Częściowo. Księgowanie i dopasowywanie przychodzącej faktury do zamówienia i dokumentu odbioru można w dużej mierze zautomatyzować, ale nie w całości i nie bez ludzkiego nadzoru. Zadanie składa się z rozpoznawalnej, powtarzalnej części, którą AI już dziś potrafi obsłużyć, oraz mniejszej części, w której kontrola przez człowieka pozostaje konieczna. Ta ostatnia część nie jest opcjonalna: chodzi o pieniądze, które wychodzą z firmy, oraz o przepisy, którym musi odpowiadać księgowość.
Faktura zakupowa jest w większości firm dokumentem ustrukturyzowanym: stały wzorzec dostawcy, numeru faktury, kwoty, VAT-u i pozycji odpowiadających zamówieniu. Ta ustrukturyzowana forma, połączona z wysokim wolumenem, sprawia, że jest to właśnie ten typ zadania, w którym AI się sprawdza. Przy setkach lub tysiącach faktur miesięcznie zysk na jednej fakturze jest niewielki, ale suma zaoszczędzonych godzin jest znacząca. Nie jest też potrzebny kontakt z klientem ani żadna czynność fizyczna: to przetwarzanie tekstu w środowisku ERP lub systemie skanowania faktur, a to jest właśnie ten typ pracy, w którym AI dziś dobrze sobie radzi.
Przykład: faktura od stałego dostawcy za sto sztuk artykułu X, z kwotą odpowiadającą zamówieniu i dokumentem odbioru potwierdzającym dostawę. System rozpoznaje dostawcę i kody artykułów, dopasowuje trzy dokumenty i przygotowuje fakturę do zapłaty. Żaden człowiek nie musiał na to spojrzeć, aż do momentu, gdy płatność zostaje przedłożona do zatwierdzenia.
Trzy osie sprawiają, że pozostaje to na poziomie „częściowo”: zgodność z przepisami, koszt błędu i przestrzeń na ocenę. Faktura, która się nie dopasowuje — odchylenie w kwocie, brakujący dokument odbioru, nowy dostawca bez ustalonych warunków — wymaga oceny, która wykracza poza rozpoznawanie wzorców. Dlaczego kwota jest inna? Czy to błąd, zmiana ceny, która nie została wprowadzona, czy uzasadniona dopłata? To pytanie ma swoje przyczyny, a te przyczyny musi móc zatwierdzić lub odrzucić człowiek.
Do tego dołącza się aspekt zgodności z przepisami: księgowość musi się zgadzać, musi być również możliwa do skontrolowania po fakcie, a błąd w administracji zobowiązań kosztuje więcej niż czas potrzebny na jego naprawienie. Przy odchyleniach oś kosztu błędu nie jest więc wystarczająco niska, aby powierzyć to ryzyko samemu systemowi. To jest też powód, dla którego sytuacja różni się od na przykład rejestrowania dokumentu odbioru w systemie, gdzie z czynnością związane są mniejsze konsekwencje finansowe.
Technologia, która to umożliwia, to rozpoznawanie tekstu: OCR, który odczytuje faktury i wydobywa dane, połączony z systemem dopasowywania, który zestawia zamówienie, dokument odbioru i faktury. Jakość tego rozpoznawania determinuje, jaka część przechodzi automatycznie. Przy czystym zbiorze danych — stali dostawcy, faktury cyfrowe, konsekwentne numery zamówień — udział automatycznie przetworzonej części jest wysoki. Przy wielu pojedynczych dostawcach, papierowych fakturach lub odmiennych formatach udział ten jest znacznie niższy, a praca przesuwa się z „AI to robi” w kierunku „AI wykonuje wstępną pracę, człowiek ocenia wyjątek”.
Wynik w dużej mierze zależy od tego, jak ustandaryzowane są zakupy. Firma z niewielką liczbą stałych dostawców i ścisłą dyscypliną PO — każde zamówienie z wyprzedzeniem odnotowane — może pozwolić na automatyczne dopasowanie dużej części faktur. Firma z wieloma jednorazowymi zakupami, ustnymi ustaleniami lub dostawcami, którzy dostarczają faktury w różny sposób, pozostaje z wieloma wyjątkami, które musi obejrzeć człowiek. Znaczenie ma także sposób organizacji procesów sąsiadujących: jeśli zamówienia u dostawców są już wprowadzone do systemu w sposób ustrukturyzowany, dopasowanie po otrzymaniu faktury jest prostsze niż wtedy, gdy ta informacja jest niekompletna lub jej brakuje.
Nie jest to porada personalna ani uzasadnienie decyzji dotyczącej stanowiska lub pracownika. Pytanie, jakie tu stawiamy, dotyczy tego, jaka część pracy pod względem treści zadania kwalifikuje się do automatyzacji, a nie tego, co organizacja robi z tym wynikiem w polityce personalnej. Dla decyzji dotyczących stosunku pracy obowiązują odrębne wymogi prawne; więcej o tym, jak zastosowanie AI i ochrona pracowników się łączą, znajduje się na stronie o rozporządzeniu w sprawie AI i pracownikach. Kto chce szerzej dowiedzieć się, jak ta zmiana przebiega w pracy biurowej, znajdzie to w przeglądzie tego, co AI może przejąć w usługach biznesowych.
Aby zobaczyć, jak to wypada dla własnego procesu zobowiązań, trzeba przyjrzeć się udziałowi ustandaryzowanych faktur, jakości powiązania z PO oraz sposobowi obsługi błędów, który już dziś istnieje. Bezpłatny quickscan FTE TO AI daje w tym zakresie pierwszą wskazówkę: dwanaście pytań, bez konieczności rejestracji konta, z wskazaniem, jaka część godzin w profilu takim jak ten może dziś zostać przejęta przez AI. Pełny skan pracy, który wylicza to na poziomie zadań dla całej firmy, jest jeszcze w budowie.
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.