Ce este potrivirea PO? Și cum să o automatizez?

Potrivirea PO este procesul de conectare a unui ordin de achiziție (PO) emis de un client care indică tipurile, cantitățile și prețurile convenite pentru produse/servicii la factura emisa de un furnizor pentru livrarea ei. Scopul potrivirii PO este de a asigura plățile furnizorilor în timp util, contabilizarea corectă a costurilor și detectarea ușoară a practicilor frauduloase.

Potrivirea PO manuală

Potrivirea PO implică mai mulți pași, inclusiv primirea și captarea datelor de factură, verificare cu comanda de cumparare, potrivirea parametrilor și rezoluția bazată pe diferiți parametri. Procesarea facturilor și potrivirea PO sunt procese complexe, consumatoare de timp și consumatoare de resurse atunci când sunt efectuate manual, în special în activitățile de afaceri extinse.

Chiar și în departamentele în care există digitizarea informațiilor sub formă de aplicații Enterprise Resource Planning (ERP), este necesară o cantitate semnificativă de muncă umană; din momentul în care o factură este ridicată sau primită și până la intrarea acesteia în aplicația ERP, creanţe personalul execută o listă aparent nesfârșită de treburi.

---

Doriți să automatizați procesul de potrivire a PO? Give Nanonets™ încercați și obțineți beneficiile utilizării OCR bazat pe AI în procesul de potrivire a PO.

---

· Deschiderea și scanarea corespondenței/deschiderea facturilor fizice/OP-urilor

· Preluarea facturilor/OP-urilor dintr-o cutie de e-mail, portal sau plicuri fizice

· Introducerea informațiilor din facturi în computer

· Potrivirea manuală a facturilor cu comenzile de achiziție (PO) și chitanțele de livrare

· Dirijarea fizică a facturilor/OP-urilor către manageri și personalul de aprobare

· Rezolvați excepțiile prin analize greoaie și analize manuale.

· Introducerea informațiilor corespunzatoare facturii în ERP

· Căutarea în ERP pentru dublari și omisiuni

· Reconcilierea facturilor cu plățile

· Actualizarea datelor de bază ale furnizorului

Unele provocări debilitante în potrivirea PO la scară largă, în special atunci când sunt efectuate manual, sunt:

Gestionarea mai multor puncte de date ale facturii: Organizațiile mari se ocupă în mod obișnuit cu OP-uri și/sau facturi de la mai mulți furnizori/clienți în mai multe formate, inclusiv fișiere de procesare de text (de exemplu, documente MS-Word), fișiere de introducere a datelor (de exemplu, fișiere MS-Excel), documente XML structurate din Electronic Data Interchange (EDI), PDF-uri și fișiere imagine și, uneori, ca documente pe hârtie.

Unificarea tuturor acestor documente este consumatoare de timp și este predispusă la erori atunci când este efectuată manual. Erori la începutul fluxul de lucru de procesare a facturilor poate duce la rezultate serioase, cum ar fi supra-plata, plăți incorecte, duplicarea facturilor etc., care pot duce la pierderea productivității și a încrederii.

Nepotrivirea datelor: creanţe departamentul companiei trebuie adesea să potrivească PO cu nota de bunuri primite (GRN) și datele contractelor, în plus față de factură. Procesul de „privire și comparare” de potrivire manuală, pe lângă faptul că este laborios și obositor, poate duce la erori grave, cum ar fi date și valori ratate, a căror corectare ar încetini operațiunile și ar expune organizația la riscuri de pierdere a productivității și a afacerii. -probleme de management/relație cu clienții.

Tratarea excepțiilor: Departamentele de conturi de plată petrec mult timp ocupându-se de excepții, inclusiv informații incorecte, incomplete și care nu se potrivesc din facturi. Pâna la 20% din facturi conțin în mod regulat informații incorecte sau incomplete, iar un departament convențional (manual) de plăți își petrece 25% din timp rezolvând probleme și urmărind informațiile lipsă.

