La facturation simplifiée : comment l'extraction automatisée des données peut vous faire économiser 75 % sur les coûts financiers 

Le monde de la finance regorge de données. Alors que le paysage des transactions commerciales continue d'évoluer, les professionnels de la finance doivent faire face à un afflux de factures, de reçus et de paiements. Pour fournir une vue unifiée des données de facturation, assurer des paiements ponctuels et améliorer les relations avec les fournisseurs, les entreprises cherchent à adopter des techniques modernes d'extraction de données. 

Heureusement, il existe une solution : l'extraction automatisée des données de facturation. En utilisant des techniques basées sur l'IA, les entreprises peuvent économiser jusqu'à 30-40% du temps généralement consacré au traitement manuel. L'automatisation de la capture et du traitement des données de facturation permet aux équipes financières d'optimiser leurs flux de travail, de réduire les coûts et de supprimer les barrières de données. Cela se traduit par une meilleure visibilité des données et une prise de décision mieux informée, donnant aux entreprises un avantage concurrentiel distinct. 

Du manuel à l'automatisation : comment une société de services financiers a réduit ses coûts et amélioré son efficacité 

Une organisation mondiale de services financiers basée aux États-Unis traitait quotidiennement plus de 500 factures de plusieurs vendeurs et fournisseurs. Le volume considérable de factures signifiait que leur équipe des comptes fournisseurs avait du mal à les traiter efficacement. De plus, chaque facture avait une mise en page différente, ce qui rendait difficile pour leur équipe d'extraire les données pertinentes avec précision. 

De plus, un audit de la qualité des données a révélé qu'une partie importante de leurs données financières était incorrecte en raison d'une erreur humaine dans le processus de saisie des données. En moyenne, le coût de la correction de ces erreurs était $53.50 par facture papier, entraînant des pertes qui ont finalement affecté leur résultat net. 

Reconnaissant le besoin urgent d'améliorer l'efficacité du traitement des factures et l'exactitude des données, l'entreprise a opté pour une solution d'extraction automatisée des données de facturation. En mettant en œuvre cette solution, l'entreprise a réussi à automatiser l'extraction d'indicateurs cruciaux de ses factures, notamment le numéro de facture, le montant total et la date d'échéance. Grâce à la capacité de la solution à gérer plusieurs formats et mises en page de facturation des fournisseurs, leur équipe a pu extraire sans effort des données précises avec efficacité. 

Les résultats étaient stupéfiants. La mise en œuvre de l'extraction automatisée des données de facturation a permis à l'entreprise de traiter un nombre nettement plus élevé de factures sans intervention manuelle, ce qui lui a permis d'économiser du temps et des ressources.  

Un aperçu de la façon dont l'entreprise a réduit les coûts liés aux erreurs 

Les coûts associés au travail manuel pour le traitement des factures étant éliminés, explorons comment l'entreprise mondiale de services financiers a efficacement réduit ses dépenses. Voici une ventilation mettant spécifiquement en évidence les implications financières des erreurs : 

L'entreprise traitait 15,000 2 factures papier par mois, ce qui entraînait un taux d'erreur de 300 % ou 53.50 factures nécessitant une correction. Cette erreur s'est principalement produite en raison de la saisie manuelle des données. Le coût moyen pour rectifier chaque erreur était de 16,050 $, soit un coût mensuel total de 300 XNUMX $ pour ces XNUMX factures. 

 Cependant, après avoir mis en œuvre la solution d'extraction automatisée des données de facturation, l'entreprise a réussi à réduire le taux d'erreur à moins de 0.5 %, laissant moins de 75 factures avec des erreurs nécessitant une attention particulière. Par conséquent, le nouveau coût total des erreurs d'adressage pour ces 75 factures s'élevait à 4,012.50 XNUMX $ par mois, ce qui représente une importante Réduction de 75 % des dépenses liées aux erreurs, ce qui représente des économies annuelles d'environ 48,000 XNUMX $. 

La réussite de cette entreprise est un témoignage convaincant de l'efficacité des solutions d'extraction automatisée des données de facturation et souligne pourquoi il est essentiel pour toute organisation qui cherche à rester en tête du jeu. 

