PO Eşleştirme nedir? Ve nasıl otomatikleştirilir?

PO Eşleştirme, bir müşteri tarafından verilen ürünler/hizmetler için türleri, miktarları ve üzerinde anlaşılan fiyatları gösteren bir satınalma siparişini (PO) müşteriye bağlama sürecidir. satıcı tarafından düzenlenen fatura teslim olduğu için. PO eşleştirmenin amacı, satıcı ödemelerinin zamanında yapılmasını, maliyetlerin doğru hesaplanmasını ve dolandırıcılık uygulamalarının kolay tespit edilmesini sağlamaktır.

Manuel PO Eşleştirme

PO eşleştirme, makbuz ve fatura verilerinin yakalanmasıile doğrulama satınalma siparişi, parametreleri eşleştirme ve çeşitli parametrelere dayalı çözünürlük. Fatura işleme ve PO eşleştirme, özellikle ölçeklendirilmiş iş etkinliklerinde manuel olarak gerçekleştirildiğinde karmaşık, zaman alıcı ve kaynak yoğun süreçlerdir.

Kurumsal Kaynak Planlama (ERP) uygulamaları şeklinde bilginin dijitalleştirilmesinin olduğu departmanlarda bile önemli miktarda insan emeğine ihtiyaç duyulmaktadır; Bir faturanın kesildiği veya alındığı andan ERP uygulamasına girişine kadar, ödenebilir hesaplar personel, görünüşte sonsuz bir iş listesi gerçekleştirir.

---

PO Eşleştirme sürecini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Gcanlı Nanonetler™ PO Eşleştirme sürecinde AI tabanlı OCR kullanmanın avantajlarını deneyin ve elde edin.

---

· Postayı açma ve tarama/fiziksel faturaları/PO'ları açma

· Bir e-posta kutusundan, portaldan veya fiziksel zarflardan faturaların/PO'ların alınması

· Faturalardan gelen bilgilerin bilgisayara girilmesi

· Faturaları satın alma siparişleri (PO'lar) ve teslimat makbuzları ile manuel olarak eşleştirme

· Yöneticilere ve onay personeline faturaların/OP'lerin fiziksel olarak yönlendirilmesi

· Kullanışlı göz küresi ve manuel analiz yoluyla istisnaları çözün.

· Eşleşen fatura bilgilerinin ERP'ye girilmesi

· ERP'de tekrarlama ve eksiklikler için arama yapılması

· Faturaların ödemelerle mutabakatı

· Satıcı ana verilerinin güncellenmesi

Özellikle manuel olarak gerçekleştirildiğinde, büyük ölçekli PO eşleştirmede bazı zayıflatıcı zorluklar şunlardır:

Birden çok fatura veri noktasının işlenmesi: Büyük kuruluşlar, kelime işlemci dosyaları (örneğin, MS-Word belgeleri), veri giriş dosyaları (örneğin, MS-Excel dosyaları), Elektronik Veri Değişiminden yapılandırılmış XML belgeleri dahil olmak üzere, birden çok tedarikçiden/müşteriden gelen PO'lar ve/veya faturalarla rutin olarak ilgilenir. (EDI), PDF'ler ve görüntü dosyaları ve bazen basılı kopya belgeler olarak.

Tüm bu belgelerin birleştirilmesi, manuel olarak yapıldığında zaman alıcı ve hataya açıktır. Başlangıçtaki hatalar fatura işleme iş akışı fazla ödeme, hatalı ödeme, fatura tekrarı gibi verim ve güven kaybına yol açabilecek ciddi sonuçlara çığ gibi düşebilir.

Veri uyuşmazlığı: The ödenebilir hesaplar şirketin departmanı, genellikle Satın Alma Belgesi (GRN) ve Faturaya ek olarak sözleşme verileriyle PO'yu eşleştirmek zorundadır. Manuel eşleştirmenin "bak ve karşılaştır" süreci, emek yoğun ve yorucu olmasının yanı sıra, kaçırılan tarihler ve değerler gibi, düzeltilmesi işlemleri yavaşlatacak ve kuruluşu verimlilik kaybı ve iş risklerine maruz bırakacak ciddi hatalara yol açabilir. -yönetim/müşteri ilişkisi sorunları.

