instytucjonalnych, z których wszystkie może poprawić wyniki finansowe.

Korzyści kosztowe: Chociaż zainstalowanie przetwarzania faktur z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wiąże się z kosztami początkowymi, jego działanie wymagałoby zaledwie 20% wynagrodzenia pracownika.

Bezpieczeństwo i skalowalność danych:  Większa wydajność operacyjna dla globalnych firm wynika z możliwości działania przez 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, w przeciwieństwie do ludzkich operatorów, których ogranicza mentalna przepustowość i czas.

Gotowość do audytu: PO, PZ i faktury to jedne z najczęściej zadawanych dokumentów podczas audytów. Dopasowywanie PO z obsługą AI ma już te dokumenty zatwierdzone, dopasowane i zorganizowane, co umożliwia bezproblemowy proces audytu.

Automatyzacja przetwarzania faktur i dopasowywania PO może pomóc kierownictwu na różnych poziomach:

• Dyrektorzy finansowi mogą zmniejszyć koszty i uwolnić zasoby, które można zreorganizować, aby poprawić wyniki finansowe i pomóc w strategicznym i korporacyjnym rozwoju.
• Dyrektorzy korporacji mogą lepiej zrozumieć wydajność i monitorować przepływy pieniężne poprzez analizę danych na tablicy rozdzielczej oferowanej przez wiele mierzonych programów do automatyzacji.
• Zespoły ds. Zobowiązań mogą wyeliminować faktury papierowe i ręczne interakcje dzięki usprawnionemu trasowaniu, kodowaniu i dopasowywaniu faktur dostawców przy użyciu wstępnie zdefiniowanych reguł księgowych.
• Księgowi i personel badawczy mają pełny i natychmiastowy dostęp do zamówień zakupu i faktur do planowania w przyszłości.

---

Chcesz zautomatyzować proces dopasowywania zamówień? Gpięć nanonetów™ spróbuj i skorzystaj z zalet używania OCR opartego na sztucznej inteligencji w procesie dopasowywania PO.

---

Konfigurowanie i wdrażanie systemów dopasowywania PO z obsługą sztucznej inteligencji

Konfiguracja systemu dopasowywania PO obsługującego sztuczną inteligencję w organizacji jest procesem trzystopniowym.

Podczas gdy automatyczne przetwarzanie faktur i dopasowywanie PO są korzystne po wdrożeniu, niewątpliwie istnieje krzywa uczenia się, a firma / zespół musi przestrzegać kilku protokołów, aby automatyzacja mogła przynieść oczekiwane rezultaty. Oto kilka kroków, które należy podjąć przed i w trakcie wdrażania automatycznych procesów księgowych:

Pełne zaangażowanie wszystkich interesariuszy

Skuteczna automatyzacja rozrachunków z zobowiązaniami zależy od pełnego udziału każdego członka zespołu finansowego, co wiąże się z okresowymi szkoleniami i programami przypominającymi w zakresie obsługi systemu i obsługi wyjątków.

Automatyzacja etapowa

Wykorzystanie mocy automatyzacji i sztucznej inteligencji zależy od prawidłowej konfiguracji i implementacji. Ponadto istnieje dość stroma krzywa uczenia się związana z przejściem od ręcznego rozliczania do dopasowywania faktur opartego na sztucznej inteligencji. Dzięki przejściu fazowemu możliwe jest konfigurowanie bez błędów, a także dać zespołowi czas na przyjęcie nowych procesów.

Integracja wszystkich systemów

Zespół ds. Zobowiązań może już używać oprogramowania do celów rozłącznych, takich jak planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP), zarządzanie relacjami z klientami i inne podstawowe systemy finansowe. System automatyzacji AI powinien być w stanie zintegrować się z istniejącym oprogramowaniem, aby ułatwić użytkownikom pracę.

Planowanie nieprzewidzianych okoliczności

Awaria serwera, awaria zasilania i zakłócenia w sieci mogą poważnie zakłócić działanie systemów dopasowywania PO obsługujących sztuczną inteligencję. Ale utrwalony plan ciągłości biznesowej, który obejmuje kopie zapasowe, nieprzerwane źródła zasilania i przetwarzanie w chmurze, może pomóc w rozwiązaniu tych problemów. Ważne jest również, aby zachować historię procesów na wypadek, gdyby operacje musiały tymczasowo powrócić do obsługi ręcznej.

