Chat-GPT, EBM sınavını geçip inanılmaz metin duvarları oluşturabilse de, gerçek yapay zeka otomasyonu farklı görünür (ve 1 satırlık bir istem kadar basit değildir).
Giriş
Yapay zekanın 2023'te muhtemelen internette en çok konuşulan konu olduğu gerçeğinden kaçış yok. OpenAI tarafından geliştirilen LLM (Büyük Dil Modeli) yeteneklerini keşfetmek için popüler sohbet tabanlı arayüz olan Chat-GPT piyasaya sürüldü. yılın başlarında halka açık.
Bununla sadece birkaç dakika oynayın ve herkesin ve köpeğinin neden bundan bahsettiğini anlamaya başlayabilirsiniz - Chat-GPT, neredeyse her alanda insanüstü yeterlilik gösterebilir. Yapay zeka, potansiyel olarak milyonlarca işi ve kariyeri etkilerken birçok çalışma alanını önemli ölçüde dönüştürmeyi vaat ediyor.
Yapay zeka artık otomasyon için olgunlaşmış profesyonel alanlarda - yazılım, hukuk, muhasebe, danışmanlık, finans vb. gibi çalışma alanlarında - uygulanmaktadır. Finansta, borç hesapları işlevi, biraz benzersiz olarak öne çıkan bir işlevdir - özellikle, AI savunucuları ve muhaliflerin ne olacağı konusunda şiddetli bir tartışmaya girdiği tartışmanın her iki tarafında da eşit miktarda gürültü var gibi göründüğü için ( veya olmayacak) olur.
Jüri, bu hızlı dönüşümün tam olarak nasıl sağlanacağı konusunda hala kararsız - ve özellikle ChatGPT'nin (ve genel olarak yapay zekanın) faydalarına ilişkin çoğu söylemin çizgiyi çekme eğiliminde olduğu yer burasıdır.
Alacak Hesaplarında AI ihtiyacı
Geleneksel AP operasyonlarında şirketler, borç işlevlerini yerine getirmek için genellikle manuel süreçlere, kapsamlı evrak işlerine ve tekrarlayan görevlere güvenirler. Bu görevler, karar verme, operasyonel planlama ve risk yönetimi için çok önemli olan veri girişi, fatura işleme ve finansal analiz gibi faaliyetlerdir.
Ancak, bu süreçler zaman (ve para) harcamayı içerir. Başlıca dezavantajlar şunlardır:
- Manuel veri girişi, insanlar sayıları girerken veya büyük hacimli verilerle uğraşırken hata yapabildiğinden, yüksek bir hata potansiyeli sunar.
- Aynı zamanda zaman alıcıdır ve hesapları mutabık kılmak, raporlar oluşturmak ve finansal analiz yapmak için önemli ölçüde adam-saat gerektirir.
Bu, satıcı ödemelerinde gecikmelere, yetersiz gider planlamasıve finansal bütünlüğü korumada zorluklar.
Bir an için yapay zekayı bir kenara bırakın - gerçek şu ki, her türlü otomasyon bu sorunların ele alınmasında önemli ölçüde yardımcı olabilir. Onlarca yıldır var olan mütevazi OCR bile bir faturayı işlemek için harcanan süreyi en az %60 oranında azaltarak AP ekiplerine her ay birkaç gün kazandırıyor. Ve yine de bu teknolojinin benimsenmesi hala yaygın değil.
Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi teknolojiler, AP işlevinde devrim yapın doğru bir şekilde uygulanmaları ve entegre edilmeleri şartıyla çok daha derin bir şekilde.
Yapay zekayı AP işlevinize entegre etmek mi istiyorsunuz? Nanonets'in ekibinizin uçtan uca uygulamalarına nasıl yardımcı olabileceğini görmek için 30 dakikalık bir canlı demo rezervasyonu yapın AP otomasyonu.
Alacak Hesapları sürecinde AI için potansiyel kullanım durumları
Öyleyse, yapay zekayı AP sürecinize tam olarak nasıl entegre etmeniz gerekiyor? Nereden başlıyorsun? Verimliliğinizi 10 katına çıkarmanın en kolay yolu nedir? Aşağıda, atabileceğiniz net, somut adımlarla birlikte birkaç örnek veriyoruz.
1. Fatura kodlama ve Genel Muhasebe (GL) hesabı eşleme
Otomatikleştirilmesi belki de en zor görevlerden biri, muhasebe sisteminizde faturaları ve makbuzları doğru kategoriye ve GL koduna atamaktır. Bu neden özellikle zor?
- Genellikle, satır öğelerine/tek tek ürün kodlarına göre bölünmüş, aynı gider için geçerli olan birden çok GL kodu vardır. Bu GL kodlarının atanması genellikle manüeldir ve iş ekipleri ve CFO'ya danışılarak yapılmalıdır.
- Bir faturaya GL kodu atamak bazen öznel – örneğin, normal satış faturaları hesap planınızda her zaman "Satış"a atanabilirken, bazen yükleniciler ve çalışan olmayanlar için tamamen aynı fatura formatı kullanılır. Bu, sözleşme giderlerinin temel otomasyon araçları tarafından yanlış bir şekilde "Satış" olarak etiketlenmesine yol açabilir.
AI burada pratik bir şekilde nasıl yardımcı olabilir?