İstisna işleme: Borç hesapları departmanları, faturalardaki yanlış, eksik ve eşleşmeyen bilgiler de dahil olmak üzere istisnalarla uğraşmak için çok zaman harcar. kadar faturaların %20'si düzenli olarak yanlış veya eksik bilgiler içerir ve geleneksel (manuel) borç hesapları departmanı zamanının %25'ini sorunları çözmek ve eksik bilgileri takip etmek için harcar.

Fatura işleme başına maliyet: Manuel fatura işleme ve PO eşleştirme, manuel çalışma saatleri, kağıt ve posta ücreti dahil olmak üzere, cezalar, gecikme ücretleri, ürün iadesi ve hata durumunda iş kaybı nedeniyle daha da kötüleşecek maliyetler gerektirir.

Dolandırıcılık ve hırsızlık: Certified Fraud Examiners (ACFE), tipik bir kuruluşun her yıl gelirinin %5'ini sahtekarlıktan kaybettiğini bildirmektedir. Yöneticileri veya tedarikçileri taklit eden suçlular, orijinal görünümlü faturaları veya diğer ödeme taleplerini e-posta ile gönderir ve dikkatli bir Borç Hesapları ekibi bunu yapabilir. onun avına düşmek.

Levvel Research tarafından yapılan 2020 anketi gösterdi manuel veri girişi ve verimsizlik, dünyadaki ağrı noktaları olmaya devam ediyor. ödenecek hesaplar süreci.

İngiltere merkezli Borç Hesapları Derneği bulundu:

• İşletmelerin %56'sı Borç Hesapları sorunları nedeniyle nakit akışı tahmini sorunları yaşıyor
• Şirketlerin %91'i ödemeleri takip eden satıcılardan düzenli olarak telefon alıyor.
• İşletmelerin %23'ünde Borç Hesapları verimsizlikleri nedeniyle onlarla tekrar çalışmayı reddeden tedarikçileri vardı.

---

PO Eşleştirme sürecini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Gcanlı Nanonetler™ PO Eşleştirme sürecinde AI tabanlı OCR kullanmanın avantajlarını deneyin ve elde edin.

---

Otomatik PO Eşleştirme

Otomatik PO eşleştirme kullanılarak yukarıdaki sorunların çoğu aşılabilir. Otomasyon, muhasebe süreci sürecinde çeşitli adımlarda tanıtılabilir ve buna göre iki tür otomasyon vardır:

Optik Karakter Tanıma (OCR) tabanlı veri yakalama:

OCR tabanlı fatura verileri yakalama, görüntüleri muhasebe ekibi tarafından manuel olarak işlenebilecek metne dönüştürmek için görüntü yakalama donanımı ve dönüştürme yazılımının bir kombinasyonunu kullanır. Bunun yalnızca verileri sayısallaştırdığı ve bunlarla eşleşmediği ve sonraki manuel işlemleri içermesi gerektiği açıktır.

Ayrıca, bağımsız OCR sistemleri farklı şablonlar, dosya türleri ve düzenlerle çalışma konusunda başarısız olur ve farklı belge türleri için şablon kurallarını belirlemek için sık sık insan müdahalesini gerektirir.

Otomatik hesap işleme/PO eşleştirme:

Bu üç tiptir:

• Robotik süreç otomasyonu (RPA), tekrarlayan görevlerde insan eylemlerini taklit eder.
• Bill Gates'in sözleriyle bilgisayar biliminin “Kutsal Kase”si olan yapay zeka (AI), PO'ları, faturaları ve makbuzları eşleştirmek için insan yargısını ve davranışını taklit eder.
• Makine öğrenimi (ML), bilgisayarın beynin öğrenme sürecini taklit eden Sinir Ağı gibi algoritmalar aracılığıyla "deneyimden öğrendiği" bir AI alt kümesidir.

