Les processus manuels de comptabilité fournisseurs (CF), fastidieux et chronophages, continuent de contribuer significativement aux dépenses opérationnelles. Le service financier est pleinement conscient de ce problème persistant. Plus que jamais, les directeurs financiers (DAF), les vice-présidents financiers et les trésoriers reconnaissent de plus en plus l'intérêt d'adopter des outils d'IA pour gérer intelligemment les flux de trésorerie. gérer les factures.
Des études récentes indiquent notamment que 35 % des factures sont encore reçues sous forme papier. De plus, le coût de la rectification des erreurs dans chaque facture est estimé à 53.50 dollars, selon une autre étude de Forrester.
Améliorations continues de la qualité de automatisation de la facturation On s'attend à ce que les erreurs diminuent progressivement, diminuant ainsi les coûts de traitement. Les directeurs financiers, conscients de l'impact des comptes fournisseurs sur la gestion du fonds de roulement et la trésorerie opérationnelle, expriment une préoccupation particulière quant à l'efficacité et à la productivité du processus de comptabilité fournisseurs. Ces dernières années, le paysage financier et comptable, notamment le secteur crucial Processus de comptes créditeurs, a subi une transformation grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML).
Ici, nous examinons en profondeur les avantages que les organisations peuvent tirer de la mise en œuvre de solutions basées sur l’IA. automatisation du traitement des factures ainsi que certaines des stratégies permettant de parvenir à une automatisation idéale basée sur l'IA dans le processus de facturation.
La reconnaissance optique de caractères (ROC) n'est pas une solution nouvelle en soi. Elle automatise le processus de facturation en lisant et en convertissant des images de texte (copies de documents ou d'images manuscrits, dactylographiés ou imprimés) en formats texte lisibles et modifiables par machine. Cependant, la technologie OCR traditionnelle présente des limites, notamment celles décrites ci-dessous, qui se traduisent par des performances médiocres. processus de facturation:
La qualité de la sortie OCR dépend fortement de la qualité des documents d'entrée, ce qui signifie que la qualité de la sortie OCR est relative à la qualité de l'entrée OCR.
Les erreurs dans une facture papier résultant de l'utilisation traditionnelle de l'OCR coûtent de l'argent aux entreprises et ont un impact sur la comptabilité AP.
Les outils OCR classiques sont des solutions ponctuelles – des solutions conçues pour une tâche unique.
Un OCR avancé conçu pour le traitement de données non structurées en associant l'OCR à la technologie de l'IA aide les équipes financières à gérer les limites de l'OCR traditionnel. OCR activé par l'IA s'appuie sur la supervision d'un tiers ou d'une intervention humaine (HITL) pour identifier sans erreur les différents types de factures, en extraire les données et informations applicables et saisir ces informations dans un ERP ou un système centralisé pour un traitement ultérieur.
Voici les principales fonctions du traitement automatisé des factures par l’IA :
Tri des factures :
Au lieu d’examiner manuellement les factures des fournisseurs dans le cadre des processus traditionnels de comptabilité fournisseurs (AP), l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (IA/ML) permettent aux organisations de discerner automatiquement l’arrivée des factures. Cela implique une analyse cognitive des données jointes, en distinguant divers documents tels que les factures, les notes de crédit, les avis de versement, les relevés bancaires et autres. Dans les cas où des pièces jointes accompagnent les factures, l’IA peut identifier et détacher habilement les factures ou séparer plusieurs factures.
Facture OCR :
Les factures reçues sous des formats non numériques (papier, images ou PDF) exploitent intelligemment la reconnaissance optique de caractères (OCR). La capacité de reconnaissance des formes des modèles d'IA/ML facilite l'identification des données des factures, une tâche essentielle compte tenu de l'absence de formulaires de facturation standardisés entre les différents fournisseurs. Un logiciel OCR basé sur l'IA/ML est indispensable pour identifier avec précision des informations clés telles que le nom du fournisseur, le numéro de facture, le numéro d'identification fiscale, les montants bruts, etc. modalités de paiement, et plus encore, quel que soit le format.
Extraction de données:
Les outils OCR traditionnels sont sujets aux erreurs, ce qui nécessite un travail supplémentaire. L'IA intervient en corrigeant automatiquement les erreurs provenant du moteur OCR. Les données extraites sont validées avant d'être saisies et intégrées au progiciel de gestion intégré (ERP) ou à d'autres applications métier. L'IA résout efficacement le problème des fournisseurs partageant des points de données identiques comme identifiants, en permettant la corrélation entre les données. données de facturation et les données système AP disponibles. Des recherches récentes menées par PwC indiquent que même les techniques d'extraction rudimentaires basées sur l'IA permettent des gains de temps notables, allant généralement de 3040 à XNUMX %.
Génération de facture : Dans de nombreuses entreprises, le processus de facturation actuel est essentiellement manuel ou semi-automatisé. Les outils basés sur l'IA peuvent automatiser le processus de manière transparente en saisissant intelligemment les détails de la facture, notamment les informations sur l'entreprise, les détails fiscaux, les centres de profit et de coûts, les remises, les montants bruts et nets. Pour répondre à un problème majeur pour l'équipe de comptabilité fournisseurs, en particulier avec les factures hors bons de commande (non PO) au niveau des lignes, l'IA utilise l'apprentissage automatique (ML) pour identifier les tendances et prédire la bonne comptabilisation des factures.
Approbation des factures : En exploitant les informations issues des factures et de la méthodologie comptable, un flux d'approbation intelligent est orchestré. Cela implique la segmentation automatique des factures en plusieurs flux d'approbation alignés sur la matrice d'approbation. Une telle automatisation rationalise considérablement le processus d'approbation, réduisant jusqu'à 50 % le temps nécessaire à l'approbation des factures multilignes.
Publication des factures : Le processus automatisé de facturation des comptes fournisseurs réduit considérablement le temps de comptabilisation par facture, accélérant ainsi le paiement et renforçant la satisfaction client. De plus, ce processus optimisé contribue à la création de tableaux de bord en temps réel, fournissant aux directeurs financiers, aux responsables et au service financier des informations améliorées pour l'analyse, le contrôle et la visibilité du processus de comptabilité fournisseurs. gestion des flux de trésorerie.
Conclusion : L’avenir se concentre sur : Le traitement des factures par intelligence artificielle, qui garantit précision et automatisation, est sur le point de permettre des économies substantielles allant jusqu'à 90 % dans le processus de facturation. La capacité de la plateforme d'IA à détecter les fraudes et à identifier les factures manipulées, falsifiées et dupliquées se traduit par des économies de temps et d'argent considérables pour les organisations. Alors que les directeurs financiers se concentrent sur l'amélioration de l'efficacité du processus de facturation des comptes fournisseurs, la considération critique tourne autour de l'identification de l'application de facturation la plus adaptée à l'organisation. En outre, les gouvernements s'orientant vers des implémentations de facturation électronique plus strictes, la sélection d'une solution évolutive basée sur l'IA et l'établissement d'un cadre de gouvernance sont primordiaux pour gérer efficacement le processus de facturation des comptes fournisseurs.
