پی او میچنگ کیا ہے؟ اور اسے خودکار کیسے بنایا جائے؟

پی او میچنگ ایک پرچیز آرڈر (پی او) کو جوڑنے کا عمل ہے جو کسی کلائنٹ کے ذریعہ جاری کیا جاتا ہے جس میں مصنوعات/سروسز کی اقسام، مقدار اور متفقہ قیمتوں کی نشاندہی ہوتی ہے۔ ایک وینڈر کی طرف سے جاری کردہ رسید اس کی ترسیل کے لیے۔ PO میچنگ کا مقصد دکانداروں کی بروقت ادائیگیوں کو یقینی بنانا، لاگت کا درست حساب کتاب اور دھوکہ دہی کے طریقوں کا آسانی سے پتہ لگانا ہے۔

دستی پی او میچنگ

پی او میچنگ میں کئی مراحل شامل ہیں، بشمول رسید اور انوائس ڈیٹا کی گرفتاریکے ساتھ تصدیق خریداری کے آرڈر, پیرامیٹرز سے مماثل، اور مختلف پیرامیٹرز کی بنیاد پر ریزولوشن۔ انوائس پروسیسنگ اور PO مماثلت پیچیدہ، وقت طلب، اور وسائل سے بھرپور عمل ہیں جب دستی طور پر انجام دیا جاتا ہے، خاص طور پر چھوٹے کاروباری سرگرمیوں میں۔

یہاں تک کہ ان محکموں میں جہاں انٹرپرائز ریسورس پلاننگ (ERP) ایپلی کیشنز کی شکل میں معلومات کی ڈیجیٹائزیشن ہوتی ہے، انسانی محنت کی ایک خاصی مقدار درکار ہوتی ہے۔ ERP درخواست میں داخل ہونے کے لیے انوائس اٹھائے یا موصول ہونے کے وقت سے، قابل ادائیگی اکاؤنٹس اہلکار کاموں کی بظاہر نہ ختم ہونے والی فہرست انجام دیتے ہیں۔

---

PO میچنگ کے عمل کو خودکار بنانا چاہتے ہیں؟ Give Nanonets™ PO میچنگ کے عمل میں AI پر مبنی OCR استعمال کرنے کے فوائد حاصل کرنے کی کوشش کریں۔

---

میل کو کھولنا اور اسکین کرنا / فزیکل انوائسز/POs کھولنا

· ای میل باکس، پورٹل، یا جسمانی لفافوں سے رسیدیں/POs بازیافت کرنا

انوائسز سے معلومات کو کمپیوٹر میں ڈالنا

· پرچیز آرڈرز (POs) اور ترسیل کی رسیدوں کے ساتھ رسیدوں کو دستی طور پر ملانا

مینیجرز اور منظوری کے عملے کو انوائسز/OPs کو جسمانی طور پر روٹنگ کرنا

· بوجھل چشم کشا اور دستی تجزیہ کے ذریعے مستثنیات کو حل کریں۔

ERP میں مماثل رسید کی معلومات درج کرنا

· نقل اور بھول چوک کے لیے ERP تلاش کرنا

· ادائیگیوں کے ساتھ رسیدوں کو ملانا

· وینڈر ماسٹر ڈیٹا کو اپ ڈیٹ کرنا

بڑے پیمانے پر PO مماثلت میں کچھ کمزور چیلنجز، خاص طور پر جب دستی طور پر کارکردگی کا مظاہرہ کیا جاتا ہے:

متعدد انوائس ڈیٹا پوائنٹس کو سنبھالنا: بڑی تنظیمیں معمول کے مطابق POs اور/یا متعدد سپلائرز/کلائنٹس کے انوائسز کے ساتھ متعدد فارمیٹس میں ڈیل کرتی ہیں جن میں ورڈ پروسیسر فائلیں (مثال کے طور پر، MS-Word دستاویزات)، ڈیٹا انٹری فائلیں (مثال کے طور پر، MS-Excel فائلیں)، الیکٹرانک ڈیٹا انٹرچینج سے ساختی XML دستاویزات۔ (EDI)، PDFs اور تصویری فائلیں، اور بعض اوقات ہارڈ کاپی دستاویزات کے طور پر۔

ان تمام دستاویزات کا اتحاد وقت طلب اور دستی طور پر انجام دینے پر غلطی کا شکار ہے۔ کے آغاز میں غلطیاں انوائس پروسیسنگ ورک فلو سنگین نتائج جیسے کہ زائد ادائیگی، غلط ادائیگی، انوائس کی نقل وغیرہ میں سنوبال کر سکتے ہیں جو پیداواری صلاحیت اور اعتماد میں کمی کا باعث بن سکتے ہیں۔