Automatisation et IA : comment la société mondiale de services financiers a réussi dans le traitement des factures  

La société basée aux États-Unis a révolutionné ses opérations financières en exploitant la puissance de l'automatisation et de l'intelligence artificielle, ce qui a permis de réaliser d'importantes économies, d'améliorer la précision et d'accroître l'efficacité. Examinons leurs étapes pour réaliser cette transformation et voyons comment l'automatisation et l'IA peuvent donner aux entreprises un avantage concurrentiel. 

1. Capture et conversion des reçus : Pour démarrer le processus d'extraction automatisée des données de facturation, il faut capturer les reçus et les convertir en format électronique. L'entreprise recevait principalement des factures au format PDF par courrier électronique. Ils ont été traités à l'aide de méthodes optimisées de capture et de conversion des e-mails pour garantir des copies électroniques de haute qualité. Cela a permis une extraction précise et efficace des données des factures. 

1. Extraction et validation des données: Cette étape comprend l'extraction et la validation des informations pertinentes, notamment le nom du fournisseur, le numéro de facture et le montant total. L'entreprise a utilisé une technologie d'apprentissage en profondeur de pointe pour extraire automatiquement des données financières, y compris du texte manuscrit, à partir de diverses sources. Les données extraites ont ensuite été converties au format JSON pour une intégration transparente avec d'autres systèmes financiers. Pour améliorer encore la précision et la rapidité, leur solution d'extraction de données de facturation a été intégrée aux modèles de traitement du langage d'OpenAI. 

1. Correspondance avec les dossiers financiers : Ensuite, les données de facturation sont ensuite mises en correspondance avec les pièces justificatives, telles que les bons de commande et les contrats. Cette étape supplémentaire garantit que les transactions sont valides et autorisées pour le paiement. Au sein de la société de services financiers, ce processus d'appariement a été automatisé à l'aide d'algorithmes alimentés par l'IA qui peuvent associer rapidement et avec précision les données financières aux enregistrements correspondants, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle. 

1. Routage d'approbation : Ici, les transactions financières sont automatiquement acheminées pour approbation. Ce processus consiste à envoyer la transaction au service de paiement en fonction de règles et de workflows prédéfinis. Dans la société de services financiers, ce processus d'acheminement a été automatisé à l'aide d'algorithmes alimentés par l'IA qui peuvent acheminer les transactions rapidement et avec précision, garantissant que les bonnes personnes étaient impliquées dans le processus d'approbation. 

1. Publication dans les systèmes financiers: Une fois les factures approuvées, elles sont automatiquement enregistrées dans les systèmes financiers. Cela garantit que les données financières sont enregistrées avec précision et disponibles pour le reporting et l'analyse. Dans la société de services financiers, ce processus de publication a été automatisé à l'aide d'algorithmes alimentés par l'IA qui peuvent publier des transactions rapidement et avec précision, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle des données. 

1. Archivage pour audit et conformité : Enfin, les transactions financières sont archivées à des fins d'audit et de conformité futures. Cela implique de stocker les transactions dans un emplacement sécurisé et facilement accessible. Au sein de l'entreprise, ce processus d'archivage a été automatisé à l'aide de solutions de stockage basées sur le cloud pour stocker en toute sécurité de gros volumes de transactions financières et les rendre facilement accessibles à des fins de reporting et d'analyse. 

Astera ReportMiner: La solution alimentée par l'IA pour l'extraction automatisée des données de facturation 

La gestion des opérations financières peut être une tâche ardue, en particulier lors de l'extraction des données de centaines de factures avec des mises en page et des formats différents. Avec Astera ReportMiner, un Outil d'extraction de données alimenté par l'IA, les organismes financiers comme celui que nous avons vu dans ce blog peuvent facilement extraire les données nécessaires des factures contenant différentes mises en page. Notre révolutionnaire Astera La fonctionnalité North Star exploite l'IA pour créer des modèles de rapport en quelques minutes, permettant à votre équipe de se concentrer sur d'autres tâches de grande valeur. 

Mais ce n'est pas tout! Astera ReportMiner offre également une validation des données simplifiée grâce à sa transformation robuste des règles de qualité des données. Cela garantit que vos données sont toujours exactes et cohérentes, vous permettant de prendre des décisions éclairées et de promouvoir la conformité aux réglementations, ouvrant ainsi la voie à l'efficacité opérationnelle. 

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