การจับคู่ PO คืออะไร? และจะทำให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างไร?

การจับคู่ PO เป็นกระบวนการเชื่อมต่อใบสั่งซื้อ (PO) ที่ลูกค้าออกโดยระบุประเภท ปริมาณ และราคาที่ตกลงกันไว้สำหรับสินค้า/บริการไปยัง ใบแจ้งหนี้ที่ออกโดยผู้ขาย สำหรับการส่งของ เป้าหมายของการจับคู่ PO คือเพื่อให้แน่ใจว่าการชำระเงินของผู้ขายตรงเวลา การบัญชีต้นทุนที่ถูกต้อง และการตรวจจับการฉ้อโกงได้ง่าย

การจับคู่ PO ด้วยตนเอง

การจับคู่ PO มีหลายขั้นตอน รวมทั้งการรับ & การดักจับข้อมูลใบแจ้งหนี้, ตรวจสอบกับ ใบสั่งซื้อจับคู่พารามิเตอร์และความละเอียดตามพารามิเตอร์ต่างๆ การประมวลผลใบแจ้งหนี้และการจับคู่ใบสั่งซื้อเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน ใช้เวลานาน และใช้ทรัพยากรมากเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกิจกรรมทางธุรกิจที่ขยายขนาดขึ้น

แม้แต่ในแผนกที่มีการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลในรูปแบบของแอปพลิเคชันการวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) ก็ต้องใช้แรงงานคนจำนวนมาก นับแต่เวลาที่แจ้งหรือรับใบแจ้งหนี้เข้าสู่แอปพลิเคชัน ERP เจ้าหนี้การค้า บุคลากรทำรายการงานบ้านที่ดูเหมือนไม่มีที่สิ้นสุด

---

ต้องการทำให้กระบวนการจับคู่ PO เป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่ Gไอฟ์ นาโนเน็ต™ ทดลองและรับประโยชน์ของการใช้ OCR แบบ AI ในกระบวนการจับคู่ PO

---

· การเปิดและสแกนจดหมาย/การเปิดใบแจ้งหนี้จริง/ใบสั่งซื้อ

· เรียกใบแจ้งหนี้/ใบสั่งซื้อจากกล่องอีเมล พอร์ทัล หรือซองจดหมายจริง

· คีย์ข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ลงในคอมพิวเตอร์

· จับคู่ใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองกับใบสั่งซื้อ (PO) และใบเสร็จการส่งมอบ

· กำหนดเส้นทางใบแจ้งหนี้/OPs ไปยังผู้จัดการและเจ้าหน้าที่อนุมัติ

· แก้ไขข้อยกเว้นด้วยการใช้สายตาที่ยุ่งยากและการวิเคราะห์ด้วยตนเอง

· การป้อนข้อมูลใบแจ้งหนี้ที่ตรงกันลงใน ERP

·ค้นหา ERP สำหรับการทำซ้ำและการละเว้น

· กระทบยอดใบแจ้งหนี้กับการชำระเงิน

· กำลังอัปเดตข้อมูลหลักของผู้ขาย

ความท้าทายที่ทำให้ร่างกายอ่อนแอในการจับคู่ PO ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง ได้แก่:

การจัดการจุดข้อมูลใบแจ้งหนี้หลายจุด: องค์กรขนาดใหญ่มักจะจัดการกับ PO และ/หรือใบแจ้งหนี้จากซัพพลายเออร์/ลูกค้าหลายรายในหลายรูปแบบ รวมถึงไฟล์เวิร์ดโปรเซสเซอร์ (เช่น เอกสาร MS-Word) ไฟล์ป้อนข้อมูล (เช่น ไฟล์ MS-Excel) เอกสาร XML ที่มีโครงสร้างจากการแลกเปลี่ยนข้อมูลทางอิเล็กทรอนิกส์ (EDI) ไฟล์ PDF และไฟล์รูปภาพ และบางครั้งก็เป็นเอกสารฉบับพิมพ์

การรวมเอกสารทั้งหมดนี้ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่ายเมื่อดำเนินการด้วยตนเอง ข้อผิดพลาดที่จุดเริ่มต้นของ เวิร์กโฟลว์การประมวลผลใบแจ้งหนี้ สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ร้ายแรงได้ เช่น การชำระเงินเกิน การชำระเงินที่ไม่ถูกต้อง การทำซ้ำใบแจ้งหนี้ ฯลฯ ที่อาจนำไปสู่การสูญเสียประสิทธิภาพการทำงานและความน่าเชื่อถือ

