Facturación simplificada: cómo la extracción de datos automatizada puede ahorrarle un 75 % de costos en finanzas 

El mundo de las finanzas está repleto de datos. A medida que el panorama de las transacciones comerciales continúa evolucionando, los profesionales financieros deben lidiar con una afluencia de facturas, recibos y pagos. Para proporcionar una vista unificada de los datos de las facturas, garantizar pagos oportunos y mejorar las relaciones con los proveedores, las empresas buscan adoptar técnicas modernas de extracción de datos. 

Afortunadamente, hay una solución: extracción automática de datos de facturas. Al utilizar técnicas basadas en IA, las empresas pueden ahorrar hasta 30-40% del tiempo típicamente dedicado al procesamiento manual. La automatización de la captura y el procesamiento de los datos de las facturas permite a los equipos financieros optimizar sus flujos de trabajo, reducir costos y romper las barreras de datos. Esto da como resultado una mejor visibilidad de los datos y una toma de decisiones mejor informada, lo que brinda a las empresas una clara ventaja competitiva. 

De lo manual a lo automatizado: cómo una empresa de servicios financieros redujo los costos y aumentó la eficiencia 

Una organización de servicios financieros globales con sede en los EE. UU. manejó más de 500 facturas de múltiples vendedores y proveedores diariamente. El gran volumen de facturas significaba que su equipo de cuentas por pagar luchaba por procesarlas de manera eficiente. Además, cada factura tenía un diseño diferente, lo que dificultaba que su equipo extrajera los datos relevantes con precisión. 

Además, una auditoría de calidad de datos reveló que una parte significativa de sus datos financieros era incorrecta debido a un error humano en el proceso de ingreso de datos. En promedio, el costo de corregir estos errores fue $53.50 por factura en papel, lo que generó pérdidas que finalmente afectaron sus resultados. 

Reconociendo la necesidad urgente de mejorar la eficiencia del procesamiento de facturas y la precisión de los datos, la empresa optó por una solución de extracción de datos de facturas automatizada. Al implementar esta solución, la empresa automatizó con éxito la extracción de métricas cruciales de sus facturas, incluido el número de factura, el monto total y la fecha de vencimiento. Como resultado de la capacidad de la solución para administrar múltiples formatos y diseños de facturación de proveedores, su equipo pudo extraer sin esfuerzo datos precisos con eficiencia. 

Los resultados fueron asombrosos. La implementación de la extracción automatizada de datos de facturas permitió a la empresa procesar un número significativamente mayor de facturas sin intervención manual, lo que les ahorró tiempo y recursos.  

Un adelanto de cómo la empresa redujo los costos relacionados con errores 

Con los costos asociados con el trabajo manual para el procesamiento de facturas eliminados, exploremos cómo la empresa de servicios financieros globales redujo efectivamente sus gastos. Aquí hay un desglose que destaca específicamente las implicaciones de costos de los errores: 

La empresa procesó 15,000 2 facturas en papel por mes, lo que resultó en una tasa de error del 300 % o 53.50 facturas que requerían corrección. Este error ocurrió principalmente debido a la entrada manual de datos. El costo promedio para rectificar cada error fue de $16,050, lo que resultó en un costo mensual total de $300 para esas XNUMX facturas. 

 Sin embargo, después de implementar la solución de extracción de datos de facturas automatizada, la empresa logró reducir la tasa de error a menos del 0.5 %, dejando menos de 75 facturas con errores que requerían atención. En consecuencia, el nuevo costo total de corregir errores para estas 75 facturas ascendió a $4,012.50 por mes, lo que muestra una 75% de reducción en gastos relacionados con errores, lo que representa ahorros anuales de aproximadamente $48,000. 

La historia de éxito de esta empresa sirve como testimonio convincente de la eficacia de las soluciones automatizadas de extracción de datos de facturas y destaca por qué es esencial para cualquier organización que busque mantenerse a la vanguardia en el juego. 

