買掛金とは何ですか?
買掛金 (AP) とは、会社がベンダー、サプライヤー、および債権者に対して、受け取ったがまだ支払われていない商品やサービスに対して負っている金額を指します。 これは、会社の貸借対照表上の負債であり、会社が債権者に支払う義務を表しています。
買掛金プロセスは、通常、企業が納入された商品またはサービスのベンダーまたはサプライヤから請求書を受け取ったときに開始されます。 通常、請求書には、受け取った商品またはサービスの数量、価格、および説明が含まれます。 次に、会社は請求書を検証して、請求書が正確で、受け取った商品またはサービスと一致していることを確認します。 このプロセスには、請求書が正当であることを確認するために、請求書を発注書、領収書、またはその他の文書と比較することが含まれる場合があります。
請求書が確認されると、会社は買掛金元帳に未払い額を記録します。 この元帳は、すべての未払いの請求書と、各ベンダーまたはサプライヤーへの未払い額を追跡します。 その後、会社は請求書の期日 (通常は支払条件と呼ばれる指定された期間内) に仕入先または仕入先に支払いを行います。 支払い期間は通常、会社とベンダーまたはサプライヤーの間で交渉され、数日から数か月の範囲です。
買掛金は、企業の財務管理とキャッシュ フローの重要な部分です。 買掛金を適切に管理することにより、会社は期限内に請求書を支払い、早期支払いの割引を利用するのに十分な手元現金を確保できます。 また、企業がベンダーやサプライヤーに期限内に全額支払うことで、良好な関係を維持するのにも役立ちます。
買掛金プロセス
典型的な買掛金ワークフローの手順は次のとおりです –
- 注文書 (PO) の作成: これは買掛金ワークフローの最初のステップです。 購買部門は、仕入先から取得する商品またはサービスの発注書を作成します。
- 受け取った商品またはサービス: 発注書が作成された後、仕入先は商品を発送したり、サービスを提供したりします。 受領部門は、商品またはサービスの受領を確認し、注文書に対して検証します。
- 請求書の作成: 商品またはサービスを受け取ると、仕入先は支払いの請求書を作成します。 請求書には通常、発注番号、日付、商品/サービスの説明、価格、支払条件などの詳細が含まれます。
- 請求書の承認: 請求書は、承認のために適切な担当者または部門に送信されます。 これには、部門マネージャー、予算マネージャー、またはその他の権限のある担当者が含まれます。 承認されると、請求書を処理する準備が整います。
- 請求書処理: 次に、買掛金部門が請求書を処理します。 これには、請求書の正確性の検証、不一致やエラーのチェック、および会計システムへの情報の入力が含まれます。
- 支払い承認: 請求書の処理が完了すると、支払いが承認されます。 これには、部門マネージャー、予算マネージャー、またはその他の権限のある担当者が含まれます。 支払い承認プロセスには、支払いに利用できる資金があることの確認が含まれる場合があります。
- 支払処理: 支払いが承認されると、買掛金部門が支払いを処理します。 これには通常、小切手の印刷または電子決済の開始が含まれます。
- 支払い調整: 支払いが処理された後、買掛金部門は支払いを元の請求書と照合し、支払いが正しい金額で行われたことを確認します。
- 仕入先口座の調整: 買掛金部門は定期的に仕入先勘定を調整して、すべての請求書が支払われ、未払い残高がないことを確認します。
- レポートと分析: 最後に、買掛金部門がレポートを生成して、支払いを追跡し、ベンダーの活動を分析します。 これには、ベンダー支出レポート、支払い履歴レポート、およびその他の財務分析が含まれます。
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買掛金の OCR
光学式文字認識 (OCR) テクノロジを使用して、買掛金ワークフローのいくつかのステップを自動化し、組織に多くのメリットをもたらします。 OCR テクノロジを使用すると、コンピューターは、スキャンした画像、PDF、またはその他の電子ドキュメントからテキスト データを抽出して解釈できます。これを使用して、買掛金プロセスに関連するデータ入力やその他の手動タスクを自動化できます。
買掛金ワークフローで OCR を使用すると、プロセスを自動化し、メリットをもたらすことができます。
- 処理の高速化: OCR テクノロジは、請求書や注文書から人間よりもはるかに高速にデータを抽出できます。 これにより、組織は請求書と発注書をより迅速に処理できるようになり、買掛金ワークフローの完了にかかる時間が短縮されます。
- エラーの削減: 手作業でのデータ入力はエラーが発生しやすく、買掛金プロセスで不正確になる可能性があります。 OCR テクノロジは、請求書や発注書からデータを自動的に抽出し、そのデータを会計システムの適切なフィールドに入力することで、エラーのリスクを軽減します。
- コストの削減: OCR テクノロジを使用して買掛金プロセスを自動化すると、組織は手作業の必要性を減らしてコストを節約できます。 これには、データ入力タスクを実行するために必要なスタッフの数の削減、およびエラーの数と関連するコストの削減が含まれます。
- データ精度の向上: OCR テクノロジは、データ入力中に発生する可能性がある人的エラーを排除することで、データの精度を向上させるのに役立ちます。 これにより、請求書と発注書が正しく処理され、正しい金額で支払いが行われるようになります。