ข้อมูลไม่ตรงกัน: พื้นที่ เจ้าหนี้การค้า แผนกของบริษัทมักจะต้องจับคู่ใบสั่งซื้อกับใบรับสินค้า (GRN) และข้อมูลสัญญานอกเหนือจากใบกำกับสินค้า กระบวนการ "จ้องมองและเปรียบเทียบ" ของการจับคู่ด้วยตนเองนอกจากจะใช้แรงงานเข้มข้นและต้องใช้กำลังมากแล้ว ยังอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดร้ายแรง เช่น วันที่และค่าที่ไม่ได้รับ การแก้ไขจะทำให้การดำเนินการช้าลงและทำให้องค์กรเสี่ยงต่อการสูญเสียผลิตภาพและธุรกิจ - การจัดการ / ปัญหาความสัมพันธ์กับลูกค้า

การจัดการข้อยกเว้น: แผนกบัญชีเจ้าหนี้ใช้เวลามากในการจัดการกับข้อยกเว้น รวมถึงข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ และไม่ตรงกันในใบแจ้งหนี้ จนถึง 20% ของใบแจ้งหนี้ มีข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วนอยู่เป็นประจำ และแผนกบัญชีเจ้าหนี้แบบธรรมดา (ด้วยตนเอง) ใช้เวลา 25% ของเวลาในการแก้ไขปัญหาและติดตามข้อมูลที่ขาดหายไป

ต้นทุนต่อการประมวลผลใบแจ้งหนี้: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองและการจับคู่ PO ทำให้เกิดค่าใช้จ่ายรวมถึงชั่วโมงทำงาน เอกสาร และไปรษณีย์ ซึ่งอาจรุนแรงขึ้นด้วยค่าปรับ ค่าธรรมเนียมล่าช้า การส่งคืนผลิตภัณฑ์ และการสูญเสียของธุรกิจในกรณีที่เกิดข้อผิดพลาด

การฉ้อโกงและการโจรกรรม: Certified Fraud Examiners (ACFE) รายงานว่าองค์กรทั่วไปสูญเสียรายได้ 5% จากการฉ้อโกงทุกปี อาชญากรที่แอบอ้างเป็นผู้บริหารหรือซัพพลายเออร์ส่งอีเมลใบแจ้งหนี้ที่ดูเหมือนจริงหรือคำขออื่น ๆ สำหรับการชำระเงินและทีมบัญชีเจ้าหนี้ที่ระมัดระวังน้อยกว่า ตกเป็นเหยื่อของมัน.

แบบสำรวจปี 2020 โดย Levvel Research แสดงให้เห็นว่า การป้อนข้อมูลด้วยตนเองและความไร้ประสิทธิภาพยังคงเป็นจุดปวดใน กระบวนการบัญชีเจ้าหนี้.

สมาคมบัญชีเจ้าหนี้ในสหราชอาณาจักร พบว่า:

• 56% ของธุรกิจประสบปัญหาการคาดการณ์กระแสเงินสดเนื่องจากปัญหาด้านบัญชีเจ้าหนี้
• 91% ของบริษัทต่างๆ ได้รับโทรศัพท์จากผู้ขายเพื่อติดตามการชำระเงินเป็นประจำ
• 23% ของธุรกิจมีซัพพลายเออร์ที่ปฏิเสธที่จะทำงานร่วมกับพวกเขาอีกครั้งเนื่องจากความไร้ประสิทธิภาพของบัญชีเจ้าหนี้

---

ต้องการทำให้กระบวนการจับคู่ PO เป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่ Gไอฟ์ นาโนเน็ต™ ทดลองและรับประโยชน์ของการใช้ OCR แบบ AI ในกระบวนการจับคู่ PO

---

การจับคู่ PO อัตโนมัติ

ปัญหามากมายข้างต้นอาจแก้ไขได้โดยใช้การจับคู่ PO อัตโนมัติ ระบบอัตโนมัติอาจถูกนำมาใช้ในขั้นตอนต่างๆ ในกระบวนการทางบัญชี ดังนั้นจึงมีการทำงานอัตโนมัติสองประเภท:

การจับข้อมูลตามการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR):

การบันทึกข้อมูลใบแจ้งหนี้ตาม OCR ใช้ฮาร์ดแวร์การจับภาพและซอฟต์แวร์การแปลงร่วมกันเพื่อแปลงรูปภาพเป็นข้อความที่ทีมบัญชีสามารถประมวลผลได้ด้วยตนเอง เห็นได้ชัดว่านี่เป็นเพียงข้อมูลดิจิทัลและไม่ตรงกัน และต้องเกี่ยวข้องกับการดำเนินการด้วยตนเองในภายหลัง

