Le rapprochement des relevés bancaires est une tâche importante pour les entreprises de toutes tailles.
Cela implique de comparer vos propres enregistrements de transactions financières à vos relevés bancaires afin d'identifier et de résoudre toute anomalie. Ce processus permet d'assurer l'exactitude de vos dossiers financiers et aide à détecter toute activité frauduleuse.
Malheureusement, le rapprochement des relevés bancaires peut être un processus long et sujet aux erreurs lorsqu'il est effectué manuellement. Cela implique d'examiner et de comparer de grandes quantités de données, ce qui peut être fastidieux ou sujet à des interprétations erronées et à des erreurs.
Pourtant, c'est une tâche nécessaire et fréquente pour les entreprises, effectuée aussi régulièrement que les relevés bancaires sont reçus. Selon la taille de l'entreprise et le volume des transactions, cela peut être quotidien, hebdomadaire, trimestriel ou annuel.
C'est là que la technologie OCR (reconnaissance optique de caractères) peut vous aider. La technologie OCR permet aux entreprises d'automatiser le processus d'extraction de données à partir de documents numérisés, y compris les relevés bancaires. En utilisant l'OCR pour extraire les données, les entreprises peuvent réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires pour rapprocher leurs relevés bancaires et minimiser le risque d'erreurs.
Cet article explique comment les relevés bancaires sont traditionnellement rapprochés et comment le processus peut être rationalisé au profit des entreprises avec OCR et Nanonets. Nanonets est une plate-forme qui utilise l'apprentissage automatique et l'OCR pour extraire des données de documents numérisés, ce qui facilite le rapprochement des relevés bancaires pour votre entreprise.
Rapprochement traditionnel des relevés bancaires
Le rapprochement des relevés bancaires implique traditionnellement l'examen manuel et la comparaison de vos relevés bancaires avec vos propres enregistrements de transactions financières. Cela peut être un processus long et sujet aux erreurs, en particulier pour les entreprises avec de gros volumes de transactions.
Le processus comprend généralement les étapes suivantes :
- Rassembler toute la documentation pertinente. De vos relevés bancaires aux relevés de transactions financières de votre entreprise (tels que factures, reçus, relevés de compte, etc.), tous les éléments pertinents doivent être rassemblés pour le rapprochement.
- Examinez et comparez. Examinez et comparez les différentes documentations pour identifier toute divergence. Cela peut impliquer d'examiner et de comparer manuellement des champs tels que les dates de transaction, les montants, les descriptions, etc. Plus les volumes et la complexité des transactions sont importants, plus un tel examen manuel peut être sujet aux erreurs.
- Enquêter et résoudre les écarts. S'il y a des divergences entre les déclarations et vos propres dossiers, elles devront faire l'objet d'une enquête. Les résoudre peut impliquer de contacter votre banque ou d'autres parties impliquées dans les transactions pour comprendre la racine de l'écart et clarifier tout malentendu.
La saisie manuelle des données est également une cause fréquente d'erreurs dans le processus de rapprochement des relevés bancaires. Lorsque les données sont saisies manuellement, il existe un risque d'erreurs, telles que la transposition des chiffres ou la mauvaise interprétation des informations. Ces erreurs peuvent avoir de graves conséquences, telles que des rapports financiers erronés ou des activités frauduleuses manquées.
Pourquoi le rapprochement bancaire est-il important ?
Le rapprochement des relevés bancaires est important pour les entreprises de toutes tailles pour plusieurs raisons.
Tout d'abord, il contribue à assurer la exactitude des dossiers financiers d'une entreprise. En comparant les transactions répertoriées sur un relevé bancaire avec les entrées correspondantes dans les registres d'une entreprise, toute divergence peut être identifiée et résolue. Cela permet de garantir que les rapports financiers et autres données financières d'une entreprise sont exacts et fiables.
Deuxièmement, cela aide à détecter et prévenir la fraude. Le rapprochement permet d'identifier toute transaction non autorisée ou autre activité suspecte qui peut ne pas être immédiatement évidente dans les registres d'une entreprise. En détectant tôt les activités frauduleuses, une entreprise peut prendre des mesures pour éviter des pertes financières importantes.
Troisièmement, le rapprochement des relevés bancaires aide à gestion des flux de trésorerie. En rapprochant régulièrement les relevés bancaires, une entreprise peut mieux suivre ses flux de trésorerie et identifier toute anomalie susceptible d'affecter ses décisions financières futures.
Quatrièmement, la réconciliation aide à conformité fiscale, en suivant toutes les transactions et en ayant un registre clair des dépenses et des revenus, les entreprises peuvent avoir une meilleure idée de leurs obligations fiscales.
Enfin, le rapprochement des relevés bancaires est un Exigence légale dans de nombreux pays et le non-respect de cette consigne peut entraîner des pénalités et des amendes.
Dans l'ensemble, le rapprochement des relevés bancaires est une tâche importante qui contribue à garantir l'exactitude et l'intégrité des dossiers financiers d'une entreprise, permet la détection et la prévention des fraudes, favorise une meilleure gestion des flux de trésorerie, contribue à la conformité fiscale et répond aux exigences légales.
Comment la technologie OCR et les nanonets peuvent aider
La technologie OCR peut automatiser le processus d'extraction des données des relevés bancaires, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle des données et minimisant le risque d'erreurs.
Nanonets est une plate-forme qui utilise l'OCR d'apprentissage automatique pour extraire des données de documents numérisés, de feuilles Excel et de divers types de documents. Il offre également une gamme de fonctionnalités qui le rendent bien adapté au rapprochement des relevés bancaires, notamment la capacité de gérer plusieurs types de documents et de créer des flux de travail et une logique personnalisables pour l'extraction et le traitement des données.
Par exemple, une entreprise utilisant Nanonets peut numériser ses relevés bancaires et utiliser les capacités OCR de la plateforme pour extraire automatiquement les données. Ils peuvent ensuite utiliser des flux de travail personnalisables pour spécifier les points de données à extraire, tels que les dates, les montants et les descriptions des transactions, et également les traiter davantage selon une logique personnalisée. Cela élimine le besoin de saisie manuelle des données et contribue à garantir l’exactitude des données extraites.
Une fois les données extraites, Nanonets permet aux entreprises d'examiner et de comparer facilement les données extraites à leurs propres enregistrements de transactions. Les nanonets permettent aux entreprises de capturer les données pertinentes de manière transparente et de les traiter plus en aval, vers une base de données ERP ou un autre outil métier, selon des flux de travail et une logique personnalisables. Cela aide les entreprises à économiser du temps et des efforts, à réduire les erreurs manuelles et à identifier les écarts pour les résoudre rapidement et efficacement.
Plus précisément, le processus de rapprochement des relevés bancaires aide à :
- Efficacité accrue: L'automatisation du processus d'extraction des données des relevés bancaires avec la technologie OCR peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires pour rapprocher les relevés bancaires.
- Précision améliorée : En éliminant le besoin de saisie manuelle des données, les entreprises peuvent minimiser le risque d'erreurs et améliorer l'exactitude de leurs dossiers financiers.
- Augmentation de la productivité: En rationalisant le processus de rapprochement des relevés bancaires, les entreprises peuvent libérer du temps et des ressources pour se concentrer sur d'autres tâches importantes.
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