インテリジェントな自動化：明日のデジタルファイナンスの労働力を構築する

インテリジェントな自動化により、デジタルワーカーと物理ワーカーのコラボレーションにより組織能力が向上する、明日のデジタルファイナンスの労働力を構築できます。と従業員のエンパワーメント。

マルチチャネルキャプチャおよびワークフローテクノロジーは、多くの業界の会計事務所や財務部門がデータをビジネスに不利にではなく、ビジネスのために機能させるのに大いに役立ちました。しかし、これまでのところしか進んでいないため、インテリジェントな自動化が必要です。

財務プロセスの自動化により、組織は、任意のソースから情報をキャプチャして抽出し、それを承認ワークフローに自動的にルーティングし、情報を転送することで、購入から支払い、注文から現金化、記録からレポートまでのサイクルを合理化および高速化できます。記録システムに。ただし、ERPシステムは顧客の財務業務の中核ですが、限界があります。

ほとんどの組織は、サードパーティのソースからの情報を処理したり、ビジネスに固有のタスクを処理したりするために、時間のかかる手作業に取り組むために従業員を割り当てることを余儀なくされています。したがって、財務プロセスの自動化がすでに実装されている場合でも、意思決定を弱体化させ、最終的に顧客とベンダーの関係に負担をかける可能性のある重大なワークフローのギャップと死角が存在する可能性があります。

財務プロセスの自動化は方程式の一部にすぎません

組織が財務プロセス自動化テクノロジーを採用し、アプリケーションが連携できるようにするためにサービス指向アーキテクチャーを構築したと仮定しましょう。これらのシステムは複数のソースからデータを取得できますが、情報を強化して適切に配信するには、かなりのITスキルが必要になる可能性があります。内部のエンタープライズアプリケーションと外部のパートナーおよび顧客のシステム、Webサイト、オンラインサービスなどにまたがるプロセスの自動化を扱う場合、課題はさらに複雑になります。

結論：財務プロセス自動化ソリューションは、データにアクセスまたは統合するための複数の異なる内部および外部ソース、またはビジネスに固有のその他の無数の手動タスクにリンクするようには設計されていません。
さらに複雑な問題はビジネスが成長するにつれて、データが増えると複雑さが増すという事実。問題に対処するためにリソースを追加することに戻すのは簡単です。しかし、問題に人々を投げかけたり、高価なカスタム開発に投資してERPを回避しようとするよりも良い方法があります。

RPAとインテリジェントな自動化でプロセス自動化のギャップを埋める

財務および会計プロセスの自動化のギャップを埋めるために特別に構築されたように見える強力な機能であるロボットプロセス自動化（RPA）を入力してください。

RPAは、既存の財務および会計自動化ワークフローを補完するものとして機能するように設計されており、あらゆる規模の会計事務所または組織の財務部門のニーズに合わせて拡張できます。 RPAは組織の既存のテクノロジーの上にあるため、インストールされたコアシステムとうまく連携し、迅速に実装して、日常業務の中断を最小限に抑えることができます。 RPAは、ソフトウェアロボットを使用して、コンピューターでの作業中に人が行う特定のルールベースのアクションを模倣し（ただし100％の精度で）、これまで自動化が困難であったワークフロー内の残りのタスクをカバーするのに理想的です。

ユースケース：請求書処理

世界的な電気通信プロバイダーは、APで毎日1,000通のメールを受信しましたが、そのほとんどは請求書関連であり、非効率的な手動プロセスに依存していました。

プロセス自動化の前：

• 請求書の処理に14日（平均）
• サプライヤーの支払い条件を頻繁に満たすことができなくなった後の2〜3％の延滞料

現在、数十のソフトウェアロボットが、30のベンダーのWebサイトから月額9,000の請求書を取得し、データを財務システムに配信して、処理と支払いの準備を整えています。

プロセス自動化後：

• 請求書の処理に1〜2日
• 生産性が400％向上

RPAは、エンタープライズシステム内、Microsoft Excelなどのデスクトップアプリケーション、およびWebサイトやWebポータルなどの外部ソース間で機能します。たとえば、サプライヤポータルにログインして情報を収集したり、アプリケーション間でデータをコピーして入力したりします。財務および会計の範囲全体を考慮すると、同じ順序で何度も実行する必要のある、相互に依存するルールベースのタスクが数十万から数十万になる可能性があります。