ڈیٹا کی مماثلت: ۔ قابل ادائیگی اکاؤنٹس کمپنی کے ڈپارٹمنٹ کو اکثر پی او کو انوائس کے علاوہ گڈز ریسیویڈ نوٹ (GRN) اور کنٹریکٹ ڈیٹا سے ملانا پڑتا ہے۔ دستی مماثلت کا "گھورنا اور موازنہ" کرنے کا عمل، محنت اور سخت ہونے کے علاوہ، گمشدہ تاریخوں اور اقدار جیسی سنگین غلطیوں کا باعث بن سکتا ہے، جن کی اصلاح سے کام سست ہو جائیں گے اور تنظیم کو پیداواری نقصان اور کاروبار کے خطرات سے دوچار کر دیا جائے گا۔ - مینجمنٹ/کلائنٹ کے تعلقات کے مسائل۔

رعایت کی ہینڈلنگ: اکاؤنٹس قابل ادائیگی محکمے مستثنیات سے نمٹنے میں بہت زیادہ وقت صرف کرتے ہیں، بشمول انوائس میں غلط، نامکمل اور غیر مماثل معلومات۔ تک رسیدوں کا 20% باقاعدگی سے غلط یا نامکمل معلومات پر مشتمل ہوتا ہے، اور ایک روایتی (دستی) اکاؤنٹس قابل ادائیگی محکمہ مسائل کو حل کرنے اور گمشدہ معلومات کا سراغ لگانے میں اپنا 25% وقت صرف کرتا ہے۔

لاگت فی انوائس پروسیسنگ: دستی انوائس پروسیسنگ اور پی او میچنگ میں دستی اوقات، کاغذ، اور ڈاک سمیت اخراجات شامل ہوتے ہیں، جو جرمانے، لیٹ فیس، مصنوعات کی واپسی اور غلطیوں کی صورت میں کاروبار کے نقصان سے بڑھ جاتے ہیں۔

دھوکہ دہی اور چوری: سرٹیفائیڈ فراڈ ایگزامینرز (ACFE) کی رپورٹ ہے کہ ایک عام تنظیم ہر سال دھوکہ دہی کی وجہ سے اپنی آمدنی کا 5% کھو دیتی ہے۔ ایگزیکٹوز یا سپلائرز کی نقالی کرنے والے مجرم مستند نظر آنے والی رسیدیں یا ادائیگی کے لیے دیگر درخواستیں ای میل کر سکتے ہیں اور چوکس اکاؤنٹس سے کم قابل ادائیگی ٹیم کر سکتی ہے۔ اس کا شکار ہو جاؤ.

لیول ریسرچ کا 2020 کا سروے ظاہر ہوا ہے کہ دستی ڈیٹا انٹری اور ناکارہ پن میں درد کی وجہ بنی ہوئی ہے۔ اکاؤنٹس قابل ادائیگی عمل.

برطانیہ میں مقیم اکاؤنٹس قابل ادائیگی ایسوسی ایشن پتہ چلا ہے کہ:

• اکاؤنٹس قابل ادائیگی مسائل کی وجہ سے 56% کاروبار نقد بہاؤ کی پیشن گوئی کے مسائل کا سامنا کرتے ہیں۔
• 91% کمپنیاں ادائیگیوں کا پیچھا کرنے والے دکانداروں سے باقاعدگی سے فون کالز وصول کرتی ہیں۔
• 23% کاروباروں میں ایسے سپلائرز تھے جنہوں نے اکاؤنٹس قابل ادائیگی ناکارہ ہونے کی وجہ سے دوبارہ ان کے ساتھ کام کرنے سے انکار کر دیا

---

PO میچنگ کے عمل کو خودکار بنانا چاہتے ہیں؟ Give Nanonets™ PO میچنگ کے عمل میں AI پر مبنی OCR استعمال کرنے کے فوائد حاصل کرنے کی کوشش کریں۔

---

خودکار PO میچنگ

مندرجہ بالا مسائل میں سے بہت سے خودکار PO میچنگ کا استعمال کرتے ہوئے قابو پا سکتے ہیں۔ اکاؤنٹنگ کے عمل کے مختلف مراحل پر آٹومیشن متعارف کرایا جا سکتا ہے، اور اس کے مطابق، آٹومیشن کی دو قسمیں ہیں:

آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (OCR) پر مبنی ڈیٹا کیپچر:

OCR پر مبنی انوائس ڈیٹا کیپچر تصویروں کو متن میں تبدیل کرنے کے لیے امیج کیپچر ہارڈویئر اور کنورژن سافٹ ویئر کے امتزاج کا استعمال کرتا ہے جس پر اکاؤنٹنگ ٹیم دستی طور پر کارروائی کر سکتی ہے۔ یہ واضح ہے کہ یہ محض ڈیٹا کو ڈیجیٹائز کرتا ہے اور ان سے میل نہیں کھاتا اور اس میں بعد کے دستی آپریشنز کو شامل کرنا ضروری ہے۔

