Революция в выставлении счетов в розничной торговле: как автоматическое извлечение данных может повысить эффективность и сэкономить 80% времени 

В современном высококонкурентном секторе розничной торговли время имеет решающее значение. Процессы ручного извлечения данных трудоемки, подвержены ошибкам и потребляют ценные ресурсы, которые можно было бы лучше использовать в другом месте. Но именно здесь на помощь приходит автоматическое извлечение данных о счетах. 

Используя возможности технологии искусственного интеллекта посредством автоматического извлечения данных, ритейлеры могут революционизировать обработку счетов, значительно экономя время и повышая общую эффективность. Обработку счетов, которая обычно занимает несколько дней, теперь можно выполнить за пару минут. 

В настоящее время, среднее время для обработки счетов вручную составляет 10.9 дней на счет. Для розничных продавцов более длительный жизненный цикл счетов приводит к возникновению кредиторской задолженности и задержек в запасах. Кроме того, большинство организаций считают, что стоимость обработки счетов составляет от $ 15 и $ 40 за каждый счет. Оглядываясь назад на эти цифры, давайте посмотрим, как крупная розничная сеть сократила жизненный цикл своих счетов-фактур почти на 80 %, используя автоматическое извлечение данных о счетах.  

 

Что такое автоматическое извлечение данных из счетов? 

Розничный торговец каждый день получает несколько счетов-фактур по заказам на покупку. Счета-фактуры, выставленные продавцами или поставщиками, сначала обрабатываются бухгалтерским и финансовым отделами. Они извлекают необходимые данные (часто вручную вводя их в корпоративные базы данных) и соответствующим образом обрабатывают платежи. Аналогично, другим отделам, таким как отдел цепочки поставок, нужны счета-фактуры для обновления собственных записей о запасах.  

Автоматическое извлечение данных счетов-фактурn — это процесс, который использует либо логические шаблоны, либо искусственный интеллект (ИИ) для автоматического извлечения данных из счетов-фактур, включая номера заказов на покупку, информацию о поставщике и условия оплаты. Более современное извлечение на основе искусственного интеллекта автономно идентифицирует, извлекает, проверяет и затем сохраняет данные без какого-либо ручного вмешательства, что в конечном итоге сокращает время обработки счетов до нескольких минут. 

 

Добавление автоматизации в обработку счетов: история успеха розничной сети 

Сеть супермаркетов в США, несколько филиалов которой расположены по всей Северной Америке, ежедневно получает чуть более 300 счетов от разных поставщиков. Своевременная обработка этих счетов, большинство из которых по-прежнему доступны в формате PDF или бумажном формате, стала настоящей проблемой для розничного продавца. Вдобавок ко всему, каждый счет-фактура, имеющий свой собственный формат, содержал длинные списки заказываемых товаров для широких категорий продуктов.  

У розничного продавца была команда из десяти человек, ответственная за извлечение такой информации, как номера заказов, информация о поставщике, даты, сведения об отправке и т. д., и ввод ее в систему вручную. В среднем у продавца ушло 15 дней (около 2 недель) для обработки счетов — от извлечения данных до оплаты.  

Следовательно, неэффективный процесс занимал много времени и был подвержен ошибкам, что приводило к задержкам в оплате кредиторской задолженности, расхождениям в качестве данных и сбоям в цепочке поставок. Что еще хуже, растущий дефицит доверия к поставщикам из-за просроченных платежей и зачастую неправильных деталей выставления счетов. 

Как ритейлеру удалось обойти эту проблему?  

Они заменили ручную обработку счетов автоматизированным решением для извлечения данных о счетах. И результаты были волшебными!  

Внедрив автоматическое извлечение данных, они смогли заменить подход к ручной обработке счетов более гибким. То, что раньше выполнялось вручную несколькими ресурсами, теперь выполняется одним решением на базе искусственного интеллекта. Он автоматически распознает соответствующие поля в счете, извлекает и загружает данные для потребления. Это значительно сократило время и ресурсы, необходимые для обработки счетов.  

 

Экономия времени и повышение эффективности за счет автоматического извлечения данных 

Внутренний аудит ранее показал, что неэффективная обработка счетов в супермаркете непреднамеренно приносила компании убытки в тысячи долларов каждый год.  

Ситуация изменилась с внедрением автоматического извлечения данных о счетах. Жизненный цикл обработки счетов, который первоначально занимал 15 дней завершить — свелось к простому 2 дней. Это недалеко 85% сокращение времени, затрачиваемого на извлечение данных счета, загрузку и последующую обработку платежа. Это привело к своевременным платежам по счетам, удовлетворению продавцов и нуль выслеживания из-за беспрепятственного управления запасами.  

Но это не так. Благодаря извлечению данных на основе искусственного интеллекта обработка счетов стала практически самоокупаемой. Ресурсы, вручную извлекающие данные из счетов, теперь сосредоточены на более важных и менее избыточных задачах, например, финансовой аналитике и управлении цепочками поставок. Кроме того, ритейлер сообщает об уменьшении расхождений в данных и проблем с качеством. Это происходит именно потому, что новое решение для извлечения данных исключает человеческие ошибки и автоматически проверяет данные перед загрузкой в ​​базу данных.  

