Используйте интеллектуальную автоматизацию для построения цифровой финансовой рабочей силы завтрашнего дня

Интеллектуальная автоматизация может построить цифровую финансовую рабочую силу завтрашнего дня, где коллаборация между цифровыми и физическими работниками приводит к большей организационной способности и усилению сотрудников.

Мультиканальный захват и технологии воркфлоу прошли долгий путь, помогая бухгалтерским фирмам и финансовым отделам по многим отраслям заставить данные работать для их бизнесов, а не против них. Но они идут только так далеко, и поэтому есть потребность в интеллектуальной автоматизации.

С финансовой процессной автоматизацией организации теперь могут стримлайнить и ускорять циклы purchase-to-pay, order-to-cash и record-to-report, захватывая и извлекая информацию из любого источника, автоматически маршрутизируя её в workflow одобрения и переводя информацию в систему записи. Однако, хотя ERP-система — мощное ядро финансовых операций ваших клиентов, у неё есть ограничения.

Большинство организаций всё ещё вынуждены выделять сотрудников для решения времяпотребляющей ручной работы по обработке информации от третьих сторон или для обработки тех задач, уникальных для их бизнеса. Поэтому, даже если финансовая процессная автоматизация уже внедрена, вероятно, есть значительные пробелы в воркфлоу и слепые зоны, которые могут парализовать принятие решений и в конечном счёте напрячь отношения с клиентами и вендорами.

Финансовая процессная автоматизация — только часть уравнения

Предположим, организация приняла технологию финансовой процессной автоматизации и, возможно, построила сервисно-ориентированные архитектуры для возможности приложений работать вместе. Даже если эти системы могут получать данные из множественных источников, улучшение и надлежащая доставка информации, вероятно, требует некоторых значительных IT-навыков. Вызов ещё больше усугубляется при работе с автоматизацией процессов, охватывающих внутренние энтерпрайз-приложения и внешние партнерские и клиентские системы, веб-сайты, онлайн-сервисы и так далее.

Нижняя линия: решения финансовой процессной автоматизации просто не спроектированы для подключения к множественным, разрозненным внутренним и внешним источникам для доступа или интеграции данных, или множеству других ручных задач, уникальных для бизнеса.
Ещё больше усложняет дело факт, что по мере роста бизнеса, с большими данными приходит больше сложность; легко откатиться к добавлению больше ресурсов для решения проблем. Но есть лучший способ, чем бросание людей на проблему или инвестиции в дорогую кастомную разработку, чтобы попытаться обойти ERP.

Закройте пробелы процессной автоматизации с RPA и интеллектуальной автоматизацией

Входит роботизированная автоматизация процессов (RPA), мощная возможность, кажущаяся purpose-built для заполнения пробелов автоматизации в финансовых и бухгалтерских процессах.

RPA спроектирована служить дополнением — не заменой — к существующему воркфлоу финансовой и бухгалтерской автоматизации и может масштабироваться для удовлетворения нужд бухгалтерской фирмы или организационного финансового отдела любого размера. Поскольку RPA сидит поверх существующей технологии организации, она хорошо работает с установленными ядровыми системами и может быть внедрена быстро для минимизации операционного нарушения повседневного бизнеса. RPA использует софт-роботов для имитации специфических rule-based действий, которые человек совершает, работая за компьютером (но с 100% точностью) и идеальна для покрытия тех оставшихся задач в воркфлоу, которые исторически были трудны для автоматизации.

Use Case: Обработка накладных

Глобальный провайдер телекоммуникаций получал 1000 писем ежедневно в AP, в основном связанных с накладными, и они полагались на неэффективные ручные процессы.

До процессной автоматизации:

• 14 дней на обработку накладной (в среднем)
• 2-3% пени за частые неспособности выполнить условия оплаты поставщикам

Теперь десятки софт-роботов извлекают 9000 накладных/месяц с 30 вендорских веб-сайтов и доставляют данные в финансовые системы, готовые для обработки и оплаты.

