ДалееСледующее руководство
ИИ в обработке заработной платы
Приложения
РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ
AI-счета к оплате и обработка счетов
Автоматизация кредиторской задолженности с помощью искусственного интеллекта использует модели чтения документов, правила сопоставления и машинное обучение для сбора счетов поставщиков, сверки их с заказами на покупку и квитанциями, а также направления их для утверждения и оплаты.
На этой странице4 минуты чтения
Обзор
Это важно, потому что ручной ввод данных медленный и подвержен ошибкам, а те же структурированные данные, которые ускоряют обработку, также выявляют дублирующиеся платежи и мошенничество со стороны поставщиков.
Глубокое погружение
Система кредиторской задолженности на базе искусственного интеллекта превращает беспорядочный поток счетов в структурированные, проверенные записи, готовые к оплате. Счета-фактуры поступают по электронной почте в виде PDF-файлов, отсканированных документов, загружаемых на портал поставщиков или файлов электронного обмена данными (EDI). Для документов уровень захвата сочетает в себе оптическое распознавание символов с моделями машинного обучения, которые понимают макет страницы, поэтому они могут найти номер счета, даты, поставщика, отдельные позиции, налоги и итоговую сумму без создания вручную шаблона для каждого поставщика. Облачные сервисы, такие как Google Document AI и Azure AI Document Intelligence, предлагают готовые модели счетов, а платформы AP, включая Coupa, Basware, Tipalti, Stampli и BILL, создают рабочие процессы утверждения и оплаты на основе аналогичного сбора данных. После извлечения следует проверка и сопоставление. При двустороннем сопоставлении счет сравнивается с заказом на покупку. Трехстороннее сопоставление добавляет поступление товара, подтверждающее, что предприятие действительно получило то, за что выставлен счет, в согласованном количестве и цене. Различия в пределах заданного допуска учитываются автоматически; более крупные становятся исключением для покупателя или приемщика. Счета без заказа на заказ, такие как коммунальные услуги или судебные издержки, маршрутизируются с использованием правил и изученных шаблонов: модель предлагает код главной книги и центр затрат на основе того, как аналогичные счета кодировались ранее, и отправляет счет соответствующему утверждающему лицу по сумме и отделу. Обнаружение дубликатов выходит за рамки идентичных номеров счетов. Он обнаруживает близкие совпадения, такие как добавленные суффиксы, отброшенные начальные нули или одинаковая сумма и дата, выставленные в счет в двух записях поставщика. Проверки на мошенничество сосредоточены на главном поставщике: новом поставщике, который делит банковский счет или адрес с сотрудником, или банковские реквизиты меняются незадолго до крупного платежа, что является распространенной схемой компрометации деловой электронной почты. Частое заблуждение состоит в том, что бесконтактная обработка означает, что в ней вообще не участвуют люди. Хорошо управляемые команды по-прежнему проверяют поля и исключения с низким уровнем достоверности и проверяют каждое изменение банка, используя уже имеющиеся контактные данные.
Стратегическое воздействие
Выбор сборки
Проектирование на уровне приложения определяет, улучшит ли ИИ реальные результаты.
Команда и рабочий процесс
Хорошая интеграция рабочих процессов обеспечивает повышение производительности, которому пользователи могут доверять.
Риски и безопасность
Хорошо продуманные варианты использования снижают усталость от изменений и риск внедрения.
Будущее искусственного интеллекта в области кредиторской задолженности и обработки счетов
Структурированное электронное выставление счетов постепенно снижает необходимость чтения PDF-файлов вообще. Несколько стран, включая Италию и Мексику, уже требуют электронных счетов-фактур для многих внутренних транзакций, а Европейский Союз согласовал реформы, расширяющие цифровую отчетность. Там, где счета-фактуры поступают в виде структурированных данных, роль ИИ смещается от сбора данных к сопоставлению, обработке исключений и анализу мошенничества. Продавцы также добавляют помощников, которые отвечают на вопросы поставщиков о статусе платежей или готовят ответы на несоответствия. Ограничивающими факторами, скорее всего, останутся качество основных данных о поставщиках и данных о закупках, а также необходимость контроля, который могут проверить аудиторы, а не точность чтения документов.
