PO Matching là gì? Và làm thế nào để tự động hóa nó?

PO Matching là quá trình kết nối đơn đặt hàng (PO) do khách hàng đưa ra, chỉ rõ loại, số lượng và giá cả đã thỏa thuận cho các sản phẩm / dịch vụ với hóa đơn do nhà cung cấp phát hành đối với nó là giao hàng. Mục tiêu của đối sánh PO là đảm bảo thanh toán cho nhà cung cấp kịp thời, hạch toán đúng chi phí và dễ dàng phát hiện các hành vi gian lận.

Kết hợp PO thủ công

Đối sánh PO bao gồm một số bước, bao gồm cả việc nhận & nắm bắt dữ liệu hóa đơn, xác minh với đơn đặt hàng, khớp với các thông số và độ phân giải dựa trên các thông số khác nhau. Xử lý hóa đơn và đối sánh PO là các quy trình phức tạp, tốn thời gian và sử dụng nhiều tài nguyên khi được thực hiện theo cách thủ công, đặc biệt là trong các hoạt động kinh doanh mở rộng quy mô.

Ngay cả trong các bộ phận có số hóa thông tin dưới dạng ứng dụng Hoạch định Nguồn lực Doanh nghiệp (ERP), vẫn cần một lượng lao động đáng kể của con người; kể từ khi một hóa đơn được lập hoặc nhận được cho đến khi nó được đưa vào ứng dụng ERP, các khoản phải trả nhân viên thực hiện một danh sách công việc nhà dường như vô tận.

---

Tìm cách tự động hóa quy trình Đối sánh PO? Give Nanonet™ hãy thử và nhận được những lợi ích của việc sử dụng OCR dựa trên AI trong quy trình Đối sánh PO.

---

· Mở và quét thư / mở hóa đơn vật lý / PO

· Lấy hóa đơn / PO từ hộp thư điện tử, cổng thông tin hoặc phong bì vật lý

· Chèn thông tin từ hóa đơn vào máy tính

· Khớp các hóa đơn theo cách thủ công với các đơn đặt hàng (PO) và biên lai giao hàng

· Định tuyến vật lý các hóa đơn / OP tới người quản lý và nhân viên phê duyệt

· Giải quyết các trường hợp ngoại lệ thông qua phân tích nhãn cầu và thủ công rườm rà.

· Nhập thông tin hóa đơn phù hợp vào ERP

· Tìm kiếm sự trùng lặp và thiếu sót trong ERP

· Đối chiếu hóa đơn với các khoản thanh toán

· Cập nhật dữ liệu chính của nhà cung cấp

Một số thách thức gây khó khăn trong đối sánh PO quy mô lớn, đặc biệt là khi thực hiện theo cách thủ công là:

Xử lý nhiều điểm dữ liệu hóa đơn: Các tổ chức lớn thường xử lý các PO và / hoặc hóa đơn từ nhiều nhà cung cấp / khách hàng ở nhiều định dạng bao gồm tệp xử lý văn bản (ví dụ: tài liệu MS-Word), tệp nhập dữ liệu (ví dụ: tệp MS-Excel), tài liệu XML có cấu trúc từ Trao đổi dữ liệu điện tử (EDI), PDF và tệp hình ảnh, và đôi khi là tài liệu bản cứng.

Việc thống nhất tất cả các tài liệu này rất tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót khi thực hiện thủ công. Lỗi khi bắt đầu quy trình xử lý hóa đơn có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng như thanh toán quá mức, thanh toán không chính xác, sao chép hóa đơn, v.v. có thể dẫn đến mất năng suất và sự tin tưởng.

Dữ liệu không khớp: Sản phẩm các khoản phải trả bộ phận của công ty thường phải khớp PO với Phiếu nhận hàng (GRN), và dữ liệu hợp đồng, ngoài Hóa đơn. Quá trình “nhìn chằm chằm và so sánh” đối sánh thủ công, bên cạnh việc tốn nhiều công sức và vất vả, có thể dẫn đến các sai sót nghiêm trọng như bỏ sót ngày tháng và giá trị, việc sửa chữa sẽ làm chậm hoạt động và dẫn đến rủi ro mất năng suất và kinh doanh của tổ chức. -quản lý / vấn đề quan hệ khách hàng.