- LLM işlemeye dayalı olarak fatura kodlamasını otomatikleştirin – burada yapay zeka temel olarak size bu faturanın hangi GL'de sınıflandırılması gerektiğini söyler ve bu, uygun olabilecek birden fazla öneri sunmak üzere yapılandırılabilir. Bu, kullanıcının görevini biraz kolaylaştırır.
- Kullanıcı girişlerini öğrenin ve ezberleyin – bir kullanıcı gerçekten GL kodunu seçtiğinde, sistem seçimi hatırlayabilir ve bir dahaki sefere aynı satıcı için otomatik hale getirebilir.
2. Dolandırıcılık tespiti ve hata işleme
Bir AP ekibinin sahip olduğu bir diğer önemli görev, hataları gerçekleşmeden önce yakalamaktır. Yanlış ödeme detayları ve fatura sahtekarlığı kadar ciddi olabilir veya mükerrer fatura kadar basit olabilir.
Şüphesiz, bu problemler en iyi şekilde gerçekleşmeden önce önlenir. Çoğu kuruluş bu süreci el kitabı yapmakta ısrar ediyor. Ancak, her faturanın bir insan tarafından kontrol edilmesi işleri zorlaştırır, çünkü:
- Süreç için tek bir başarısızlık noktası (ve darboğaz) verir.
- Yalnızca satıcı ödemeleri konusunda en fazla bağlama sahip kişinin (CFO/AP başkanı) düzeltmeler yapabilmesini ve başka hiç kimsenin düzeltme yapamamasını sağlar.
AI burada pratik bir şekilde nasıl yardımcı olabilir?
- Kopyaları/yanlış bilgileri tespit eden yapay zeka – Temel dosya yinelenen kontrolleri, yalnızca iki dosyanın aynı olup olmadığını doğrular. Gelişmiş yapay zeka çift kontrolleri ile bir adım daha ileri giderek iki farklı dosyanın içeriğinin şüpheli bir şekilde benzer olup olmadığını kontrol edebilirsiniz.
- Fatura verilerinde çoklu veri doğrulamaları – Birinin yine de oturum açması ve doğrulaması gerekiyorsa, yalnızca fatura verilerini otomatik olarak okumanın bir faydası yoktur. Gelişmiş yapay zeka araçları artık hijyen kontrollerini sağlamak için veri doğrulaması gerçekleştirebilir (örneğin, bir faturadaki yeni bir banka hesap numarası bir satıcının normal banka hesap numarasıyla eşleşmezse, bilgilendirileceksiniz!)
3. Şirketin AP iş akışını öğrenmek
Herhangi birine AI'nın GERÇEKTEN ne yapmasını istediğini sorun ve en üstte çıkan cevap budur - birçok insan AI'nın gerçek değerinin, kalıplarını öğrenip onlara zaman kazandırabileceği zaman olduğunu düşünür.
AI burada pratik bir şekilde nasıl yardımcı olabilir?
İlk adım, tekrarlanan yeniden öğrenmeye ideal olarak uygun AP sürecindeki adımları belirlemektir (yani, her gün yapmaya devam ettiğiniz, sonunda yapay zeka tarafından ezberlenebilen ve zamanın %90'ında otomatikleştirilebilen etkinlikler).
Bunun iyi örnekleri şunlardır:
- GL kodu ataması – Buradaki mantık basit: AI bir faturaya doğru GL kodunu atarsa harika! Değilse, kendiniz değiştirirsiniz ve yapay zeka bir dahaki sefere bu değişikliği hatırlar. Sonuç olarak, yapay zeka yaptığınız her tıklamayla daha da iyi hale gelir.
- Kategori/Sınıf/Proje sınıflandırması – Belirli bir satıcı faturası otomatik olarak doğru kategoriye sınıflandırılamıyorsa, bir yapay zeka aracının yapabileceği ikinci en iyi şey, ona ne öğrettiğinizi öğrenmektir.
Nanonets, Alacak Hesapları Sürecinizde AI uygulamanıza nasıl yardımcı olabilir?
Yukarıdaki örnekler muhtemelen buzdağının görünen kısmıdır - AP süreciniz için yapay zekanın yapabileceğinden çok daha fazlası vardır, bu yalnızca otomasyon ve makine öğrenimi sürecine ne kadar derine girebileceğinizle sınırlıdır.
Neyse ki, bugün yapay zeka yeteneklerini AP sürecinize uygulamaya başlamak için teknik açıdan anlayışlı olmanıza gerek yok. neredeyse hemen başlayın.
Örneğin, Nanonets adlı bir AI platformuna sahiptir. akış mevcut AP sürecinizi dönüştürebilir ve bu hayati AI öğelerini iş akışınıza ekleyebilir. Yukarıda gösterilenlerin hepsini ve çok daha fazlasını yapabilir.
Uygulaması basit ancak yetenekleri açısından karmaşık olan bu, AP sürecini gerçekten hızlandırmak ve iş yüklerini daha verimli bir şekilde ölçeklendirmek isteyenler için ideal bir başlangıç noktasıdır. Bugün iletişime geçin Bu AI platformunun AP işleviniz için neler yapabileceğinin ücretsiz bir gösterimi için.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- EVM Finans. Merkezi Olmayan Finans için Birleşik Arayüz. Buradan Erişin.
- Kuantum Medya Grubu. IR/PR Güçlendirilmiş. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/how-ai-will-transform-accounts-payable/