Automatización e inteligencia artificial: cómo la compañía global de servicios financieros logró el éxito en el procesamiento de facturas  

La empresa con sede en EE. UU. ha revolucionado sus operaciones financieras al aprovechar el poder de la automatización y la IA, lo que ha resultado en un ahorro significativo de costos, una mayor precisión y una mayor eficiencia. Examinemos sus pasos para lograr esta transformación y veamos cómo la automatización y la IA pueden brindar a las empresas una ventaja competitiva. 

1. Captura y conversión de recibos: Para comenzar, el proceso de extracción de datos de facturas automatizado implica capturar recibos y convertirlos a un formato electrónico. La empresa recibía facturas principalmente en formato PDF a través de correo electrónico. Se procesaron utilizando métodos optimizados de captura y conversión de correo electrónico para garantizar copias electrónicas de alta calidad. Esto permitió una extracción de datos precisa y eficiente de las facturas. 

1. Extracción y validación de datos: Esta etapa incluye la extracción y validación de la información relevante, incluido el nombre del proveedor, el número de factura y el monto total. La empresa empleó tecnología de aprendizaje profundo de última generación para extraer automáticamente datos financieros, incluido texto escrito a mano, de varias fuentes. Luego, los datos extraídos se convirtieron al formato JSON para una integración perfecta con otros sistemas financieros. Para mejorar aún más la precisión y la velocidad, su solución de extracción de datos de facturas se integró con los modelos de procesamiento de lenguaje de OpenAI. 

1. Coincidencia con registros financieros: Luego, los datos de la factura se comparan con los documentos de respaldo, como órdenes de compra y contratos. Este paso adicional asegura que las transacciones sean válidas y autorizadas para el pago. En la empresa de servicios financieros, este proceso de coincidencia se automatizó mediante algoritmos impulsados ​​por IA que pueden hacer coincidir de forma rápida y precisa los datos financieros con los registros correspondientes, lo que reduce la necesidad de intervención manual. 

1. Enrutamiento de aprobación: Aquí, las transacciones financieras se enrutan automáticamente para su aprobación. Este proceso implica enviar la transacción al departamento de pagos según reglas y flujos de trabajo predefinidos. En la empresa de servicios financieros, este proceso de enrutamiento se automatizó mediante algoritmos impulsados ​​por IA que pueden enrutar transacciones de manera rápida y precisa, lo que garantiza que las personas adecuadas participaran en el proceso de aprobación. 

1. Contabilización en sistemas financieros: Una vez aprobadas las facturas, se contabilizan automáticamente en los sistemas financieros. Esto garantiza que los datos financieros se registren con precisión y estén disponibles para informes y análisis. En la empresa de servicios financieros, este proceso de publicación se automatizó mediante algoritmos impulsados ​​por IA que pueden publicar transacciones de manera rápida y precisa, lo que reduce la necesidad de ingresar datos manualmente. 

1. Archivado para Auditoría y Cumplimiento: Finalmente, las transacciones financieras se archivan para futuras auditorías y cumplimiento. Esto implica almacenar las transacciones en un lugar seguro y de fácil acceso. En la empresa, este proceso de archivado se automatizó utilizando soluciones de almacenamiento basadas en la nube para almacenar de forma segura grandes volúmenes de transacciones financieras y hacerlas fácilmente accesibles para informes y análisis. 

Astera ReportMiner: La solución impulsada por IA para la extracción automatizada de datos de facturas 

Administrar operaciones financieras puede ser una tarea ardua, especialmente cuando se extraen datos de cientos de facturas con diferentes diseños y formatos. Con Astera ReportMiner, un Herramienta de extracción de datos impulsada por IA, las organizaciones financieras como la que vimos en este blog pueden extraer fácilmente los datos necesarios de las facturas que contienen diferentes diseños. nuestro revolucionario Astera La función North Star aprovecha la IA para crear modelos de informes en cuestión de minutos, lo que permite que su equipo se concentre en otras tareas de gran valor. 

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