Xử lý ngoại lệ: Các bộ phận kế toán phải trả dành nhiều thời gian để xử lý các trường hợp ngoại lệ, bao gồm thông tin không chính xác, không đầy đủ và không khớp trong hóa đơn. Lên đến 20% hóa đơn thường xuyên chứa thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ và bộ phận tài khoản phải trả thông thường (thủ công) dành 25% thời gian để giải quyết các vấn đề và theo dõi thông tin còn thiếu.

Chi phí xử lý mỗi hóa đơn: Xử lý hóa đơn thủ công và đối sánh PO đòi hỏi các chi phí bao gồm giờ làm thủ công, giấy tờ và bưu phí, sẽ trở nên trầm trọng hơn bởi các khoản phạt, phí trễ hạn, trả lại sản phẩm và mất kinh doanh trong trường hợp có sai sót.

Gian lận và trộm cắp: Chuyên gia kiểm tra gian lận được chứng nhận (ACFE) báo cáo rằng một tổ chức điển hình mất 5% doanh thu do gian lận mỗi năm. Tội phạm mạo danh giám đốc điều hành hoặc nhà cung cấp gửi email cho các hóa đơn trông xác thực hoặc các yêu cầu thanh toán khác và nhóm Payable Accounts kém cảnh giác có thể trở thành con mồi của nó.

Một cuộc khảo sát năm 2020 của Levvel Research cho thấy nhập dữ liệu thủ công và không hiệu quả tiếp tục là những điểm khó khăn trong quy trình tài khoản phải trả.

Hiệp hội tài khoản phải trả có trụ sở tại Vương quốc Anh thấy rằng:

• 56% doanh nghiệp gặp vấn đề về dự báo dòng tiền do các vấn đề về Khoản phải trả
• 91% các công ty thường xuyên nhận được điện thoại từ các nhà cung cấp theo đuổi thanh toán.
• 23% doanh nghiệp có nhà cung cấp từ chối làm việc với họ do không hiệu quả các khoản phải trả

---

Tìm cách tự động hóa quy trình Đối sánh PO? Give Nanonet™ hãy thử và nhận được những lợi ích của việc sử dụng OCR dựa trên AI trong quy trình Đối sánh PO.

---

Đối sánh PO tự động

Nhiều vấn đề ở trên có thể được khắc phục bằng cách sử dụng kết hợp PO tự động. Tự động hóa có thể được giới thiệu ở các bước khác nhau trong quy trình kế toán và do đó, có hai loại tự động hóa:

Thu thập dữ liệu dựa trên Nhận dạng ký tự quang học (OCR):

Tính năng chụp dữ liệu hóa đơn dựa trên OCR sử dụng sự kết hợp của phần cứng chụp ảnh và phần mềm chuyển đổi để chuyển đổi hình ảnh thành văn bản có thể được xử lý thủ công bởi nhóm kế toán. Rõ ràng là điều này chỉ đơn thuần là số hóa dữ liệu và không khớp với chúng và phải liên quan đến các thao tác thủ công tiếp theo.

Hơn nữa, các hệ thống OCR độc lập không hoạt động được với các mẫu, loại tệp và bố cục khác nhau, đòi hỏi sự can thiệp thường xuyên của con người để thiết lập các quy tắc mẫu cho các loại tài liệu khác nhau.

Xử lý tài khoản tự động / đối sánh PO:

Đây là ba loại:

• Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) bắt chước hành động của con người trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
• Trí tuệ nhân tạo (AI), “Chén thánh” của khoa học máy tính theo cách nói của Bill Gates, bắt chước phán đoán và hành vi của con người để khớp với PO, hóa đơn và biên lai.
• Máy học (ML) là một tập hợp con của AI, trong đó máy tính “học hỏi từ kinh nghiệm” thông qua các thuật toán như Mạng thần kinh bắt chước quá trình học tập của não bộ.

Cả ba loại xử lý dữ liệu tự động đều thu thập dữ liệu thích hợp từ hóa đơn, PO và các tài liệu tài chính khác và tự động xử lý chúng theo cách bắt chước tâm trí con người. Trong số đó, quá trình xử lý hỗ trợ AI cũng có thể so sánh và khớp các bản ghi và đưa ra quyết định như chuyển giao dịch, gắn cờ lỗi hoặc nâng cao ngoại lệ.

