जबकि चैट-जीपीटी सीपीए परीक्षा उत्तीर्ण करने और पाठ की अविश्वसनीय दीवारें उत्पन्न करने में सक्षम हो सकता है, वास्तविक एआई स्वचालन अलग दिखता है (और 1-लाइन प्रॉम्प्ट जितना सीधा नहीं है)।
परिचय
इस तथ्य से कोई इंकार नहीं कर सकता है कि 2023 में एआई शायद इंटरनेट पर सबसे अधिक चर्चा का विषय है। चैट-जीपीटी, ओपनएआई द्वारा विकसित एलएलएम (बड़ी भाषा मॉडल) क्षमताओं की खोज के लिए लोकप्रिय चैट-आधारित इंटरफ़ेस जारी किया गया था। वर्ष की शुरुआत में सार्वजनिक।
बस कुछ मिनटों के लिए इसके साथ खेलें, और आप समझना शुरू कर देंगे कि हर कोई और उनका कुत्ता इस बारे में क्यों बात कर रहे हैं - चैट-जीपीटी लगभग हर क्षेत्र में अलौकिक दक्षता प्रदर्शित करने में सक्षम है। एआई स्पष्ट रूप से काम के कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण बदलाव लाने का वादा करता है - जबकि संभावित रूप से लाखों नौकरियों और करियर को प्रभावित कर रहा है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अब उन पेशेवर डोमेन में लागू किया जा रहा है जो स्वचालन के लिए तैयार हैं - कार्य के क्षेत्र जैसे सॉफ्टवेयर, कानून, लेखांकन, परामर्श, वित्त इत्यादि। वित्त के भीतर, देय खातों का कार्य वह है जो कुछ हद तक अद्वितीय के रूप में सुर्खियों में आता है - विशेष रूप से जब तर्क के दोनों पक्षों में समान मात्रा में शोर होता है, तो एआई समर्थकों और विरोधियों दोनों के बीच इस बात पर तीखी बहस होती है कि क्या होगा ( या नहीं)होगा।
जूरी अभी भी इस पर विचार नहीं कर रही है कि वास्तव में यह तीव्र परिवर्तन कैसे प्राप्त किया जाएगा - और यहीं पर विशेष रूप से चैटजीपीटी (और सामान्य रूप से एआई) के लाभों पर अधिकांश चर्चाएं रेखा खींचती हैं।
देय खातों में एआई की आवश्यकता
पारंपरिक एपी परिचालन में, कंपनियां अक्सर अपने भुगतान कार्यों को संभालने के लिए मैन्युअल प्रक्रियाओं, व्यापक कागजी कार्रवाई और दोहराए जाने वाले कार्यों पर भरोसा करती हैं। ये कार्य डेटा प्रविष्टि, चालान प्रसंस्करण और वित्तीय विश्लेषण जैसी गतिविधियां हैं, जो निर्णय लेने, परिचालन योजना और जोखिम प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण हैं।
हालाँकि, इन प्रक्रियाओं में समय (और पैसा) खर्च करना शामिल है। प्रमुख कमियाँ हैं:
- मैन्युअल डेटा प्रविष्टि त्रुटियों की उच्च संभावना का परिचय देती है, क्योंकि मनुष्य संख्याएँ दर्ज करते समय या बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने में गलतियाँ कर सकते हैं।
- इसमें समय भी लगता है, खातों का मिलान करने, रिपोर्ट तैयार करने और वित्तीय विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण मानव-घंटे की आवश्यकता होती है।
इससे विक्रेता को भुगतान में देरी होती है, अपर्याप्तता होती है व्यय योजना, और वित्तीय अखंडता बनाए रखने में कठिनाइयाँ।
एक पल के लिए एआई को अलग रख दें - वास्तविकता यह है कि किसी भी प्रकार का स्वचालन इन मुद्दों को संबोधित करने में महत्वपूर्ण मदद कर सकता है। यहां तक कि साधारण ओसीआर - जो दशकों से मौजूद है - किसी चालान को संसाधित करने में लगने वाले समय को कम से कम 60% कम कर देता है, जिससे एपी टीमों को हर महीने कई दिनों की बचत होती है। और फिर भी इस तकनीक को अपनाना बाकी है अभी भी व्यापक नहीं है.
मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी तकनीकों में क्षमता है एपी फ़ंक्शन में क्रांति लाएँ बहुत गहरे तरीके से - बशर्ते उन्हें सही तरीके से कार्यान्वित और एकीकृत किया जाए।
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देय खातों की प्रक्रिया में एआई के लिए संभावित उपयोग के मामले
तो आप वास्तव में एआई को अपनी एपी प्रक्रिया में कैसे एकीकृत करेंगे? आप कहाँ से शुरू करते हैं? आपकी उत्पादकता को 10 गुना करने का सबसे आसान तरीका क्या है? हम नीचे कुछ उदाहरण देते हैं, स्पष्ट, ठोस कदमों के साथ जिन्हें आप उठा सकते हैं।
1. इनवॉइस कोडिंग और जनरल लेजर (जीएल) अकाउंट मैपिंग
शायद स्वचालित करने के लिए सबसे कठिन कार्यों में से एक आपके लेखांकन सिस्टम के भीतर सही श्रेणी और जीएल कोड के लिए चालान और रसीदें निर्दिष्ट करना है। यह विशेष रूप से पेचीदा क्यों है?
- अक्सर कई जीएल कोड होते हैं जो एक ही खर्च पर लागू होते हैं, जो लाइन आइटम/व्यक्तिगत उत्पाद कोड द्वारा विभाजित होते हैं। इन जीएल कोड का असाइनमेंट आमतौर पर मैन्युअल होता है, और इसे व्यावसायिक टीमों और सीएफओ के परामर्श से किया जाना चाहिए।
- किसी इनवॉइस को GL कोड असाइन करना कभी-कभी होता है आत्मनिष्ठ - उदाहरण के लिए, जबकि नियमित बिक्री चालान हमेशा आपके खातों के चार्ट में "बिक्री" को सौंपा जा सकता है, कभी-कभी ठीक उसी चालान प्रारूप का उपयोग ठेकेदारों और गैर-कर्मचारियों के लिए किया जाता है। इससे बुनियादी स्वचालन उपकरणों द्वारा अनुबंध संबंधी खर्चों को गलत तरीके से "बिक्री" के रूप में टैग किया जा सकता है।
एआई यहां व्यावहारिक तरीके से कैसे मदद कर सकता है?
- एलएलएम प्रोसेसिंग के आधार पर स्वचालित इनवॉइस कोडिंग - यहां, एआई मूल रूप से आपको बताता है कि इस इनवॉइस को किस जीएल में वर्गीकृत किया जाना चाहिए, और इसे कई सुझाव देने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है जो उपयुक्त हो सकते हैं। इससे यूजर का काम कुछ हद तक आसान हो जाता है.
- उपयोगकर्ता इनपुट सीखें और याद रखें - एक बार जब कोई उपयोगकर्ता वास्तव में जीएल कोड का चयन करता है, तो सिस्टम चयन को याद रख सकता है और अगली बार उसी विक्रेता के लिए इसे स्वचालित कर सकता है।
2. धोखाधड़ी का पता लगाना और त्रुटि प्रबंधन
एपी टीम का एक और महत्वपूर्ण कार्य त्रुटियों को घटित होने से पहले ही पकड़ना है। यह गलत भुगतान विवरण और चालान धोखाधड़ी जितना गंभीर हो सकता है, या यह डुप्लिकेट चालान जितना सरल हो सकता है।
बिना किसी संदेह के, इन समस्याओं को होने से पहले ही रोक देना सबसे अच्छा है। अधिकांश संगठन इस प्रक्रिया को मैनुअल बनाने पर जोर देते हैं। हालाँकि, प्रत्येक चालान की मानवीय जांच होने से चीजें मुश्किल हो जाती हैं क्योंकि:
- यह प्रक्रिया के लिए विफलता (और अड़चन) का एक बिंदु देता है
- यह सुनिश्चित करता है कि केवल विक्रेता भुगतान पर सबसे अधिक संदर्भ वाला व्यक्ति (सीएफओ/एपी प्रमुख) ही सुधार कर सकता है, और कोई नहीं
एआई यहां व्यावहारिक तरीके से कैसे मदद कर सकता है?