Cost pe procesare factură: Procesarea manuală a facturilor și potrivirea PO implică costuri, inclusiv orele manuale, hârtie și poștă, care ar fi exacerbate de penalități, taxe de întârziere, returnarea produsului și pierderea afacerii în caz de erori.

Frauda si furtul: Certified Fraud Examiners (ACFE) raportează că o organizație tipică pierde 5% din veniturile sale din cauza fraudei în fiecare an. Criminalii care se usurează pe directori sau furnizori prin e-mail facturi cu aspect autentic sau alte solicitări de plată și o echipă a conturi de plată mai puțin vigilentă poate cad prada lui.

Un sondaj din 2020 realizat de Levvel Research au arătat că introducerea manuală a datelor și ineficiența continuă să fie punctele dureroase în procesul de plată a conturilor.

Asociația de conturi de plătibil din Marea Britanie a constatat că:

• 56% dintre companii se confruntă cu probleme de prognoză a fluxului de numerar din cauza problemelor legate de conturile de plată
• 91% dintre companii primesc în mod regulat apeluri telefonice de la furnizori care urmăresc plăți.
• 23% dintre companii au avut furnizori care au refuzat să lucreze din nou cu ei din cauza ineficiențelor contului de plată

---

Doriți să automatizați procesul de potrivire a PO? Give Nanonets™ încercați și obțineți beneficiile utilizării OCR bazat pe AI în procesul de potrivire a PO.

---

Potrivirea automată a PO

Multe dintre problemele de mai sus pot fi depășite folosind potrivirea automată a PO. Automatizarea poate fi introdusă în diferite etape ale procesului de contabilitate și, în consecință, există două tipuri de automatizare:

Captură de date pe bază de recunoaștere optică a caracterelor (OCR):

Captarea datelor de factură pe bază de OCR utilizează o combinație de hardware de captare a imaginilor și software de conversie pentru a converti imaginile în text care poate fi procesat manual de echipa de contabilitate. Este evident că acest lucru nu face decât să digitalizeze datele și nu le corespunde și trebuie să implice operații manuale ulterioare.

În plus, sistemele OCR autonome nu funcționează cu diferite șabloane, tipuri de fișiere și machete, necesitând intervenția umană frecventă pentru a stabili reguli de șablon pentru diferite tipuri de documente.

Procesare automată a conturilor/potrivire PO:

Acesta este de trei tipuri:

• Automatizarea proceselor robotizate (RPA) imită acțiunile umane în sarcini repetitive.
• Inteligența artificială (AI), „Sfântul Graal” al informaticii, în cuvintele lui Bill Gates, imită judecata și comportamentul uman pentru a se potrivi cu OP-urile, facturile și chitanțele.
• Învățarea automată (ML) este un subset al AI în care computerul „învață din experiență” prin algoritmi precum rețeaua neuronală care imită procesul de învățare al creierului.

Toate cele trei tipuri de procesare automată a datelor captează date pertinente din facturi, OP-uri și alte documente financiare și le procesează automat într-un mod care imită mintea umană. Dintre acestea, procesarea activată de AI poate compara și potrivi înregistrările și poate lua decizii precum trecerea tranzacției, semnalarea erorilor sau ridicarea de excepții.

Potrivirea bazată pe inteligență artificială cuprinde patru pași:

1. Captarea și extragerea datelor: Acest pas implică o anumită intervenție umană în scanarea manuală a facturilor fizice în sisteme sau încorporarea facturilor trimise prin fax sau prin e-mail pentru conversie în imagini. Recunoașterea optică zonală a caracterelor (OCR) sau Template OCR este utilizată pentru a extrage textul situat într-o anumită locație din interiorul unui document scanat. Un sistem OCR zonal este antrenat prin definirea locului în care câmpurile de date specifice pot fi găsite în interiorul unui document. OpenCV, Tesseract și Python sunt niște sisteme OCR zonale care pot fi antrenate pentru a selecta anumite câmpuri dintr-o factură sau un PO capturat.

2. Recunoașterea datelor: Recunoașterea și clasificarea datelor capturate în tipuri, fie prin clasificare bazată pe reguli, fie prin algoritmi de învățare automată. Sistemele AI OCR pot elimina peste 80% din operațiunile de captare, extragere și indexare a datelor pe factură.