Реальная реализация
Производитель получает счета-фактуры в формате PDF по электронной почте. Система извлекает поставщика, номер счета-фактуры, отдельные позиции, налог и общую сумму, затем помечает строку, в которой цена за единицу на 4 % превышает цену заказа на поставку, что превышает допуск в 2 %, и отправляет ее покупателю.
Приходит счет-фактура под номером 1043А с тем же поставщиком, суммой и датой, что и счет-фактура 1043, который был оплачен в прошлом месяце. Обнаружение дубликатов, близких к совпадению, удерживает его до того, как будет отправлен второй платеж.
Поставщик отправляет по электронной почте новые банковские реквизиты за три дня до крупного запланированного платежа. Система блокирует изменение до тех пор, пока сотрудники AP не подтвердят его, позвонив по номеру телефона, который уже указан в файле, а не по номеру, указанному в электронном письме.
Больница получает счет за юридические услуги, не являющийся заказом. Система предлагает код главной книги и центр затрат на основе того, как аналогичные счета-фактуры кодировались ранее, и направляет их руководителю отдела, чей лимит одобрения покрывает эту сумму.
Риски и ограничения
Автоматизация сломанного процесса может усугубить существующие проблемы.
Команды могут чрезмерно автоматизировать и исключить необходимое человеческое суждение.
Качество может ухудшиться, если результаты не будут оцениваться постоянно.
Дорожная карта реализации
Составьте карту текущего рабочего процесса и определите этап, вызывающий наибольшие затруднения.
Определите человеческие контрольно-пропускные пункты перед полной автоматизацией.
Обучайте пользователей подсказкам, путям эскалации и стандартам качества.
Отслеживайте результаты на уровне задач, чтобы подтвердить устойчивую ценность.
Продолжайте исследовать
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI Accounts Payable and Invoice Processing quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Часто задаваемые вопросы
Что такое AI «Кредиторская задолженность и обработка счетов»?
Автоматизация кредиторской задолженности с помощью искусственного интеллекта использует модели чтения документов, правила сопоставления и машинное обучение для сбора счетов поставщиков, сверки их с заказами на покупку и квитанциями, а также направления их для утверждения и оплаты. Это важно, потому что ручной ввод данных медленный и подвержен ошибкам, а те же структурированные данные, которые ускоряют обработку, также выявляют дублирующиеся платежи и мошенничество со стороны поставщиков.
Какой документ при трехстороннем сопоставлении добавляется к счету-фактуре и заказу на поставку?
Трехстороннее сопоставление добавляет поступление товара, подтверждающее, что предприятие действительно получило то, за что ему выставлен счет, в согласованном количестве и цене. При двустороннем сопоставлении сравниваются только счет-фактура и заказ на покупку.
Счет-фактура 1043 был оплачен в прошлом месяце, и счет-фактура 1043A поступает с тем же поставщиком, суммой и датой. Какая возможность предназначена для его перехвата?
Обнаружение дубликатов выходит за рамки идентичных номеров счетов-фактур и обнаруживает добавленные суффиксы или пропущенные нули, когда поставщик, сумма и дата также совпадают.
Поставщик отправляет по электронной почте новые банковские реквизиты непосредственно перед крупным платежом. Какой контроль рекомендует руководство?
Смена банка незадолго до крупных платежей является распространенной схемой компрометации деловой электронной почты, поэтому для проверки необходимо использовать контактные данные, которые злоумышленник не мог предоставить.
Как система AI AP обычно обрабатывает счета, не относящиеся к заказу, например юридические счета?
Без соответствующего заказа на заказ система полагается на правила и изученные шаблоны кодирования, а затем распределяет заказы по суммам и отделам для утверждения.
Почему арифметические перекрестные проверки особенно важны, когда большая языковая модель выполняет извлечение счетов?
Проверки, такие как суммирование отдельных позиций до промежуточной суммы, придуманы или неправильно считаны значения, которые может возвращать уверенная в себе модель.
Продолжайте учиться
Связанные руководства
Другие руководства, выбранные по этой теме