비용 관리는 많은 조직에서 매우 힘든 작업인 경우가 많습니다. 전통적인 비용 관리 시스템은 종종 문제로 가득 차 있습니다. 수동 데이터 입력은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 사기성 청구는 틈새로 빠져나갈 수 있습니다. 회사 정책 및 세법 준수를 보장하는 것은 지뢰밭을 탐색하는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 이러한 비효율성은 귀중한 자원을 고갈시킬 뿐만 아니라 핵심 비즈니스 활동에 집중하지 못하게 하여 성장과 혁신을 저해합니다.

오늘날 인공 지능(AI)은 비용 관리 영역에서 혁신적인 힘이 되었습니다. AI 기술은 이러한 오래된 문제에 대한 유망한 솔루션을 제공하고, 일상적인 작업을 자동화하고, 정확성을 높이고, 프로세스를 간소화합니다.

비용 관리에 AI 활용 사례

기본적으로 인공 지능(AI)은 인간처럼 생각하고 인간의 행동을 모방하도록 프로그래밍된 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것입니다. 다음 AI 솔루션은 비용 관리와 관련이 있습니다.

비용 관리 워크플로우 자동화

1. 영수증 및 송장 처리: AI 알고리즘이 영수증, 송장에서 데이터를 자동으로 추출해 수동으로 데이터를 입력하는 일이 줄어듭니다. 이 기능은 비용 보고 및 환급 프로세스를 간소화하고 오류와 사기를 최소화합니다.

2. 비용 분류 및 GL 코딩: AI가 자동으로 비용을 분류하고 올바른 총계정원장(GL) 코드에 할당해 효율성을 높입니다. 이는 수동 작업을 줄이고 정확성을 높이며 재무 보고의 일관성을 보장합니다.

3. 자동화된 승인 워크플로: AI는 비용을 자동으로 분류하고 적절한 승인 워크플로를 통해 라우팅하여 회사 정책을 시행할 수 있습니다. 이를 통해 정책을 일관되게 준수하면서 비용을 더 빠르게 검토하고 승인할 수 있습니다.

4. 금융시스템과의 통합: AI는 비용 관리 시스템을 회계 시스템이나 ERP 솔루션 등 다른 금융 소프트웨어와 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 통합은 실시간 재무 분석을 촉진하고 정확한 재무 기록을 유지하는 데 도움이 됩니다.

5. 사기 탐지 및 예방: AI는 지출 보고서의 패턴과 이상 징후를 분석하여 잠재적인 사기 또는 정책 위반을 식별할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 조직이 위험을 완화하고 규정 준수를 보다 효과적으로 시행하는 데 도움이 됩니다.

생성 AI 활용

6. 비용 문의를 위한 챗봇: AI 기반 챗봇은 비용 정책, 제출 프로세스 또는 환급 상태에 대한 질문이 있는 직원에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험이 향상되고 재무팀의 업무량이 줄어듭니다.

7. 기본 분류: GenAI를 활용하여 광범위한 교육, 맞춤화 또는 수동 개입 없이 금융 거래를 사전 정의된 범주로 자동 분류합니다. 이 접근 방식은 비용 분류에 대한 빠르고 정확하며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

비용 관리를 위한 AI 구현

이제 AI를 사용하여 해결할 수 있는 사용 사례를 이해했으므로 이를 비즈니스에 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

비용 관리 워크플로우 자동화

이는 비용을 처음부터 끝까지 관리하기 위한 올바른 비용 관리 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다.

규모, 비용 규모, 필요한 특정 기능(예: OCR, 승인 설정, 모바일 접근성, 회계 소프트웨어와의 통합 등)과 같은 요소를 고려하여 조직의 특정 요구 사항을 평가합니다.

그런 다음 다양한 비용 관리 소프트웨어 옵션을 살펴보고 기능, 사용자 리뷰, 가격 및 기존 시스템과의 통합 용이성을 비교하십시오.

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다음 단계는 비용 관리 소프트웨어에서 작업 흐름을 설정하는 것입니다.

그 전에 AI와 자동화가 없는 수동 워크플로가 어떤 모습인지 빠르게 다시 살펴보겠습니다.

1. 비용 발생: 직원들은 여행, 식사 등 비용을 부담합니다. 그들은 마치 귀중한 유물처럼 영수증에 달라붙어 있는데, 사실 세탁 원정 후에 영수증이 바래지는 경우가 많습니다.

2. 수동 데이터 입력: 직원들은 비용을 수동으로 기록합니다. 스프레드시트, 구겨진 영수증, 가끔 발생하는 커피 얼룩을 생각해 보세요. 이는 사람의 실수로 가득 차 있고 외다리 경주만큼이나 효율적인 힘든 과정입니다.

3. 경비 보고서 생성: 이러한 스프레드시트를 경비 보고서와 유사한 것으로 컴파일하는 프로세스입니다.

4. 번거로운 승인: 그런 다음 관리자는 정책 준수 및 합리성과 싸우기 위해 경기장에 들어갑니다. 이 과정에는 종종 탁구 경기보다 앞뒤로 더 많은 과정이 포함됩니다.