3. Potrivirea înregistrărilor și validarea: Algoritmul AI realizează potrivirea înregistrărilor - procesul de găsire a unor informații care se potrivesc din seturi mari de date. Procesul de potrivire poate fi în 2, 3 sau 4, în funcție de nevoile companiei.

Un sondaj realizat de Cercetare de nivel arată că aprobarea mai rapidă a facturilor și productivitatea crescută a angajaților sunt primele două beneficii experimentate de la trecerea la 2-way și 3- activat AI.potrivirea modului procese.

4. Revizuirea conturilor de plată și procesarea excepțiilor, pe baza nevoilor unice ale companiei, datele potrivite sunt transmise sau direcționate către angajatul corespunzător pentru prelucrare ulterioară.

Avantajele potrivirii PO bazate pe AI

Procesare fără atingere:Atunci când toate documentele (factură, comandă de achiziție, chitanță etc.) sunt de natură electronică, „procesarea fără atingere” elimină procesele centrate pe hârtie și minimizează intervenția umană, oferind astfel performanță, scalabilitate și agilitate mai bune; toate documentele de afaceri sunt primite, digitizate, direcționate, potrivite, aprobate și procesate fără a fi nevoie de transferul unei singure bucăți de hârtie între personal și departamente. Procesarea fără atingere funcționează prin următorii pași:

1. Software-ul verifică dacă există e-mailuri necitite.

2. Atașamentele sunt găsite și detașate din e-mail pentru procesare.

3. Atașamentele sunt citite folosind capacitățile cognitive și datele sunt extrase.

4. Informațiile despre factură/PO sunt validate pe baza unor reguli de afaceri predefinite.

5. Se creează o factură, se corelează cu OP-urile și chitanțele de livrare pe baza unor reguli prestabilite și se verifică pentru a se asigura că nu există facturi duplicate.

6. Utilizatorii sunt informați dacă facturile au fost procesate cu succes.

Procesarea fără atingere folosește adesea învățarea automată pentru a antrena AI-uri pentru a funcționa mai bine decât sistemele AI simple bazate pe reguli. Prin urmare, sistemul învață atât din baza de clienți, cât și din complexitățile specifice fiecărui client.

Potrivire inteligentă:  OP-urile pot fi corelate după numărul PO, Eliberare, Linie, Expediere și Chitanță PO și sortate în diferite forme în câteva secunde, o sarcină care este herculeană numai cu efortul uman.

Gestionarea ușoară a mai multor PO-uri către mai multe facturi:  Automatizarea este deosebit de utilă atunci când volumul de OP-uri și facturi este mare, iar efortul manual ar dura zile, dacă nu luni pentru a le gestiona și clasifica.

Pista de audit completă și conformitate: Sistemele AI pot oferi operatorilor umani asistență intuitivă și pot efectua validări și corecții care necesită ore de muncă umană, în câteva secunde.

Economie de forță de muncă: AI funcționează pe baza „rețelei neuronale” – algoritmi care pot recunoaște relațiile subiacente într-un set de date, la fel ca creierul uman. Pe lângă viteza de performanță, învățarea automată și posibilitățile de învățare profundă din cadrul AI pot ajuta software-ul să învețe din experiență, care poate regla operația pentru a crește productivitatea și acuratețea, evitând intervenția umană și validarea.

Semnalarea și minimizarea erorilor: Acolo unde creierul uman poate eșua din cauza oboselii din cauza acțiunii repetitive, sistemul bazat pe inteligență artificială poate, de fapt, să își îmbunătățească performanța cu timpul și „experiența”. În timp ce automatizarea nu poate elimina complet eroarea umană, poate asigura coerența la scară largă. Contabilitatea automatizată poate crește semnificativ probabilitatea identificării problemelor mici înainte ca acestea să devină în cascadă în altele mai mari. În cazul unor probleme sau erori, o alertă este semnalată automat echipei IT, care poate identifica rapid cauza principală și o poate rezolva. Nimic nu este ratat și soluția este mult mai rapidă. Semnalarea în timp util a erorilor poate economisi timp, reduce timpii de nefuncționare costisitoare și poate evita stingerea incendiilor serioase ulterioare.

