Выставление счетов стало проще: как автоматическое извлечение данных может сэкономить 75% финансовых затрат 

Мир финансов переполнен данными. Поскольку ландшафт коммерческих транзакций продолжает развиваться, финансовым специалистам приходится иметь дело с наплывом счетов, квитанций и платежей. Чтобы обеспечить единое представление данных счетов, обеспечить своевременные платежи и улучшить отношения с поставщиками, предприятия стремятся внедрить современные методы извлечения данных. 

К счастью, есть решение: автоматическое извлечение данных о счетах. Используя методы на основе искусственного интеллекта, предприятия могут сэкономить до 30-40% времени, обычно затрачиваемого на ручную обработку. Автоматизация сбора и обработки данных счетов позволяет финансовым отделам оптимизировать рабочие процессы, сократить расходы и преодолеть барьеры в области данных. Это приводит к улучшению прозрачности данных и более обоснованному принятию решений, что дает предприятиям явное конкурентное преимущество. 

От ручного управления к автоматизированному: как компания, предоставляющая финансовые услуги, сократила затраты и повысила эффективность 

Глобальная организация финансовых услуг, базирующаяся в США, ежедневно обрабатывала более 500 счетов от различных продавцов и поставщиков. Огромный объем счетов означал, что их команде по работе с кредиторской задолженностью было трудно их эффективно обрабатывать. Кроме того, каждый счет имел разную структуру, из-за чего команде было сложно точно извлечь соответствующие данные. 

Более того, проверка качества данных показала, что значительная часть их финансовых данных была неверной из-за человеческой ошибки в процессе ввода данных. В среднем стоимость исправления этих ошибок составила $53.50 за каждый бумажный счет, что привело к убыткам, которые в конечном итоге повлияли на их прибыль. 

Осознавая острую необходимость повышения эффективности обработки счетов и точности данных, компания выбрала решение для автоматического извлечения данных из счетов. Внедрив это решение, компания успешно автоматизировала извлечение важных показателей из своих счетов, включая номер счета, общую сумму и срок оплаты. Благодаря способности решения управлять несколькими форматами и макетами выставления счетов поставщикам их команда смогла легко и эффективно извлекать точные данные. 

Результаты были ошеломляющими. Внедрение автоматического извлечения данных о счетах позволило компании обрабатывать значительно большее количество счетов без ручного вмешательства, экономя время и ресурсы.  

Краткий обзор того, как компания сократила расходы, связанные с ошибками 

Исключив затраты, связанные с ручным трудом при обработке счетов, давайте посмотрим, как глобальная компания, предоставляющая финансовые услуги, эффективно сократила свои расходы. Вот разбивка, в которой конкретно показаны финансовые последствия ошибок: 

Компания обрабатывала 15,000 2 бумажных счетов-фактур в месяц, в результате чего уровень ошибок составлял 300% или 53.50 счетов-фактур требовали исправления. Эта ошибка в основном произошла из-за ручного ввода данных. Средняя стоимость исправления каждой ошибки составила 16,050 доллара США, в результате чего общие ежемесячные затраты на эти 300 счетов составили XNUMX XNUMX долларов США. 

 Однако после внедрения решения для автоматического извлечения данных из счетов компании удалось снизить уровень ошибок до менее 0.5%, в результате чего осталось менее 75 счетов с ошибками, требующими внимания. Следовательно, новые общие затраты на устранение ошибок по этим 75 счетам составили 4,012.50 долларов США в месяц, что свидетельствует о существенном росте затрат. Сокращение расходов, связанных с ошибками, на 75 %, что представляет собой ежегодную экономию примерно в 48,000 XNUMX долларов США. 

История успеха этой компании служит убедительным свидетельством эффективности решений по автоматическому извлечению данных из счетов и подчеркивает, почему это важно для любой организации, стремящейся оставаться впереди в игре. 

Автоматизация и искусственный интеллект: как глобальная компания, предоставляющая финансовые услуги, добилась успеха в обработке счетов  

Американская компания произвела революцию в своих финансовых операциях, используя возможности автоматизации и искусственного интеллекта, что привело к значительной экономии затрат, повышению точности и эффективности. Давайте рассмотрим их шаги по достижению этой трансформации и посмотрим, как автоматизация и искусственный интеллект могут дать компаниям конкурентное преимущество. 