5. 느린 환급: 승인되면 직원은 환급 대기 시간 단계에 들어갑니다. 시간이 멈춰 있고 사기가 저하되는 불명예스러운 상황입니다.

6. ERP/회계 소프트웨어의 데이터 입력: 데이터 입력 – 재무팀의 존재에 대한 골칫거리가 다시 돌아옵니다. 올바른 분류와 코딩을 통해 데이터를 회계 시스템에 수동으로 입력하는 것은 페인트가 마르는 것을 지켜보는 것만큼 스릴이 넘칩니다.

7. 통찰력? Hindsight에 더 가깝습니다: 정기적인 보고서가 생성되어 어제 신문만큼 시의적절한 통찰력을 제공합니다.

자동화와 인공지능은 이 암울한 풍경을 변화시켰습니다.

다음과 같은 현대적인 비용 관리 소프트웨어 나노 넷 이러한 기술 발전을 활용하여 비용 관리를 원활하고 효율적이며 오류 없이 만듭니다.

이제 Nanonets를 사용하여 자동화된 비용 관리 워크플로가 어떻게 보이는지 살펴보겠습니다.

1. 비용 발생: 똑같은 비용이 발생하지만 여기서 마법이 일어납니다. 모바일 기술의 경이로움과 앱과 데이터베이스에서 영수증을 가져오는 원활한 통합 덕분에 영수증은 총알보다 빠르게 캡처됩니다.

2. 자동 매직 녹음: OCR(광학 문자 인식) 기술이 도입되어 "비용이 많이 든다"고 말할 수 있는 것보다 더 빠르게 영수증에서 구조화된 데이터를 디지털 데이터로 추출합니다.

3. 비용 분류 및 GL 코딩: Nanonets는 특정 요구 사항에 따라 규칙과 범주를 사용자 정의할 수 있는 유연성을 제공합니다. 당신은 켤 수 있습니다 지능형 비용 분류, 비즈니스 요구 사항에 따라 비용 범주 및 하위 범주를 사용자 정의하면 Nanonets는 자동으로 적절한 범주, 하위 범주에 비용을 할당하고 추가 검토를 위해 이상 항목을 감지합니다. 게다가 이 기능은 훈련 데이터 없이도 즉시 사용할 수 있습니다!

GL 코드 할당은 다음을 통해 효과적으로 실행될 수 있습니다.

• 과거 데이터에 대한 학습: Nanonets를 사용하면 기계 학습 모델을 훈련하여 금융 거래를 인식하고 분류할 수 있습니다. 여기에는 역사적으로 올바른 GL 코드가 태그된 과거 재무 문서 및 거래를 업로드하는 것이 포함됩니다. 모델은 새로운 거래에 대한 GL 코드를 정확하게 예측하기 위해 이러한 예를 학습합니다.

• 즉시 사용 가능한 Gen AI: Nanonets GenAI를 사용하면 당사의 소프트웨어는 인간의 이해를 모방하는 방식으로 금융 문서의 텍스트를 해석할 수 있습니다. 이를 통해 거래 세부 사항이 모호하거나 희박한 경우에도 복잡한 추론을 적용하여 GL 코드를 정확하게 할당하기 위해 관련 정보, 컨텍스트 및 의미를 추출할 수 있습니다.

4. 실시간 보고: 버튼을 클릭하면 보고서가 생성됩니다. 커피를 마시는 것을 제외하면 개인 비서가 있는 것과 같습니다. 실시간 데이터가 시스템에 존재하므로 지연이나 오류 없이 비즈니스 비용에 대한 완벽한 가시성을 보장합니다.

5. 간편한 승인: 시스템 기반 규정 준수 검사가 먼저 시작되어 이상값에만 플래그를 지정합니다. 관리자는 모든 보고서에 두더지 잡기 게임을 하는 대신 실제 문제에 집중할 수 있습니다. 그런 다음 인간 참여자(Human-In-The-Loop)를 추가하여 송장이 적시에 적절한 사람에게 승인되도록 보낼 수 있습니다. 또한 승인 정책과 사용자 정의 유효성 검사를 시행할 수 있습니다.

6. 규정 준수 크루즈 컨트롤: 지속적이고 자동화된 감사로 삶이 더욱 편리해집니다. 이상 현상은 엄지 손가락처럼 튀어나오고 정책 집행은 드럼보다 더 엄격합니다.

7. 가벼운 환급 속도: 환급은 엄청난 속도로 이루어지며 직원의 사기를 성층권으로 끌어올립니다.

8. 싱크 심포니: 회계 소프트웨어 및 기타 앱과의 원활한 통합은 데이터 입력 및 조정을 혼란스러운 불협화음이 아닌 조화로운 교향곡으로 바꿔줍니다.

9. 생각의 속도로 분석: 실시간 통찰력을 손쉽게 얻을 수 있어 지출 패턴과 저축 기회에 대한 수정구슬을 제공합니다.

비용 문의를 위한 챗봇

여기에는 비용 정책을 수집하고 이를 기반으로 비용 관련 쿼리에 응답하는 맞춤형 챗봇을 만드는 것이 포함됩니다. 생성 AI의 발전 덕분에 이를 구현하는 것은 비용 정책을 업로드하는 것만큼 간단합니다.