Her üç otomatik veri işleme türü de faturalardan, PO'lardan ve diğer finansal belgelerden ilgili verileri yakalar ve bunları insan zihnini taklit edecek şekilde otomatik olarak işler. Bunların arasında, AI özellikli işleme, kayıtları karşılaştırabilir ve eşleştirebilir ve işlemi iletmek, hataları işaretlemek veya istisnaları yükseltmek gibi kararlar alabilir.

AI tabanlı eşleştirme dört adımdan oluşur:

1. Veri Yakalama ve Çıkarma: Bu adım, fiziksel faturaların sistemlere manuel olarak taranması veya faksla veya e-postayla gönderilen faturaların görüntülere dönüştürülmesi için belirli bir miktarda insan müdahalesini içerir. Bölgesel Optik Karakter Tanıma (OCR) veya Şablon OCR, taranan bir belgenin içinde belirli bir yerde bulunan metni çıkarmak için kullanılır. Bir Bölgesel OCR sistemi, bir belge içinde belirli veri alanlarının nerede bulunabileceğini tanımlayarak eğitilir. OpenCV, Tesseract ve Python, yakalanan bir fatura veya PO'dan belirli alanları seçmek için eğitilebilen bazı bölgesel OCR sistemleridir.

2. Veri tanıma: Yakalanan verilerin, kural tabanlı sınıflandırma veya makine öğrenimi algoritmaları yoluyla tanınması ve türlere ayrılması. AI OCR sistemleri, fatura verisi yakalama, çıkarma ve indeksleme altındaki işlemlerin %80'inden fazlasını ortadan kaldırabilir.

3. Kayıt Eşleştirme ve doğrulama: AI algoritması, büyük veri kümelerinden eşleşen bilgi parçalarını bulma işlemi olan kayıt eşleştirme işlemini gerçekleştirir. Eşleştirme süreci şirketin ihtiyaçlarına göre 2 yönlü, 3 yönlü veya 4 yönlü olabilir.

Tarafından bir anket Seviye Araştırması gösterir ki faturaların daha hızlı onaylanması ve artan çalışan verimliliği AI özellikli 2 yönlü ve 3'lü geçişten elde edilen en önemli iki avantajdır.yol eşleştirme süreçler.

4. Borç hesapları incelemesi ve istisna işleme, şirketin benzersiz ihtiyaçlarına göre, eşleşen veriler daha fazla işlenmek üzere uygun çalışandan geçirilir veya yönlendirilir.

AI tabanlı PO Eşleştirmenin Avantajları

Temassız işleme:Tüm belgeler (fatura, satın alma siparişi, makbuz vb.) doğası gereği elektronik olduğunda, “dokunmadan işleme” kağıt merkezli süreçleri ortadan kaldırır ve insan müdahalesini en aza indirerek daha iyi performans, ölçeklenebilirlik ve çeviklik sağlar; tüm iş belgeleri, personel ve departmanlar arasında tek bir kağıt parçasına gerek kalmadan alınır, dijitalleştirilir, yönlendirilir, eşleştirilir, onaylanır ve işlenir. Temassız işleme aşağıdaki adımlarla çalışır:

1. Yazılım, okunmamış e-postaları kontrol eder.

2. Ekler bulunur ve işlenmek üzere e-postadan ayrılır.

3. Ekler bilişsel yetenekler kullanılarak okunur ve veriler çıkarılır.

4. Fatura/PO bilgileri, önceden tanımlanmış iş kurallarına göre doğrulanır.

5. Bir fatura oluşturulur, önceden belirlenmiş kurallara göre PO'lar ve teslimat makbuzlarıyla eşleştirilir ve mükerrer fatura olmadığından emin olmak için kontrol edilir.

6. Kullanıcılar, faturaların başarıyla işlenip işlenmediği konusunda bilgilendirilir.

Temassız işleme, yapay zekaları basit kurallara dayalı yapay zeka sistemlerinden daha iyi performans gösterecek şekilde eğitmek için genellikle makine öğrenimini kullanır. Bu nedenle sistem, hem müşteri tabanından hem de her müşterinin özel inceliklerinden öğrenir.