Productivitate crescuta: Cu libertatea de activități care consumă timp, cum ar fi potrivirea PO și procesarea facturilor, echipa Accounts Payable se poate concentra acum pe activități centrate pe om, cum ar fi planificarea financiară, analiza și obținerea de informații pentru îmbunătățiri și îmbunătățirea relațiilor interpersonale și instituționale, toate acestea. ar putea îmbunătăți rezultatul final.

Beneficii de cost: Deși instalarea procesării facturilor cu AI este asociată cu un cost de pornire, funcționarea acesteia ar presupune doar 20% din salariul unui angajat.

Securitatea datelor și scalabilitate:  O eficiență operațională mai mare pentru afacerile globale rezultă din capacitatea de a rula 24 de ore pe zi, 7 zile pe zi, spre deosebire de operatorii umani, care sunt limitați de lățimea de bandă mentală și timp.

Pregătirea pentru audit: OP-urile, GRN-urile și facturile sunt printre cele mai frecvente documente solicitate în timpul auditurilor. Potrivirea PO activată de AI are deja aceste documente aprobate, corelate și organizate, ceea ce permite un proces de audit fără întreruperi.

Automatizarea procesării facturilor și a potrivirii PO pot ajuta diferite niveluri de directori dintr-o companie:

• Directorii financiari pot reduce costurile și resursele gratuite care pot fi reorganizate pentru a îmbunătăți profitul și a ajuta la creșterea strategică și corporativă.
• Directorii corporativi pot înțelege mai bine performanța și pot monitoriza fluxul de numerar prin analiza datelor din tabloul de bord oferite de multe dintre software-urile de automatizare pentru măsurare.
• Echipele de conturi de plătibile pot elimina facturile pe hârtie și interacțiunile manuale datorită direcționării simplificate, codării, potrivirii facturilor furnizorilor folosind reguli de contabilitate predefinite.
• Contabilii și personalul de cercetare au acces complet și instantaneu la comenzile de achiziție și facturile pentru planificarea viitoare.

---

Doriți să automatizați procesul de potrivire a PO? Give Nanonets™ încercați și obțineți beneficiile utilizării OCR bazat pe AI în procesul de potrivire a PO.

---

Configurarea și implementarea sistemelor de potrivire PO cu AI

Configurarea unui sistem de potrivire PO activat AI într-o organizație este un proces cu trei niveluri.

În timp ce procesarea automată a facturilor și potrivirea PO sunt avantajoase atunci când sunt implementate, există, fără îndoială, o curbă de învățare, iar compania/echipa trebuie să urmeze câteva protocoale pentru ca automatizarea să obțină rezultatele așteptate. Câțiva pași care trebuie luați înainte și în timpul implementării proceselor contabile automatizate sunt următorii:

Implicarea deplină a tuturor părților interesate

Automatizarea de succes a conturi de plătibile depinde de participarea deplină a fiecărui membru al echipei financiare, ceea ce implică instruire periodică și programe de reîmprospătare pentru a opera sistemul și a gestiona excepțiile.

Automatizare pe fază

Valorificarea puterii automatizării și AI depinde de configurarea și implementarea corectă. În plus, există o curbă de învățare destul de abruptă asociată cu trecerea de la contabilitatea manuală la potrivirea facturilor bazată pe inteligență artificială. Prin tranziția pe fază, este posibilă configurarea fără erori și, de asemenea, să acorde echipei timp să adopte noi procese.

Integrarea tuturor sistemelor

Este posibil ca echipa de conturi de plată să folosească deja software-ul în scopuri disjunse, cum ar fi planificarea resurselor întreprinderii (ERP), managementul relațiilor cu clienții și alte sisteme financiare de bază. Sistemul de automatizare AI ar trebui să poată fi integrat cu software-ul existent pentru a ușura lucrurile pentru utilizatori.