Đối sánh dựa trên AI bao gồm bốn bước:

1. Thu thập và trích xuất dữ liệu: Bước này liên quan đến sự can thiệp nhất định của con người trong việc quét thủ công các hóa đơn vật lý vào hệ thống hoặc kết hợp các hóa đơn được gửi qua fax hoặc gửi qua email để chuyển đổi thành hình ảnh. Nhận dạng Ký tự Quang học Khu vực (OCR), hoặc Mẫu OCR được sử dụng để trích xuất văn bản nằm tại một vị trí cụ thể bên trong tài liệu được quét. Hệ thống OCR Zonal được đào tạo bằng cách xác định nơi có thể tìm thấy các trường dữ liệu cụ thể bên trong tài liệu. OpenCV, Tesseract và Python là một số hệ thống OCR khu vực có thể được đào tạo để chọn ra các trường cụ thể từ một hóa đơn hoặc PO đã được ghi lại.

2. Nhận dạng dữ liệu: Việc nhận dạng và phân loại dữ liệu đã thu thập thành các loại thông qua phân loại dựa trên quy tắc hoặc bằng các thuật toán học máy. Hệ thống AI OCR có thể loại bỏ hơn 80% các hoạt động trong quá trình thu thập, trích xuất và lập chỉ mục dữ liệu hóa đơn.

3. Đối sánh bản ghi và xác thực: Thuật toán AI thực hiện đối sánh bản ghi - quá trình tìm kiếm các mẩu thông tin phù hợp từ các tập hợp dữ liệu lớn. Quá trình kết hợp có thể là 2 chiều, 3 chiều hoặc 4 chiều, tùy thuộc vào nhu cầu của công ty.

Một cuộc khảo sát bởi Nghiên cứu Levvel Điều đó cho thấy phê duyệt hóa đơn nhanh hơn và tăng năng suất của nhân viên là hai lợi ích hàng đầu trải nghiệm khi chuyển sang chế độ 2 chiều hỗ trợ AI và 3cách kết hợp quy trình.

4. Xem xét các khoản phải trả và xử lý ngoại lệ, dựa trên nhu cầu riêng của công ty, dữ liệu phù hợp được chuyển qua hoặc chuyển đến nhân viên thích hợp để xử lý thêm.

Ưu điểm của Kết hợp PO dựa trên AI

Xử lý không chạm:Khi tất cả các tài liệu (hóa đơn, đơn đặt hàng, biên lai, v.v.) có bản chất là điện tử, thì “xử lý không chạm” sẽ loại bỏ các quy trình tập trung vào giấy tờ và giảm thiểu sự can thiệp của con người, do đó mang lại hiệu suất, khả năng mở rộng và sự nhanh nhẹn tốt hơn; tất cả các tài liệu kinh doanh được nhận, số hóa, định tuyến, đối sánh, phê duyệt và xử lý mà không cần chuyển một mẩu giấy nào giữa nhân sự và các phòng ban. Xử lý không cảm ứng hoạt động qua các bước sau:

1. Phần mềm kiểm tra các email chưa đọc.

2. Tệp đính kèm được tìm thấy và tách khỏi e-mail để xử lý.

3. Các tệp đính kèm được đọc bằng khả năng nhận thức và dữ liệu được trích xuất.

4. Thông tin hóa đơn / PO được xác thực dựa trên các quy tắc kinh doanh được xác định trước.

5. Hóa đơn được tạo, khớp với PO và biên lai giao hàng dựa trên các quy tắc đặt trước và được kiểm tra để đảm bảo không có hóa đơn trùng lặp.

6. Người dùng được thông báo về việc liệu hóa đơn đã được xử lý thành công hay chưa.

Xử lý không chạm thường sử dụng máy học để đào tạo AI hoạt động tốt hơn các hệ thống AI dựa trên quy tắc đơn giản. Do đó, hệ thống học hỏi từ cả cơ sở khách hàng và sự phức tạp cụ thể của từng khách hàng.

Kết hợp thông minh:  PO có thể được đối sánh với PO Number, Release, Line, Shipment và PO Receipt và được sắp xếp theo nhiều hình thức khác nhau trong vòng vài giây, một nhiệm vụ cực kỳ khó chỉ với nỗ lực của con người.