مزید برآں، اسٹینڈ اکیلے OCR سسٹم مختلف ٹیمپلیٹس، فائل کی اقسام اور لے آؤٹ کے ساتھ کام کرنے میں ناکام رہتے ہیں، مختلف قسم کی دستاویز کے لیے ٹیمپلیٹ کے اصول طے کرنے کے لیے بار بار انسانی مداخلت کی ضرورت پڑتی ہے۔

خودکار اکاؤنٹس پروسیسنگ/PO مماثلت:

یہ تین قسم کا ہے:

• روبوٹک پروسیس آٹومیشن (RPA) بار بار ہونے والے کاموں میں انسانی اعمال کی نقل کرتا ہے۔
• بل گیٹس کے الفاظ میں مصنوعی ذہانت (AI)، کمپیوٹر سائنس کی "ہولی گریل"، POs، رسیدوں اور رسیدوں سے ملنے کے لیے انسانی فیصلے اور رویے کی نقل کرتی ہے۔
• مشین لرننگ (ML) AI کا ایک ذیلی سیٹ ہے جس میں، کمپیوٹر "تجربے سے سیکھتا ہے" الگورتھم جیسے نیورل نیٹ ورک کے ذریعے جو دماغ کے سیکھنے کے عمل کی نقل کرتا ہے۔

خودکار ڈیٹا پروسیسنگ کی تینوں قسمیں انوائسز، POs اور دیگر مالیاتی دستاویزات سے متعلقہ ڈیٹا حاصل کرتی ہیں اور انہیں خودکار طریقے سے پروسیس کرتی ہیں جو انسانی ذہن کی نقل کرتی ہے۔ ان میں سے، AI سے چلنے والی پروسیسنگ ریکارڈز کا موازنہ اور میچ بھی کر سکتی ہے اور فیصلے کر سکتی ہے جیسے ٹرانزیکشن پاس کرنا، غلطیوں کو جھنڈا لگانا، یا مستثنیات کو بڑھانا۔

AI پر مبنی ملاپ چار مراحل پر مشتمل ہے:

1. ڈیٹا کیپچر اور نکالنا: اس مرحلے میں جسمانی انوائسز کی سسٹمز میں دستی اسکیننگ یا تصاویر میں تبدیل کرنے کے لیے فیکس یا ای میل شدہ رسیدوں کو شامل کرنے میں انسانی مداخلت کی ایک خاص مقدار شامل ہے۔ زونل آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (OCR) یا ٹیمپلیٹ OCR کا استعمال اسکین شدہ دستاویز کے اندر کسی مخصوص مقام پر موجود متن کو نکالنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ایک زونل OCR سسٹم کو اس بات کی وضاحت کے ذریعے تربیت دی جاتی ہے کہ کسی دستاویز کے اندر مخصوص ڈیٹا فیلڈز کہاں مل سکتے ہیں۔ OpenCV، Tesseract، اور Python کچھ زونل OCR سسٹمز ہیں جنہیں کیپچر شدہ انوائس یا PO سے مخصوص فیلڈز چننے کی تربیت دی جا سکتی ہے۔

2. ڈیٹا کی شناخت: قاعدے پر مبنی درجہ بندی کے ذریعے یا مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے پکڑے گئے ڈیٹا کی اقسام میں شناخت اور درجہ بندی۔ AI OCR سسٹم انوائس ڈیٹا کیپچر، ایکسٹرکشن اور انڈیکسنگ کے تحت 80 فیصد سے زیادہ آپریشنز کو ختم کر سکتا ہے۔

3. ریکارڈ میچنگ اور توثیق: AI الگورتھم ریکارڈ مماثلت انجام دیتا ہے - ڈیٹا کے بڑے سیٹوں سے معلومات کے مماثل ٹکڑوں کو تلاش کرنے کا عمل۔ ملاپ کا عمل کمپنی کی ضروریات کے لحاظ سے 2 طرفہ، 3 طرفہ یا 4 طرفہ ہو سکتا ہے۔

ایک سروے بذریعہ لیول ریسرچ ظاہر ہوتا ہے کہ رسیدوں کی جلد منظوری اور ملازمین کی پیداوری میں اضافہ AI- فعال 2 طرفہ اور 3- پر سوئچ کرنے سے حاصل ہونے والے سرفہرست دو فوائد ہیں۔طریقہ ملاپ عمل.

