Szybkie i dokładne zastosowanie gotówki jest niezbędne do przepływu gotówki, księgowości i relacji z klientami. Istnieje jednak kilka znanych wyzwań. Dokładna i kompetentna automatyzacja jest konieczna, aby sprostać wyzwaniom. Hiperautomatyczna aplikacja gotówki oparta na sztucznej inteligencji spełnia tę potrzebę.
Wniosek o wypłatę gotówki jest krytyczny dla Swift, a dokładne zastosowanie gotówki jest krytyczne dla przepływu gotówki, księgowości AR i relacji z klientami. Jednak kilka wyzwań dla tej niedocenianej funkcji jest znanych tym, którzy rozumieją, co jest w to zaangażowane. Przedsiębiorstwa mierzą się z ogromnymi wolumenami płatności. Potrącenia oznaczają niedokładne dopasowanie. A wraz z pojawieniem się wielu form płatności elektronicznych, złożoność aplikacji gotówkowej skoczył, ponieważ informacje o płatnościach i przekazach były teraz oddzielne, w przeciwieństwie do czeków. W rezultacie automatyzacja stała się niezbędna, ale sama RPA nie jest w stanie sprostać zadaniom.
Hiperautomatyzacja, jeden z najważniejszych trendów technologicznych Gartnera, przyspiesza procesy, poprawia jakość i usprawnia podejmowanie decyzji. Hiperautomatyzacja obejmuje połączenie sztucznej inteligencji, analityki i automatyzacji, aby zrobić to, czego nie potrafiła automatyzacja poprzedniej generacji. Ta oparta na sztucznej inteligencji hiperautomatyzacja zautomatyzowane rozwiązuje problemy związane z aplikacjami gotówkowymi w przedsiębiorstwach.
Automatyzacja aplikacji gotówkowych oparta na sztucznej inteligencji
Co oznacza aplikacja gotówkowa oparta na sztucznej inteligencji? Oznacza to zastosowanie takich technologii AI, jak uczenie maszynowe, sieci neuronowe, systemy eksperckie oparte na regułach i przetwarzanie języka naturalnego w procesie. W rezultacie aplikacja gotówkowa oparta na sztucznej inteligencji może zbierać i interpretować różne porady dotyczące przekazów pieniężnych, dopasowywać płatności i faktury, dokumentować niskie wypłaty i wykonywać przepływ pracy procesu wyjątków z wykorzystaniem wskazówek opartych na danych.
Aplikacja gotówkowa oparta na sztucznej inteligencji osiąga 85 do 95 procent automatycznego dopasowania gotówki i robi to w ułamku czasu, jaki zajęłoby to ludziom. Obsługuje ludzkie rozwiązywanie niewielkiego odsetka pozostałych niedopasowanych płatności, prezentując prawdopodobne dopasowania na podstawie wzorców nawyków klientów. Aplikacja gotówkowa oparta na sztucznej inteligencji może przetwarzać ogromne wolumeny faktur z różnych systemów ERP w całym przedsiębiorstwie.
1. Zbieranie przekazów pieniężnych
Pierwsze wyzwanie w proces składania wniosku o wypłatę gotówki zbiera informacje o przekazach pieniężnych. Płatności czekiem są powolne, kosztowne i podatne na oszustwa. Jednak płatności elektroniczne, pomimo całej łatwości, oszczędności kosztów i szybkości, przyniosły nowe wyzwania, a mianowicie oddzielne przesyłanie informacji o przekazach pieniężnych od płatności, wiele kanałów płatności elektronicznych i różnorodność formatów przekazów pieniężnych.
W przypadku czeków płatność i informacje wskazujące, czego ona dotyczy, przychodzą razem. Oczywiście ktoś musi wprowadzić dane z części czeku dotyczącej przelewu. Jednak w przypadku płatności elektronicznych, informacje o płatnościach i przelewach przychodzą niezależnie przez różne kanały. AR musi przechwycić informacje o przelewach z różnych komunikatów, a następnie wyrównać płatności i przelewy przed dopasowaniem i zastosowaniem. Wykonywane ręcznie, jest zbyt wolne dla wolumenów większości organizacji i podatne na błędy.
Rozwiązania aplikacji gotówkowych oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują inteligentne RPA i poznawcze przechwytywanie danych w celu zbierania informacji o przekazach pieniężnych ze wszystkich źródeł, w tym dokumentów klientów, portali dostawców, wiadomości e-mail, EDI i różnych formatów skrytek i wyciągów bankowych. RPA oparte na sztucznej inteligencji przewyższa „głupie” RPA w obsłudze wielu nieznanych formatów. A jeśli AR otrzyma płatność bez odpowiadających jej informacji o przekazie, w wiodących systemach, takich jak Emagia, asystent cyfrowy kontaktuje się bezpośrednio z klientem w celu jej uzyskania.