1. Сбор и преобразование квитанций: Для начала процесса автоматического извлечения данных из счетов-фактур необходимо фиксировать квитанции и преобразовывать их в электронный формат. Компания получала счета-фактуры в основном в формате PDF по электронной почте. Они были обработаны с использованием оптимизированных методов сбора и преобразования электронной почты, чтобы гарантировать высокое качество электронных копий. Это позволило точно и эффективно извлекать данные из счетов. 

1. Извлечение и проверка данных: Этот этап включает в себя извлечение и проверку соответствующей информации, включая имя поставщика, номер счета-фактуры и общую сумму. Компания использовала современную технологию глубокого обучения для автоматического извлечения финансовых данных, включая рукописный текст, из различных источников. Извлеченные данные затем были преобразованы в формат JSON для полной интеграции с другими финансовыми системами. Для дальнейшего повышения точности и скорости их решение для извлечения данных о счетах было интегрировано с моделями языковой обработки OpenAI. 

1. Сопоставление с финансовыми отчетами: Далее данные счета-фактуры сопоставляются с подтверждающими документами, такими как заказы на поставку и контракты. Этот дополнительный шаг гарантирует, что транзакции действительны и разрешены к оплате. В компании, предоставляющей финансовые услуги, этот процесс сопоставления был автоматизирован с использованием алгоритмов на базе искусственного интеллекта, которые могут быстро и точно сопоставлять финансовые данные с соответствующими записями, уменьшая необходимость ручного вмешательства. 

1. Маршрут утверждения: Здесь финансовые транзакции автоматически направляются на утверждение. Этот процесс включает отправку транзакции в отдел платежей на основе заранее определенных правил и рабочих процессов. В компании, предоставляющей финансовые услуги, этот процесс маршрутизации был автоматизирован с использованием алгоритмов на базе искусственного интеллекта, которые могут маршрутизировать транзакции быстро и точно, гарантируя, что в процессе утверждения участвуют нужные люди. 

1. Публикация в финансовых системах: после утверждения счетов-фактур они автоматически публикуются в финансовых системах. Это гарантирует, что финансовые данные точно записаны и доступны для отчетности и анализа. В компании, оказывающей финансовые услуги, этот процесс проводки был автоматизирован с использованием алгоритмов на базе искусственного интеллекта, которые позволяют быстро и точно публиковать транзакции, сокращая необходимость ручного ввода данных. 

1. Архивирование для аудита и соответствия: Наконец, финансовые операции архивируются для целей будущего аудита и соблюдения требований. Это предполагает хранение транзакций в безопасном и легкодоступном месте. В компании этот процесс архивирования был автоматизирован с использованием облачных решений для хранения данных, позволяющих безопасно хранить большие объемы финансовых транзакций и обеспечивать легкий доступ к ним для отчетности и анализа. 

Astera ReportMiner: Решение на базе искусственного интеллекта для автоматического извлечения данных из счетов. 

Управление финансовыми операциями может оказаться трудной задачей, особенно при извлечении данных из сотен счетов-фактур с разными макетами и форматами. С Astera ReportMiner, Инструмент извлечения данных на базе искусственного интеллекта, финансовые организации, подобные той, которую мы видели в этом блоге, могут легко извлекать необходимые данные из счетов-фактур, содержащих разные макеты. Наш революционный Astera Функция North Star использует искусственный интеллект для создания моделей отчетов за считанные минуты, позволяя вашей команде сосредоточиться на других важных задачах. 

Но это не все! Astera ReportMiner также предлагает упрощенную проверку данных благодаря надежному преобразованию правил качества данных. Это гарантирует, что ваши данные всегда точны и согласованы, что дает вам возможность принимать обоснованные решения и способствует соблюдению нормативных требований, тем самым открывая путь к операционной эффективности. 

Не верьте нам на слово. Зарегистрируйтесь на Бесплатная пробная версия 14 сегодня и ощутить силу Astera ReportMinerИзвлечение данных с помощью искусственного интеллекта для себя!