Dễ dàng xử lý nhiều PO đến nhiều hóa đơn:  Tự động hóa đặc biệt hữu ích khi khối lượng PO và hóa đơn cao và nỗ lực thủ công sẽ mất nhiều ngày, nếu không phải là hàng tháng để quản lý và phân loại chúng.

Hoàn thành quá trình đánh giá và tuân thủ: Hệ thống AI có thể cung cấp cho người vận hành sự trợ giúp trực quan và thực hiện xác nhận và sửa chữa mất hàng giờ lao động của con người, trong vòng vài giây.

Tiết kiệm nhân lực: AI hoạt động dựa trên “mạng nơ-ron” - các thuật toán có thể nhận ra các mối quan hệ cơ bản trong một tập hợp dữ liệu giống như bộ não con người. Ngoài tốc độ hiệu suất, khả năng học máy và học sâu trong AI có thể giúp phần mềm học hỏi kinh nghiệm, có thể tinh chỉnh hoạt động để tăng năng suất và độ chính xác, ngăn chặn sự can thiệp và xác thực của con người.

Lỗi gắn cờ và thu nhỏ: Trong trường hợp bộ não con người có thể bị hỏng do mệt mỏi do hành động lặp đi lặp lại, hệ thống dựa trên AI trên thực tế có thể cải thiện hiệu suất theo thời gian và "kinh nghiệm". Trong khi tự động hóa không thể loại bỏ hoàn toàn lỗi của con người, nó có thể đảm bảo tính nhất quán trên quy mô lớn. Kế toán tự động có thể làm tăng đáng kể khả năng xác định các vấn đề nhỏ trước khi chúng chuyển thành các vấn đề lớn hơn. Trong trường hợp có sự cố hoặc lỗi, một cảnh báo sẽ tự động được gắn cờ cho nhóm CNTT, những người có thể nhanh chóng xác định nguyên nhân gốc rễ và giải quyết nó. Không có gì bị bỏ sót và việc sửa chữa nhanh hơn nhiều. Việc gắn cờ lỗi kịp thời có thể tiết kiệm thời gian, giảm thời gian ngừng hoạt động tốn kém và ngăn chặn các vụ hỏa hoạn nghiêm trọng sau này.

Tăng năng suất: Với sự tự do khỏi các hoạt động tốn thời gian như đối sánh PO và xử lý hóa đơn, nhóm Accounts Payable giờ đây có thể tập trung vào các hoạt động lấy con người làm trung tâm như lập kế hoạch tài chính, phân tích và thu thập thông tin chi tiết để cải thiện và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân và tổ chức, tất cả đều có thể cải thiện Bottom-Line.

Lợi ích chi phí: Mặc dù việc cài đặt xử lý hóa đơn hỗ trợ AI có liên quan đến chi phí khởi động, hoạt động của nó sẽ đòi hỏi ít nhất là 20% tiền lương của một nhân viên.

Bảo mật dữ liệu và khả năng mở rộng:  Hiệu quả hoạt động cao hơn cho các doanh nghiệp toàn cầu là kết quả của việc có thể chạy 24X7, không giống như các nhà khai thác con người bị giới hạn bởi băng thông tinh thần và thời gian.

Sẵn sàng đánh giá: PO, GRN và hóa đơn là một trong những tài liệu phổ biến nhất được yêu cầu trong quá trình kiểm toán. Đối sánh PO hỗ trợ AI đã có các tài liệu này được phê duyệt, đối sánh và sắp xếp, cho phép quá trình kiểm tra liền mạch.

Tự động hóa xử lý hóa đơn và đối sánh PO có thể giúp các cấp điều hành khác nhau trong một công ty:

• Các giám đốc điều hành tài chính có thể giảm chi phí và các nguồn lực miễn phí có thể được tổ chức lại để nâng cao lợi nhuận và hỗ trợ tăng trưởng chiến lược và doanh nghiệp.
• Các giám đốc điều hành công ty có thể hiểu rõ hơn về hiệu suất và theo dõi dòng tiền bằng cách phân tích dữ liệu bảng điều khiển được cung cấp bởi nhiều phần mềm tự động hóa để đo lường.
• Nhóm khoản phải trả có thể loại bỏ hóa đơn giấy và các tương tác thủ công do định tuyến, mã hóa, khớp với hóa đơn của nhà cung cấp được sắp xếp hợp lý bằng cách sử dụng các quy tắc kế toán được xác định trước.
• Nhân viên Kế toán & Nghiên cứu có quyền truy cập đầy đủ và tức thì vào các đơn đặt hàng và hóa đơn để lập kế hoạch trong tương lai.