นอกจากนี้ ระบบ OCR แบบสแตนด์อโลนล้มเหลวในการทำงานกับเทมเพลต ประเภทไฟล์ และเลย์เอาต์ที่แตกต่างกัน ทำให้จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์บ่อยครั้งเพื่อตั้งกฎเทมเพลตสำหรับเอกสารประเภทต่างๆ

การประมวลผลบัญชีอัตโนมัติ/การจับคู่ PO:

นี่คือสามประเภท:

• กระบวนการอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) เลียนแบบการกระทำของมนุษย์ในงานที่ซ้ำซากจำเจ
• ปัญญาประดิษฐ์ (AI) "จอกศักดิ์สิทธิ์" ของวิทยาการคอมพิวเตอร์ในคำพูดของบิล เกตส์ เลียนแบบวิจารณญาณและพฤติกรรมของมนุษย์เพื่อให้เข้ากับใบสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ และใบเสร็จ
• การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นเซตย่อยของ AI ซึ่งคอมพิวเตอร์ "เรียนรู้จากประสบการณ์" ผ่านอัลกอริธึม เช่น Neural Network ที่เลียนแบบกระบวนการเรียนรู้ของสมอง

การประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติทั้งสามประเภทจะบันทึกข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อ และเอกสารทางการเงินอื่นๆ และประมวลผลโดยอัตโนมัติในลักษณะที่เลียนแบบจิตใจของมนุษย์ ในจำนวนนี้ การประมวลผลที่เปิดใช้งาน AI ยังสามารถเปรียบเทียบและจับคู่บันทึกและตัดสินใจ เช่น ผ่านธุรกรรม ตั้งค่าสถานะข้อผิดพลาด หรือเพิ่มข้อยกเว้น

การจับคู่ตาม AI ประกอบด้วยสี่ขั้นตอน:

1. การเก็บและดึงข้อมูล: ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการแทรกแซงของมนุษย์จำนวนหนึ่งในการสแกนใบแจ้งหนี้จริงในระบบหรือการรวมใบแจ้งหนี้ที่แฟกซ์หรืออีเมลเพื่อแปลงเป็นรูปภาพ Zonal Optical Character Recognition (OCR) หรือเทมเพลต OCR ใช้เพื่อแยกข้อความที่อยู่ในตำแหน่งเฉพาะภายในเอกสารที่สแกน ระบบ Zonal OCR ได้รับการฝึกฝนโดยการกำหนดตำแหน่งที่จะพบฟิลด์ข้อมูลเฉพาะภายในเอกสาร OpenCV, Tesseract และ Python เป็นระบบ OCR แบบแบ่งโซนที่สามารถฝึกฝนเพื่อเลือกฟิลด์เฉพาะจากใบแจ้งหนี้หรือ PO ที่จับได้

2. การรับรู้ข้อมูล: การรับรู้และการจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่ถูกจับเป็นประเภทผ่านการจำแนกตามกฎหรือโดยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ระบบ AI OCR สามารถขจัดการดำเนินงานได้มากกว่า 80% ภายใต้การเก็บรวบรวมข้อมูล การแยก และการทำดัชนีของข้อมูลใบแจ้งหนี้

3. บันทึกการจับคู่และการตรวจสอบความถูกต้อง: อัลกอริธึม AI ทำการจับคู่บันทึก ซึ่งเป็นกระบวนการค้นหาชิ้นส่วนข้อมูลที่ตรงกันจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ กระบวนการจับคู่อาจเป็นแบบ 2 ทาง 3 ทาง หรือ 4 ทางก็ได้ ขึ้นอยู่กับความต้องการของบริษัท

สำรวจโดย ระดับการวิจัย แสดงให้เห็นว่า อนุมัติใบแจ้งหนี้ได้เร็วขึ้นและ เพิ่มผลผลิตของพนักงาน ประโยชน์สองประการแรกที่ได้รับจากการเปลี่ยนไปใช้ AI แบบ 2-way และ 3-วิธีจับคู่ กระบวนการ

4. การตรวจสอบบัญชีเจ้าหนี้และการประมวลผลข้อยกเว้นตามความต้องการเฉพาะของบริษัท ข้อมูลที่ตรงกันจะถูกส่งผ่านหรือส่งไปยังพนักงานที่เหมาะสมเพื่อการประมวลผลต่อไป

ข้อดีของการจับคู่ PO ตาม AI

การประมวลผลแบบไม่สัมผัส:เมื่อเอกสารทั้งหมด (ใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อ ใบเสร็จ ฯลฯ) มีลักษณะเป็นอิเล็กทรอนิกส์ "การประมวลผลแบบไม่ต้องสัมผัส" จะลบกระบวนการที่เน้นกระดาษเป็นหลัก และลดการแทรกแซงของมนุษย์ ส่งผลให้มีประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความคล่องตัวดีขึ้น เอกสารทางธุรกิจทั้งหมดจะได้รับ แปลงเป็นดิจิทัล กำหนดเส้นทาง จับคู่ อนุมัติ และประมวลผลโดยไม่จำเป็นต้องใช้กระดาษแผ่นเดียวระหว่างบุคลากรและแผนก การประมวลผลแบบไม่สัมผัสทำงานผ่านขั้นตอนต่อไปนี้:

1. ซอฟต์แวร์ตรวจสอบอีเมลที่ยังไม่ได้อ่าน

2. พบเอกสารแนบและนำออกจากอีเมลเพื่อดำเนินการ

3. ไฟล์แนบจะถูกอ่านโดยใช้ความสามารถทางปัญญาและดึงข้อมูลออกมา

4. ข้อมูลใบแจ้งหนี้/ใบสั่งซื้อได้รับการตรวจสอบตามกฎเกณฑ์ทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

5. มีการสร้างใบแจ้งหนี้ จับคู่กับใบสั่งซื้อและใบเสร็จการจัดส่งตามกฎที่ตั้งไว้ล่วงหน้า และตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีใบแจ้งหนี้ที่ซ้ำกัน

6. ผู้ใช้จะได้รับแจ้งว่าใบแจ้งหนี้ได้รับการประมวลผลสำเร็จหรือไม่

การประมวลผลแบบไม่สัมผัสมักใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อฝึก AI ให้ทำงานได้ดีกว่าระบบ AI แบบอิงกฎธรรมดา ระบบจึงเรียนรู้จากทั้งฐานลูกค้าและความซับซ้อนเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย

การจับคู่อัจฉริยะ:  สามารถจับคู่ PO ตามหมายเลข PO, Release, Line, Shipment และ PO Receipt และจัดเรียงในรูปแบบต่างๆ ภายในไม่กี่วินาที ซึ่งเป็นงานที่ยากลำบากด้วยความพยายามของมนุษย์เพียงอย่างเดียว

ง่ายต่อการจัดการ PO หลายใบไปยังใบแจ้งหนี้หลายใบ:  ระบบอัตโนมัติมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อมีปริมาณ PO และใบแจ้งหนี้สูง และความพยายามโดยเจ้าหน้าที่อาจใช้เวลาหลายวัน หากไม่ใช่เป็นเดือนในการจัดการและจัดหมวดหมู่

เส้นทางการตรวจสอบและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่สมบูรณ์: ระบบ AI สามารถให้ความช่วยเหลือแก่ผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์โดยสัญชาตญาณ และทำการตรวจสอบและแก้ไขที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงกับแรงงานมนุษย์ ภายในไม่กี่วินาที

ประหยัดกำลังคน: AI ทำงานบนพื้นฐานของ "โครงข่ายประสาทเทียม" ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่สามารถจดจำความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลได้เหมือนกับสมองของมนุษย์ นอกเหนือจากความเร็วของประสิทธิภาพแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงและความเป็นไปได้ในการเรียนรู้เชิงลึกภายใน AI ยังสามารถช่วยให้ซอฟต์แวร์เรียนรู้จากประสบการณ์ ซึ่งสามารถปรับการทำงานอย่างละเอียดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำ โดยขจัดการแทรกแซงและการตรวจสอบของมนุษย์

ข้อผิดพลาดในการติดธงและย่อให้เล็กสุด: จุดที่สมองของมนุษย์สามารถล้มเหลวได้เนื่องจากความเหนื่อยล้าจากการกระทำซ้ำๆ ในความเป็นจริง ระบบที่ใช้ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยเวลาและ "ประสบการณ์" ได้ แม้ว่าระบบอัตโนมัติจะไม่สามารถขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ แต่ก็สามารถรับประกันความสอดคล้องในระดับใหญ่ได้ การบัญชีอัตโนมัติสามารถเพิ่มโอกาสในการระบุปัญหาเล็ก ๆ ได้อย่างมากก่อนที่จะขยายไปสู่ปัญหาที่ใหญ่ขึ้น ในกรณีที่เกิดปัญหาหรือข้อผิดพลาด ระบบจะแจ้งเตือนไปยังทีมไอทีโดยอัตโนมัติซึ่งสามารถระบุสาเหตุที่แท้จริงและแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว ไม่มีอะไรพลาดและการแก้ไขก็เร็วกว่ามาก การแจ้งข้อผิดพลาดอย่างทันท่วงทีสามารถช่วยประหยัดเวลา ลดเวลาหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายสูง และขจัดการผจญเพลิงที่ร้ายแรงได้ในภายหลัง