- 生産性の向上: OCR テクノロジを使用して買掛金プロセスを自動化することで、スタッフの時間を解放して、データの分析やプロセスの改善など、より戦略的なタスクに集中することができます。 これにより、買掛金部門の全体的な生産性と効率が向上します。
- ベンダーとの関係の改善: OCR テクノロジを使用して買掛金プロセスを自動化することにより、組織は請求書と支払いをより迅速かつ正確に処理できるようになり、ベンダーとの関係を改善するのに役立ちます。 これにより、ベンダーからの条件が改善され、サプライヤーとの関係が改善されます。
- キャッシュ フロー管理の改善: OCR テクノロジを使用して買掛金プロセスを自動化することにより、組織は請求書と支払いをより迅速に処理できるようになり、キャッシュ フロー管理の改善に役立ちます。 これにより、組織はキャッシュフローをより効果的に管理し、キャッシュフローの問題のリスクを軽減し、財務の安定性を向上させることができます。
- コンプライアンスの向上: OCR テクノロジは、請求書と支払いが確立された手順に従って正確に処理されるようにすることで、規制要件と内部ポリシーへのコンプライアンスを向上させるのに役立ちます。
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買掛金自動化のためのナノネット
上記のセクションに記載されている買掛金ワークフローの各ステップを再検討し、Nanonets OCR がプロセスの自動化にどのように役立つかについて説明します –
- 注文書 (PO) の作成: Nanonets は、購買要求書またはその他のソース ドキュメントからのデータの抽出を自動化することにより、発注書作成プロセスを合理化するのに役立ちます。 Nanonets は、機械学習アルゴリズムを使用して、ベンダー名、商品説明、価格情報などの関連情報を抽出し、そのデータを発注書テンプレートの適切なフィールドに入力できます。
- 受け取った商品またはサービス: ナノネットは、画像認識技術を使用して、PO に対して受け取った商品またはサービスの検証を自動化するのに役立ちます。 たとえば、Nanonets は、納品書や納品書の画像を処理し、その情報を対応する PO と比較して、商品やサービスが期待どおりに受領されたことを確認できます。
- 請求書の作成: ナノネットは、注文書やその他のソース ドキュメントからデータを抽出することで、請求書作成プロセスを自動化するのに役立ちます。 Nanonets は、機械学習アルゴリズムを使用して、ベンダー名、商品説明、価格情報などの関連情報を抽出し、そのデータを請求書テンプレートに入力できます。
- 請求書の承認: ナノネットは、自然言語処理 (NLP) を使用して請求書ドキュメントからデータを抽出し、適切な承認者に転送することで、請求書承認プロセスを合理化するのに役立ちます。 たとえば、Nanonets は請求書の内容を分析し、その特定のベンダーの請求書の承認を担当する部門マネージャーに自動的に送信できます。
- 請求書処理: ナノネットは、請求書からデータを抽出し、そのデータを会計システムに入力することで、請求書処理を自動化するのに役立ちます。 たとえば、Nanonets は、請求書番号、ベンダー名、商品説明、価格情報などの関連情報を抽出し、そのデータを会計システムの適切なフィールドに入力できます。
- 支払い承認: ナノネットは、事前定義されたルールに基づいて適切な承認者に支払いを自動的にルーティングすることにより、支払い承認プロセスを合理化するのに役立ちます。 たとえば、Nanonets は支払い額を分析し、その特定の部門内の支払いの承認を担当する予算管理者に転送できます。
- 支払処理: Flow by Nanonets は、請求書からデータを抽出して支払いを生成することにより、支払い処理を自動化するのに役立ちます。 たとえば、Nanonets は、支払い金額、ベンダー名、支払い条件などの関連情報を抽出し、小切手を生成したり、電子支払いを開始したりできます。
- 支払い調整: ナノネットは、支払いを元の請求書と照合し、不一致やエラーを特定することで、支払い調整プロセスを自動化するのに役立ちます。 たとえば、ナノネットは支払いデータを分析し、未払いまたは過払いの請求書を特定できます。
- 仕入先口座の調整: Nanonets は、支払いデータを分析し、未払いの残高や不一致を特定することで、ベンダー アカウントの調整を自動化するのに役立ちます。 たとえば、ナノネットは支払いデータを分析し、未払いの残高や未払いの請求書があるベンダーを特定できます。
要約すると、買掛金ワークフローで Nanonets OCR を使用すると、プロセスのいくつかのステップを自動化するのに役立ち、処理の高速化、エラーの削減、コストの削減、データ精度の向上、生産性の向上、ベンダーとの関係の改善、キャッシュ フロー管理の改善などの利点がもたらされます。コンプライアンスの向上。 OCR テクノロジを活用することで、組織は買掛金プロセスを合理化し、時間とお金を節約し、全体的な効率と有効性を向上させることができます。
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