Gratis mal for bankavstemming

Gratis mal for bankavstemming

Kilde node: 3084945

Vår gratis bankavstemmingsmal gir en enkel måte å avstemme kasseboken din med kontoutskriften. Trykk på nedlastingsknappen og følg guiden vår for å lære mer.

Eksempel på vår Excel-bankavstemmingsmal:

Hvordan gjøre bankavstemming?

Bankavstemming er prosessen med å matche selskapets kassebøker til kontoutskriften. Vårt mål er å sikre at alle transaksjoner blir registrert nøyaktig i kasseboken og oppdage eventuelle feil eller svindel. Slik kan vi gjøre bankavstemming:

  1. Samle dokumenterDu trenger selskapets kassebok og kontoutskrifter. Last dem ned i CSV-format og lim dem inn i individuelle Excel-ark. Finn også alle utestående sjekker, innskudd og eventuelle ventende transaksjoner. I tilfelle avvik vil dette hjelpe deg med å bekrefte transaksjonsdetaljene, godkjenningen av transaksjonen og utgiftskategorisering.
  2. Match dokumenterVi må finne ut samsvarende transaksjoner i kontoutskriften og kassaboken. Du kan gjøre en eksakt match hvis kasseboken registrerer transaksjons-IDen. Hvis transaksjons-IDen ikke er registrert, kan du matche transaksjonen basert på annen informasjon som dato, beløp eller beskrivelse.

    Eksempel: Vi har en leverandørbetaling på $50 registrert i selskapets kassebok; transaksjonen kan matches med kontoutskriften ved hjelp av transaksjons-ID.

  1. Opprett en bankavstemmingsutskrift.

    Opprett en avstemmingserklæring som markerer alle transaksjonene som samsvarer og sporer alle transaksjonene som ikke samsvarer. Du kan oppdatere kasseboken for å gjenspeile eventuelle gyldige transaksjoner som kan ha gått glipp av. I tilfelle uautoriserte transaksjoner eller bankfeil, vennligst kontakt banken din.

  1. Juster balanser

    Du må avstemme hver transaksjon på linje for linje. For avvik må du justere banksaldoen og kassaboken. Kontoutskriftene skal justeres ved å legge til utestående innskudd (innskudd i transitt) og trekke fra utestående utgående sjekker (utstående sjekker). Logikken her er:

    Banksaldo + innskudd i transitt – Utestående sjekker = Justert banksaldo.

    Kasseboksaldoen må justeres for banktjenester, påløpte renter og avviste sjekker (NSF-sjekker). Logikken her er:

    Kasseboksaldo + renter – Bankgebyrer – Avviste sjekker = Justert kassebok

    Her er et eksempel på en bankavstemmingserklæring:

Hvorfor bankavstemming?

Bankavstemming er avgjørende for å identifisere regnskapsfeil og oppdage svindel og tyveri. Uten kontoutskriftsavstemming risikerer en bedrift økonomiske tap på grunn av feil og svindel. Dessuten kan unøyaktigheter i regnskapet føre til problemer i økonomisk planlegging, skatteoverholdelse og juridiske forhold. 

Automatiser kontoutskriftsavstemming

Manuell avstemming ved bruk av Excel er tidkrevende og kan være en hodepine. Dette er et større problem med selskaper med høyt volum og raske behandlingstider. Avstemming av hundrevis av transaksjoner kan ta dager å løse fullstendig.

Du kan redusere avstemmingsprosessen til minutter ved hjelp av automatiseringsprogramvare. Dette vil kreve å samle data fra flere økonomiske kilder, trekke ut relevante data fra dokumenter, matche data på tvers av forskjellige kilder og svindelkontroller.

Avstemmingsprogramvare kan automatisere 3 nøkkelelementer for deg:

  1. Datainnsamling – Automatiseringsprogramvare som Nanonets kan sømløst integreres med ERP eller e-post for å samle dokumenter som kassebøker, kontoutskrifter, fakturaer og kvitteringer. Programvaren vil kun hente relevant informasjon fra hvert dokument gjennom OCR-teknologi.
    uttalelser
  2. Datamatching – Uten kodeautomatisering kan du enkelt sette opp regler som matcher de to dokumentene. Du kan sette opp nye regler med tiden og trenger ikke å slite med formler.
  3. Identifisering av feil og svindelsjekk – Konfigurer flagg for å identifisere eventuelle uregelmessige transaksjoner, duplikater eller uautoriserte transaksjoner.

    Finn det riktig avstemmingsprogramvare basert på bedriftens behov og om verktøyet har funksjonene du trenger. 

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring