Революция в расчетах с поставщиками: RPA, нечёткая логика и умное управление чёрными списками

Какие части расчетов с поставщиками можно автоматизировать?

«Компании пытались автоматизировать буквально каждый угол процессов, но автоматизация расчетов с поставщиками осталась на последок», — говорит Амит.

Это пример роботизации процессов, но применённый к конкретной функции.

Всё это вызывает вопрос: почему, почему сейчас, почему автоматизировать расчеты с поставщиками вообще?

Для Амита ресурсы, или их нехватка — ключевой момент. «Функция расчетов с поставщиками в компании вряд ли получит много ресурсов», — говорит он, а это значит «она не получает столько внимания, это одна из последних зон, наслаждающихся выгодами автоматизации».

Что это значит? Какую часть AP можно автоматизировать? Амит объяснил, это применимо к:

• захвату информации поставщика,
• проверке её,
• исполнению платежа,
• коммуникации с поставщиками,
• захвату инвойсов,
• сопоставлению с заказами на закупку,
• обновлению главных книг,
• принятию решений о том, какой код главной книги применить к какой строке инвойса,
• и автоматическому выбору правильных утверждающих.

Но автоматизация также помогает с комплаенсом. Действительно, любой процесс-драйвен задача, такая как следование регуляторным процедурам, часто является низко висящим фруктом любой формы автоматизации процессов, вовлекает ли она программного робота или нет.

«В конечном счёте расчёты с поставщиками должны стать повсеместными и просто станут частью инструментария каждой компании», — говорит Амит.

Как это работает

«Когда мы получаем информацию поставщика, прогоняем её через нечёткую логику и другие ML-процессы для проверки против чёрных списков и других средств, чтобы решить, легитимен ли поставщик. Исполняем платеж, и если есть проблема с платежом, применяем логику и принятие решений, советуя поставщику, как исправить возникшую ошибку в процессе.

OCR и логика

Перевод информации с бумажных носителей сложнее. Вот где вступает оптическое распознавание символов (OCR). «Но OCR может завести вас только до определённой точки», — говорит он, «мы используем управляемый сервис для дополнения того, что может OCR, людьми, и это даст более высокий процент захвата инвойса».

Амит даёт другой пример:

«Когда вы захватываете инвойс, нужно решить, например, является ли ноутбук маркетинговым расходом, IT-расходом или инженерным. Логика и ML-логика могут помочь определить правильный счёт для конкретного инвойса. ML также может помочь определить, кто утверждающий, и мы делаем это, обучаясь на прошлом поведении клиента».

Чен Амит — сооснователь и CEO Tipalti, автоматизирующей платежные операции. Клиенты от Amazon и Twitter, Nikon и других гигантов до малых компаний и всего диапазона между. Сегодня они обрабатывают около $6.5 млн в годовом run rate.