---

Tìm cách tự động hóa quy trình Đối sánh PO? Give Nanonet™ hãy thử và nhận được những lợi ích của việc sử dụng OCR dựa trên AI trong quy trình Đối sánh PO.

---

Thiết lập và triển khai các hệ thống Đối sánh PO hỗ trợ AI

Việc thiết lập hệ thống đối sánh PO hỗ trợ AI trong một tổ chức là một quy trình ba cấp.

Mặc dù quá trình xử lý hóa đơn tự động và đối sánh PO có lợi khi được triển khai, nhưng chắc chắn vẫn tồn tại một đường cong học tập và công ty / nhóm phải tuân theo một vài giao thức để tự động hóa mang lại kết quả như mong đợi. Một số bước phải được thực hiện trước và trong khi thực hiện các quy trình kế toán tự động như sau:

Sự tham gia đầy đủ của tất cả các bên liên quan

Tài khoản thành công Tự động hóa khoản phải trả phụ thuộc vào sự tham gia đầy đủ của mọi thành viên trong nhóm tài chính, đòi hỏi các chương trình đào tạo và bồi dưỡng định kỳ để vận hành hệ thống và xử lý các trường hợp ngoại lệ.

Tự động hóa theo giai đoạn

Khai thác sức mạnh của tự động hóa và bản lề của AI vào việc thiết lập và triển khai chính xác. Ngoài ra, có một đường cong học tập khá dốc liên quan đến việc chuyển từ kế toán thủ công sang đối sánh hóa đơn dựa trên AI. Bằng cách chuyển đổi theo giai đoạn, có thể thiết lập mà không có lỗi và cũng cho nhóm thời gian để áp dụng các quy trình mới.

Tích hợp tất cả các hệ thống

Nhóm tài khoản phải trả có thể đã sử dụng phần mềm cho các mục đích riêng biệt như lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP), quản lý quan hệ khách hàng và các hệ thống tài chính cốt lõi khác. Hệ thống tự động hóa AI sẽ có thể được tích hợp với phần mềm hiện có để làm cho mọi thứ trở nên dễ dàng cho người dùng.

Lập kế hoạch cho các trường hợp dự phòng

Sự cố máy chủ, mất điện và gián đoạn mạng có thể làm gián đoạn nghiêm trọng hoạt động của các hệ thống kết hợp PO hỗ trợ AI. Nhưng một kế hoạch kinh doanh liên tục được củng cố bao gồm các bản sao lưu, nguồn điện không bị gián đoạn và điện toán đám mây có thể giúp giải quyết những vấn đề này. Điều quan trọng là duy trì lịch sử của các quy trình trong trường hợp các hoạt động phải tạm thời quay trở lại xử lý thủ công.

Tổ chức của tất cả các tài liệu liên quan

Trong kết hợp ba và bốn chiều. Đơn đặt hàng, GRN và Hóa đơn phải khớp với nhau. Trong khi hầu hết các nhà cung cấp và khách hàng đều chăm chỉ về PO và hóa đơn, họ có xu hướng bất cẩn về GRN và biên lai. Việc không có biên nhận có thể làm gián đoạn quy trình đối sánh 3 chiều được tích hợp AI và các ngoại lệ sẽ được tạo ra dẫn đến tình trạng chai sạn trong quy trình làm việc.

Điều này có thể tránh được thông qua việc tập trung hóa việc nhận các mặt hàng, do đó, việc tạo biên nhận được giới hạn cho một hoặc một số người để tránh trùng lặp và thiếu sót. Một cách chống thất bại khác là thiết kế phương pháp tiếp cận theo hướng hệ thống, trong đó, một lời nhắc tự động được thiết lập để tạo và theo dõi biên nhận.