- एआई जो डुप्लिकेट/गलत जानकारी का पता लगाता है - मूल फ़ाइल डुप्लिकेट चेक केवल तभी सत्यापित होते हैं जब दोनों फ़ाइलें समान हों। उन्नत एआई डुप्लिकेट जांच के साथ, आप एक कदम आगे बढ़ सकते हैं - यह जांचना कि क्या दो अलग-अलग फाइलों की सामग्री संदिग्ध रूप से समान है।
- चालान डेटा पर एकाधिक डेटा सत्यापन - अगर किसी को लॉग इन करना है और फिर भी इसे सत्यापित करना है तो इनवॉइस डेटा को स्वचालित रूप से पढ़ने का कोई फायदा नहीं है। उन्नत एआई उपकरण अब स्वच्छता जांच सुनिश्चित करने के लिए डेटा सत्यापन कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, यदि चालान पर नया बैंक खाता नंबर किसी विक्रेता के सामान्य खाते से मेल नहीं खाता है, तो आपको सूचित किया जाएगा!)
3. कंपनी के एपी वर्कफ़्लो को सीखना
किसी से भी पूछें कि वे वास्तव में एआई से क्या करवाना चाहते हैं, और यही उत्तर सबसे ऊपर आता है - कई लोगों को लगता है कि एआई का वास्तविक मूल्य तब है जब यह उनके पैटर्न को सीख सकता है और उनके लिए समय बचा सकता है।
एआई यहां व्यावहारिक तरीके से कैसे मदद कर सकता है?
पहला कदम एपी प्रक्रिया में उन चरणों की पहचान करना है जो आदर्श रूप से पुनरावृत्त पुनः सीखने के लिए उपयुक्त हैं (यानी, गतिविधियां जो आप रोजाना करते रहते हैं, जिन्हें अंततः एआई द्वारा याद किया जा सकता है और 90% समय स्वचालित किया जा सकता है)।
इसके अच्छे उदाहरण हैं:
- जीएल कोड असाइनमेंट - यहां तर्क सरल है: यदि एआई किसी इनवॉइस को सही जीएल कोड निर्दिष्ट करता है, तो बढ़िया! यदि नहीं, तो आप इसे स्वयं बदल देते हैं, और AI इस परिवर्तन को अगली बार याद रखता है। परिणामस्वरूप, आपके प्रत्येक क्लिक के साथ AI बेहतर होता जाता है।
- श्रेणी/वर्ग/परियोजना वर्गीकरण - यदि किसी विशेष विक्रेता चालान को सही श्रेणी में स्वचालित रूप से वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है, तो अगली सबसे अच्छी बात जो एआई उपकरण कर सकता है वह वह है जो आप उसे सिखाते हैं।
नैनोनेट आपके खातों की भुगतान प्रक्रिया में एआई को लागू करने में कैसे मदद कर सकता है
ऊपर दिए गए उदाहरण शायद हिमशैल का सिरा मात्र हैं - आपकी एपी प्रक्रिया के लिए एआई के अलावा और भी बहुत कुछ है जो केवल इस बात तक सीमित है कि आप स्वचालन और मशीन सीखने की प्रक्रिया में कितनी गहराई तक जाने में सक्षम हैं।
सौभाग्य से, आज आपको अपनी एपी प्रक्रिया में एआई क्षमताओं को लागू करना शुरू करने के लिए तकनीकी रूप से समझदार होने की आवश्यकता नहीं है - ऐसे उपकरण हैं जो आपको इसकी अनुमति देते हैं लगभग तुरंत आरंभ करें.
उदाहरण के लिए, नैनोनेट्स के पास एक AI प्लेटफ़ॉर्म है जिसे कहा जाता है फ्लो जो आपकी वर्तमान एपी प्रक्रिया को बदल सकता है, और उन महत्वपूर्ण एआई तत्वों को आपके वर्कफ़्लो में जोड़ सकता है। यह वह सब कुछ कर सकता है जो ऊपर प्रदर्शित किया गया है - और भी बहुत कुछ।
लागू करने में सरल लेकिन अपनी क्षमताओं में जटिल, यह उन लोगों के लिए आदर्श प्रारंभिक बिंदु है जो वास्तव में अपनी एपी प्रक्रिया को आगे बढ़ाना चाहते हैं और अपने कार्यभार को अधिक कुशलता से बढ़ाना चाहते हैं। आज संपर्क करें यह एआई प्लेटफॉर्म आपके एपी फ़ंक्शन के लिए क्या कर सकता है, इसके निःशुल्क प्रदर्शन के लिए।
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- ईवीएम वित्त। विकेंद्रीकृत वित्त के लिए एकीकृत इंटरफ़ेस। यहां पहुंचें।
- क्वांटम मीडिया समूह। आईआर/पीआर प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 डेटा इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://nanonets.com/blog/how-ai-will-transform-accounts-payable/
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