AI 송장 처리는 더 이상 공상과학의 꿈이 아니라 기업이 비즈니스를 관리하는 방식을 재구성하는 현재의 현실입니다. 미지급금 (AP). 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 급속한 발전으로 인해 가능한 것의 경계가 확장되고 있습니다. 비즈니스 자동화.

데이터 추출 자동화에서 인보이스 불일치 식별에 이르기까지 AI 기반 인보이스 처리는 작업을 보다 원활하고 빠르고 안정적으로 만듭니다. 프로세스가 간소화되고 정확성과 효율성이 향상됩니다. 그렇다면 AI 기반 인보이스 처리란 정확히 무엇이며 어떻게 작동할까요?

AI 기반 인보이스 처리란?

AP팀의 송장 처리 워크 플로우 일반적으로 수동 데이터 캡처 및 입력, 승인 후속 조치 및 결제 프로세스가 포함됩니다. 이 전통적인 접근 방식은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 비효율적일 수 있습니다. 매달 수백 또는 수천 개의 인보이스를 수동으로 처리한다고 상상해 보십시오.

엔터 버튼 AI 송장 처리. AI의 학습 및 적응 능력을 활용하는 이 접근 방식은 전체 송장 처리 주기를 자동화합니다. 기계 학습과 광학 문자 인식을 결합함으로써 AI 송장 처리는 다양한 송장 형식에서 데이터를 정확하게 추출하고, 정보를 자동으로 채우거나 검증하고, 엔터프라이즈 애플리케이션에 푸시하여 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다.

또한 누군가 오류를 수정하기 위해 수동으로 개입할 때마다 AI가 오류로부터 학습하여 데이터 인식 기능을 향상시킵니다. 이 학습 프로세스를 통해 AI는 다양한 송장 형식을 처리할 수 있으므로 수동 개입의 필요성이 최소화됩니다.

AI 기반 인보이스 처리는 어떻게 이루어지나요?

AI 기반 송장 처리는 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP) 및 광학 문자 인식(OCR)과 같은 기술의 조합을 통해 작동합니다.

워크플로의 다양한 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 송장 캡처: AI는 물리적 또는 디지털 송장을 스캔합니다. 인보이스를 업로드하기만 하면 AI가 작동합니다. OCR 기술은 다양한 송장 형식을 AI가 처리할 수 있는 데이터로 변환합니다.

2. 데이터 추출: 인보이스가 캡처되면 AI는 ML 및 NLP를 사용하여 인보이스 번호, 공급업체 세부 정보, 날짜, 총액, 항목 세부 정보 등과 같은 관련 정보를 추출합니다.

3. 데이터 검증: 추출 후 AI는 데이터를 시스템의 구매 주문 세부 정보와 일치시켜 데이터의 유효성을 검사합니다. 이 단계는 송장과 주문 세부 정보 간에 불일치가 없도록 합니다.

4. 수동 개입 및 오류 수정: AI가 해결할 수 없는 불일치를 감지하면 수동 검토를 위해 송장에 플래그를 지정합니다. 앞에서 언급했듯이 모든 수동 수정은 AI가 향후 정확도를 학습하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

5. 승인 경로: 데이터 유효성 검사 및 오류 수정 후 AI는 인보이스를 승인을 위해 관련 사람 또는 팀으로 라우팅합니다. 이 단계는 프로세스의 제어 및 투명성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

6. 결제 처리: 승인되면 AI는 송장 조건 및 비즈니스 규칙에 따라 지불을 위해 이를 전달하여 연체료를 피하고 공급업체와 좋은 관계를 유지하도록 돕습니다.

AI 통합은 인보이스 처리의 일반적인 문제를 어떻게 해결합니까?

현실을 직시하자, 인보이스 처리는 골칫거리가 될 수 있습니다. 오랜 역사를 자랑하는 비즈니스 관행이지만 문제가 없는 것은 아닙니다. 소기업이든 대기업이든 관계없이 비효율성이 서서히 나타나 불만과 재정적 손실을 초래할 수 있습니다.

지불 지연으로 인한 공급업체 주문 지연, 과거 불일치로 인한 신용 거부, 오류 수정 및 승인 추적에 낭비된 시간과 같은 문제는 모두 너무 흔합니다. 이러한 문제는 리소스에 부담을 주고 수익 마진에 큰 타격을 줄 수 있습니다.