Đảm bảo rằng tất cả các hóa đơn, PO và biên nhận được nhập vào hệ thống kịp thời, tự động hóa AP có thể giảm đáng kể số ngày phải trả (DPO) bằng cách trung bình 5.55 ngày. Một hệ thống hoàn toàn tự động, trong đó phần mềm thu thập tài liệu trực tiếp từ nguồn mềm (email, v.v.) có thể đảm bảo điều này, nhưng trong trường hợp tải dữ liệu lên theo cách thủ công, điều này trở thành một điểm quan trọng.

Đối sánh dữ liệu nhà cung cấp

Quy trình đối sánh 3 bên phụ thuộc vào nhà cung cấp như là động lực chính của quy trình. Độ chính xác của dữ liệu do nhà cung cấp cung cấp có thể đảm bảo không có vấn đề dữ liệu không khớp. Đối với việc gửi hóa đơn theo cách thủ công, cần phải có trách nhiệm giải trình để đảm bảo tính chính xác. Sự chính xác đòi hỏi sự đồng nhất của đơn vị đo lường, đơn giá và khung thời gian giao hàng. Danh mục của nhà cung cấp có thể loại bỏ lỗi và nâng cao trải nghiệm mua hàng.

Thiết lập dung sai để tự động phê duyệt

Một số ngoại lệ phổ biến phát sinh trong trận đấu PO là:

· Số lượng hóa đơn không khớp với PO

· Thiếu hoặc không chính xác thông tin tham chiếu PO trên hóa đơn

· Thiếu nhà cung cấp hoặc cấu trúc thuế cho một hóa đơn

· Sự khác biệt về giá cả ở cấp độ dòng hoặc đối với tổng hóa đơn. Ví dụ: PO có thể dành cho 10 đơn vị mặt hàng với giá 10 Rs / đơn vị và hóa đơn có thể dành cho 1 đơn vị mặt hàng với giá Rs. 100.

Xử lý các trường hợp cạnh

Các trường hợp cạnh là những trường hợp không phổ biến phải được xử lý bởi phần mềm. Trong đối sánh PO trên hóa đơn, mức độ phức tạp của thanh toán định kỳ thường bị đánh giá thấp. Hệ thống AI phải có tính năng thanh toán định kỳ thích ứng để xem xét các trường hợp cạnh này có thể phát sinh do thay đổi múi giờ, nhiều khoản phí định kỳ, điều chỉnh giá hồi tố và độ dài tháng thay đổi để đảm bảo tự động hóa không có lỗi.

---

Tìm cách tự động hóa quy trình Đối sánh PO? Give Nanonet™ hãy thử và nhận được những lợi ích của việc sử dụng OCR dựa trên AI trong quy trình Đối sánh PO.

---

Ví dụ về hệ thống Đối sánh PO hỗ trợ AI

Việc chọn một bộ kế toán hỗ trợ AI phụ thuộc vào bản chất của doanh nghiệp và quy mô hoạt động. Đối sánh PO hỗ trợ AO có thể là một giải pháp điểm hoặc một bộ kế toán đầy đủ, điều này sẽ phụ thuộc vào phần mềm hiện có hoặc thiếu phần mềm đó. Trong trường hợp trước đây, nó sẽ cần giao tiếp với các hệ thống hiện có, bao gồm cả ERP. PO Matching có sẵn trong nhiều công cụ được sử dụng cho kế toán bao gồm Nanonets AI-OCR, Oracle, Nexxonia, Intacct, MineralTree, v.v.

In Oracle, Khoản phải trả là công cụ đối sánh PO được hỗ trợ bởi AI, trong đó khi một hóa đơn được nhập và khớp với PO, các bản phân phối sẽ tự động được tạo và đối sánh được kiểm tra xem có tuân thủ dung sai được xác định hay không. Sau khi đối sánh, Khoản phải trả sẽ cập nhật số lượng được lập hóa đơn cho mỗi lô hàng phù hợp và (các) phân phối tương ứng của nó theo số tiền đã nhập trong trường Số lượng đã lập hóa đơn. Các khoản phải trả cũng cập nhật số tiền được lập hóa đơn trên (các) phân phối PO.

