Révolutionner la facturation au détail : comment l'extraction automatisée des données peut améliorer l'efficacité et gagner 80 % de temps 

Dans le secteur de la vente au détail hautement concurrentiel d'aujourd'hui, le temps presse. Les processus d'extraction manuelle de données sont laborieux, sujets aux erreurs et consomment des ressources précieuses qui pourraient être mieux utilisées ailleurs. Mais c'est là que l'extraction automatisée des données de facturation vient à la rescousse. 

En exploitant la puissance de la technologie de l'IA grâce à l'extraction automatisée des données, les détaillants peuvent révolutionner le traitement de leurs factures, en réalisant des gains de temps considérables et en améliorant l'efficacité globale. Le traitement des factures, qui prend normalement plusieurs jours, peut désormais être effectué en quelques minutes. 

Actuellement, la temps moyen pour le traitement manuel des factures est de 10.9 jours par facture. Pour les détaillants, les cycles de vie plus longs des factures entraînent des retards dans les comptes fournisseurs et les stocks. De plus, la plupart des organisations estiment que le coût du traitement des factures se situe entre $ $ 15 et 40 par facture. Avec ces chiffres en rétrospective, regardons comment une grande chaîne de distribution a réduit le cycle de vie de ses factures de près de 80 % grâce à l'extraction automatisée des données de facturation.  

 

Qu'est-ce que l'extraction automatisée des données de facturation ? 

Un détaillant reçoit chaque jour plusieurs factures correspondant à des bons de commande. Les factures partagées par les vendeurs ou les fournisseurs sont d'abord traitées par les services comptables et financiers. Ils extraient les données nécessaires, souvent en les saisissant manuellement dans les bases de données de l'entreprise, et traitent les paiements en conséquence. De même, d'autres départements comme la chaîne d'approvisionnement ont besoin de factures pour mettre à jour leurs propres registres d'inventaire.  

Extraction automatisée des données de facturationn est un processus qui utilise des modèles logiques ou l'intelligence artificielle (IA) pour extraire automatiquement les données des factures, y compris les numéros de bon de commande, les informations sur les fournisseurs et les conditions de paiement. L'extraction plus moderne basée sur l'IA identifie, extrait, valide puis stocke les données de manière autonome sans aucune intervention manuelle, réduisant finalement le temps de traitement des factures à quelques minutes. 

 

Ajouter l'automatisation au traitement des factures : la réussite d'une chaîne de vente au détail 

Une chaîne de supermarchés basée aux États-Unis, avec plusieurs succursales réparties à travers l'Amérique du Nord, reçoit chaque jour un peu plus de 300 factures de différents fournisseurs. Traiter ces factures dans les meilleurs délais, dont la plupart sont encore partagées au format PDF ou papier, représentait un véritable challenge pour l'enseigne. En plus de cela, chaque document de facturation - avec sa propre mise en page distincte - comportait de longues listes de marchandises commandées pour de larges catégories de produits.  

Le détaillant disposait d'une équipe de dix personnes chargée d'extraire des informations, telles que les numéros de commande, les informations sur les fournisseurs, les dates, les détails d'expédition, etc., et de les saisir manuellement dans le système. En moyenne, il a fallu au détaillant 15 jours (environ 2 semaines) pour traiter les factures, de l'extraction des données au paiement.  

Par conséquent, le processus inefficace prenait du temps et était sujet aux erreurs, entraînant des retards dans les comptes fournisseurs, des écarts de qualité des données et des perturbations de la chaîne d'approvisionnement. Pour aggraver les choses, il y avait un déficit de confiance croissant avec les fournisseurs en raison de retards de paiement et de détails de facturation souvent incorrects. 

Comment le détaillant a-t-il contourné ce défi ?  

Ils ont remplacé le traitement manuel des factures par une solution automatisée d'extraction des données de facturation. Et les résultats ont été magiques !  

En mettant en œuvre l'extraction automatisée des données, ils ont pu remplacer l'approche de traitement manuel des factures par une approche agile. Ce qui était auparavant effectué manuellement par plusieurs ressources est désormais géré par une seule solution pilotée par l'IA. Il reconnaît automatiquement les champs pertinents sur la facture et extrait et charge les données pour la consommation. Cela a considérablement réduit le temps et les ressources nécessaires au traitement des factures.  

 

Gain de temps et amélioration de l'efficacité grâce à l'extraction automatisée des données 

Un audit interne avait précédemment révélé que le traitement inefficace des factures du supermarché causait par inadvertance à l'entreprise des milliers de dollars chaque année.  

Cela a changé avec la mise en œuvre de l'extraction automatisée des données de facturation. Le cycle de vie du traitement des factures, qui prenait initialement 15 jours à compléter - a été réduit à un simple 2 jours. C'est un proche 85% réduction du temps consacré à l'extraction des données de facturation, au chargement et au traitement éventuel du paiement. Cela a conduit à des paiements de compte en temps opportun, à des fournisseurs satisfaits et à zéro les sorties de piste grâce à une gestion transparente des stocks.  

