أصبحت الفواتير بسيطة: كيف يمكن لاستخراج البيانات الآلي أن يوفر لك 75٪ من التكلفة المالية 

عالم المال مليء بالبيانات. مع استمرار تطور مشهد المعاملات التجارية ، يجب على المتخصصين الماليين التعامل مع تدفق الفواتير والإيصالات والمدفوعات. لتوفير رؤية موحدة لبيانات الفاتورة ، وضمان المدفوعات في الوقت المناسب وتحسين العلاقات مع البائعين ، تتطلع الشركات إلى اعتماد تقنيات استخراج البيانات الحديثة. 

لحسن الحظ ، هناك حل: الاستخراج الآلي لبيانات الفاتورة. من خلال استخدام التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات توفير ما يصل إلى 30-40٪ من الوقت الذي يقضيه عادةً في المعالجة اليدوية. تسمح أتمتة التقاط بيانات الفواتير ومعالجتها لفرق الشؤون المالية بتحسين سير العمل وخفض التكاليف وكسر حواجز البيانات. يؤدي هذا إلى تحسين رؤية البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل ، مما يمنح الشركات ميزة تنافسية مميزة. 

من الدليل إلى الآلي: كيف خفضت شركة الخدمات المالية التكاليف وعززت الكفاءة 

عالجت منظمة خدمات مالية عالمية مقرها الولايات المتحدة أكثر من 500 فاتورة من بائعين وموردين متعددين يوميًا. يعني الحجم الهائل للفواتير أن فريق حسابات الدفع الخاصة بهم كافح لمعالجتها بكفاءة. أيضًا ، كان لكل فاتورة تصميم مختلف ، مما جعل من الصعب على فريقهم استخراج البيانات ذات الصلة بدقة. 

علاوة على ذلك ، كشف تدقيق جودة البيانات أن جزءًا كبيرًا من بياناتهم المالية كان غير صحيح بسبب خطأ بشري في عملية إدخال البيانات. في المتوسط ​​، كانت تكلفة إصلاح هذه الأخطاء $53.50 لكل فاتورة ورقية ، مما أدى إلى خسائر أثرت في النهاية على صافي أرباحها. 

إدراكًا للحاجة الملحة لتعزيز كفاءة معالجة الفواتير ودقة البيانات ، اختارت الشركة حلاً مؤتمتًا لاستخراج بيانات الفاتورة. من خلال تنفيذ هذا الحل ، نجحت الشركة في أتمتة استخراج المقاييس المهمة من فواتيرها ، بما في ذلك رقم الفاتورة والمبلغ الإجمالي وتاريخ الاستحقاق. نتيجة لقدرة الحل على إدارة تنسيقات وتخطيطات فواتير البائعين المتعددة ، تمكن فريقهم من استخراج بيانات دقيقة دون عناء وبكفاءة. 

كانت النتائج مذهلة. مكّن تنفيذ الاستخراج الآلي لبيانات الفواتير الشركة من معالجة عدد أكبر بكثير من الفواتير دون تدخل يدوي ، مما وفر لها الوقت والموارد.  

لمحة سريعة عن كيفية تقليل الشركة للتكاليف المرتبطة بالأخطاء 

مع التخلص من التكاليف المرتبطة بالعمل اليدوي لمعالجة الفواتير ، دعنا نستكشف كيف خفضت مؤسسة الخدمات المالية العالمية نفقاتها بشكل فعال. فيما يلي تفصيل يبرز على وجه التحديد الآثار المترتبة على تكلفة الأخطاء: 

عالجت الشركة 15,000 فاتورة ورقية شهريًا ، مما أدى إلى معدل خطأ 2٪ أو 300 فاتورة تتطلب التصحيح. حدث هذا الخطأ بشكل أساسي بسبب الإدخال اليدوي للبيانات. كان متوسط ​​تكلفة تصحيح كل خطأ 53.50 دولارًا أمريكيًا ، مما أدى إلى تكلفة شهرية إجمالية قدرها 16,050 دولارًا أمريكيًا لهذه الفواتير البالغ عددها 300 فاتورة. 

 ومع ذلك ، بعد تنفيذ حل الاستخراج الآلي لبيانات الفاتورة ، تمكنت الشركة من تقليل معدل الخطأ إلى أقل من 0.5٪ ، وتركت أقل من 75 فاتورة بها أخطاء تتطلب الانتباه. وبالتالي ، فإن التكلفة الإجمالية الجديدة لمعالجة الأخطاء لهذه الفواتير الـ 75 بلغت 4,012.50،XNUMX دولارًا أمريكيًا في الشهر ، مما يدل على قدر كبير من 75٪ تخفيض في المصاريف المتعلقة بالأخطاء، تمثل وفورات سنوية تبلغ حوالي 48,000 دولار. 

تعد قصة نجاح هذه الشركة بمثابة شهادة مقنعة على فعالية حلول استخراج بيانات الفواتير المؤتمتة وتسلط الضوء على سبب أهميتها لأي مؤسسة تتطلع إلى البقاء في المقدمة في اللعبة. 

