미지급금 자동화:RPA, 퍼지 논리 및 블랙리스트를 블랙리스트로 전환

미지급금의 어떤 부분을 자동화할 수 있습니까?

Amit은 "회사들은 말 그대로 회사 프로세스의 모든 각도를 자동화하려고 노력했지만 미지급금의 자동화는 지속되지 않았습니다."라고 말합니다.

로봇 프로세스 자동화의 예이지만 특정 기능에 적용됩니다.

이 모든 것이 왜, 왜 지금, 왜 미지급금을 자동화하는가?

Amit의 경우 리소스 또는 리소스 부족이 핵심입니다. 그는 "회사 내의 외상매입금 기능은 많은 자원을 확보하지 못할 것"이라며 "많은 관심을 받지 못하고 자동화의 이점을 누릴 수 있는 마지막 영역 중 하나"라고 말했다. .”

그게 무슨 뜻이야? 미지급금의 어떤 부분을 자동화할 수 있습니까? Amit은 다음과 같이 적용할 수 있다고 설명했습니다.

* 공급 정보 캡처,
* 검토,
* 지불 실행,
* 공급업체와 통신,
* 송장 캡처,
* 구매 주문과 일치,
* 원장 업데이트,
* 어떤 원장 코드를 어떤 송장 라인에 적용할지 결정,
* 자동으로 올바른 승인자를 선택합니다.

그러나 자동화는 규정 준수에도 도움이 될 수 있습니다. 실제로 규제 절차를 따르는 것과 같은 모든 프로세스 중심 작업은 소프트웨어 로봇이 포함되는지 여부에 관계없이 모든 형태의 프로세스 자동화에서 흔히 발생하는 결과입니다.

"결국 미지급금이 어디에나 있어야 하며 모든 회사의 도구 상자의 일부일 뿐입니다."라고 Amit은 말합니다.

작동 방식

“공급업체 정보를 받으면 퍼지 논리 및 기타 기계 학습 프로세스를 통해 이를 실행하여 공급업체가 합법적인지 여부를 결정하기 위한 블랙리스트 및 기타 수단과 대조합니다. 우리는 지불을 실행하고 지불에 문제가 있는 경우 프로세스에서 발생한 오류를 수정하는 방법을 공급업체에 조언하는 논리와 의사 결정을 적용합니다.

OCR 및 논리

하드 카피에서 정보를 번역하는 것은 더 까다롭습니다. 광학 문자 인식 또는 OCR이 이야기에 들어가는 곳입니다. "그러나 OCR은 지금까지는 당신을 데려갈 수 있을 뿐입니다. "우리는 관리 서비스를 사용하여 OCR이 사람들과 할 수 있는 모든 것을 보강하고, 그러면 더 높은 인보이스 캡처 비율을 얻을 수 있습니다."

Amit은 또 다른 예를 제공합니다.

“인보이스를 캡처할 때 예를 들어 랩톱이 마케팅 비용인지 IT 비용인지 엔지니어링 비용인지 결정해야 합니다. 논리 및 기계 학습 논리를 적용하여 특정 송장에 적용해야 하는 올바른 계정을 결정할 수 있습니다. 머신 러닝은 승인자가 누구인지 결정하는 데도 도움이 되며, 고객의 과거 행동을 통해 학습함으로써 이를 수행합니다."

Chen Amit은 Payables 운영을 자동화하는 Tipalti의 공동 설립자이자 CEO입니다. 고객은 Amazon 및 Twitter, Nikon 및 기타 거대 기업에서 소규모 회사 및 그 사이의 모든 범위와 같습니다. 현재 연간 실행률로 약 650만 달러를 처리합니다.