hiền nhân nguyên vẹn Mua hàng tạo ra quy trình giao dịch có cấu trúc, được xác định trước và quy trình phê duyệt mua hàng. Khoáng SảnCây, một nhà cung cấp giải pháp tự động hóa thanh toán và tài khoản phải trả (AP), cung cấp kết hợp PO / hóa đơn tự động cho Sage Intacc. Trong trường hợp này, các chi tiết ở cấp độ dòng và tiêu đề được tự động trích xuất bằng công nghệ OCR từ các hóa đơn do nhà cung cấp gửi đến một email được chỉ định. Sau đó, nó tự động khớp các hóa đơn đến với các đơn đặt hàng hoặc biên lai mua hàng và sau đó chèn chúng vào quy trình công việc nội bộ của người dùng để phê duyệt và thanh toán hóa đơn. Tất cả dữ liệu đồng bộ với hệ thống ERP của công ty để đảm bảo tính nhất quán của nền tảng.

Chi phí Nexonia, một giải pháp quản lý báo cáo chi phí di động và web dựa trên đám mây có quy trình phê duyệt linh hoạt và tích hợp sâu với các hệ thống hiện có.

In Tiền đình, tất cả các hóa đơn đều trải qua OCR tiêu chuẩn, trích xuất dữ liệu nâng cao và quy trình phê duyệt trước khi xử lý thanh toán. Các quy tắc có thể được đặt ra để xác định xem hóa đơn có được PO hỗ trợ hay không và liệu hóa đơn đó có phải trải qua quy trình đối sánh hay không. Các quy tắc cơ sở áp dụng cho nhà cung cấp hoặc số tiền hóa đơn và nếu hóa đơn có đơn đặt hàng, dữ liệu mã hóa hóa đơn PO sẽ tự động điền trước hóa đơn.

In tài liệu, khi hóa đơn được ghi lại, công cụ học tập cộng đồng dựa trên AI sẽ trích xuất tất cả dữ liệu chính cần thiết để xử lý như Tên nhà cung cấp, ID, Số hóa đơn, Tổng phụ, Thuế, Cước phí và Tổng số tiền. Để xác thực hóa đơn, hệ thống xác nhận xem họ có phải là nhà cung cấp hợp lệ hay không, kiểm tra kỹ xem có bất kỳ số hóa đơn trùng lặp nào không, khớp với đơn đặt hàng và phiếu giao hàng và tính toán lại số tiền.

Có nhiều công cụ kết hợp PO khác có sẵn với các tính năng khác nhau để phù hợp với các ứng dụng khác nhau.

Nanonet AI OCR

Nanonet AI-OCR đọc các tài liệu không nhìn thấy, bán cấu trúc không tuân theo một mẫu tiêu chuẩn và xác thực dữ liệu được thu thập từ tài liệu. Phần mềm có thể thu thập dữ liệu từ nhiều loại tài liệu bao gồm Hóa đơn, Chứng minh thư, Đơn đặt hàng, Chứng minh Thu nhập, Biểu mẫu Thuế và Biểu mẫu Thế chấp.

Nó cho phép nhập dữ liệu từ nền tảng của người dùng và xuất trực tiếp dữ liệu đã ghi vào quy trình làm việc hiện có mà không làm gián đoạn hệ thống. Nanonet có các ràng buộc ngôn ngữ trong Shell, Ruby, Golang, Java, C # và Python. Công cụ AI học hỏi và cải thiện khi sử dụng. Với giao diện web trực quan, nó loại bỏ các quy trình thủ công rườm rà và tự động hóa các hóa đơn, biên nhận và xem xét tài liệu. Nó được biết là giảm thời gian xử lý lên đến 90% và tiết kiệm chi phí lên đến 50%.

Trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi cách thức hạch toán và đối sánh PO được thực hiện trong thế giới doanh nghiệp. Tuy nhiên, nó không thể loại bỏ sự tham gia của con người - công nghệ không thể tồn tại một mình.

Trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ, không thay thế Kế toán. Chìa khóa để triển khai thành công hệ thống kế toán hỗ trợ AI là kết hợp chúng lại với nhau. Tương lai của việc sử dụng AI trong kế toán và đối sánh PO phụ thuộc rất nhiều vào cách con người có thể neo nó để cải thiện khả năng cung cấp các giá trị lâu dài của họ.