ผลผลิตเพิ่มขึ้น: ด้วยอิสระจากกิจกรรมที่ใช้เวลานาน เช่น การจับคู่ใบสั่งซื้อและการประมวลผลใบแจ้งหนี้ ตอนนี้ทีมบัญชีเจ้าหนี้สามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง เช่น การวางแผนทางการเงิน การวิเคราะห์ และการรับข้อมูลเชิงลึกสำหรับการปรับปรุง และปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและสถาบัน ซึ่งทั้งหมดนี้ สามารถปรับปรุงบรรทัดล่างได้

ผลประโยชน์ด้านต้นทุน: แม้ว่าการติดตั้งการประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่เปิดใช้งาน AI จะเกี่ยวข้องกับต้นทุนในการเริ่มต้น แต่การดำเนินการดังกล่าวจะให้เงินเดือนพนักงานเพียง 20 เปอร์เซ็นต์เท่านั้น

ความปลอดภัยของข้อมูลและความสามารถในการปรับขนาด:  ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่มากขึ้นสำหรับธุรกิจทั่วโลกเป็นผลมาจากความสามารถในการดำเนินการ 24X7 ซึ่งแตกต่างจากผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์ซึ่งถูกจำกัดด้วยแบนด์วิดท์และเวลาทางจิต

ความพร้อมในการตรวจสอบ: ใบสั่งซื้อ GRN และใบแจ้งหนี้เป็นเอกสารที่พบบ่อยที่สุดที่ถามระหว่างการตรวจสอบ การจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AI ได้อนุมัติ จับคู่ และจัดระเบียบเอกสารเหล่านี้แล้ว ซึ่งช่วยให้กระบวนการตรวจสอบเป็นไปอย่างราบรื่น

ระบบอัตโนมัติของการประมวลผลใบแจ้งหนี้และการจับคู่ PO สามารถช่วยผู้บริหารระดับต่างๆ ในบริษัท:

• ผู้บริหารด้านการเงินสามารถลดต้นทุนและทรัพยากรฟรีที่สามารถจัดโครงสร้างใหม่เพื่อเพิ่มผลกำไรและช่วยในการเติบโตเชิงกลยุทธ์และองค์กร
• ผู้บริหารองค์กรสามารถเข้าใจประสิทธิภาพและติดตามกระแสเงินสดได้ดีขึ้นโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแดชบอร์ดที่นำเสนอโดยซอฟต์แวร์ระบบอัตโนมัติจำนวนมากเพื่อวัด
• ทีมบัญชีเจ้าหนี้สามารถขจัดใบแจ้งหนี้ที่เป็นกระดาษและการโต้ตอบด้วยตนเองได้เนื่องจากการกำหนดเส้นทาง การเข้ารหัส การจับคู่ใบแจ้งหนี้ของผู้จัดหาโดยใช้กฎการบัญชีที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
• นักบัญชีและเจ้าหน้าที่วิจัยสามารถเข้าถึงใบสั่งซื้อและใบแจ้งหนี้ได้อย่างสมบูรณ์และทันทีสำหรับการวางแผนในอนาคต

---

ต้องการทำให้กระบวนการจับคู่ PO เป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่ Gไอฟ์ นาโนเน็ต™ ทดลองและรับประโยชน์ของการใช้ OCR แบบ AI ในกระบวนการจับคู่ PO

---

ตั้งค่าและใช้งานระบบจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AI

การตั้งค่าระบบจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AI ในองค์กรเป็นกระบวนการสามระดับ

ในขณะที่การประมวลผลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติและการจับคู่ PO นั้นมีประโยชน์เมื่อนำไปใช้งาน เส้นโค้งการเรียนรู้มีอยู่อย่างไม่ต้องสงสัย และบริษัท/ทีมต้องปฏิบัติตามโปรโตคอลสองสามอย่างเพื่อให้ระบบอัตโนมัติได้รับผลลัพธ์ที่คาดหวัง บางขั้นตอนที่ต้องทำก่อนและระหว่างการนำกระบวนการบัญชีอัตโนมัติไปใช้มีดังนี้:

การมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด

ระบบอัตโนมัติของบัญชีเจ้าหนี้ที่ประสบความสำเร็จนั้นขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ของสมาชิกทุกคนในทีมการเงิน ซึ่งจะมีการฝึกอบรมและโปรแกรมทบทวนเป็นระยะๆ เพื่อใช้งานระบบและจัดการกับข้อยกเว้น