4. قابل ادائیگی اکاؤنٹس کا جائزہ اور استثناء کی کارروائیکمپنی کی منفرد ضروریات کی بنیاد پر، مماثل ڈیٹا کو مزید پروسیسنگ کے لیے مناسب ملازم کے ذریعے منتقل کیا جاتا ہے۔

AI پر مبنی PO میچنگ کے فوائد

ٹچ لیس پروسیسنگ:جب تمام دستاویزات (انوائس، پرچیز آرڈر، رسید وغیرہ) الیکٹرانک نوعیت کے ہوتے ہیں، تو "ٹچ لیس پروسیسنگ" کاغذ پر مرکوز عمل کو ہٹاتی ہے اور انسانی مداخلت کو کم کرتی ہے، اس طرح بہتر کارکردگی، اسکیل ایبلٹی، اور چستی فراہم کرتی ہے۔ تمام کاروباری دستاویزات کو عملے اور محکموں کے درمیان کاغذ کے ایک ٹکڑے کو شٹل کرنے کی ضرورت کے بغیر موصول، ڈیجیٹائزڈ، روٹ، ملاپ، منظور شدہ اور پروسیس کیا جاتا ہے۔ ٹچ لیس پروسیسنگ درج ذیل مراحل کے ذریعے کام کرتی ہے۔

1. سافٹ ویئر بغیر پڑھی ہوئی ای میلز کی جانچ کرتا ہے۔

2. اٹیچمنٹ کو پروسیسنگ کے لیے ای میل سے ملا اور الگ کیا گیا ہے۔

3. منسلکات کو علمی صلاحیتوں کا استعمال کرتے ہوئے پڑھا جاتا ہے اور ڈیٹا نکالا جاتا ہے۔

4. انوائس/PO کی معلومات کی توثیق پہلے سے طے شدہ کاروباری قواعد کی بنیاد پر کی جاتی ہے۔

5. ایک انوائس بنائی جاتی ہے، جو پہلے سے طے شدہ اصولوں کی بنیاد پر POs اور ڈیلیوری رسیدوں سے مماثل ہوتی ہے، اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے چیک کیا جاتا ہے کہ کوئی ڈپلیکیٹ رسیدیں نہیں ہیں۔

6. صارفین کو اس بارے میں مطلع کیا جاتا ہے کہ آیا رسیدوں پر کامیابی کے ساتھ کارروائی ہوئی ہے۔

ٹچ لیس پروسیسنگ اکثر AIs کو تربیت دینے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتی ہے تاکہ سادہ اصولوں پر مبنی AI سسٹمز سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا جا سکے۔ اس لیے سسٹم کسٹمر بیس اور ہر گاہک کی مخصوص پیچیدگیوں دونوں سے سیکھتا ہے۔

اسمارٹ میچنگ:  POs کو PO نمبر، ریلیز، لائن، شپمنٹ اور PO رسید سے ملایا جا سکتا ہے اور سیکنڈوں میں مختلف شکلوں میں ترتیب دیا جا سکتا ہے، یہ کام صرف انسانی کوششوں سے ہی مشکل ہے۔

ایک سے زیادہ انوائسز کے لیے متعدد POs کا آسان ہینڈلنگ:  آٹومیشن خاص طور پر مفید ہے جب POs اور انوائسز کا حجم زیادہ ہو، اور دستی کوششوں میں دن لگیں گے، اگر مہینوں نہیں تو ان کو منظم کرنے اور ان کی درجہ بندی کرنے میں۔

مکمل آڈٹ ٹریل اور تعمیل: AI سسٹمز انسانی آپریٹرز کو بدیہی مدد فراہم کر سکتے ہیں اور توثیق اور تصحیح کر سکتے ہیں جن میں انسانی محنت کے ساتھ سیکنڈوں میں گھنٹے لگتے ہیں۔

افرادی قوت کی بچت: AI "نیورل نیٹ ورک" کی بنیاد پر کام کرتا ہے - الگورتھم جو انسانی دماغ کی طرح ڈیٹا کے سیٹ میں بنیادی تعلقات کو پہچان سکتے ہیں۔ کارکردگی کی رفتار کے علاوہ، AI کے اندر مشین لرننگ اور گہری سیکھنے کے امکانات سافٹ ویئر کو تجربے سے سیکھنے میں مدد کر سکتے ہیں، جو انسانی مداخلت اور توثیق سے بچنے کے لیے پیداواریت اور درستگی کو بڑھانے کے لیے آپریشن کو ٹھیک بنا سکتا ہے۔

جھنڈا لگانے اور کم سے کم کرنے میں خرابی: جہاں انسانی دماغ بار بار ہونے والی تھکاوٹ کی وجہ سے ناکام ہو سکتا ہے، وہاں AI پر مبنی نظام درحقیقت وقت اور "تجربہ" کے ساتھ کارکردگی میں بہتری لا سکتا ہے۔ اگرچہ آٹومیشن انسانی غلطی کو مکمل طور پر ختم نہیں کر سکتی، لیکن یہ بڑے پیمانے پر مستقل مزاجی کو یقینی بنا سکتی ہے۔ خودکار اکاؤنٹنگ چھوٹے مسائل کی نشاندہی کرنے کے امکانات کو نمایاں طور پر بڑھا سکتا ہے اس سے پہلے کہ وہ بڑے مسائل میں تبدیل ہو جائیں۔ مسائل یا غلطیوں کی صورت میں، ایک الرٹ خود بخود آئی ٹی ٹیم کو جھنڈا کر دیا جاتا ہے جو فوری طور پر بنیادی وجہ کی نشاندہی کر کے اسے حل کر سکتی ہے۔ کچھ بھی یاد نہیں ہے اور ٹھیک کرنا بہت تیز ہے۔ بروقت ایرر فلیگ کرنا وقت کی بچت کر سکتا ہے، مہنگے ڈاؤن ٹائم کو کم کر سکتا ہے، اور بعد میں سنگین فائر فائٹنگ سے بچ سکتا ہے۔