Planificarea pentru situații neprevăzute

Blocarea serverului, întreruperile de curent și întreruperile rețelei pot perturba grav funcționarea sistemelor de potrivire PO cu AI. Dar un plan consolidat de continuitate a afacerii care include backup-uri, surse de alimentare neîntrerupte și cloud computing poate ajuta la rezolvarea acestor probleme. De asemenea, este important să păstrați un istoric al proceselor în cazul în care operațiunile trebuie să revină temporar la manipularea manuală.

Organizarea tuturor documentelor relevante

În potrivirea în trei și în patru. Comenzile de achiziție, GRN și Facturile trebuie să fie corelate. În timp ce majoritatea vânzătorilor și clienților sunt sârguincioși în privința OP-urilor și a facturilor, ei tind să fie neglijenți cu GRN-uri și chitanțe. Absența chitanței poate bloca un proces de potrivire în trei direcții integrat prin AI și ar fi generate excepții, ducând la blocaje în fluxul de lucru.

Acest lucru poate fi evitat prin centralizarea recepției articolelor, astfel încât crearea chitanțelor este limitată la una sau câteva persoane pentru a evita dublarea și omisiunile. Un alt mod de eșec este proiectarea unei abordări bazate pe sistem în care să fie setat un memento automat pentru generarea și urmărirea chitanței.

Asigurându-se că toate facturile, OP-urile și chitanțele sunt introduse în sistem cu promptitudine, automatizarea AP poate reduce dramatic zilele plătibile restante (DPO) cu un în medie 5.55 zile. Un sistem complet automatizat în care software-ul captează documentele direct din sursa soft (e-mailuri etc.) poate asigura acest lucru, dar în cazul încărcării manuale a datelor, acesta devine un punct important.

Potrivirea datelor furnizorului

Un proces de potrivire în trei direcții depinde de furnizor ca motor cheie al procesului. Acuratețea datelor furnizate de furnizori poate asigura absența problemelor de nepotrivire a datelor. Pentru transmiterea manuală a facturilor, este necesară diligența necesară pentru a asigura acuratețea. Precizia implică uniformitatea unității de măsură, prețului unitar și termenului de livrare. Cataloagele furnizorilor pot elimina erorile și pot îmbunătăți experiența de cumpărare.

Configurarea unei toleranțe pentru aprobarea automată

Unele excepții comune care apar în timpul meciului PO sunt:

· Cantitățile pe factură nu se potrivesc cu OP

· Informații de referință despre PO lipsă sau incorecte de pe factură

· Lipsește furnizorul sau structura fiscală pentru o factură

· Diferențele de preț la nivel de linie sau pentru totalul facturii. De exemplu, PO ar putea fi pentru 10 unități de articol la costul de Rs.10/unitate, iar factura ar putea fi pentru 1 unitate de articol la prețul de Rs. 100.

Manipularea cazurilor marginale

Cazurile marginale sunt apariții neobișnuite care trebuie gestionate de software. În potrivirea facturii, complexitatea facturării recurente este adesea subestimată. Sistemul AI trebuie să includă facturare recurentă adaptivă pentru a lua în considerare aceste cazuri marginale care pot apărea din cauza schimbărilor de fus orar, a mai multor taxe recurente, a ajustărilor de preț retroactive și a lunilor variabile pentru a asigura automatizarea fără erori.

---

Doriți să automatizați procesul de potrivire a PO? Give Nanonets™ încercați și obțineți beneficiile utilizării OCR bazat pe AI în procesul de potrivire a PO.

---

Exemple de sisteme de potrivire PO cu AI

Alegerea unei suită de contabilitate activată AI depinde de natura afacerii și de amploarea operațiunii. Potrivirea PO activată de AO ar putea fi fie o soluție punctuală, fie o suită completă de contabilitate, care ar depinde de software-ul existent sau de lipsa acestuia. În cazul primului, ar trebui să comunice cu sistemele existente, inclusiv cu ERP. Potrivirea PO este disponibilă în multe instrumente utilizate pentru contabilitate, inclusiv Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree etc.

