Будущие тенденции в автоматизации счетов: Чего ожидать?

Автоматизация выставления счетов — это тренд, который стремительно меняет способ управления финансами в организациях. Согласно исследованиям Forrester's research, этот инновационный подход может сократить время и затраты на ручную обработку счетов на потрясающие 80%. PwC reports доказывает, что количество ошибок при обработке счетов уменьшается на 90%, а Deloitte highlights подчеркивает, что 87% поставщиков считают автоматизацию обработки счетов катализатором улучшения отношений с клиентами.

Итак, уже сейчас понятно, что автоматизация выставления счетов формирует будущее эффективности бизнеса. Внедряя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, компании сегодня имеют возможность значительно сократить расходы на обработку счетов и освободить свои команды от рутинных задач.

В этой статье мы рассмотрим эволюцию, текущее состояние и будущие тенденции автоматизации выставления счетов и узнаем, как эта прорывная технология меняет финансовый ландшафт.

Эволюция автоматизации выставления счетов 

В статье, опубликованной Business Insider в 2013 году, цитируется исследование Федерального резервного банка Филадельфии, согласно которому бумажные чеки полностью исчезнут к 2026 году. Хотя эта цель кажется не такой уж и близкой, мы достигли значительных успехов в автоматизации платежей, внедрив технологию для оптимизации обработки счетов. Таким образом, компании могут автоматизировать множество задач, включая ввод данных, согласование и утверждение счетов.

В начале своего существования автоматизация выставления счетов использовалась преимущественно крупными предприятиями, но за последние годы она значительно эволюционировала. Становясь все более доступными, программные решения для выставления счетов стали использоваться компаниями всех размеров. Ниже мы предоставили краткий обзор эволюции автоматизации счетов, чтобы понять, как развивалась эта технология со временем:

• В 1980-х и 1990-х годах впервые появилась технология автоматизации выставления счетов, которая из-за своей высокой стоимости и сложности аппаратного и программного обеспечения долгое время была доступна только крупным игрокам финансового рынка.
• В 2000-х годах, благодаря развитию интернета и компьютерных технологий, цифровые решения для выставления счетов стали более доступными. Однако технология столкнулась со многими проблемами, в том числе связанными с масштабированием и безопасностью данных, что препятствовало ее быстрому распространению и внедрению.
• В 2010-х годах, с развитием облачных вычислений, приложения для автоматизации стали более доступными, поскольку предприятиям больше не нужно было инвестировать в дорогостоящее оборудование и программное обеспечение. Кроме того, в эти годы появились новые функции, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, благодаря которым точность и эффективность обработки счетов значительно повысились.

Сегодня, когда искусственный интеллект стал мейнстримом, автоматизация счетов выходит на совершенно новый уровень, с добавлением множества новых функций, включая интеллектуальный анализ и оптическое распознавание символов. Все это повышает эффективность, снижает затраты, повышает точность и улучшает прозрачность для компаний любого размера.

Диджитализация обработки счетов значительно развилась, и сейчас она является более доступной и экономически выгодной, чем когда-либо прежде. Согласно исследованию Ardent Partners, около 80% организаций уже внедрили эту технологию или планируют сделать это в 2023 году. Давайте рассмотрим несколько важных достижений в автоматизации обработки счетов, которые быстро продвигают эту технологию вперед:

• Использование технологии машинного обучения, чтобы оптимизировать обработку счетов и повысить общее качество данных. Способность адаптироваться к конкретным задачам и требованиям является ключевой особенностью и преимуществом технологии машинного обучения. Благодаря способности обрабатывать и анализировать огромные массивы данных, она эффективно выявляет закономерности и тенденции. Системы на основе машинного обучения также способны идентифицировать стандартную информацию, такую как номера счетов, суммы переводов и названия поставщиков, а также адаптировать свои алгоритмы к специфике конкретного бизнеса. Еще одним важным преимуществом технологии является ее способность выявлять аномальную активность и предотвращать незаконные финансовые операции.
• Внедрение технологии оптического распознавания символов для автоматизации процесса извлечения данных со счетов. Основной задачей технологии оптического распознавания символов является распознавание и интерпретация информации, содержащейся в инвойсах различных форматов (в том числе рукописных) и языков. Использование технологии оптического распознавания символов позволяет преодолеть языковые барьеры, а также устраняет необходимость унификации счетов, поскольку она способна работать с любыми документами, включая отсканированные копии и рукописные счета-фактуры. Такого прорыва в технологии распознавания текстов удалось достичь благодаря внедрению вышеупомянутого машинного обучения, которое позволяет обучать модели работать с различными форматами и стилями документов.
• Интеграция с системами планирования ресурсов предприятия для ускорения обработки данных, улучшения финансового контроля и значительного сокращения ручной работы. Благодаря тесной взаимосвязи системы обработки счетов с системами планирования ресурсов предприятия, точная и достоверная информация доступна в режиме реального времени, что важно для финансового контроля и принятия обоснованных решений. Благодаря такой бесшовной интеграции двух систем предприятия могут значительно повысить операционную эффективность и высвободить ресурсы для выполнения нетривиальных задач.

Современные системы автоматизации счетов позволяют компаниям экономить время и деньги, повышать точность и согласованность информации, а также улучшать процесс принятия решений.