ここがRPAの魅力です。

つまり、RPAを使用すると、組織は時間のかかるエラーが発生しやすい手動タスクをロボットに委任し、従業員をより戦略的で価値の高いタスクに集中させることができます。特定の組織または部門内でRPAが最適に適用される正確な場所は、その最も差し迫った現在の優先順位と長期的な目標によって異なります。

ユースケース：調達から支払いまで

主要な輸送プロバイダーは、顧客が電子メールで集荷を要求できるようにしました。ただし、CSRは、電子メールから内部スケジューリングアプリケーションと荷送人のポータルに出荷の詳細を手動で再入力する必要がありました。

プロセス自動化の前：

• さまざまなログイン、ナビゲーション、トランザクション、レポートを使用して、70以上のパートナーポータルに手動でアクセスします
• 法外な費用：各CSRは1人のプレミアム顧客にほとんどサービスを提供できませんでした

RPAは自動的にメールを読み取り、詳細を抽出してスケジューリングアプリケーションに入力し、最初のメールから数秒以内に荷送人のポータルに投稿します。

プロセス自動化後 ：

• 手動の日常的な作業を100％排除
• 従業員の時間の90％から95％は、より価値の高い仕事のために回収されます。
• コストのかかる文字起こしエラーはありません

インテリジェントな自動化–真のエンドツーエンドのデジタルトランスフォーメーションの可能性を実現

多くの場合、顧客が自動化の優先順位を評価するように求められると、質問が浮かび上がります。ワークフローの手動タスクのギャップをRPAで埋めるだけでなく、プロセスを次のレベルの最適化と生産性に引き上げたい場合はどうすればよいでしょうか。

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重要な従業員の時間と頭脳の力を浪費する反復的なルールベースのタスクを処理するためのデジタル労働力としての「オンボーディング」ソフトウェアロボットがその価値を証明し続けていることは明らかです。しかし、多くの組織は、ドキュメントや電子メール、モバイルトランザクション、電子署名、例外処理、生体認証/検証、ケース管理、顧客とのコミュニケーションに大量の非構造化データが含まれているため、事業運営がますます複雑になっていることに気づいています。

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これらのプロセスとデータの複雑さに対処するには、次世代の統合されたインテリジェントな自動化プラットフォームが必要です。 分析とコグネティブテクノロジーをRPAとバンドルして、より多くのエンドツーエンドプロセスを自動化し、より大きな価値を推進します。

一般的な財務および会計プロセスを最適化するインテリジェントな自動化フレームワークの次の例を検討してください。

• インテリジェントな自動化の前に、従業員は請求書または販売注文を手動で入力します。これは本質的に遅く、人為的ミスや大幅な遅延のリスクをもたらします。
• インテリジェントオートメーションフレームワークがデータを取り込みます（任意の形式）。データを自動的に分類して抽出します。情報をERP（SAP、Oracleなど）と統合します。プラットフォーム機能のパフォーマンスとそれらが意図したとおりに実行されたかどうかを分析するだけでなく、請求または販売注文プロセスに関する洞察を提供します。そして、財務および運用パフォーマンスを最適化するために受け取りたい正確な形式で、これらのリアルタイムの洞察を経営幹部に提供します。

ある金融サービス機関は、請求書の処理コストを75％削減し、IntelligentAutomationによって年間130万ドルの運用コストを節約しました。

最終結果は、バックオフィスをフロントオフィスに接続する真に自動化されたプロセスワークフローです。お客様は、拡張だけでなく、プロセス自動化の導入によるメリットとROIを測定することもできます。

そこには、インテリジェントな自動化プラットフォームの真の力があります。デジタルワーカーと物理的なワーカーのコラボレーションにより、組織の能力と従業員のエンパワーメントが向上する、明日のデジタルファイナンスの労働力を構築することです。

ChrisHuffはKofaxのCSOです。彼は、会社のグローバルな戦略的イニシアチブ、インテリジェントな自動化のソートリーダーシップ、および部門の枠を超えた水平統合を開発および推進しています。