In Oracol, Payables este instrumentul de potrivire a PO activat AI în care odată ce o factură este introdusă și corelată cu un PO, distribuțiile sunt create automat și potrivirea este verificată pentru conformitatea cu toleranța definită. Odată corelate, Payables actualizează cantitatea facturată pentru fiecare transport corespunzator și distribuțiile corespunzătoare acesteia cu suma introdusă în câmpul Cantitate facturată. Datoriile actualizează, de asemenea, suma facturată pentru distribuțiile PO.

Sage Intact Achiziția creează fluxuri de lucru structurate, predefinite pentru aprobarea tranzacțiilor și a achizițiilor. Arborele mineral, un furnizor de soluții de automatizare a conturi de plătit (AP) și a plăților, oferă potrivire automată PO/factură pentru Sage Intacc. În aceasta, detaliile de antet și la nivel de linie sunt extrase automat folosind tehnologia OCR din facturile trimise de furnizori către un e-mail desemnat. Apoi, potrivește automat facturile primite cu comenzile de achiziție sau chitanțele și apoi le inserează în fluxurile de lucru interne ale utilizatorilor pentru aprobarea și plata facturilor. Toate datele se sincronizează cu ERP-ul companiei pentru consistența platformei.

Cheltuieli Nexonia, o soluție de gestionare a rapoartelor de cheltuieli web și mobilă bazată pe cloud, care are fluxuri de lucru flexibile de aprobare și o integrare profundă cu sistemele existente.

In Tipalti, toate facturile trec printr-un OCR standard, extracție avansată de date și fluxuri de lucru de aprobare înainte de procesarea plății. Pot fi setate reguli pentru a determina dacă o factură este susținută prin PO și dacă ar trebui să treacă prin procesul de potrivire. Regulile de bază se aplică pentru furnizorul sau suma facturii și, dacă o factură are o comandă de cumpărare, datele de codificare a facturii PO completează automat factura.

In DocuWare, atunci când o factură este capturată, un instrument bazat pe inteligență artificială, de învățare în mulțime extrage toate datele cheie necesare procesării, cum ar fi numele furnizorului, ID-ul, numărul facturii, totalul secundar, taxele, transportul și suma totală. Pentru a valida factura, sistemul confirmă dacă este un furnizor valid, verifică dublu pentru orice numere de factură duplicate, potrivește comenzile de achiziție și bonurile de livrare și recalculează sumele.

Există multe mai multe instrumente de potrivire PO disponibile cu diverse caracteristici pentru a se potrivi diferitelor aplicații.

Nanonets AI OCR

Nanonets AI-OCR citește documente nevăzute, semi-structurate care nu urmează un șablon standard și validează datele capturate din document. Software-ul poate captura date dintr-o varietate de documente, inclusiv factură, carte de identitate, comenzi de cumpărare, dovadă de venit, formular fiscal și formulare ipotecare.

Permite importarea datelor de pe platforma utilizatorului și exportul direct al datelor capturate într-un flux de lucru existent, fără a perturba sistemul. Nanonets are legături de limbaj în Shell, Ruby, Golang, Java, C# și Python. Motorul AI învață și se îmbunătățește odată cu utilizarea. Cu o interfață web intuitivă, elimină procesele manuale greoaie și automatizează facturile, chitanțele și revizuirile documentelor. Se știe că reduce timpul de procesare cu până la 90% și reduce costurile cu până la 50%.

Se așteaptă ca inteligența artificială să joace un rol esențial în transformarea modului în care se realizează contabilitatea și potrivirea PO în lumea corporativă. Cu toate acestea, nu poate elimina participarea umană – tehnologia nu poate exista singură.

Inteligența artificială îl va ajuta, nu îl va înlocui pe Contabil. Cheia implementării cu succes a unui sistem de contabilitate activat de IA este să le unim. Viitorul utilizării AI în contabilitate și potrivirea PO se bazează în mare măsură pe modul în care oamenii o pot ancora pentru a-și îmbunătăți capacitatea de a furniza valori pe termen lung.