Organizacja wszystkich odpowiednich dokumentów

W dopasowaniu trzy- i czterokierunkowym Zamówienia zakupu, PZ i faktury muszą być zgodne. Podczas gdy większość dostawców i klientów skrupulatnie podchodzi do PO i faktur, zwykle beztrosko podchodzi do numerów PZ i paragonów. Brak potwierdzenia może zawiesić zintegrowany ze sztuczną inteligencją proces dopasowania 3-stronnego i generowane będą wyjątki prowadzące do wąskich gardeł w przepływie pracy.

Można tego uniknąć poprzez centralizację przyjmowania towarów, więc tworzenie paragonów jest ograniczone do jednej lub kilku osób, aby uniknąć powielania i przeoczeń. Innym niezawodnym sposobem jest zaprojektowanie podejścia opartego na systemie, w którym ustawiane jest automatyczne przypomnienie o generowaniu pokwitowań i działaniach następczych.

Zapewniając, że wszystkie faktury, zamówienia zakupu i pokwitowania są wprowadzane do systemu niezwłocznie, automatyzacja AP może radykalnie zmniejszyć liczbę zaległych dni płatności (DPO). średnio 5.55 dnia. Całkowicie zautomatyzowany system, w którym oprogramowanie przechwytuje dokumenty bezpośrednio z miękkiego źródła (e-maile itp.) Może to zapewnić, ale w przypadku ręcznego przesyłania danych staje się to ważny punkt.

Dopasowanie danych dostawcy

Proces dopasowania 3-drogowego zależy od dostawcy jako kluczowego czynnika napędzającego proces. Dokładność danych dostarczonych przez dostawców może zapewnić brak problemów z niedopasowaniem danych. W przypadku ręcznego składania faktur wymagana jest należyta staranność w celu zapewnienia dokładności. Dokładność oznacza jednolitość jednostki miary, ceny jednostkowej i ram czasowych dostawy. Katalogi dostawców mogą wyeliminować błędy i poprawić komfort zakupów.

Ustawienie tolerancji dla automatycznego zatwierdzania

Niektóre typowe wyjątki, które pojawiają się podczas meczu PO, to:

· Ilości na fakturze nie są zgodne z zamówieniem

· Brakujące lub nieprawidłowe informacje referencyjne PO na fakturze

· Brak dostawcy lub struktury podatkowej na fakturze

· Rozbieżności cenowe na poziomie linii lub dla całej faktury. Na przykład, zamówienie zakupu może obejmować 10 jednostek po cenie 10 Rs / sztukę, a faktura może obejmować 1 sztukę za cenę Rs. 100.

Obsługa skrajnych przypadków

Przypadki skrajne to rzadkie zdarzenia, które muszą być obsługiwane przez oprogramowanie. W dopasowywaniu faktur PO często nie docenia się złożoności rozliczeń cyklicznych. System sztucznej inteligencji musi obejmować adaptacyjne, cykliczne rozliczenia, aby uwzględnić te skrajne przypadki, które mogą wynikać ze zmian strefy czasowej, wielu powtarzających się opłat, retrospektywnych korekt cen i zmiennych długości miesięcy, aby zapewnić bezbłędną automatyzację.

---

Chcesz zautomatyzować proces dopasowywania zamówień? Gpięć nanonetów™ spróbuj i skorzystaj z zalet używania OCR opartego na sztucznej inteligencji w procesie dopasowywania PO.

---

Przykłady systemów dopasowywania PO obsługujących sztuczną inteligencję

Wybór pakietu księgowego obsługującego sztuczną inteligencję zależy od charakteru firmy i skali działalności. Dopasowywanie PO z obsługą AO może być rozwiązaniem punktowym lub pełnym zestawem księgowym, który zależałby od istniejącego oprogramowania lub jego braku. W przypadku pierwszego musiałby komunikować się z istniejącymi systemami, w tym ERP. Dopasowanie PO jest dostępne w wielu narzędziach używanych do księgowości, w tym Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree itp.