이렇게 하려면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 작업 공간 ChatGPT 계정을 사용하세요.
• 나만의 Chatbot을 배포해보세요.
• 이 챗봇을 생성해 주는 Chatbot 소프트웨어를 사용하세요.

아래 기사에서 자세한 내용을 읽어보세요.

ChatGPT 및 GPT API를 사용하여 PDF와 채팅

ChatGPT 및 OpenAI의 GPT API를 사용하여 이 코드 튜토리얼에서는 PDF로 채팅하고, PDF 작업을 자동화하고, PDF 챗봇을 구축하는 방법을 가르칩니다.

비용 관리에서 AI의 이점

인공 지능(AI)을 비용 관리 시스템에 통합하면 조직이 재정을 처리하는 방식을 혁신하는 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

1. 효율성 및 생산성 향상

AI는 데이터 입력, 비용 분류, 승인 프로세스 등 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화합니다. 이러한 자동화를 통해 직원은 시간을 절약할 수 있으므로 관리 업무에 얽매이지 않고 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 비용 및 환급 처리 속도가 크게 향상되어 제출부터 승인, 결제까지의 주기가 단축됩니다.

2. 정확도 향상 및 오류 감소

수동 데이터 입력은 사람의 실수로 인해 재무 기록이 부정확해질 수 있습니다. AI 기반 시스템은 OCR(광학 문자 인식) 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 영수증 및 송장에서 데이터를 매우 정확하게 추출하고 처리합니다. 이를 통해 오류가 최소화되고 비용 보고서의 정확성이 보장되며 재무 데이터의 무결성이 유지됩니다.

3. 규정 준수 및 사기 탐지 개선

AI 시스템은 회사 정책과 규제 요구 사항을 자동으로 이해하고 시행하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 현상, 비정상적인 지출 패턴, 잠재적인 사기 활동을 탐지할 수 있습니다. 규정 준수 및 사기 탐지에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 조직이 위험을 완화하고 잠재적인 재정적 손실과 법적 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

4. 직원 경험 강화

AI 기반 챗봇과 직관적인 인터페이스를 통해 직원은 더 쉽게 비용을 제출하고, 정책을 문의하고, 환급 상태를 추적할 수 있습니다. 이러한 사용자 친화적인 접근 방식은 직원의 전반적인 경험을 향상시켜 비용 보고 절차에 대한 만족도와 규정 준수를 향상시킵니다.

5. 비용 절감

비용 관리에 AI를 도입하면 직·간접적으로 비용 절감이 가능해진다. 일상적인 작업을 자동화하면 인건비가 절감되는 동시에 정확성과 사기 탐지 기능이 향상되어 재정적 손실을 예방할 수 있습니다. 또한, AI가 제공하는 전략적 통찰력은 기업이 지출을 최적화하는 데 도움을 주어 보다 효과적인 예산 사용으로 이어질 수 있습니다.

6. 확장성과 유연성

AI 시스템은 변화하는 비즈니스 요구 사항에 쉽게 적응하고 오류나 처리 시간을 늘리지 않고도 늘어나는 비용 거래를 처리할 수 있도록 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 기업은 비용 관리 프로세스의 제약을 받지 않고 성장하고 발전할 수 있습니다.

수동 구현에서 자동화된 비용 관리로의 도약은 큰 도약처럼 보일 수 있지만 실제로는 효율성, 명확성 및 궁극적으로 수익성 향상을 향한 일련의 작고 실용적인 단계입니다.

다음은 AI를 사용하여 비용 관리 및 자동화를 성공적으로 구현한 기업의 몇 가지 사례 연구입니다.

1. SaltPay는 Nanonets를 사용하여 SAP와 통합하여 공급업체 송장을 관리합니다..
2. In2 프로젝트 관리는 Water Supply Corporation이 Nanonets AI를 통해 700,000 AUD를 절약하도록 지원합니다..
3. SMB인 Happy Jewellers가 NanoNet을 통해 이점을 얻은 방법
4. Nanonets AI는 ACM Services가 비용 문서에서 추출을 자동화하여 지급 계정 팀의 시간을 90% 절약하도록 도와줍니다.
5. Tapi는 Nanonets를 사용하여 자산 유지 관리 송장을 자동화합니다..
6. Puma는 Zoho Expense를 통해 비용 관리 프로세스를 자동화합니다.
7. SWISS는 Rydoo를 사용하여 비용 처리 효율성을 80% 향상했습니다..
8. Suncommon은 Expensify 카드를 활용하여 회사 지출을 관리하고 회사 시간을 절약합니다.

결론

AI 기술은 프로세스 자동화, 정확성 향상, 규정 준수 보장, 전략적 통찰력 제공을 통해 비용 관리를 관리 부담이 아닌 전략적 자산으로 전환합니다.

AI 기반 비용 관리 솔루션을 채택하는 조직은 운영 효율성 향상, 재무 통제 및 시장 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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• 출처: https://nanonets.com/blog/7-ways-ai-can-streamline-expense-management/