Akıllı eşleştirme:  PO'lar, PO Numarası, İrsaliye, Satır, Sevkiyat ve PO Fişi ile eşleştirilebilir ve saniyeler içinde çeşitli biçimlerde sıralanabilir; bu, yalnızca insan emeğiyle çok zor bir görevdir.

Birden fazla PO'nun birden fazla faturaya kolay işlenmesi:  Otomasyon, özellikle PO'ların ve faturaların hacminin yüksek olduğu ve bunları yönetmek ve kategorilere ayırmak için aylar olmasa da manuel çabanın günler alacağı durumlarda kullanışlıdır.

Eksiksiz denetim izi ve uyumluluk: Yapay zeka sistemleri, insan operatörlere sezgisel yardım sağlayabilir ve insan emeğiyle saatler süren doğrulama ve düzeltmeleri saniyeler içinde gerçekleştirebilir.

İnsan gücü tasarrufu: AI, insan beynine çok benzeyen bir dizi verideki temel ilişkileri tanıyabilen algoritmalar olan “sinir ağı” temelinde çalışır. Performans hızının yanı sıra, yapay zeka içindeki makine öğrenimi ve derin öğrenme olanakları, yazılımın deneyimden öğrenmesine yardımcı olabilir, bu da verimliliği ve doğruluğu artırmak için operasyonda ince ayar yaparak insan müdahalesini ve doğrulamayı önleyebilir.

Hata işaretleme ve küçültme: İnsan beyninin tekrarlayan eylemlerden kaynaklanan yorgunluk nedeniyle başarısız olabileceği durumlarda, AI tabanlı sistem aslında zaman ve “deneyim” ile performansı iyileştirebilir. Otomasyon, insan hatasını tamamen ortadan kaldıramasa da, büyük ölçekte tutarlılığı sağlayabilir. Otomatik muhasebe, küçük sorunları daha büyük sorunlara dönüşmeden önce belirleme olasılığını önemli ölçüde artırabilir. Sorun veya hata olması durumunda, temel nedeni hızla tespit edip çözebilecek olan BT ekibine otomatik olarak bir uyarı gönderilir. Hiçbir şey kaçırılmaz ve düzeltme çok daha hızlıdır. Zamanında hata bildirimi, zamandan tasarruf sağlayabilir, maliyetli arıza sürelerini azaltabilir ve daha sonraki bir zamanda ciddi yangınla mücadeleyi önleyebilir.

Artan Verimlilik: Satınalma siparişi eşleştirme ve fatura işleme gibi zaman alıcı faaliyetlerden bağımsız olarak, Borç Hesapları ekibi artık finansal planlama, analiz etme ve iyileştirmeler için öngörüler türetme ve kişilerarası ve kurumsal ilişkileri geliştirme gibi insan merkezli faaliyetlere odaklanabilir. Alt Çizgiyi iyileştirebilir.

Maliyet avantajları: Yapay zeka destekli fatura işlemenin kurulması bir başlangıç ​​maliyeti ile ilişkilendirilse de, işletimi bir çalışanın maaşının yüzde 20'si kadar az bir kısmını gerektirecektir.

Veri güvenliği ve ölçeklenebilirlik:  Küresel işletmeler için daha fazla operasyonel verimlilik, zihinsel bant genişliği ve zamanla sınırlı insan operatörlerin aksine, 24 gün 7 saat çalışabilmenin sonucudur.

Denetim Hazırlığı: PO'lar, GRN'ler ve faturalar, denetimler sırasında en sık sorulan belgeler arasındadır. AI özellikli PO eşleştirme, sorunsuz denetim süreci sağlayan bu belgeleri zaten onayladı, eşleştirdi ve düzenledi.