In wyrocznia, Zobowiązania to narzędzie do dopasowywania PO z obsługą sztucznej inteligencji, w którym po wprowadzeniu faktury i dopasowaniu do PO, dystrybucje są tworzone automatycznie, a dopasowanie jest sprawdzane pod kątem zgodności ze zdefiniowaną tolerancją. Po dopasowaniu Zobowiązania aktualizują zafakturowaną ilość za każdą dopasowaną wysyłkę i odpowiadającą jej dystrybucję o kwotę wprowadzoną w polu Fakturowana ilość. Zobowiązania aktualizują również kwotę naliczoną za dystrybucję PO.

Szałwia nienaruszona Dział zakupów tworzy ustrukturyzowane, wstępnie zdefiniowane przepływy pracy transakcji i zatwierdzania zakupów. Drzewo mineralne, dostawca rozwiązań do obsługi zobowiązań (AP) i automatyzacji płatności, zapewnia automatyczne uzgadnianie PO / faktur dla Sage Intacc. W tym przypadku szczegóły nagłówka i wiersza są automatycznie wyodrębniane przy użyciu technologii OCR z faktur wysyłanych przez dostawców na wyznaczony adres e-mail. Następnie automatycznie dopasowuje przychodzące faktury do zamówień lub pokwitowań, a następnie wstawia je do wewnętrznych przepływów pracy użytkowników w celu zatwierdzenia faktury i płatności. Wszystkie dane są synchronizowane z systemem ERP firmy w celu zapewnienia spójności platformy.

Wydatki Nexonia, oparte na chmurze internetowe i mobilne rozwiązanie do zarządzania raportami z wydatków, które oferuje elastyczne przepływy pracy zatwierdzania i głęboką integrację z istniejącymi systemami.

In Tipalti, wszystkie faktury przed przetworzeniem płatności przechodzą przez standardowe OCR, zaawansowane wyodrębnianie danych i przepływy zatwierdzania. Można ustawić reguły, aby określić, czy faktura jest poparta zamówieniem i czy powinna przejść przez proces dopasowywania. Reguły podstawowe mają zastosowanie do dostawcy lub kwoty rachunku, a jeśli faktura zawiera zamówienie zakupu, dane kodowania faktury PO automatycznie wypełniają fakturę.

In DocuWare, gdy faktura jest rejestrowana, oparte na sztucznej inteligencji narzędzie do uczenia się zbiorowego wyodrębnia wszystkie kluczowe dane wymagane do przetwarzania, takie jak nazwa dostawcy, identyfikator, numer faktury, suma częściowa, podatek, fracht i kwota całkowita. Aby zweryfikować fakturę, system potwierdza, czy jest to prawidłowy dostawca, dwukrotnie sprawdza, czy nie ma zduplikowanych numerów faktur, zgodności z zamówieniami i dowodami dostawy oraz ponownie oblicza kwoty.

Dostępnych jest wiele innych narzędzi dopasowujących PO z różnymi funkcjami do różnych zastosowań.

Nanonety AI OCR

Nanonets AI-OCR odczytuje niewidoczne, częściowo ustrukturyzowane dokumenty, które nie są zgodne ze standardowym szablonem i weryfikuje dane pobrane z dokumentu. Oprogramowanie może przechwytywać dane z różnych dokumentów, w tym faktury, dowodu osobistego, zamówień, dowodu dochodu, formularza podatkowego i formularzy hipotecznych.

Umożliwia import danych z platformy użytkownika i bezpośredni eksport przechwyconych danych do istniejącego przepływu pracy, bez zakłócania pracy systemu. Nanonets ma powiązania językowe w Shell, Ruby, Golang, Java, C # i Pythonie. Silnik AI uczy się i ulepsza wraz z użytkowaniem. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi WWW eliminuje uciążliwe procesy ręczne i automatyzuje faktury, pokwitowania i przeglądy dokumentów. Wiadomo, że skraca czas przetwarzania nawet o 90% i oszczędza koszty nawet o 50%.

Oczekuje się, że sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę w zmianie sposobu rozliczania i dopasowywania PO w świecie korporacji. Nie może jednak wyeliminować udziału człowieka - technologia nie może istnieć sama.

Sztuczna inteligencja pomoże, a nie zastąpi Księgowego. Kluczem do pomyślnego wdrożenia systemu księgowego opartego na sztucznej inteligencji jest ich połączenie. Przyszłość wykorzystania sztucznej inteligencji w rozliczaniu i dopasowywaniu PO zależy w dużej mierze od tego, jak ludzie mogą ją zakotwiczyć, aby poprawić swoją zdolność do dostarczania długoterminowych wartości.