ระบบอัตโนมัติแบบ Phase-wise

การควบคุมพลังของระบบอัตโนมัติและ AI ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าและการใช้งานที่ถูกต้อง นอกจากนี้ยังมีช่วงการเรียนรู้ที่ค่อนข้างชันที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนจากการบัญชีด้วยตนเองเป็นการจับคู่ใบแจ้งหนี้แบบ AI ด้วยการเปลี่ยนแปลงแบบทีละขั้น ทำให้สามารถตั้งค่าได้โดยไม่มีข้อผิดพลาด และยังให้เวลาทีมในการปรับใช้กระบวนการใหม่

การบูรณาการทุกระบบ

ทีมบัญชีเจ้าหนี้อาจใช้ซอฟต์แวร์อยู่แล้วสำหรับวัตถุประสงค์ที่ไม่เกี่ยวข้องกัน เช่น การวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ และระบบการเงินหลักอื่นๆ ระบบ AI-automation ควรสามารถรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ที่มีอยู่เพื่อให้ผู้ใช้ทำสิ่งต่างๆ ได้ง่าย

การวางแผนสำหรับสถานการณ์ฉุกเฉิน

เซิร์ฟเวอร์ขัดข้อง ไฟฟ้าดับ และการหยุดชะงักของเครือข่ายสามารถขัดขวางการทำงานของระบบจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AI ได้อย่างรุนแรง แต่แผนความต่อเนื่องทางธุรกิจที่เข้มแข็งซึ่งรวมถึงการสำรองข้อมูล อุปกรณ์จ่ายไฟแบบต่อเนื่อง และคลาวด์คอมพิวติ้งสามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ สิ่งสำคัญคือต้องรักษาประวัติของกระบวนการไว้ในกรณีที่การดำเนินการต้องเปลี่ยนกลับไปเป็นการจัดการด้วยตนเองชั่วคราว

การจัดระเบียบเอกสารที่เกี่ยวข้องทั้งหมด

ในการจับคู่สามและสี่ทาง ใบสั่งซื้อ GRN และใบแจ้งหนี้ต้องตรงกัน แม้ว่าผู้ขายและลูกค้าส่วนใหญ่จะขยันขันแข็งเกี่ยวกับใบสั่งซื้อและใบกำกับสินค้า พวกเขามักจะไม่ใส่ใจเกี่ยวกับ GRN และใบเสร็จ การขาดใบเสร็จรับเงินอาจทำให้กระบวนการจับคู่ 3 ทางที่ผสานกับ AI หยุดชะงัก และข้อยกเว้นจะถูกสร้างขึ้นซึ่งนำไปสู่ปัญหาคอขวดในเวิร์กโฟลว์

สิ่งนี้สามารถหลีกเลี่ยงได้โดยการรวมศูนย์ของการรับสินค้า ดังนั้นการสร้างใบเสร็จจึงถูกจำกัดให้มีเพียงคนเดียวหรือไม่กี่คนเพื่อหลีกเลี่ยงการทำซ้ำและการละเว้น อีกวิธีหนึ่งในการป้องกันความล้มเหลวคือการออกแบบแนวทางที่ขับเคลื่อนโดยระบบ ซึ่งระบบจะตั้งค่าตัวเตือนอัตโนมัติสำหรับการสร้างใบเสร็จและติดตามผล

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อ และใบเสร็จทั้งหมดเข้าสู่ระบบโดยทันที ระบบอัตโนมัติของ AP สามารถลดจำนวนวันที่ค้างชำระ (DPO) ได้อย่างมากโดย เฉลี่ย 5.55 วัน. ระบบอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ซึ่งซอฟต์แวร์บันทึกเอกสารโดยตรงจากซอฟต์ซอร์ส (อีเมล ฯลฯ) สามารถรับรองได้ แต่ในกรณีของการอัพโหลดข้อมูลด้วยตนเอง สิ่งนี้จะกลายเป็นประเด็นสำคัญ

การจับคู่ข้อมูลผู้ขาย

กระบวนการจับคู่ 3 ทางขึ้นอยู่กับซัพพลายเออร์ในฐานะผู้ขับเคลื่อนหลักของกระบวนการ ความถูกต้องของข้อมูลที่จัดหาโดยซัพพลายเออร์สามารถรับประกันได้ว่าไม่มีข้อมูลที่ไม่ตรงกัน สำหรับการส่งใบแจ้งหนี้ด้วยตนเอง จำเป็นต้องมีการตรวจสอบสถานะเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้อง ความแม่นยำทำให้เกิดความสม่ำเสมอของหน่วยวัด ราคาต่อหน่วย และระยะเวลาในการส่งมอบ แค็ตตาล็อกของผู้จัดจำหน่ายสามารถขจัดข้อผิดพลาดและปรับปรุงประสบการณ์การจัดซื้อได้

