Sebbene Chat-GPT possa essere in grado di superare l'esame CPA e generare incredibili muri di testo, la vera automazione AI sembra diversa (e non è così semplice come un prompt di 1 riga).
Introduzione
Semplicemente non si può sfuggire al fatto che l'intelligenza artificiale è probabilmente l'argomento di cui si parla di più su Internet nel 2023. Chat-GPT, la popolare interfaccia basata su chat per esplorare le funzionalità LLM (Large Language Model) sviluppate da OpenAI, è stata rilasciata al pubblico all'inizio dell'anno.
Giocaci solo per pochi minuti e puoi iniziare a capire perché tutti e il loro cane ne parlano: Chat-GPT è in grado di dimostrare competenze sovrumane praticamente in ogni dominio. L'intelligenza artificiale promette chiaramente di trasformare in modo significativo molte aree di lavoro, con un potenziale impatto su milioni di posti di lavoro e carriere.
L'intelligenza artificiale viene ora applicata in domini professionali che sono maturi per l'automazione, aree di lavoro come software, diritto, contabilità, consulenza, finanza e così via. All'interno della finanza, la funzione dei conti da pagare è quella che viene sotto i riflettori come in qualche modo unica, soprattutto perché sembra esserci un'uguale quantità di rumore su entrambi i lati dell'argomento, con i sostenitori dell'IA e gli oppositori che hanno entrambi un acceso dibattito su cosa farà ( o non accadrà.
La giuria è ancora fuori su come verrà raggiunta esattamente questa rapida trasformazione ed è qui che la maggior parte dei discorsi sui vantaggi di ChatGPT in particolare (e dell'intelligenza artificiale in generale) tende a tracciare il limite.
La necessità dell'intelligenza artificiale nei conti fornitori
Nelle operazioni AP tradizionali, le aziende spesso si affidano a processi manuali, scartoffie estese e attività ripetitive per gestire la propria funzione di contabilità fornitori. Queste attività sono attività come l'inserimento dei dati, l'elaborazione delle fatture e l'analisi finanziaria, che sono cruciali per il processo decisionale, la pianificazione operativa e la gestione del rischio.
Tuttavia, questi processi comportano la spesa di tempo (e denaro). I principali svantaggi sono:
- L'inserimento manuale dei dati introduce un alto potenziale di errori, poiché gli esseri umani possono commettere errori quando inseriscono numeri o gestiscono grandi volumi di dati.
- Richiede anche tempo e ore lavorative significative per riconciliare i conti, generare report ed eseguire analisi finanziarie.
Ciò porta a ritardi nei pagamenti dei fornitori, inadeguati pianificazione delle spesee difficoltà nel mantenere l'integrità finanziaria.
Metti da parte l'intelligenza artificiale per un momento: la realtà è che qualsiasi tipo di automazione può aiutare in modo significativo ad affrontare questi problemi. Anche l'umile OCR, che esiste da decenni, riduce il tempo necessario per elaborare una fattura di almeno il 60%, facendo risparmiare ai team AP più giorni ogni mese. Eppure l'adozione di questa tecnologia lo è ancora poco diffuso.
Tecnologie come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale hanno la capacità di farlo rivoluzionare la funzione AP in un modo molto più profondo, a condizione che siano implementati e integrati nel modo corretto.
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Potenziali casi d'uso per l'IA all'interno del processo Contabilità fornitori
Quindi, esattamente come dovresti integrare l'IA nel tuo processo AP? Da dove inizi? Qual è il modo più semplice per 10 volte la tua produttività? Di seguito diamo alcuni esempi, con passi chiari e concreti che puoi intraprendere.
1. Codifica delle fatture e mappatura dei conti di contabilità generale (GL).
Forse una delle attività più difficili da automatizzare è l'assegnazione di fatture e ricevute alla categoria e al codice GL corretti all'interno del sistema contabile. Perché è particolarmente complicato?
- Spesso ci sono più codici GL che si applicano alla stessa spesa, suddivisi per voci/singoli codici prodotto. L'assegnazione di questi codici GL è generalmente manuale e deve essere effettuata in consultazione con i team aziendali e il CFO.
- L'assegnazione di un codice GL a una fattura a volte lo è soggettivo – ad esempio, mentre le normali fatture di vendita potrebbero sempre essere assegnate a "Vendite" nel piano dei conti, a volte lo stesso identico formato di fattura finisce per essere utilizzato per appaltatori e non dipendenti. Ciò può comportare che le spese contrattuali vengano etichettate erroneamente come "Vendite" dagli strumenti di automazione di base.