الأتمتة والذكاء الاصطناعي: كيف حققت شركة الخدمات المالية العالمية النجاح في معالجة الفواتير  

أحدثت الشركة التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها ثورة في عملياتها المالية من خلال تسخير قوة الأتمتة والذكاء الاصطناعي ، مما أدى إلى توفير كبير في التكاليف وتحسين الدقة وزيادة الكفاءة. دعونا نفحص خطواتهم لتحقيق هذا التحول ونرى كيف يمكن للأتمتة والذكاء الاصطناعي أن يمنحوا الشركات ميزة تنافسية. 

1. التقاط الإيصالات والتحويل: لبدء عملية استخراج بيانات الفاتورة المؤتمتة ، تتضمن عملية التقاط الإيصالات وتحويلها إلى تنسيق إلكتروني. استلمت الشركة الفواتير بشكل أساسي بتنسيق PDF عبر البريد الإلكتروني. تمت معالجتها باستخدام طرق التقاط البريد الإلكتروني والتحويل المحسّنة لضمان نسخ إلكترونية عالية الجودة. وقد أتاح ذلك استخراج بيانات دقيق وفعال من الفواتير. 

1. استخراج البيانات والتحقق من صحتها: تتضمن هذه المرحلة استخراج المعلومات ذات الصلة والتحقق منها ، بما في ذلك اسم البائع ورقم الفاتورة والمبلغ الإجمالي. استخدمت الشركة أحدث تقنيات التعلم العميق لاستخراج البيانات المالية تلقائيًا ، بما في ذلك النص المكتوب بخط اليد ، من مصادر مختلفة. ثم تم تحويل البيانات المستخرجة إلى تنسيق JSON للتكامل السلس مع الأنظمة المالية الأخرى. لتعزيز الدقة والسرعة ، تم دمج حل استخراج بيانات الفواتير مع نماذج معالجة اللغة الخاصة بـ OpenAI. 

1. المطابقة مع السجلات المالية: للمضي قدمًا ، تتم مطابقة بيانات الفاتورة مع المستندات الداعمة ، مثل أوامر الشراء والعقود. تضمن هذه الخطوة الإضافية أن المعاملات صحيحة ومصرح بها للدفع. في شركة الخدمات المالية ، تمت أتمتة عملية المطابقة هذه باستخدام خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها مطابقة البيانات المالية بسرعة وبدقة مع السجلات المقابلة ، مما يقلل الحاجة إلى التدخل اليدوي. 

1. توجيه الموافقة: هنا يتم توجيه المعاملات المالية تلقائيًا للموافقة عليها. تتضمن هذه العملية إرسال المعاملة إلى قسم الدفع بناءً على قواعد ومهام سير العمل المحددة مسبقًا. في شركة الخدمات المالية ، تمت أتمتة عملية التوجيه هذه باستخدام خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها توجيه المعاملات بسرعة وبدقة ، مما يضمن مشاركة الأشخاص المناسبين في عملية الموافقة. 

1. الترحيل إلى الأنظمة المالية: بمجرد الموافقة على الفواتير ، يتم ترحيلها تلقائيًا إلى الأنظمة المالية. يضمن ذلك تسجيل البيانات المالية بدقة وإتاحتها لإعداد التقارير والتحليل. في شركة الخدمات المالية ، تمت أتمتة عملية النشر هذه باستخدام خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها نشر المعاملات بسرعة وبدقة ، مما يقلل الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا. 

1. الأرشفة للتدقيق والامتثال: أخيرًا ، يتم أرشفة المعاملات المالية لأغراض التدقيق والامتثال في المستقبل. يتضمن ذلك تخزين المعاملات في مكان آمن يسهل الوصول إليه. في الشركة ، تمت أتمتة عملية الأرشفة هذه باستخدام حلول التخزين المستندة إلى السحابة لتخزين كميات كبيرة من المعاملات المالية بشكل آمن وجعلها سهلة الوصول لإعداد التقارير والتحليل. 

Astera ReportMiner: الحل المدعوم بالذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات الفواتير تلقائيًا 

يمكن أن تكون إدارة العمليات المالية مهمة شاقة ، خاصة عند استخراج البيانات من مئات الفواتير ذات التنسيقات والتنسيقات المختلفة. مع Astera ReportMinerو أداة استخراج البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات المالية مثل تلك التي رأيناها في هذه المدونة استخراج البيانات الضرورية بسهولة من الفواتير التي تحتوي على تنسيقات مختلفة. ثورينا Astera تستفيد ميزة North Star من الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج التقارير في غضون دقائق ، مما يسمح لفريقك بالتركيز على المهام الأخرى عالية القيمة. 

لكن هذا ليس كل شيء! Astera ReportMiner يوفر أيضًا التحقق من صحة البيانات بشكل مبسط من خلال التحويل القوي لقواعد جودة البيانات. يضمن ذلك أن تكون بياناتك دقيقة ومتسقة دائمًا ، مما يمكّنك من اتخاذ قرارات مستنيرة وتعزيز الامتثال للوائح ، مما يمهد الطريق لتحقيق الكفاءة التشغيلية. 

لا تأخذ كلمتنا فقط. قم بالتسجيل في أ مجانا محاكمة شنومك يوم اليوم وتجربة قوة Astera ReportMinerاستخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لنفسك!