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買掛金処理の革命:RPA、ファジーロジック、スマートなブラックリスト管理

買掛金処理の革命:RPA、ファジーロジック、スマートなブラックリスト管理

買掛金のどの部分を自動化できるか?

「企業は文字通り会社のプロセスのあらゆる角度を自動化しようとしてきましたが、買掛金の自動化は最後に回されてきました」とアミット氏は言います。

これはロボティクス・プロセス・オートメーションの一例ですが、特定の機能に適用されたものです。

ここで疑問が湧きます。なぜ? なぜ今? なぜ買掛金を自動化するのか、全く?

アミット氏にとって、リソース、あるいはむしろその欠如が重要なポイントです。「会社内の買掛金機能は、多くのリソースを得られる可能性が低い」と氏は言い、それが「それほど注目されず、自動化の恩恵を享受する最後の領域の一つになっている」ことを意味します。

ではそれは何を意味するのか? 買掛金のどの部分が自動化できるのか? アミット氏は説明します。以下に適用可能です:

しかし自動化はコンプライアンスにも役立ちます。確かに、規制手順の遵守のようなプロセス駆動型タスクは、ソフトウェアロボットが関与するかどうかにかかわらず、あらゆる形態のプロセス自動化において手っ取り早い成果(低い枝の果実)となります。

「最終的に買掛金はユビキタスになり、すべての会社のツールボックスの一部になるでしょう」とアミット氏は言います。

仕組み

「サプライヤー情報を取得すると、ファジーロジックやその他の機械学習プロセスを通じて、ブラックリストやその他の手段で照合し、サプライヤーが正当かどうかを判断します。支払いを実行し、支払いに問題があれば、ロジックと意思決定を適用して、プロセスで発生したエラーをどう修正すべきかサプライヤーに助言します。」

OCRとロジック

ハードコピーからの情報変換はよりトリッキーです。そこに登場するのが光学文字認識、OCRです。「しかしOCRには限界があります」と氏は言います。「我々はマネージドサービスを用いて、OCRができることを人で補強し、より高い割合で請求書を取得できるようにしています。」

アミット氏は別の例を挙げます:

「請求書を取得するとき、例えばノートパソコンがマーケティング費用かIT費用かエンジニアリング費用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、特定の請求書に適用すべき正しい勘定を決定するのを支援できます。機械学習は承認者が誰かを判断するのにも役立ち、顧客の過去の行動から学習することでそれを行います。」

チェン・アミット氏はTipaltiの共同創業者兼CEOで、ペイアブル業務を自動化しています。顧客はAmazon、Twitter、Nikonなどの巨大企業から中小企業まで幅広く、現在年間約650万ドルのランレートで処理しています。

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