После процессной автоматизации:

• 1-2 дня на обработку накладной
• 400% рост продуктивности

RPA работает внутри энтерпрайз-систем, в десктопных приложениях вроде Microsoft Excel, и по внешним источникам вроде веб-сайтов и веб-порталов — например, логинясь в портал поставщика для сбора информации или копируя и вводя данные между приложениями. Когда вы считаете весь финансовый и бухгалтерский спектр, там может быть от сотен до сотен тысяч взаимозависимых rule-based задач, нуждающихся в выполнении в том же порядке, снова и снова.

Именно здесь RPA сияет.

Короче, RPA уполномачивает организации делегировать времяпотребляющие, ошибочные ручные задачи роботам, и возвышать сотрудников фокусироваться на более стратегических, более ценных задачах. Точно где RPA лучше всего применяется в конкретной организации или отделе будет зависеть от её самых насущных текущих приоритетов и долгосрочных целей.

Use Case: Закупка-оплата

Премьер-провайдер транспорта позволил клиентам запрашивать заборы через email; однако CSR были заставлены вручную перепечатывать детали отгрузки из email во внутреннее приложение планирования, а также в портал грузоотправителя.

До процессной автоматизации:

• Ручное доступ к 70+ партнёрским порталам — с разными логинами, навигацией, транзакциями и отчётами
• Cost-prohibitive: Каждый CSR мог едва обслуживать 1 премиум-клиента

RPA автоматически читает email, извлекает детали, вводит их в приложение планирования и публикует в портал грузоотправителя в течение секунд после начального email.

После процессной автоматизации:

• 100% ручной рутинной работы устранено
• 90% до 95% времени сотрудников возвращено для более ценной работы.
• Никаких дорогостоящих ошибок транскрипции

Интеллектуальная автоматизация — Реализация обещания истинной сквозной цифровой трансформации

Часто, когда ваших клиентов просят оценить свои приоритеты автоматизации, возникает вопрос: Что, если я хочу выйти за пределы заполнения пробелов ручных задач в моём воркфлоу с RPA и поднять мои процессы на следующий уровень оптимизации и продуктивности?

Ясно, что «онбординг» софт-роботов как цифровой рабочей силы для обработки повторяющихся, rule-based задач, дрейнирующих критичное время сотрудников и мозговую мощь, продолжает доказывать свою ценность. Однако многие организации находят, что их бизнес-операции становятся всё более сложными из-за огромных объёмов неструктурированных данных, найденных в документах и email, мобильных транзакциях, электронных подписях, обработке исключений, биометрической аутентификации/валидации, управлении кейсами и клиентских коммуникациях.

Адресация этих процессных и данных сложностей требует платформы интеллектуальной автоматизации нового поколения, унифицированной, которая связывает аналитику и когнитивные технологии с RPA для автоматизации более сквозных процессов, пока движет большую ценность:

Рассмотрите следующий пример фреймворка интеллектуальной автоматизации, оптимизирующего типичный финансовый и бухгалтерский процесс:

• До интеллектуальной автоматизации сотрудник вручную вводит накладные или заказы на продажу; это вроде медленно и вводит риск человеческих ошибок и значительных задержек.
• Фреймворк Интеллектуальной Автоматизации ингестирует данные (любой формат); автоматически классифицирует и извлекает данные; интегрирует информацию с ERP (SAP, Oracle и т.д.); анализирует производительность не только возможностей платформы и то, выполнили ли они как задумано, но даёт инсайты по процессу накладных или заказов на продажу; и доставляет те real-time инсайты исполнителям в точном формате, который они хотят получать для оптимизации финансовой и операционной производительности.

Одна финансовая услуговая организация снизила затраты на обработку накладных на 75%, генерируя $1,3 млн в ежегодной экономии операционных затрат с Интеллектуальной Автоматизацией.

Конечный результат — по-настоящему автоматизированный процессный воркфлоу, соединяющий бэк-офис с фронт-офисом. Клиенты уполномочены не только масштабироваться, но и измерять выгоды и ROI своего развёртывания процессной автоматизации.

В этом и лежит реальная сила платформы интеллектуальной автоматизации: построение цифровой финансовой рабочей силы завтрашнего дня, где коллаборация между цифровыми и физическими работниками результатирует в большей организационной способности и усилении сотрудников.

Крис Хафф — CSO Kofax. Он разрабатывает и ведёт глобальные стратегические инициативы компании, мышление лидерства в интеллектуальной автоматизации и кросс-функциональную горизонтальную интеграцию.