Fatura işleme otomasyonu ve PO eşleştirme, bir şirketteki çeşitli düzeylerdeki yöneticilere yardımcı olabilir:

• Finans yöneticileri, kârlılığı artırmak ve stratejik ve kurumsal büyümeye yardımcı olmak için yeniden düzenlenebilecek maliyetleri ve ücretsiz kaynakları azaltabilir.
• Kurumsal yöneticiler, ölçmek için birçok otomasyon yazılımı tarafından sunulan gösterge panosu verilerini analiz ederek performansı daha iyi anlayabilir ve nakit akışını izleyebilir.
• Borç Hesapları Ekipleri, önceden tanımlanmış muhasebe kurallarını kullanarak kolaylaştırılmış yönlendirme, kodlama, tedarikçi faturalarını eşleştirme nedeniyle kağıt faturaları ve manuel etkileşimleri ortadan kaldırabilir.
• Muhasebeciler ve Araştırma Personeli, gelecekteki planlama için satın alma siparişlerine ve faturalara tam ve anında erişime sahiptir.

---

PO Eşleştirme sürecini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Gcanlı Nanonetler™ PO Eşleştirme sürecinde AI tabanlı OCR kullanmanın avantajlarını deneyin ve elde edin.

---

AI özellikli PO Eşleştirme sistemlerinin kurulumu ve uygulanması

Bir kuruluşta yapay zeka özellikli bir PO eşleştirme sisteminin kurulması, üç katmanlı bir süreçtir.

Otomatik fatura işleme ve PO eşleştirme uygulandığında avantajlı olsa da, şüphesiz bir öğrenme eğrisi vardır ve otomasyonun beklenen sonuçları alması için şirket/ekip birkaç protokolü izlemelidir. Otomatik muhasebe süreçlerinin uygulanması öncesinde ve sırasında atılması gereken bazı adımlar şunlardır:

Tüm paydaşların tam katılımı

Başarılı Borç Hesapları otomasyonu, sistemi çalıştırmak ve istisnaları ele almak için periyodik eğitim ve tazeleme programları gerektiren finans ekibinin her üyesinin tam katılımına bağlıdır.

Faz bazında otomasyon

Otomasyonun ve yapay zekanın gücünden yararlanmak, doğru kurulum ve uygulamaya bağlıdır. Ek olarak, manuel muhasebeden yapay zeka tabanlı fatura eşleştirmeye geçişle ilişkili oldukça dik bir öğrenme eğrisi vardır. Faz bazında geçiş ile hatasız kurulum yapmak ve ekibe yeni süreçleri benimsemesi için zaman vermek mümkündür.

Tüm sistemlerin entegrasyonu

Borç hesapları ekibi, kurumsal kaynak planlaması (ERP), müşteri ilişkileri yönetimi ve diğer temel finans sistemleri gibi ayrık amaçlar için halihazırda yazılımı kullanıyor olabilir. AI-otomasyon sistemi, kullanıcılar için işleri kolaylaştırmak için mevcut yazılımla entegre edilebilmelidir.

Acil durumlar için planlama

Sunucu çökmesi, elektrik kesintisi ve ağ kesintileri, AI özellikli PO eşleştirme sistemlerinin çalışmasını ciddi şekilde bozabilir. Ancak yedeklemeleri, kesintisiz güç kaynaklarını ve bulut bilişimi içeren sağlamlaştırılmış bir iş sürekliliği planı bu sorunların üstesinden gelinmesine yardımcı olabilir. Operasyonların geçici olarak manuel işlemeye döndürülmesi durumunda süreçlerin geçmişini korumak da önemlidir.

İlgili tüm belgelerin organizasyonu

Üçlü ve dörtlü eşleştirmede. Satınalma siparişleri, GRN ve Faturalar eşleştirilmelidir. Çoğu satıcı ve müşteri, PO'lar ve faturalar konusunda gayretli olsa da, GRN'ler ve makbuzlar konusunda dikkatsiz olma eğilimindedirler. Makbuzun olmaması, AI ile entegre 3 yollu bir eşleştirme sürecini askıya alabilir ve iş akışında dar boğazlara yol açan istisnalar oluşturulabilir.