پیداواری صلاحیت میں اضافہ: پی او میچنگ اور انوائس پروسیسنگ جیسی وقت گزاری سرگرمیوں سے آزادی کے ساتھ، اکاؤنٹس قابل ادائیگی ٹیم اب انسانی توجہ کی سرگرمیوں پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے جیسے کہ مالیاتی منصوبہ بندی، تجزیہ، اور بہتری کے لیے بصیرت حاصل کرنا، اور باہمی اور ادارہ جاتی تعلقات کو بہتر بنانا، یہ سب نیچے کی لائن کو بہتر بنا سکتا ہے۔

لاگت کے فوائد: اگرچہ AI سے چلنے والی انوائس پروسیسنگ کو انسٹال کرنا شروع کرنے کی لاگت سے منسلک ہے، لیکن اس کے آپریشن میں ملازم کی تنخواہ کا 20 فیصد سے بھی کم لاگت آئے گی۔

ڈیٹا سیکیورٹی اور اسکیل ایبلٹی:  عالمی کاروباروں کے لیے زیادہ آپریشنل کارکردگی کا نتیجہ 24X7 چلانے کے قابل ہونے کا نتیجہ ہے، انسانی آپریٹرز کے برعکس جو ذہنی بینڈوتھ اور وقت کے لحاظ سے محدود ہیں۔

آڈٹ کی تیاری: POs، GRNs، اور رسیدیں آڈٹ کے دوران پوچھے جانے والے سب سے عام دستاویزات میں سے ہیں۔ AI سے چلنے والی PO میچنگ میں پہلے سے ہی یہ دستاویزات منظور شدہ، مماثل اور منظم ہیں، جو بغیر کسی رکاوٹ کے آڈٹ کے عمل کو قابل بناتی ہیں۔

انوائس پروسیسنگ اور پی او میچنگ کی آٹومیشن کمپنی میں ایگزیکٹوز کی مختلف سطحوں کی مدد کر سکتی ہے:

• فنانس ایگزیکٹوز اخراجات اور مفت وسائل کو کم کر سکتے ہیں جنہیں نچلی سطح کو بڑھانے اور اسٹریٹجک اور کارپوریٹ ترقی میں مدد کرنے کے لیے دوبارہ منظم کیا جا سکتا ہے۔
• کارپوریٹ ایگزیکٹوز کارکردگی کو بہتر طریقے سے سمجھ سکتے ہیں اور پیمائش کرنے کے لیے بہت سے آٹومیشن سافٹ ویئر کی طرف سے پیش کردہ ڈیش بورڈ ڈیٹا کے تجزیہ کے ذریعے کیش فلو کی نگرانی کر سکتے ہیں۔
• اکاؤنٹس قابل ادائیگی ٹیمیں پہلے سے طے شدہ اکاؤنٹنگ قواعد کا استعمال کرتے ہوئے ہموار روٹنگ، کوڈنگ، سپلائر انوائسز کے ملاپ کی وجہ سے کاغذی انوائسز اور دستی تعاملات کو ختم کر سکتی ہیں۔
• اکاؤنٹنٹس اور ریسرچ اسٹاف کو مستقبل کی منصوبہ بندی کے لیے خریداری کے آرڈرز اور رسیدوں تک مکمل اور فوری رسائی حاصل ہے۔

---

PO میچنگ کے عمل کو خودکار بنانا چاہتے ہیں؟ Give Nanonets™ PO میچنگ کے عمل میں AI پر مبنی OCR استعمال کرنے کے فوائد حاصل کرنے کی کوشش کریں۔

---

AI سے چلنے والے PO میچنگ سسٹم کا سیٹ اپ اور نفاذ

کسی تنظیم میں AI سے چلنے والے PO میچنگ سسٹم کا قیام ایک تین درجے کا عمل ہے۔

جب کہ خودکار انوائس پروسیسنگ اور PO میچنگ لاگو ہونے پر فائدہ مند ہیں، بلاشبہ سیکھنے کا منحنی خطوط موجود ہے، اور کمپنی/ٹیم کو متوقع نتائج حاصل کرنے کے لیے آٹومیشن کے لیے چند پروٹوکولز پر عمل کرنا چاہیے۔ کچھ اقدامات جو خود کار اکاؤنٹنگ کے عمل کے نفاذ سے پہلے اور اس کے دوران اٹھائے جانے چاہییں درج ذیل ہیں:

تمام اسٹیک ہولڈرز کی مکمل شمولیت

کامیاب اکاؤنٹس قابل ادائیگی آٹومیشن فنانس ٹیم کے ہر رکن کی مکمل شرکت پر منحصر ہے، جس میں نظام کو چلانے اور مستثنیات کو سنبھالنے کے لیے وقتاً فوقتاً تربیت اور ریفریشر پروگرام شامل ہوتے ہیں۔

مرحلہ وار آٹومیشن

آٹومیشن اور AI کی طاقت کا استعمال درست سیٹ اپ اور نفاذ پر منحصر ہے۔ اس کے علاوہ، دستی اکاؤنٹنگ سے AI پر مبنی انوائس میچنگ میں منتقل ہونے سے وابستہ سیکھنے کا ایک بہت بڑا منحنی خطوط ہے۔ مرحلہ وار منتقلی کے ذریعے، غلطیوں کے بغیر سیٹ اپ کرنا اور ٹیم کو نئے عمل کو اپنانے کے لیے وقت دینا ممکن ہے۔

تمام نظاموں کا انضمام

اکاؤنٹس قابل ادائیگی ٹیم پہلے سے ہی غیر منسلک مقاصد جیسے کہ انٹرپرائز ریسورس پلاننگ (ERP)، کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ اور دیگر بنیادی مالیاتی نظام کے لیے سافٹ ویئر استعمال کر رہی ہے۔ صارفین کے لیے چیزوں کو آسان بنانے کے لیے AI- آٹومیشن سسٹم کو موجودہ سافٹ ویئر کے ساتھ مربوط کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔

ہنگامی حالات کے لیے منصوبہ بندی کرنا

سرور کا کریش، بجلی کی بندش اور نیٹ ورک میں رکاوٹیں AI سے چلنے والے PO میچنگ سسٹم کے آپریشن میں شدید خلل ڈال سکتی ہیں۔ لیکن ایک مستحکم کاروباری تسلسل کا منصوبہ جس میں بیک اپ، بلاتعطل بجلی کی فراہمی اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ ان مسائل سے نمٹنے میں مدد کر سکتی ہے۔ کارروائیوں کی تاریخ کو برقرار رکھنا بھی ضروری ہے اگر کارروائیوں کو عارضی طور پر دستی ہینڈلنگ کی طرف موڑ دینا پڑے۔

تمام متعلقہ دستاویزات کی تنظیم

تین اور چار طرفہ میچنگ میں۔ خریداری کے آرڈرز، GRN، اور رسیدوں کا مماثل ہونا ضروری ہے۔ اگرچہ زیادہ تر دکاندار اور کلائنٹ POs اور رسیدوں کے بارے میں مستعد ہوتے ہیں، لیکن وہ GRNs اور رسیدوں کے بارے میں لاپرواہ ہوتے ہیں۔ رسید کی عدم موجودگی AI سے مربوط 3 طرفہ میچ کے عمل کو لٹکا سکتی ہے اور مستثنیات پیدا ہوں گی جس کی وجہ سے ورک فلو میں بوتلوں کی گردنیں پڑ جائیں گی۔

اشیاء کی وصولی کو مرکزی بنانے کے ذریعے اس سے بچا جا سکتا ہے، اس لیے نقل اور بھول چوک سے بچنے کے لیے رسیدیں بنانا ایک یا چند لوگوں تک محدود ہے۔ ایک اور فیل پروف طریقہ یہ ہے کہ نظام سے چلنے والے اپروچ کو ڈیزائن کیا جائے جس میں، رسید بنانے اور فالو اپ کے لیے ایک خودکار یاد دہانی سیٹ کی جاتی ہے۔

اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ تمام رسیدیں، POs، اور رسیدیں فوری طور پر سسٹم میں داخل ہو جائیں، AP آٹومیشن ڈرامائی طور پر قابل ادائیگی بقایا دنوں (DPO) کو کم کر سکتی ہے۔ اوسطاً 5.55 دن. ایک مکمل طور پر خودکار نظام جس میں سافٹ ویئر دستاویزات کو براہ راست سافٹ سورس (ای میلز وغیرہ) سے حاصل کرتا ہے اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے، لیکن ڈیٹا کی دستی اپ لوڈنگ کے معاملے میں، یہ ایک اہم نکتہ بن جاتا ہے۔

وینڈر ڈیٹا ملاپ

3 طرفہ میچ کا عمل اس عمل کے کلیدی ڈرائیور کے طور پر سپلائر پر منحصر ہے۔ فراہم کنندگان کی طرف سے فراہم کردہ ڈیٹا کی درستگی ڈیٹا کے مماثل مسائل کی عدم موجودگی کو یقینی بنا سکتی ہے۔ رسیدوں کی دستی جمع کرانے کے لیے، درستگی کو یقینی بنانے کے لیے مستعدی کی ضرورت ہے۔ درستگی میں پیمائش کی اکائی، یونٹ کی قیمت اور ترسیل کے وقت کی یکسانیت شامل ہے۔ وینڈر کیٹلاگ غلطیوں کو ختم کر سکتے ہیں اور خریداری کے تجربے کو بڑھا سکتے ہیں۔

