買掛金の自動化：RPA、ファジーロジック、ブラックリストのブラックへの変換
買掛金のどの部分を自動化できますか？
「企業は文字通り企業のプロセスのあらゆる角度から自動化を試みてきましたが、買掛金の自動化は長続きしました」とアミット氏は言います。
これはロボット工学プロセスの自動化の例ですが、特定の機能に適用されます。
これはすべて、なぜ、なぜ今、なぜ買掛金を自動化するのかという疑問を投げかけます。
アミットにとって、リソース、またはむしろそれらの欠如が重要なポイントです。 「企業内の買掛金機能は、多くのリソースを取得する可能性は低いでしょう」と彼は言います。つまり、「それほど注目されていないので、自動化のメリットを享受できる最後の領域の1つです。 。」
では、それはどういう意味ですか？買掛金のどの部分を自動化できますか？アミットは説明しました、それは以下に適用することができます：
*供給情報の取得、
*審査、
*支払いの実行、
*サプライヤーとのコミュニケーション、
*請求書の取得、
*発注書との照合
br /> *元帳を更新し、
*どの元帳コードをどの請求書行に適用するかを決定し、
*適切な承認者を自動的に選択します。
しかし、自動化はコンプライアンスにも役立ちます。実際、ソフトウェアロボットが関与するかどうかに関係なく、規制手順に従うなど、あらゆる形式のプロセス自動化の成果が低いプロセス主導型のタスクです。
「最終的に買掛金はどこにでもあるはずであり、それはすべての企業のツールボックスの一部にすぎません」とアミット氏は言います。
仕組み
「サプライヤー情報を入手したら、ファジーロジックやその他の機械学習プロセスを実行して、ブラックリストやその他の手段に照らして、サプライヤーが合法であるかどうかを判断します。私たちは支払いを実行し、支払いに問題がある場合は、プロセスで発生したエラーを修正する方法をサプライヤーにアドバイスする際にロジックと意思決定を適用します。
OCRとロジック
ハードコピーからの情報の翻訳はもっと注意が必要です。そこで、光学式文字認識、つまりOCRが登場します。 「しかし、OCRはこれまでのところしか理解できません。「マネージドサービスを使用して、OCRが人々に対してできることは何でも強化します。これにより、請求書の取得率を高めることができます。」
アミットは別の例を挙げています：
「請求書を取得するときは、たとえば、ラップトップがマーケティング費用であるか、IT費用であるか、エンジニアリング費用であるかを判断する必要があります。ロジックと機械学習ロジックを適用して、特定の請求書に適切なアカウントを適用する必要があるかどうかを判断できます。機械学習は、承認者が誰であるかを判断するのにも役立ちます。これは、顧客からの過去の行動を通じて学習することで実現します。」
Chen Amitは、買掛金の運用を自動化するTipaltiの共同創設者兼CEOです。その顧客は、AmazonやTwitter、Nikonやその他の巨人から中小企業まで、そしてその間のすべての範囲に及びます。現在、年間実行率は約650万ドルです。
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