Dalinai. Gaunamos sąskaitos registravimą ir jos sutikrinimą su užsakymu ir priėmimo dokumentu didžia dalimi galima automatizuoti, tačiau ne visiškai ir ne be žmogaus priežiūros. Užduotis susideda iš atpažįstamos, pasikartojančios dalies, su kuria AI šiandien jau susitvarko, ir mažesnės dalies, kurioje vis dar būtinas žmogaus atliekamas patikrinimas. Ta pastaroji dalis nėra neįpareigojanti: kalbama apie pinigus, kurie išeina iš įmonės, ir apie taisykles, kurių turi laikytis apskaita.
Daugumoje įmonių pirkimo sąskaita yra struktūrizuotas dokumentas: pastovus tiekėjo, sąskaitos numerio, sumos, PVM ir eilučių šablonas, atitinkantis užsakymą. Tokia struktūra, kartu su didele apimtimi, sudaro tiksliai tokį užduočių tipą, kuriame AI jau įrodė savo veiksmingumą. Kai per mėnesį apdorojama šimtai ar tūkstančiai sąskaitų, naudos vienetas vienai sąskaitai yra nedidelis, bet sutaupytų valandų suma – reikšminga. Čia taip pat nereikia kontakto su klientu ar fizinio veiksmo: tai tekstinis darbas ERP aplinkoje arba sąskaitų skenavimo sistemoje, ir tai yra tiksliai toks darbo tipas, kuriame AI šiandien yra pajėgi.
Pavyzdys: nuolatinio tiekėjo sąskaita už šimtą vienetų X prekės, kurios suma atitinka užsakymą, ir priėmimo dokumentas, patvirtinantis pristatymą. Sistema atpažįsta tiekėją ir prekių kodus, sutikrina tris dokumentus ir parengia sąskaitą apmokėjimui. Žmogui šio proceso net nereikėjo peržiūrėti, kol mokėjimas nebuvo pateiktas patvirtinimui.
Trys aspektai lemia, kad tai lieka "dalinai": atitiktis, klaidų kaina ir sprendimo laisvė. Sąskaita, kuri nesutampa – nukrypusi suma, trūkstamas priėmimo dokumentas, naujas tiekėjas be fiksuotų susitarimų – reikalauja įvertinimo, kuris pranoksta paprastą šablonų atpažinimą. Kodėl suma kitokia? Ar tai klaida, kainos pakeitimas, kuris nebuvo įvestas, ar pagrįstas papildomas mokestis? Tai klausimas, turintis priežastį už jo, ir tą priežastį turi galėti patvirtinti ar atmesti žmogus.
Prie to prisideda atitikties aspektas: apskaita turi būti teisinga, taip pat patikrinama atgaline data, ir klaida kreditorių apskaitoje kainuoja daugiau nei laikas, per kurį ją būtų galima pataisyti. Todėl nukrypimų atveju klaidų kainos aspektas nėra pakankamai žemas, kad riziką būtų galima palikti vien sistemai. Tai yra ir priežastis, kodėl tai skiriasi, pavyzdžiui, nuo priėmimo dokumento registravimo sistemoje, kur su veiksmu tiesiogiai susijusios finansinės pasekmės yra mažesnės.
Technologija, kuri tai įgalina, yra teksto atpažinimas: OCR, kuri nuskaito sąskaitą ir išgauna duomenis, susieta su sutikrinimo sistema, kuri palygina užsakymą, priėmimo dokumentą ir sąskaitą. Šio atpažinimo kokybė lemia, kiek proceso vyksta automatiškai. Turint švarų duomenų rinkinį – nuolatinius tiekėjus, skaitmenines sąskaitas, nuoseklius užsakymo numerius – automatiškai apdorojama dalis yra didelė. Kai yra daug atsitiktinių tiekėjų, popierinių sąskaitų arba nukrypstančių formatų, ta dalis yra gerokai mažesnė, ir darbas pasislenka nuo "AI tai atlieka" prie "AI atlieka parengiamąjį darbą, žmogus vertina išimtį".
Rezultatas smarkiai priklauso nuo to, kiek standartizuoti yra pirkimai. Įmonė su nedideliu skaičiumi nuolatinių tiekėjų ir griežta PO (pirkimo užsakymo) disciplina – kai kiekvienas užsakymas iš anksto fiksuojamas – gali didelę dalį sąskaitų sutikrinti automatiškai. Įmonė su daug vienkartinių pirkimų, žodinių susitarimų arba tiekėjais, kurie sąskaitas pateikia skirtingais būdais, susiduria su daug daugiau išimčių, kurias turi peržiūrėti žmogus. Taip pat svarbi ir susijusių procesų struktūra: jei pas tiekėjus pateikti užsakymai sistemoje jau yra struktūrizuoti, sąskaitos gavimo metu sutikrinimas yra paprastesnis nei tuo atveju, kai tos informacijos trūksta arba ji nepilna.
Tai nėra personalo konsultacija ir nėra pagrindas sprendimui dėl pareigybės ar darbuotojo. Šiuo atveju klausimas yra, kuri darbo dalis pagal turinį yra tinkama automatizavimui, o ne kaip organizacija tokį rezultatą pritaiko personalo politikoje. Sprendimams, kurie susiję su darbo santykiais, taikomi atskiri teisiniai reikalavimai; daugiau apie tai, kaip AI naudojimas ir darbuotojų apsauga susijungia, rasite puslapyje apie AI reglamentą ir jūsų darbuotojus. Tie, kas norėtų plačiau sužinoti, kaip šis poslinkis vyksta biuro darbe, tai ras apžvalgoje apie tai, ką AI gali perimti verslo paslaugų srityje.
Siekiant išsiaiškinti, kaip tai atsispindėtų jūsų kreditorių procese, reikia įvertinti standartizuotų sąskaitų dalį, PO susiejimo kokybę ir klaidų valdymo procesą, kuris jau šiandien egzistuoja. Nemokamas FTE TO AI greitasis testas suteikia pirmąją orientaciją: dvylika klausimų, be paskyros, su nuoroda, kokią valandų dalį tokiame profilyje šiandien gali perimti AI. Išsamus darbo skenavimas, kuris tai apskaičiuoja iki užduočių lygio visai įmonei, dar yra kuriamas.
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.