In che modo l'IA può aiutare qui, in modo pratico?
- Automatizza la codifica delle fatture in base all'elaborazione LLM – qui, l'intelligenza artificiale ti dice fondamentalmente in quale GL questa fattura dovrebbe essere classificata, e questo può essere configurato per offrire più suggerimenti che possono essere appropriati. Ciò semplifica in qualche modo il compito dell'utente.
- Imparare e memorizzare gli input dell'utente – una volta che un utente seleziona effettivamente il codice GL, il sistema può ricordare la selezione e automatizzarla la volta successiva per lo stesso fornitore.
2. Rilevamento delle frodi e gestione degli errori
Un altro compito cruciale di un team AP è rilevare gli errori prima che si verifichino. Potrebbe trattarsi di dettagli di pagamento errati e frodi in fattura, oppure potrebbe essere semplice come una fattura duplicata.
Senza dubbio, è meglio prevenire questi problemi prima che si verifichino. La maggior parte delle organizzazioni insiste nel rendere questo processo manuale. Tuttavia, avere un controllo umano su ogni fattura rende le cose difficili perché:
- Fornisce un singolo punto di errore (e collo di bottiglia) per il processo
- Garantisce che solo la persona con il maggior contesto sui pagamenti dei fornitori (responsabile CFO/AP) possa apportare correzioni e nessun altro
In che modo l'IA può aiutare qui, in modo pratico?
- AI che rileva duplicati/informazioni errate – I controlli duplicati di file di base verificano solo se i due file sono uguali. Con i controlli duplicati AI avanzati, puoi fare un ulteriore passo avanti, controllando se i contenuti di due file diversi sono sospettosamente simili.
- Convalide multiple dei dati sui dati della fattura – La sola lettura automatica dei dati della fattura è inutile se qualcuno deve comunque effettuare il login e verificarlo. Gli strumenti avanzati di intelligenza artificiale ora possono eseguire la convalida dei dati per garantire controlli igienici (ad esempio, se un nuovo numero di conto bancario su una fattura non corrisponde a quello abituale di un fornitore, riceverai una notifica!)
3. Imparare il flusso di lavoro AP dell'azienda
Chiedi a chiunque cosa vuole VERAMENTE che l'IA faccia, e questa è la risposta che viene fuori in cima: molte persone ritengono che il vero valore dell'IA sia quando può apprendere i loro schemi e risparmiare tempo per loro.
In che modo l'IA può aiutare qui, in modo pratico?
Il primo passaggio consiste nell'identificare le fasi del processo AP che sono idealmente adatte al riapprendimento iterato (ovvero, attività che continui a svolgere quotidianamente, che alla fine possono essere memorizzate dall'IA e automatizzate il 90% delle volte).
Buoni esempi di questo sono:
- Assegnazione del codice GL – La logica qui è semplice: se l'IA assegna il codice GL corretto a una fattura, bene! In caso contrario, lo cambi tu stesso e l'IA ricorda questo cambiamento per la prossima volta. Di conseguenza, l'intelligenza artificiale continua a migliorare con ogni clic che fai.
- Classificazione Categoria/Classe/Progetto – Se una particolare fattura fornitore non può essere classificata automaticamente nella giusta categoria, la prossima cosa migliore che uno strumento di intelligenza artificiale può fare è imparare cosa gli insegni.
In che modo Nanonets può aiutarti a implementare l'intelligenza artificiale nel tuo processo di contabilità fornitori
Gli esempi sopra sono probabilmente solo la punta dell'iceberg: c'è molto di più di quello che l'intelligenza artificiale può fare per il tuo processo AP che è limitato solo dalla profondità con cui sei in grado di approfondire il processo di automazione e apprendimento automatico.
Fortunatamente, oggi non è necessario essere tecnicamente esperti per iniziare a implementare le funzionalità di intelligenza artificiale nel processo AP: esistono strumenti che consentono di iniziare quasi subito.
Ad esempio, Nanonets ha una piattaforma AI chiamata Flow che può trasformare il tuo attuale processo AP e aggiungere quegli elementi AI vitali al tuo flusso di lavoro. Può fare tutto ciò che è stato dimostrato sopra e molto, molto di più.
Semplice da implementare ma complesso nelle sue capacità, questo è il punto di partenza ideale per coloro che desiderano davvero intensificare il proprio processo AP e ridimensionare il proprio carico di lavoro in modo più efficiente. Mettiti in contatto oggi per una dimostrazione gratuita di ciò che questa piattaforma AI può fare per la tua funzione AP.
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