Osaliselt. Sissetuleva arve sisestamine ja sobitamine tellimuse ja kättesaamiskinnitusega on suures osas automatiseeritav, kuid mitte täielikult ja mitte ilma inimliku järelevalveta. Ülesanne koosneb äratuntavast, korduvast osast, millega AI juba täna toime tuleb, ja väiksemast osast, kus inimliku kontrolli vajadus jääb püsima. See viimane osa ei ole vabatahtlik: see puudutab raha, mis läheb välja, ja reegleid, millele raamatupidamine peab vastama.
Ostuarve on enamikus ettevõtetes struktureeritud dokument: kindel mustriga tarnija, arve number, summa, käibemaks ja read, mis vastavad tellimusele. See struktureeritus, kombineerituna suure mahuga, teeb sellest just sellise ülesande, milles AI on ennast tõestanud. Sadade või tuhandete kuiste arvete korral on võit ühe arve kohta väike, kuid vabastatud tundide summa märkimisväärne. Samuti puudub kliendikontakt ja füüsiline tegevus: see on tekstitöötlus ERP-keskkonnas või arvete skaneerimissüsteemis, ja see on täpselt see töö laad, milles AI täna hea on.
Üks näide: kindla tarnija arve saja tüki artikli X eest, kus summa vastab tellimusele ja kättesaamiskinnitus tõendab kohaletoimetamist. Süsteem tuvastab tarnija ja artiklikoodid, sobitab kolm dokumenti ja seab arve maksmiseks valmis. Ükski inimene ei ole seda pidanud vaatama enne, kui makse esitatakse heakskiitmiseks.
Kolm telge hoiavad seda "osaliselt" juures: vastavus, veakulud ja hinnanguruum. Arve, mis ei sobitu — erinev summa, puuduv kättesaamiskinnitus, uus tarnija, kellega kokkulepped ei ole fikseeritud — vajab hinnangut, mis läheb kaugemale mustrituvastusest. Miks summa on erinev? Kas see on viga, hinnamuudatus, mida ei ole rakendatud, või põhjendatud lisatasu? See on küsimus, mille taga on põhjus, ja seda põhjust peab keegi saama heaks kiita või tagasi lükata.
Sellele lisandub vastavuse aspekt: raamatupidamine peab olema korrektne ning tagantjärele kontrollitav, ja viga võlausaldajate arvestuses maksab rohkem kui aja, mis kulub selle parandamiseks. Erinevuste puhul ei ole veakulude telg seega piisavalt madal, et jätta risk üksnes süsteemi hooleks. See on ka põhjus, miks olukord erineb näiteks kättesaamiskinnituse registreerimisest süsteemis, kus tegevusega kaasneb otseselt vähem rahalisi tagajärgi.
Tehnoloogia, mis seda võimaldab, on tekstituvastus: OCR, mis loeb arvet ja eraldab andmeid, ühendatuna sobitamissüsteemiga, mis paneb tellimuse, kättesaamiskinnituse ja arve kõrvuti. Selle tuvastuse kvaliteet määrab, kui suur osa läbib automaatselt. Puhta andmestiku korral — kindlad tarnijad, digitaalsed arved, järjepidevad tellimusnumbrid — on automaatselt töödeldav osa suur. Palju eraldiseisvate tarnijate, paberarvete või erinevate vormingute korral on see osa märkimisväärselt väiksem, ning töö nihkub "AI teeb seda" pealt "AI teeb eeltöö, inimene hindab erandit" peale.
Tulemus sõltub tugevalt sellest, kui standardiseeritud on ostuprotsess. Ettevõte, kus on väike arv kindlaid tarnijaid ja range PO-distsipliin — iga tellimus eelnevalt fikseeritud — saab suure osa arvetest automaatselt sobitada. Ettevõte, kus on palju ühekordseid oste, suulisi kokkuleppeid või tarnijaid, kes esitavad arveid erineval viisil, jääb palju rohkemate eranditega, mida inimene peab vaatama. Kaasa mängib ka kõrvalprotsesside korraldus: kui tarnijatele esitatud tellimused on juba struktureeritult süsteemis, on arve saabumisel sobitamine lihtsam kui olukorras, kus see teave puudub või on ebatäielik.
See ei ole personaliga seotud nõuanne ega alus otsuseks ametikoha või töötaja kohta. Küsimus siin on, milline osa tööst on sisuliselt automatiseerimiseks sobiv, mitte see, mida organisatsioon selle tulemusega personalipoliitikas ette võtab. Otsuste puhul, mis puudutavad töösuhet, kehtivad eraldi seadusest tulenevad nõuded; rohkem selle kohta, kuidas AI kasutus ja töötajate kaitse koos toimivad, leiate lehelt AI määruse ja teie töötajate kohta. Kes soovib laiemalt teada, kuidas see nihe kontoritöös avaldub, leiab selle ülevaatest mida AI saab üle võtta äriteenindusest.
Selleks, et näha, kuidas see teie enda võlausaldajaprotsessis välja kukub, on vaja vaadata standardiseeritud arvete osakaalu, PO-seotuse kvaliteeti ja vigade käsitlemist, mis juba täna eksisteerib. FTE TO AI tasuta kiirtest annab selleks esimese suuna: kaksteist küsimust, kontot pole vaja luua, koos näitajaga, milline osa tundidest sellises profiilis on täna AI-ga üle võetav. Täielik töömahu skaneering, mis arvutab selle välja ülesande tasemel kogu ettevõtte jaoks, on veel valmimisel.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.