خودکار منظوری کے لیے رواداری قائم کرنا

کچھ عام مستثنیات جو PO میچ کے دوران پیدا ہوتی ہیں وہ ہیں:

انوائس کی مقدار PO سے مماثل نہیں ہے۔

انوائس پر PO حوالہ کی معلومات غائب یا غلط

انوائس کے لیے فراہم کنندہ یا ٹیکس کا ڈھانچہ غائب ہے۔

· لائن کی سطح پر یا کل انوائس کے لیے قیمتوں میں تضاد۔ مثال کے طور پر، PO 10 آئٹم یونٹس کے لیے 10 روپے فی یونٹ کی قیمت پر ہو سکتا ہے، اور انوائس روپے کی قیمت کے لیے 1 آئٹم یونٹ کے لیے ہو سکتی ہے۔ 100۔

کنارے کے معاملات کو سنبھالنا

ایج کیسز غیر معمولی واقعات ہیں جنہیں سافٹ ویئر کے ذریعے ہینڈل کیا جانا چاہیے۔ انوائس PO مماثلت میں، بار بار آنے والی بلنگ کی پیچیدگی کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔ AI سسٹم میں ان ایج کیسز پر غور کرنے کے لیے انکولی ریکرنگ بلنگ کی خصوصیت ہونی چاہیے جو ٹائم زون کی تبدیلیوں، ایک سے زیادہ بار بار ہونے والے چارجز، سابقہ ​​قیمت کی ایڈجسٹمنٹ، اور متغیر مہینے کی طوالت کی وجہ سے پیدا ہو سکتے ہیں تاکہ غلطی سے پاک آٹومیشن کو یقینی بنایا جا سکے۔

---

PO میچنگ کے عمل کو خودکار بنانا چاہتے ہیں؟ Give Nanonets™ PO میچنگ کے عمل میں AI پر مبنی OCR استعمال کرنے کے فوائد حاصل کرنے کی کوشش کریں۔

---

AI فعال PO میچنگ سسٹمز کی مثالیں۔

AI سے چلنے والے اکاؤنٹنگ سوٹ کا انتخاب کاروبار کی نوعیت اور آپریشن کے پیمانے پر منحصر ہے۔ AO- فعال PO میچنگ یا تو ایک پوائنٹ حل یا مکمل اکاؤنٹنگ سوٹ ہو سکتا ہے، جو موجودہ سافٹ ویئر یا اس کی کمی پر منحصر ہوگا۔ سابق کے معاملے میں، اسے موجودہ سسٹمز کے ساتھ بات چیت کرنے کی ضرورت ہوگی، بشمول ERP۔ پی او میچنگ اکاؤنٹنگ کے لیے استعمال ہونے والے بہت سے ٹولز میں دستیاب ہے جن میں Nanonets AI-OCR، Oracle، Nexxonia، Intacct، MineralTree وغیرہ شامل ہیں۔

In اوریکل, Payables AI-enabled PO میچنگ ٹول ہے جس میں ایک بار انوائس داخل ہونے اور PO سے مماثل ہونے کے بعد، تقسیم خود بخود بن جاتی ہے اور متعین رواداری کی تعمیل کے لیے میچ کی جانچ پڑتال کی جاتی ہے۔ ایک بار مماثل ہو جانے کے بعد، Payables ہر مماثل کھیپ کے لیے بل کی گئی مقدار اور اس سے متعلقہ تقسیم (زبانیں) کو کوانٹیٹی انوائس فیلڈ میں درج رقم کے ذریعے اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ قابل ادائیگی PO کی تقسیم پر بل کی گئی رقم کو بھی اپ ڈیٹ کرتا ہے۔

سیج انٹیکٹ خریداری سے سٹرکچرڈ، پہلے سے طے شدہ لین دین اور خریداری کی منظوری کے ورک فلو پیدا ہوتے ہیں۔ منرل ٹری, ایک اکاؤنٹس قابل ادائیگی (AP) اور ادائیگیوں کے آٹومیشن حل فراہم کرنے والا، Sage Intacc کے لیے خودکار PO/انوائس میچنگ فراہم کرتا ہے۔ اس میں، ہیڈر اور لائن لیول کی تفصیلات خود کار طریقے سے OCR ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے وینڈرز کی طرف سے ایک نامزد ای میل پر بھیجے گئے رسیدوں سے نکالی جاتی ہیں۔ اس کے بعد یہ خود بخود آنے والی رسیدوں کو خریداری کے آرڈرز یا رسیدوں کے خلاف میچ کرتا ہے اور پھر انہیں انوائس کی منظوری اور ادائیگی کے لیے صارفین کے اندرونی ورک فلو میں داخل کرتا ہے۔ پلیٹ فارم کی مستقل مزاجی کے لیے تمام ڈیٹا کمپنی کے ERP کے ساتھ مطابقت پذیر ہوتا ہے۔