고맙게도 최근 AI를 송장 처리에 통합함으로써 기업이 이러한 많은 문제를 완화하는 데 도움이 되었습니다.

문제 1: 시간 소모적인 수동 데이터 입력

인보이스 데이터를 수동으로 추출하는 것은 노동 집약적일 뿐만 아니라 시간도 많이 걸립니다. 종이 기반 송장에는 수동 데이터 입력이 필요하지만 디지털 송장은 한 단계 향상되었지만 여전히 누군가가 데이터를 살펴보고 필요한 정보를 복사하거나 추출해야 합니다. ERP가 인보이스 시스템과 통합되지 않은 경우 직원이 데이터를 두 시스템에 수동으로 입력해야 하므로 작업이 두 배로 늘어나고 오류 가능성이 높아집니다.

OCR 기술과 AI를 통해 이 프로세스는 이제 자동화됩니다. 송장을 스캔할 수 있으며 관련 데이터가 캡처되어 시스템에 채워집니다. 이를 통해 데이터 입력에 소요되는 시간을 크게 줄이고 외상 매입금 팀이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.

문제 2: 수동 데이터 입력의 높은 오류율

수동 데이터 입력은 사람이 실수하기 쉽습니다. 아무리 세심한 사람이라도 대량의 데이터를 다룰 때는 실수를 할 수 있습니다. 이러한 오류는 지불 불일치로 이어질 수 있으며 이는 재정 불일치에서 긴장된 공급업체 관계에 이르기까지 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다.

AI 기반 송장 처리는 이러한 오류를 크게 줄입니다. ML 및 OCR을 사용하여 데이터 추출 프로세스를 자동화하면 데이터 입력 시 인적 오류가 제거됩니다. 모든 불일치는 검토를 위해 신속하게 표시되어 사소한 실수가 더 큰 문제가 되는 것을 방지합니다.

문제 3: 인보이스 승인 지연

지연은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 승인자가 바쁠 수 있고, 송장이 서류 더미에서 분실될 수 있고, 송장이 잘못된 사람에게 전달되거나, 송장 자체에 불일치가 있어 정리가 필요할 수 있습니다. 귀하의 이유는 정당할 수 있지만 결과는 동일합니다. 공급업체와의 긴장된 관계, 공급업체 주문 지연 및 잠재적인 연체료입니다.

AI 기반 송장 처리는 승인 프로세스를 간소화합니다. 각 승인 수준은 시스템에 매핑되어 인보이스가 적시에 올바른 사람에게 전달되도록 합니다. 승인되지 않은 인보이스는 쉽게 추적하거나 필요한 경우 에스컬레이션할 수 있습니다. AI는 또한 승인을 위해 송장을 라우팅하기 전에 검토를 위해 불일치를 표시할 수 있습니다. 그리고 AI 시스템에 결제 처리가 내장되어 있어 승인 후 바로 결제가 처리됩니다.

문제 4: 투명성과 통제력 부족

종이 송장은 쉽게 분실될 수 있습니다. 디지털 파일도 파일의 바다에 잘못 배치될 수 있습니다. 모든 송장에 대한 중앙 저장소가 없기 때문에 감사 추적을 유지하기가 어렵습니다. 또한 2방향 매칭(또는 필요한 경우 3방향 매칭도)을 효과적으로 구현하기 어려울 것입니다. 이러한 투명성과 통제력의 결여는 사기 및 규정 준수 문제로 이어질 수 있습니다.

송장 처리의 AI는 중앙 집중식 시스템을 생성하여 모든 단계에서 송장을 쉽게 추적할 수 있습니다. 모든 인보이스에 대한 디지털 추적을 통해 2방향 또는 3방향 매칭을 훨씬 쉽고 효과적으로 구현할 수 있습니다. AI를 사용하면 데이터의 패턴과 불규칙성을 빠르게 식별할 수 있으므로 사기 및 불일치 감지가 훨씬 간단해집니다. 또한 모든 인보이스가 누가 각 인보이스를 검토하고 승인했는지에 대한 정보와 함께 안전하게 저장되도록 하여 프로세스에 대한 책임과 통제력을 높입니다.