การตั้งค่าความอดทนสำหรับการอนุมัติอัตโนมัติ

ข้อยกเว้นทั่วไปบางประการที่เกิดขึ้นระหว่างการจับคู่ PO ได้แก่:

· ปริมาณในใบแจ้งหนี้ไม่ตรงกับ PO

· ข้อมูลอ้างอิง PO ที่หายไปหรือไม่ถูกต้องในใบแจ้งหนี้

· ไม่มีซัพพลายเออร์หรือโครงสร้างภาษีสำหรับใบแจ้งหนี้

· ความคลาดเคลื่อนของราคาที่ระดับรายการหรือสำหรับใบแจ้งหนี้ทั้งหมด ตัวอย่างเช่น PO อาจเป็น 10 หน่วยสินค้าที่ราคา Rs.10/unit และใบแจ้งหนี้อาจเป็น 1 หน่วยสินค้าสำหรับราคา Rs.100/unit XNUMX.

การจัดการขอบเคส

กรณี Edge เป็นเหตุการณ์ผิดปกติที่ต้องจัดการโดยซอฟต์แวร์ ในการจับคู่ PO ของใบแจ้งหนี้ ความซับซ้อนของการเรียกเก็บเงินที่เกิดซ้ำมักจะถูกประเมินต่ำไป ระบบ AI ต้องมีการเรียกเก็บเงินที่เกิดซ้ำแบบปรับเปลี่ยนได้เพื่อพิจารณากรณีของขอบเหล่านี้ที่อาจเกิดขึ้นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงเขตเวลา ค่าใช้จ่ายที่เกิดซ้ำหลายครั้ง การปรับราคาย้อนหลัง และช่วงเดือนที่แปรผันเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานอัตโนมัติจะปราศจากข้อผิดพลาด

---

ต้องการทำให้กระบวนการจับคู่ PO เป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่ Gไอฟ์ นาโนเน็ต™ ทดลองและรับประโยชน์ของการใช้ OCR แบบ AI ในกระบวนการจับคู่ PO

---

ตัวอย่างระบบจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AI

การเลือกชุดบัญชีที่เปิดใช้งาน AI ขึ้นอยู่กับลักษณะของธุรกิจและขนาดการดำเนินงาน การจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AO อาจเป็นวิธีแก้ปัญหาแบบจุดหรือชุดบัญชีเต็มรูปแบบ ซึ่งจะขึ้นอยู่กับซอฟต์แวร์ที่มีอยู่หรือขาดซอฟต์แวร์ดังกล่าว ในกรณีของอดีตนั้นจะต้องสื่อสารกับระบบที่มีอยู่รวมถึง ERP การจับคู่ PO มีอยู่ในเครื่องมือมากมายที่ใช้สำหรับการบัญชี รวมถึง Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree เป็นต้น

In คำพยากรณ์เจ้าหนี้เป็นเครื่องมือจับคู่ PO ที่เปิดใช้งาน AI ซึ่งเมื่อป้อนใบแจ้งหนี้และจับคู่กับ PO แล้ว การแจกแจงจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติและการจับคู่จะถูกตรวจสอบเพื่อให้สอดคล้องกับความอดทนที่กำหนดไว้ เมื่อจับคู่แล้ว เจ้าหนี้จะอัปเดตปริมาณที่เรียกเก็บเงินสำหรับการจัดส่งที่ตรงกันแต่ละรายการและการกระจายที่เกี่ยวข้องตามจำนวนเงินที่ป้อนในฟิลด์ ปริมาณการออกใบแจ้งหนี้ เจ้าหนี้ยังปรับปรุงจำนวนเงินที่เรียกเก็บเงินจากการแจกจ่าย PO

ปราชญ์เหมือนเดิม การจัดซื้อจะสร้างเวิร์กโฟลว์การอนุมัติการซื้อที่มีโครงสร้างและกำหนดไว้ล่วงหน้า มิเนอรัลทรีผู้ให้บริการโซลูชันบัญชีเจ้าหนี้ (AP) และการชำระเงินอัตโนมัติ ให้การจับคู่ PO/ใบแจ้งหนี้อัตโนมัติสำหรับ Sage Intacc ในส่วนนี้ รายละเอียดส่วนหัวและระดับรายการจะถูกแยกโดยอัตโนมัติโดยใช้เทคโนโลยี OCR จากใบแจ้งหนี้ที่ผู้ขายส่งไปยังอีเมลที่กำหนด จากนั้นจะจับคู่ใบแจ้งหนี้ขาเข้ากับใบสั่งซื้อหรือใบเสร็จโดยอัตโนมัติ แล้วแทรกลงในเวิร์กโฟลว์ภายในของผู้ใช้สำหรับการอนุมัติและการชำระเงินตามใบแจ้งหนี้ ข้อมูลทั้งหมดซิงค์กับ ERP ของบริษัทเพื่อความสอดคล้องของแพลตฟอร์ม