نیکسونیا کے اخراجات, کلاؤڈ پر مبنی ویب اور موبائل اخراجات کی رپورٹ کے انتظام کا حل جس میں منظوری کے لچکدار ورک فلو اور موجودہ سسٹمز کے ساتھ گہرا انضمام ہے۔

In ٹیپلٹی۔، تمام رسیدیں ایک معیاری OCR، اعلی درجے کی ڈیٹا نکالنے، اور ادائیگی کے عمل سے پہلے منظوری کے ورک فلوز سے گزرتی ہیں۔ قواعد اس بات کا تعین کرنے کے لیے سیٹ کیے جا سکتے ہیں کہ آیا کوئی انوائس PO کی حمایت یافتہ ہے اور اگر اسے میچنگ کے عمل سے گزرنا چاہیے۔ بنیادی اصول فراہم کنندہ یا بل کی رقم پر لاگو ہوتے ہیں اور اگر انوائس میں خریداری کا آرڈر ہوتا ہے، تو PO بل کوڈنگ ڈیٹا خود بخود انوائس کو پہلے سے تیار کر دیتا ہے۔

In ڈاکو ویئرجب کوئی انوائس پکڑا جاتا ہے تو، ایک AI پر مبنی، کراؤڈ لرننگ ٹول پروسیسنگ کے لیے درکار تمام اہم ڈیٹا کو نکالتا ہے جیسے وینڈر کا نام، ID، انوائس نمبر، ذیلی ٹوٹل، ٹیکس، فریٹ اور کل رقم۔ انوائس کی توثیق کرنے کے لیے، سسٹم تصدیق کرتا ہے کہ آیا وہ ایک درست وینڈر ہیں، کسی بھی ڈپلیکیٹ انوائس نمبرز کی دو بار جانچ پڑتال، آرڈرز اور ڈیلیوری سلپس کی خریداری کے میچز اور رقم کا دوبارہ حساب لگاتا ہے۔

مختلف ایپلی کیشنز کے مطابق مختلف خصوصیات کے ساتھ اور بھی بہت سے PO میچنگ ٹولز دستیاب ہیں۔

Nanonets AI OCR

Nanonets AI-OCR غیر دیکھے ہوئے، نیم ساختہ دستاویزات کو پڑھتا ہے جو معیاری ٹیمپلیٹ کی پیروی نہیں کرتے اور دستاویز سے حاصل کیے گئے ڈیٹا کی توثیق کرتے ہیں۔ یہ سافٹ ویئر متعدد دستاویزات سے ڈیٹا حاصل کر سکتا ہے جس میں انوائس، شناختی کارڈ، پرچیز آرڈرز، انکم پروف، ٹیکس فارم، اور مارگیج فارم شامل ہیں۔

یہ صارف کے پلیٹ فارم سے ڈیٹا کی درآمد کو قابل بناتا ہے اور نظام میں خلل ڈالے بغیر، کیپچر کیے گئے ڈیٹا کو موجودہ ورک فلو میں براہ راست برآمد کرتا ہے۔ شیل، روبی، گولانگ، جاوا، C# اور Python میں Nanonets کی زبان کی پابندیاں ہیں۔ AI انجن سیکھتا ہے اور استعمال کے ساتھ بہتر ہوتا ہے۔ ایک بدیہی ویب انٹرفیس کے ساتھ، یہ بوجھل دستی عمل کو ختم کرتا ہے اور رسیدوں، رسیدوں اور دستاویز کے جائزوں کو خودکار کرتا ہے۔ یہ پروسیسنگ کے وقت کو 90% تک کم کرنے اور اخراجات میں 50% تک کی بچت کے لیے جانا جاتا ہے۔

توقع کی جاتی ہے کہ مصنوعی ذہانت کارپوریٹ دنیا میں اکاؤنٹنگ اور پی او میچنگ کے طریقہ کار کی تبدیلی میں اہم کردار ادا کرے گی۔ تاہم، یہ انسانی شرکت کو ختم نہیں کر سکتا – ٹیکنالوجی اکیلے موجود نہیں ہو سکتی۔

آرٹیفیشل انٹیلی جنس مدد کرے گی، اکاؤنٹنٹ کی جگہ نہیں لے گی۔ AI سے چلنے والے اکاؤنٹنگ سسٹم کے کامیاب نفاذ کی کلید انہیں ایک ساتھ لانا ہے۔ اکاؤنٹنگ اور PO مماثلت میں AI کے استعمال کا مستقبل اس بات پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے کہ انسان طویل مدتی اقدار کی فراہمی کے لیے اپنی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے اسے کس طرح لنگر انداز کر سکتے ہیں۔