문제 5: 복잡한 송장 처리의 어려움

인보이스는 스캔한 이미지에서 PDF에 이르기까지 다양한 형식으로 제공되며 모든 시스템에서 이러한 형식을 효율적으로 처리할 수 있는 것은 아닙니다. 이로 인해 처리가 지연되거나 청구서가 손실되어 더 많은 좌절과 잠재적인 재정적 손실이 발생할 수 있습니다.

AI는 OCR 기술과 지능형 처리를 사용하여 스캔한 이미지, PDF 및 기타 디지털 형식에서 관련 데이터를 추출할 수 있습니다. AI는 또한 다양한 인보이스 레이아웃, 언어, 무역 규정 및 통화를 학습하고 적응할 수 있습니다. 이러한 기능은 국제 공급업체 또는 복잡한 구매 주문을 처리할 때 유용합니다.

문제 6: 성장하는 비즈니스의 확장성 문제

비즈니스가 성장함에 따라 거래와 인보이스도 성장합니다. 수동 송장 처리는 이러한 성장과 함께 점점 더 관리하기 어려워질 수 있습니다. 비즈니스가 확장됨에 따라 더 많은 시간을 보내고, 더 많은 직원을 고용하거나, 더 많은 오류와 비효율성을 처리해야 합니다. 이는 리소스에 상당한 부담을 주고 성장 계획을 방해할 수 있습니다.

추가 인적 자원 없이도 증가하는 요구 사항을 충족하도록 AI 시스템을 구성할 수 있습니다. 더 많은 공급업체를 쉽게 온보딩하고 더 많은 양의 인보이스를 처리하고 복잡한 트랜잭션을 처리할 수 있습니다. 또한 AI는 변화하는 비즈니스 요구 사항을 학습하고 적응하여 필요에 따라 더 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 단일 또는 다중 라인 송장을 처리하거나 벤더 기반 확장을 목표로 하는 경우 AI는 필요에 따라 확장 또는 축소할 수 있습니다.

문제 7: 현금 흐름 추적 및 관리의 어려움

비효율적인 송장 처리는 현금 흐름 문제로 이어질 수 있습니다. 입출금에 대한 명확한 보기가 없으면 재정을 효과적으로 관리하기 어려울 수 있습니다. 지불 연체, 지불 누락 또는 초과 지불은 상당한 재정적 손실을 초래할 수 있습니다.

AI 기반 인보이스 처리를 통해 재무 상태를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이 시스템은 기존 송장 및 지불 데이터를 기반으로 현금 흐름을 예측할 수 있으므로 자금을 보다 효과적으로 계획할 수 있습니다. 또한 시기적절한 지불 처리를 보장하여 연체료 또는 지불 누락의 위험을 줄입니다. AI는 또한 잠재적인 초과 지불을 표시하여 불필요한 비용을 피할 수 있도록 도와줍니다.

문제 8: 상호 운용성 부족

모든 시스템이 서로 효과적으로 통신할 수 있는 것은 아닙니다. 훌륭한 인보이스 발행 시스템이 있어도 기존 재무 소프트웨어나 ERP 시스템과 통합할 수 없다면 비효율성과 데이터 사일로로 이어질 수 있습니다. 데이터를 여러 시스템에 수동으로 입력해야 하므로 이러한 상호 운용성 부족으로 인해 추가 작업이 발생할 수 있습니다.

AI를 사용하면 서로 다른 시스템에서 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다. AI는 기존 소프트웨어와 통합되어 원활한 데이터 전송 및 동기화가 가능합니다. 이러한 상호 운용성은 데이터 사일로를 제거하고 직원의 작업 부하를 줄입니다. 또한 AI는 연중무휴 24시간 작동합니다. 즉, 근무 시간 이후에도 송장을 처리하고 데이터를 동기화하여 7시간 내내 작업이 원활하게 진행될 수 있습니다.

모든 AI 기반 송장 처리 시스템이 이러한 기능을 모두 제공하는 것은 아니라는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 선택하기 전에 각 시스템의 기능을 주의 깊게 검토해야 합니다.

Nanonets AI 기반 인보이스 처리가 도움이 되는 방법

Nanonets는 OCR과 AI 기술을 완벽하게 결합하여 인보이스 처리를 자동화합니다. 다양한 인보이스 형식, 레이아웃 및 언어를 인식하도록 시스템을 빠르게 교육할 수 있으므로 모든 규모의 비즈니스와 산업 전반에 적합합니다.