Bu, öğelerin alınmasının merkezileştirilmesi yoluyla önlenebilir, bu nedenle, tekrarları ve eksiklikleri önlemek için makbuzların oluşturulması bir veya birkaç kişiyle sınırlıdır. Başarısızlıktan korunmanın bir başka yolu da, makbuz oluşturma ve takibi için otomatik bir hatırlatıcının ayarlandığı sistem odaklı bir yaklaşım tasarlamaktır.

Tüm faturaların, PO'ların ve makbuzların derhal sisteme girilmesini sağlayan AP otomasyonu, ödenmemiş günleri (DPO) önemli ölçüde azaltabilir. ortalama 5.55 gün. Yazılımın belgeleri doğrudan yumuşak kaynaktan (e-postalar vb.) aldığı tamamen otomatik bir sistem bunu sağlayabilir, ancak verilerin manuel olarak yüklenmesi durumunda bu önemli bir nokta haline gelir.

Satıcı verileri eşleştirme

3 yönlü bir eşleştirme süreci, sürecin temel itici gücü olarak tedarikçiye bağlıdır. Tedarikçiler tarafından sağlanan verilerin doğruluğu, veri uyuşmazlığı sorunlarının olmamasını sağlayabilir. Faturaların manuel olarak gönderilmesi için, doğruluğu sağlamak için durum tespiti gereklidir. Doğruluk, ölçü birimi, birim fiyat ve teslimat zaman çerçevesinin tekdüzeliğini gerektirir. Satıcı katalogları, hataları ortadan kaldırabilir ve satın alma deneyimini iyileştirebilir.

Otomatik onay için bir tolerans ayarlama

PO eşleşmesi sırasında ortaya çıkan bazı yaygın istisnalar şunlardır:

· Fatura miktarları PO ile eşleşmiyor

· Faturada eksik veya yanlış PO referans bilgisi

· Bir fatura için eksik tedarikçi veya vergi yapısı

· Satır düzeyinde veya toplam fatura için fiyatlandırma farklılıkları. Örneğin, PO, Rs.10/birim maliyetinde 10 kalem birimi için olabilir ve fatura, Rs fiyatı için 1 kalem birimi için olabilir. 100.

Edge kasalarının işlenmesi

Uç durumlar, yazılım tarafından ele alınması gereken nadir durumlardır. Fatura PO eşleştirmesinde, yinelenen faturalandırmanın karmaşıklığı genellikle hafife alınır. AI sistemi, hatasız otomasyon sağlamak için saat dilimi değişiklikleri, çoklu yinelenen ücretler, geriye dönük fiyat ayarlamaları ve değişken ay uzunlukları nedeniyle ortaya çıkabilecek bu uç durumları dikkate almak için uyarlanabilir yinelenen faturalandırma özelliğine sahip olmalıdır.

---

PO Eşleştirme sürecini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Gcanlı Nanonetler™ PO Eşleştirme sürecinde AI tabanlı OCR kullanmanın avantajlarını deneyin ve elde edin.

---

AI özellikli PO Eşleştirme sistemleri örnekleri

AI özellikli bir muhasebe paketi seçmek, işin doğasına ve operasyon ölçeğine bağlıdır. AO-etkin PO eşleştirme, mevcut yazılıma veya yazılım eksikliğine bağlı olarak bir nokta çözümü veya tam bir muhasebe paketi olabilir. İlk durumda, ERP dahil olmak üzere mevcut sistemlerle iletişim kurması gerekir. PO Eşleştirme, Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree vb. dahil olmak üzere muhasebe için kullanılan birçok araçta mevcuttur.

In Kehanet, Payables, bir fatura girildiğinde ve bir PO ile eşleştirildiğinde, dağıtımların otomatik olarak oluşturulduğu ve eşleşmenin tanımlanan toleransa uygunluğunun kontrol edildiği, AI özellikli PO eşleştirme aracıdır. Eşleştikten sonra Borçlar, Faturalanan Miktar alanına girilen tutara göre eşleşen her gönderi için faturalanan miktarı ve ilgili dağıtımları günceller. Borçlar ayrıca PO dağıtım(lar)ında faturalanan tutarı da günceller.