W pełni zautomatyzowane gromadzenie przekazów pieniężnych eliminuje ręczną obsługę dokumentów i wprowadzanie danych, eliminując punkt wprowadzania błędów i dając personelowi AR zaoszczędzony czas na gromadzeniu danych. Te możliwości stanowią znaczący postęp i szansę dla organizacji.
2. Inteligentna Auto-Cash i integracja systemu
W oparciu o sztuczną inteligencję aplikacja gotówkowa system, firma może wstępnie ustawić określone tolerancje w opartym na regułach silniku auto-cash. Zaletą AI jest stosowanie analityki i uczenia maszynowego, co poprawia wyniki w trakcie. Współczynnik automatycznego dopasowania może osiągnąć 85 do 95 procent.
Silnik automatycznej gotówki systemu Emagia stosuje gotówkę na podstawie faktury, zamówienia zakupu lub zamówienia sprzedaży. Integruje się ze wszystkimi modułami AR i Collection systemów ERP i obsługuje różnice systemowe w obsłudze krótkich płatności. Określa również i podaje kody przyczyn potrąceń.
Na przykład Emagia integruje się z Netsuite za pośrednictwem API tego ostatniego. W przypadku innych systemów ERP Emagia wykorzystuje API każdego systemu lub udostępnia pliki płaskie dla tych, które nie mają API.
NetSuite obsługuje potrącenia w szczególny sposób. NetSuite odlicza kwotę zapłaconą za częściową lub częściową płatność od kwoty faktury, ale pozostawia fakturę otwartą z niezapłaconą kwotą, podobnie jak Oracle, ale bardzo różni się od SAP. Silnik automatycznej gotówki Emagia obsługuje krótkie płatności w ten sam sposób dla kont Netsuite.
Analityka oparta na sztucznej inteligencji zapewnia monitorowanie i dostarcza informacji na temat przepustowości, zaległości i wskaźników błędów. Ponadto analityka obsługuje analizę przyczyn źródłowych błędów i wąskich gardeł oraz identyfikuje klientów z dużymi kwotami niewykorzystanej gotówki.
3. Obsługa gotówki na rachunku i niesparowanych płatności
W swojej recenzji systemów hiperautomatyzacji AR Gartner informuje o platformie Emagia w następujący sposób: „Niedopasowane paragony są otwierane na stole warsztatowym z zaleceniami dotyczącymi częściowych dopasowań. Analityka należności Emagia zapewnia pulpity nawigacyjne, wizualizacje, analizy i prognozy w celu wsparcia decyzji”.
W przypadku gotówki na koncie lub gotówki niewykorzystanej, gdy klient jest znany, analityka Emagii dostarcza osobie wypłacającej gotówkę rekomendacje dotyczące częściowych dopasowań jednej lub większej liczby faktur do salda płatności, biorąc pod uwagę ustawienia tolerancji.
System wysyła około 10 procent niedopasowanych płatności do warsztatu w celu zaangażowania człowieka z kilku powodów:
- W przypadku gotówki na koncie i dopasowania najlepiej jest zasięgnąć opinii osoby wnioskującej o gotówkę.
- Osoba wnioskująca o wypłatę gotówki może chcieć dokonać korekty na podstawie dostępnych informacji i może to zrobić przed złożeniem wniosku.
- Klienci mogą podać dane dotyczące przelewu post factum, czyli 2–3 dni po zaksięgowaniu wpłaty. W takim przypadku system może przeprowadzić automatyczne dopasowanie kwoty.
Emagia ma także asystenta cyfrowego, Gia, z funkcją „żądania przelewu”, dzięki której Gia komunikuje się bezpośrednio z klientem, aby uzyskać brakujące informacje dotyczące przelewu.
Zrealizowano automatyzację aplikacji gotówkowych
Związek AI, Analityka i automatyzacja wreszcie skutecznie przyspieszają wypłatę gotówki w celu wsparcia lepszego przepływu środków pieniężnych, terminowej i dokładnej księgowości oraz lepszych relacji z klientami. Wszystkie trzy obszary są kluczowe dla sukcesu przedsiębiorstwa. Szybsze zastosowanie gotówki oznacza, że gotówka jest dostępna szybciej, a saldo należności jest niezawodne. Ponadto szybkie i dokładne zastosowanie płatności buduje zaufanie klientów i, wraz z innymi aspektami hiperautomatyzacji należności, poprawia doświadczenia klientów. Aplikacja gotówkowa oparta na sztucznej inteligencji jest częścią nowego hiperautomatyzowanego AR i Proces O2C.