뉴질랜드에 기반을 둔 부동산 관리 회사, 타피, Nanonets의 기능을 활용하여 운영 효율성을 혁신했습니다. 110,000개 이상의 자산을 관리하는 Tapi는 성장을 방해하는 느린 수동 송장 처리 시스템 문제에 직면했습니다.

그들은 Nanonets를 사용하여 청구서에서 중요한 정보를 손쉽게 캡처한 다음 확인 및 확인을 위해 Tapi로 전송했습니다. 이 시스템은 인상적인 94%의 데이터 추출 및 유연성 정확도로 신뢰성이 입증되어 빠르고 원활한 시스템 통합이 가능합니다.

결과는 놀라웠습니다. 이전에 6시간이 걸리던 수동 처리가 단 12초로 단축되었습니다. 인보이스 발행과 관련된 운영 비용이 70% 급감하여 다른 주요 비즈니스 영역에 리소스를 확보할 수 있습니다. 신속한 인보이스 처리는 Tapi의 고객 경험을 크게 개선하여 나노넷의 AI 기반 인보이스 솔루션.

다음은 Nanonets가 귀하의 비즈니스를 도울 수 있는 방법입니다.

자동화된 데이터 캡처: PDF, 이미지, 스프레드시트 및 기타 디지털 형식에서 데이터를 쉽게 캡처하고 추출합니다. 이를 통해 수동 데이터 입력이 필요하지 않아 오류가 줄어들고 처리 시간이 단축됩니다.

원활한 통합: Xero, Sage, Google 스프레드시트, Gmail, Zapier 등과 같은 기존 소프트웨어 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다. 이는 원활한 데이터 전송 및 상호 운용성을 보장하여 데이터 사일로를 줄이고 운영 효율성을 향상시킵니다.

확장성: 비즈니스가 성장함에 따라 Nanonets는 늘어나는 인보이스 처리 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 추가 리소스 없이 더 큰 송장을 관리할 수 있습니다.

지능형 처리: AI를 활용하여 레이아웃, 언어 또는 통화에 관계없이 복잡한 인보이스를 이해하고 처리합니다. Nanonets 지능형 처리는 변화하는 비즈니스 요구에 적응할 수 있으므로 더 많은 국제 공급업체와 복잡한 워크플로를 처리할 수 있습니다.

실시간 분석: 인보이스 상태를 쉽게 추적하고 현금 흐름을 모니터링하며 정확한 데이터를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내립니다.

연중무휴 운영: Nanonets를 사용하면 업무 시간 이후에도 인보이스 처리가 중단되지 않습니다. AI는 XNUMX시간 내내 작동하여 인보이스가 신속하게 처리되고 작업이 원활하게 실행되도록 합니다.

규정 준수 : 감사 추적을 자동으로 생성하고 모든 송장이 규제 표준을 준수하도록 합니다. 이 기능은 투명성을 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보다 쉽게 ​​규정을 준수할 수 있도록 해줍니다.

비용 절감 : 수동 처리 작업을 자동화하여 운영 비용을 절감합니다. 훨씬 더 빠른 처리 시간으로 오버헤드 비용을 낮출 수 있어 더 건전한 수익을 올릴 수 있습니다.

마무리

AI 기반 송장 처리는 전 세계 비즈니스에 힘을 실어주고 있습니다. 이를 통해 AP 팀은 일상적인 데이터 입력보다 전략적 작업에 더 집중하여 반응적 역할에서 능동적 역할로 전환할 수 있습니다. AI 구현의 선행 비용이 높아 보일 수 있지만 장기적인 절감 효과와 운영 효율성으로 인해 가치 있는 투자가 됩니다.

AI가 계속 진화함에 따라 송장 처리 기능도 발전할 것입니다. 미래는 보다 정확한 데이터 추출, 원활한 시스템 통합 및 직관적인 자동화를 약속합니다.

송장 처리에서 AI 구현의 성공 여부는 비즈니스 요구 사항과 목표에 맞는 올바른 솔루션을 선택하는 데 달려 있습니다. 시간을내어 다양한 옵션을 검토하고 장단점을 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리십시오. 

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• 출처: https://nanonets.com/blog/ai-invoice-processing/