Adaçayı Intacct Satın alma, yapılandırılmış, önceden tanımlanmış işlem ve satın alma onayı iş akışları oluşturur. Maden Ağacı, bir Borç Hesapları (AP) ve ödeme otomasyonu çözüm sağlayıcısı, Sage Intacc için otomatik PO/fatura eşleştirmesi sağlar. Bunda, satıcılar tarafından belirlenmiş bir e-postaya gönderilen faturalardan OCR teknolojisi kullanılarak başlık ve satır düzeyindeki ayrıntılar otomatik olarak çıkarılır. Ardından gelen faturaları satın alma siparişleri veya makbuzlarla otomatik olarak eşleştirir ve ardından bunları fatura onayı ve ödeme için kullanıcıların dahili iş akışlarına ekler. Tüm veriler, platform tutarlılığı için şirketin ERP'si ile senkronize edilir.

Nexonia Giderleri, esnek onay iş akışlarına ve mevcut sistemlerle derin entegrasyona sahip bulut tabanlı bir web ve mobil gider raporu yönetimi çözümü.

In Tipaltı, tüm faturalar, ödeme işlenmeden önce standart bir OCR, gelişmiş veri çıkarma ve onay iş akışlarından geçer. Bir faturanın PO destekli olup olmadığını ve eşleştirme sürecinden geçmesi gerekip gerekmediğini belirlemek için kurallar belirlenebilir. Temel kurallar, tedarikçi veya fatura tutarı için geçerlidir ve bir faturanın satın alma siparişi varsa, PO fatura kodlama verileri faturayı otomatik olarak önceden doldurur.

In Belgeler, bir fatura yakalandığında, AI tabanlı bir kitle öğrenimi aracı, Satıcı Adı, Kimlik, Fatura Numarası, Ara Toplam, Vergi, Navlun ve Toplam Tutar gibi işleme için gereken tüm önemli verileri çıkarır. Sistem, faturayı doğrulamak için geçerli bir satıcı olup olmadığını teyit eder, mükerrer fatura numaralarını iki kez kontrol eder, satınalma siparişleri ve teslimat fişleriyle eşleşir ve tutarları yeniden hesaplar.

Çeşitli uygulamalara uygun, çeşitli özelliklere sahip daha birçok PO eşleştirme aracı vardır.

Nanonetler AI OCR

Nanonets AI-OCR, standart bir şablonu takip etmeyen görünmeyen, yarı yapılandırılmış belgeleri okur ve belgeden alınan verileri doğrular. Yazılım, Fatura, Kimlik Kartı, Satın Alma Siparişleri, Gelir Kanıtı, Vergi Formu ve İpotek formları dahil olmak üzere çeşitli belgelerden veri alabilir.

Kullanıcının platformundan verilerin içe aktarılmasını ve yakalanan verileri sistemi kesintiye uğratmadan doğrudan mevcut bir iş akışına aktarmayı sağlar. Nanonet'lerin Shell, Ruby, Golang, Java, C# ve Python'da dil bağlantıları vardır. AI motoru, kullanımla öğrenir ve gelişir. Sezgisel bir web arayüzü ile hantal manuel süreçleri ortadan kaldırır ve faturaları, makbuzları ve belge incelemelerini otomatikleştirir. İşlem süresini %90'a kadar azalttığı ve maliyetlerden %50'ye kadar tasarruf sağladığı bilinmektedir.

Yapay zekanın, kurumsal dünyada muhasebe ve PO eşleştirmenin gerçekleştirilme şeklinin dönüştürülmesinde kritik bir rol oynaması bekleniyor. Ancak, insan katılımını ortadan kaldıramaz – teknoloji tek başına var olamaz.

Yapay Zeka, Muhasebecinin yerini almaz, yardımcı olur. Yapay zeka destekli bir muhasebe sisteminin başarılı bir şekilde uygulanmasının anahtarı, onları bir araya getirmektir. Yapay zekanın muhasebe ve PO eşleştirmede kullanımının geleceği, büyük ölçüde insanların uzun vadeli değerler sunma kapasitelerini geliştirmek için onu nasıl sabitleyebileceğine bağlıdır.