ค่าใช้จ่าย Nexoniaซึ่งเป็นโซลูชันการจัดการรายงานค่าใช้จ่ายทางเว็บและอุปกรณ์เคลื่อนที่บนคลาวด์ที่มีเวิร์กโฟลว์การอนุมัติที่ยืดหยุ่นและการผสานรวมกับระบบที่มีอยู่อย่างลึกซึ้ง

In ทิปาลติใบแจ้งหนี้ทั้งหมดต้องผ่าน OCR มาตรฐาน การดึงข้อมูลขั้นสูง และเวิร์กโฟลว์การอนุมัติก่อนที่จะประมวลผลการชำระเงิน กฎอาจถูกตั้งค่าเพื่อกำหนดว่าใบแจ้งหนี้ได้รับการสนับสนุน PO หรือไม่ และควรผ่านกระบวนการจับคู่หรือไม่ กฎพื้นฐานนำไปใช้กับซัพพลายเออร์หรือจำนวนเงินในการเรียกเก็บเงิน และหากใบแจ้งหนี้มีใบสั่งซื้อ ข้อมูลรหัสใบเรียกเก็บเงิน PO จะเติมใบแจ้งหนี้ล่วงหน้าโดยอัตโนมัติ

In โดคูแวร์เมื่อมีการบันทึกใบแจ้งหนี้ เครื่องมือการเรียนรู้แบบฝูงชนที่ใช้ AI จะดึงข้อมูลสำคัญทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการประมวลผล เช่น ชื่อผู้ขาย, ID, หมายเลขใบแจ้งหนี้, ยอดรวมย่อย, ภาษี, ค่าขนส่ง และจำนวนเงินทั้งหมด ในการตรวจสอบใบแจ้งหนี้ ระบบจะยืนยันว่าเป็นผู้จัดจำหน่ายที่ถูกต้องหรือไม่ ตรวจสอบหมายเลขใบแจ้งหนี้ที่ซ้ำกันอีกครั้ง จับคู่กับใบสั่งซื้อและใบส่งมอบ และคำนวณยอดเงินใหม่

มีเครื่องมือจับคู่ PO มากมายพร้อมคุณสมบัติที่หลากหลายเพื่อให้เหมาะกับการใช้งานที่หลากหลาย

นาโนเน็ต AI OCR

Nanonets AI-OCR อ่านเอกสารกึ่งโครงสร้างที่มองไม่เห็นซึ่งไม่เป็นไปตามเทมเพลตมาตรฐานและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่บันทึกจากเอกสาร ซอฟต์แวร์สามารถเก็บข้อมูลจากเอกสารต่างๆ รวมทั้งใบแจ้งหนี้ บัตรประจำตัว ใบสั่งซื้อ หลักฐานรายได้ แบบฟอร์มภาษี และแบบฟอร์มสินเชื่อที่อยู่อาศัย

ช่วยให้นำเข้าข้อมูลจากแพลตฟอร์มของผู้ใช้และส่งออกข้อมูลที่บันทึกไว้ไปยังเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้โดยตรง โดยไม่กระทบต่อระบบ Nanonets มีการผูกภาษาใน Shell, Ruby, Golang, Java, C# และ Python เอ็นจิ้น AI เรียนรู้และปรับปรุงด้วยการใช้งาน ด้วยอินเทอร์เฟซทางเว็บที่ใช้งานง่าย ช่วยขจัดขั้นตอนการทำงานด้วยตนเองที่ยุ่งยากและทำให้ใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ และการตรวจทานเอกสารเป็นแบบอัตโนมัติ เป็นที่ทราบกันดีว่าลดเวลาดำเนินการได้มากถึง 90% และประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากถึง 50%

ปัญญาประดิษฐ์คาดว่าจะมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิธีการบัญชีและการจับคู่ PO ในโลกธุรกิจ อย่างไรก็ตาม มันไม่สามารถขจัดการมีส่วนร่วมของมนุษย์ – เทคโนโลยีไม่สามารถอยู่ได้โดยลำพัง

ปัญญาประดิษฐ์จะช่วยแทนนักบัญชีไม่ได้ กุญแจสู่ความสำเร็จในการใช้งานระบบบัญชีที่เปิดใช้งาน AI คือการนำมารวมกัน อนาคตของการใช้ AI ในการบัญชีและการจับคู่ PO นั้นขึ้นอยู่กับวิธีที่มนุษย์สามารถยึดมันไว้ได้เพื่อปรับปรุงความสามารถในการส่งมอบคุณค่าในระยะยาว