Технологии автоматизации обработки счетов продолжают стремительно развиваться, и уже наметилось несколько тенденций на ближайшее будущее:

• Рост количества решений на основе искусственного интеллекта и еще более активное использование машинного обучения в финансовой сфере. От обнаружения ошибок и интеллектуального извлечения данных до предиктивной аналитики и более точной и эффективной обработки — в системах автоматизации обработки счетов все еще есть место для совершенствования. 
• Внедрение технологии блокчейн. По мнению экспертов, блокчейн будет все чаще использоваться для обеспечения безопасности, неизменности и прозрачности данных счетов, что поможет снизить риск несанкционированного доступа и мошеннических действий. Многие действующие и новые программные решения уже используют возможности распределенного реестра блокчейн.
• Мобильное утверждение счетов. Поскольку все больше людей взаимодействуют с онлайн-сервисами через мобильные устройства, мы увидим рост мобильных приложений, которые облегчают утверждение счетов на ходу. Менеджеры и заинтересованные стороны смогут просматривать, утверждать или отклонять счета-фактуры непосредственно со своих смартфонов. Все это повышает эффективность рабочих процессов.
• Усовершенствованные порталы поставщиков. Эти порталы станут более удобными для пользователей, предлагая возможности самообслуживания для выставления счетов, отслеживания статуса и выполнения запросов. Таким образом, они будут способствовать лучшему взаимодействию и сотрудничеству между предприятиями и их поставщиками.
• Локализация и глобальное соответствие. Разработчики систем автоматизации счетов адаптируют свои решения к различным глобальным налоговым нормам и требованиям по соответствию, гарантируя, что счета-фактуры будут точно обработаны в соответствии с налоговыми законами и нормативными актами конкретной страны.

Кроме того, автоматизация уменьшает потребность в бумажных счетах-фактурах, что соответствует инициативам по защите окружающей среды. Все вышеупомянутые тенденции ознаменуют трансформационные сдвиги, обеспечивающие большую эффективность, точность и адаптивность к меняющимся потребностям бизнеса во всем мире.

Обработка счетов с помощью искусственного интеллекта прошла долгий путь развития от фантастической мечты до современной реальности и сейчас меняет способы управления кредиторской задолженностью и выставления счетов. Согласно исследованиям PwC, к 2030 году вклад искусственного интеллекта в мировую экономику составит около 16 триллионов долларов США, все больше устраняя барьеры и открывая новые возможности для бизнеса.

Системы на основе искусственного интеллекта, благодаря своей способности к обучению и адаптации, позволяют автоматизировать весь цикл обработки счетов. Они способны автоматически извлекать информацию из счетов различных форматов, проверять данные и вносить их в корпоративные приложения. Таким образом минимизируется ручная работа и высвобождаются человеческие ресурсы. Такие системы, как правило, являются сочетанием машинного обучения, распознавания текста и обработки естественного языка.

Использование программного обеспечения для автоматизации процессов выписки счетов решают следующие проблемы:

• Ручной ввод данных, отнимающий много времени. Интеграция ERP с программным обеспечением для выставления счетов уменьшает время, которое затрачивается на сканирование и распознавание счетов.
• Высокая вероятность ошибок при ручном вводе информации. Системы автоматизации практически исключают человеческую ошибку, тем самым предотвращая более серьезные проблемы.
• Задержки в согласовании счетов. Задержки, возникающие из-за человеческого фактора (неправильный получатель, занятость менеджера, утерянный инвойс и т.д.), могут привести к потенциальным штрафам за несвоевременную оплату. Решения на основе искусственного интеллекта налаживают каждый уровень утверждения, гарантируя, что инвойсы будут доставлены нужным людям в нужное время.
• Низкий уровень прозрачности и контроля. Как бумажные, так и цифровые документы могут легко потеряться среди кучи файлов, что очень затрудняет ведение аудиторского следа и реализацию двух- или трехстороннего сопоставления данных. Системы автоматизации используют централизованную базу данных, что упрощает контроль и выявление мошенничества.
• Сложность обработки счетов в разных форматах. От бумажных документов до PDF-файлов и цифровых изображений — счета-фактуры продолжают поступать в самых разных типах и форматах. Системы на основе машинного обучения могут быстро обучаться, адаптироваться и извлекать информацию из различных источников, что особенно важно при работе с международными поставщиками.

Кроме того, системы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогают решать проблемы интероперабельности и масштабируемости, а также сложности отслеживания и управления финансовыми потоками.

Одно из важнейших преимуществ автоматизации выставления счетов, которое приносит пользу как крупному, так и малому бизнесу, — оптимизация процессов выставления счетов. В результате можно повысить точность операций, которые ранее выполнялись вручную. Кроме того, автоматизированные системы позволяют интегрировать заказы на покупку и квитанции, создавая бесперебойный сквозной процесс.

Благодаря такой интеграции, предприятия ускоряют цикл выставления счетов, повышают прозрачность и возможность круглосуточно отслеживать статусы счетов в режиме реального времени. Автоматизированная система гарантирует, что счета будут быстро рассмотрены, утверждены и оплачены, устраняя задержки и улучшая управление денежными потоками. Таким образом, бизнес может минимизировать время и усилия, затраченные на выставление счетов, перенаправить ресурсы на более приоритетные задачи.

Благодаря недавним значительным скачкам в технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта будущее уже наступило. Решения для выставления счетов на основе искусственного интеллекта или машинного обучения расширяют возможности бизнеса во всем мире. Хотя первоначальные затраты на внедрение систем автоматизации могут показаться высокими (особенно для небольших компаний), операционная эффективность и долгосрочная экономия делают их стоящими инвестиций.

Сегодня существует много различных решений на основе искусственного интеллекта. Успех их внедрения зависит от правильного выбора, который будет соответствовать целям и потребностям конкретного бизнеса. Несмотря на способность таких систем адаптироваться к конкретным задачам, следует рассмотреть различные решения, чтобы понять их сильные и слабые стороны.

С развитием искусственного интеллекта его возможности по обработке счетов будут продолжать расширяться, и в будущем мы увидим еще более эффективные и точные системы. Они будут обеспечивать бесперебойную интеграцию и интуитивно понятную автоматизацию.