Mais ce n'est pas ça. Avec la mise en place de l'extraction de données basée sur l'IA, le traitement des factures est devenu presque autonome. Les ressources qui extraient manuellement les données des factures se concentrent désormais sur des tâches plus importantes et moins redondantes, telles que l'analyse financière et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. De plus, le détaillant signale une diminution des écarts de données et des problèmes de qualité. C'est précisément parce que la nouvelle solution d'extraction de données élimine les erreurs humaines et valide les données automatiquement avant de les charger dans la base de données.  

 

Comment le détaillant met en œuvre l'extraction de données de facturation basée sur l'IA 

La chaîne de supermarchés révolutionne la facturation au détail en l'automatisant ! Les avantages en termes de 80% le gain de temps, la gestion des stocks et la qualité des données sont sans précédent dans le secteur de la distribution. Voyons comment notre détaillant tire parti de l'IA et de l'automatisation pour l'extraction des données de facturation. 

• Saisie de facture : 

 

Le commerçant reçoit chaque jour des centaines de factures dans différents formats. Par exemple, certains fournisseurs partagent des factures PDF tandis que d'autres envoient par e-mail des images ou des fichiers texte. La première étape consiste à capturer automatiquement ces factures, à reconnaître leur format distinct et à les convertir en copies électroniques optimisées. Les copies électroniques sont meilleures à des fins d'extraction de données. Ici, le système fonctionne en libre-service, ce qui signifie que les factures sont capturées automatiquement à mesure qu'elles arrivent sous forme numérique via des alertes par e-mail.  

 

• Extraction de données basée sur un modèle AI : 

Il utilise ensuite Extraction de données basée sur un modèle d'IA pour extraire les données des factures capturées, quelle que soit leur mise en page. Ici, l'IA autonome utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour générer automatiquement un modèle basé sur les champs ou les données requis par l'utilisateur. 

Par exemple, le détaillant identifie les champs pour lesquels il a besoin de données, tels que le numéro de commande, les informations sur le fournisseur, les dates, les détails d'expédition, etc., et l'IA elle-même extrait les données pertinentes de tout type de facture en un rien de temps. Il génère automatiquement des modèles flexibles basés sur les différentes mises en page, éliminant ainsi le besoin de créer de nouveaux modèles pour chaque facture distincte.  

Et vous savez ce qui est le mieux ? Étant donné que les modèles basés sur l'IA sont créés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, ils sont extrêmement précis et fiables. Par exemple, ils reconnaissent même de petites différences dans les conditions de facturation et sont toujours en mesure d'extraire des données pertinentes. 

 

• Qualité et validation des données : 

Une fois les données extraites des factures, elles sont validées et nettoyées pour être consommées. L'extraction automatisée des données du détaillant utilise des vérifications prédéfinies pour automatiser le processus de validation et de nettoyage des données. Les données nettoyées sont ensuite converties en JSON pour assurer la compatibilité avec les autres systèmes de traitement de données du commerçant.  

 

• Approbation du traitement des factures : 

Ensuite, la facture est partagée avec le service financier du détaillant pour approbation et traitement du compte fournisseur. Plutôt que d'envoyer manuellement les données extraites, le détaillant a mis en place un workflow qui alerte automatiquement la section d'approbation du service financier chaque fois qu'une nouvelle facture est reçue. Le routage du flux de travail est basé sur des algorithmes d'IA qui partagent de manière transparente les données avec les parties prenantes concernées. Enfin, après approbation en bonne et due forme, le compte créditeur de cette facture est apuré par les finances. 

  

• Intégration avec d'autres systèmes : 

Le détaillant associe la capacité de reconnaître intelligemment les données à une intégration transparente avec d'autres systèmes dans le pipeline de données de facturation. Leur solution d'extraction de données basée sur l'IA fournit un support natif pour populaire des bases de données cloud ou des systèmes de gestion financière tels que Quickbooks, SAP, Oracle, Snowflake, etc. Cela signifie que les détaillants peuvent automatiquement transmettre les informations de facturation aux systèmes/bases de données pertinents via des flux de travail autonomes. 

Ici, une interopérabilité approfondie avec d'autres systèmes garantit que les données de facturation du détaillant ne sont pas traitées dans des silos isolés. D'autres départements, tels que la chaîne d'approvisionnement ou l'audit, peuvent également accéder à ces données pour des analyses significatives.  

 

Astera ReportMiner: L'outil ultime d'extraction de données de facturation basé sur l'IA pour les détaillants 

Les détaillants traitent quotidiennement de gros volumes de factures. Avec une croissance exponentielle de leurs activités commerciales, le traitement manuel de ces factures affecte leur efficacité et leur productivité. Ici, une solution d'extraction de données basée sur l'IA propose de révolutionner l'extraction et le traitement des données de facturation.  

Equipé Astera ReportMiner, les détaillants peuvent suivre les traces de la chaîne de distribution susmentionnée et réduire leur cycle de vie de traitement des factures de plus de 80 %. Notre méthode d'extraction des données de facturation fournit plusieurs avantages par rapport aux autres méthodes manuelles, notamment une précision, une cohérence, une vitesse et une flexibilité améliorées. 

Essentiellement, Astera ReportMiner permet aux détaillants d'extraire des données de factures non structurées à l'aide de capacités d'IA de pointe. Grâce à la technologie avancée AI Capture, notre outil vous permet de créer des modèles d'extraction réutilisables en quelques secondes, d'extraire des données pertinentes et de les traiter à l'aide de pipelines de données ou de flux de travail robustes. 

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