 

Как розничный торговец реализует извлечение данных о счетах на основе искусственного интеллекта 

Сеть супермаркетов совершает революцию в выставлении счетов в розничной торговле, перейдя на автоматизацию! Преимущества с точки зрения 80% экономия времени, управление запасами и качество данных беспрецедентны в розничном секторе. Давайте посмотрим, как наш розничный торговец использует искусственный интеллект и автоматизацию для извлечения данных о счетах. 

• Захват счета: 

 

Розничный торговец каждый день получает сотни счетов-фактур в разных форматах. Например, некоторые поставщики делятся счетами в формате PDF, а другие отправляют по электронной почте изображения или текстовые файлы. Первым шагом является автоматическое получение этих счетов, распознавание их особого формата и преобразование в оптимизированные электронные копии. Электронные копии лучше подходят для извлечения данных. Здесь система работает по принципу самообслуживания, что означает, что счета-фактуры регистрируются автоматически по мере их поступления в цифровом виде через оповещения по электронной почте.  

 

• Извлечение данных на основе шаблонов AI: 

Затем он использует Извлечение данных на основе шаблонов AI для извлечения данных из захваченных счетов-фактур, независимо от их макетов. Здесь корыстный ИИ использует обработку естественного языка (NLP) для автоматического создания шаблона на основе полей или данных, требуемых пользователем. 

Например, розничный торговец определяет поля, для которых ему нужны данные, например номер заказа, информацию о поставщике, даты, сведения о доставке и т. д., а ИИ сам мгновенно извлекает соответствующие данные из любого типа счета-фактуры. Он автоматически генерирует гибкие шаблоны на основе различных макетов, устраняя необходимость создания новых шаблонов для каждого отдельного счета.  

И знаешь, что лучше? Поскольку шаблоны на основе искусственного интеллекта создаются с помощью алгоритмов машинного обучения, они очень точны и надежны. Например, они распознают даже небольшие расхождения в условиях выставления счетов и при этом могут извлечь соответствующие данные. 

 

• Качество и проверка данных: 

После извлечения данных из счетов-фактур они проверяются и очищаются для использования. Автоматизированное извлечение данных розничного продавца использует заранее созданные проверки для автоматизации процесса проверки и очистки данных. Очищенные данные затем преобразуются в JSON, чтобы обеспечить совместимость с другими системами обработки данных розничного продавца.  

 

• Утверждение обработки счета: 

Затем счет передается в финансовый отдел розничного торговца для утверждения и обработки кредиторской задолженности. Вместо того, чтобы отправлять извлеченные данные вручную, розничный торговец настроил рабочий процесс, который автоматически оповещает отдел утверждения финансового отдела при получении нового счета. Маршрутизация рабочего процесса основана на алгоритмах искусственного интеллекта, которые беспрепятственно передают данные соответствующим заинтересованным сторонам. Наконец, после надлежащего утверждения, кредиторская задолженность по этому счету погашается финансовым отделом. 

  

• Интеграция с другими системами: 

Розничный торговец сочетает способность интеллектуального распознавания данных с плавной интеграцией с другими системами в конвейере данных счетов. Их решение для извлечения данных на основе искусственного интеллекта обеспечивает встроенную поддержку популярный облачные базы данных или системы финансового управления, такие как Quickbooks, SAP, Oracle, Snowflake и т. д. Это означает, что розничные торговцы могут автоматически передавать информацию о счетах в соответствующие системы/базы данных посредством самообслуживающихся рабочих процессов. 

Здесь глубокая совместимость с другими системами гарантирует, что данные счетов розничного продавца не будут обрабатываться в изолированных хранилищах. Другие отделы, такие как отделы поставок или аудита, также могут получить доступ к этим данным для проведения значимого анализа.  

 

Astera ReportMiner: Лучший инструмент для извлечения данных из счетов на основе искусственного интеллекта для розничных продавцов. 

Розничные торговцы ежедневно имеют дело с большими объемами счетов. С экспоненциальным ростом их деловой активности ручная обработка этих счетов влияет на их эффективность и производительность. Здесь решение для извлечения данных на базе искусственного интеллекта предлагает совершить революцию в извлечении и обработке данных счетов.  

Оснащен Astera ReportMiner, ритейлеры могут пойти по стопам вышеупомянутой розничной сети и сократить жизненный цикл обработки счетов более чем на 80%. Наш способ извлечения данных о счетах предоставляет несколько преимущества перед другими ручными методами, включая повышенную точность, последовательность, скорость и гибкость. 

По существу, Astera ReportMiner дает возможность ритейлерам извлекать данные из неструктурированных счетов-фактур, используя передовые возможности искусственного интеллекта. Благодаря передовой технологии AI Capture наш инструмент позволяет за считанные секунды создавать повторно используемые шаблоны извлечения, извлекать соответствующие данные и обрабатывать их с использованием надежных конвейеров данных или рабочих процессов. 

Хотите испытать Astera ReportMinerволшебство? Сзапишитесь на Бесплатная пробная версия 14 сегодня и готовьтесь совершить революцию в выставлении счетов в розничной торговле.