Майбутні тенденції в автоматизації рахунків: Чого очікувати?

Автоматизація виставлення рахунків - це тренд, який стрімко змінює спосіб управління фінансами в організаціях. Згідно з дослідженнями компанії Forrester's research, цей інноваційний підхід може скоротити час і витрати на ручну обробку рахунків на приголомшливі 80%. PwC reports що кількість помилок при обробці рахунків зменшується на 90%, а Deloitte highlights підкреслює, що 87% постачальників вважають автоматизацію обробки рахунків каталізатором поліпшення відносин з клієнтами.

Отже, вже зараз зрозуміло, що автоматизація виставлення рахунків формує майбутнє ефективності бізнесу. Впроваджуючи технології штучного інтелекту та машинного навчання, компанії сьогодні мають можливість значно скоротити витрати на обробку рахунків і звільнити свої команди від рутинних завдань.

У цій статті ми розглянемо еволюцію, поточний стан і майбутні тенденції автоматизації виставлення рахунків та дізнаємося, як ця проривна технологія змінює фінансовий ландшафт. 

Еволюція автоматизації виставлення рахунків 

У статті, опублікованій Business Insider у 2013 році, цитується дослідження Федерального резервного банку Філадельфії, згідно з яким паперові чеки повністю зникнуть до 2026 року. Хоча ця мета здається не такою вже й близькою, ми досягли значних успіхів в автоматизації платежів, впровадивши технологію для оптимізації обробки рахунків. Таким чином, компанії можуть автоматизувати безліч завдань, включаючи введення даних, узгодження та затвердження рахунків.

 На початку свого існування автоматизація виставлення рахунків використовувалася переважно великими підприємствами, але за останні роки вона значно еволюціонувала. Стаючи все більш доступними, програмні рішення для виставлення рахунків стали використовуватися компаніями всіх розмірів. Нижче ми надали короткий огляд еволюції автоматизації рахунків, щоб зрозуміти, як розвивалася ця технологія з часом:

• У 1980-х і 1990-х роках вперше з'явилася технологія автоматизації виставлення рахунків, яка через свою високу вартість і складність апаратного та програмного забезпечення довгий час була доступна лише великим гравцям фінансового ринку.
• У 2000-х роках, завдяки розвитку інтернету та комп'ютерних технологій, цифрові рішення для виставлення рахунків стали більш доступними. Однак технологія зіткнулася з багатьма проблемами, в тому числі пов'язаними з масштабуванням і безпекою даних, що перешкоджало її швидкому поширенню та впровадженню.
• У 2010-х роках, з розвитком хмарних обчислень, додатки для автоматизації стали доступнішими, оскільки підприємствам більше не потрібно було інвестувати в дороге обладнання та програмне забезпечення. Крім того, в ці роки з'явилися нові функції, такі як машинне навчання і штучний інтелект, завдяки яким точність і ефективність обробки рахунків значно підвищились.

Сьогодні, коли штучний інтелект став мейнстримом, автоматизація рахунків виходить на абсолютно новий рівень, з додаванням безлічі нових функцій, включаючи інтелектуальний аналіз і оптичне розпізнавання символів. Все це підвищує ефективність, знижує витрати, підвищує точність і покращує прозорість для компаній будь-якого розміру.

Диджиталізація обробки рахунків значно розвинулася, і зараз вона є більш доступною та економічно вигідною, ніж будь-коли раніше. Згідно з дослідженням Ardent Partners, близько 80% організацій вже впровадили цю технологію або планують зробити це у 2023 році. Давайте розглянемо кілька важливих досягнень в автоматизації обробки рахунків, які швидко просувають цю технологію вперед:

-   Використання технології машинного навчання для оптимізації обробки рахунків і підвищення загальної якості даних. Здатність адаптуватися до конкретних завдань і вимог є ключовою особливістю і перевагою технології машинного навчання. Завдяки здатності обробляти та аналізувати величезні масиви даних, вона ефективно виявляє закономірності та тенденції. Системи на основі машинного навчання також здатні ідентифікувати стандартну інформацію, таку як номери рахунків, суми переказів і назви постачальників, а також адаптувати свої алгоритми до специфіки конкретного бізнесу. Ще однією важливою перевагою технології є її здатність виявляти аномальну активність і запобігати незаконним фінансовим операціям.

- Впровадження технології оптичного розпізнавання символів для автоматизації процесу вилучення даних з рахунків. Основним завданням технології оптичного розпізнавання символів є розпізнавання та інтерпретація інформації, що міститься в інвойсах різних форматів (у тому числі рукописних) та мов. Використання технології оптичного розпізнавання символів дозволяє подолати мовні бар'єри, а також усуває необхідність уніфікації рахунків, оскільки вона здатна працювати з будь-якими документами, включаючи скановані копії та рукописні рахунки-фактури. Такого прориву в технології розпізнавання текстів вдалося досягти завдяки впровадженню вищезгаданого машинного навчання, який дозволяє навчати моделі працювати з різними форматами та стилями документів.

- Інтеграція з системами планування ресурсів підприємства для прискорення обробки даних, покращення фінансового контролю та значного скорочення ручної роботи. Завдяки тісному взаємозв'язку системи обробки рахунків з системами планування ресурсів підприємства, точна і вірогідна інформація доступна в режимі реального часу, що важливо для фінансового контролю і прийняття обґрунтованих рішень. Завдяки такій безшовній інтеграції двох систем підприємства можуть значно підвищити операційну ефективність і вивільнити ресурси для виконання нетривіальних завдань.

Сучасні системи автоматизації рахунків, що надають масштабовані та гнучкі рішення, дозволяють компаніям заощаджувати час і гроші, підвищувати точність і узгодженість інформації, а також покращувати процес ухвалення рішень.

Майбутні тенденції в автоматизації виставлення рахунків

Технології автоматизації обробки рахунків продовжують стрімко розвиватися, і вже намітилося кілька тенденцій на найближче майбутнє:

- Зростання кількості рішень на основі штучного інтелекту та ще більш активне використання машинного навчання у фінансовій сфері. Від виявлення помилок та інтелектуального вилучення даних до предикативної аналітики та більш точної й ефективної обробки - у системах автоматизації обробки рахунків все ще є місце для вдосконалення. Оскільки технології штучного інтелекту та машинного навчання стрімко розвиваються, в майбутньому ми побачимо ще більше систем автоматизації на їхній основі.

- Впровадження технології блокчейн. На думку експертів, блокчейн буде все частіше використовуватися для забезпечення безпеки, незмінності та прозорості даних рахунків, що допоможе знизити ризик несанкціонованого доступу та шахрайських дій. Багато чинних і нових програмних рішень вже використовують можливості розподіленого реєстру блокчейн.

- Мобільне затвердження рахунків. Оскільки все більше людей взаємодіють з онлайн-сервісами через мобільні пристрої, ми побачимо зростання мобільних додатків, які полегшують затвердження рахунків на ходу, дозволяючи менеджерам і зацікавленим сторонам переглядати, затверджувати або відхиляти рахунки-фактури безпосередньо зі своїх смартфонів, підвищуючи ефективність робочого процесу.

- Вдосконалені портали постачальників. Ці портали стануть більш зручними для користувачів, пропонуючи можливості самообслуговування для подання рахунків, відстеження статусу та вирішення запитів. Таким чином, вони сприятимуть кращій взаємодії та співпраці між підприємствами та їхніми постачальниками.

- Локалізація та глобальна відповідність. Розробники систем автоматизації рахунків адаптують свої рішення до різноманітних глобальних податкових норм і вимог щодо відповідності, гарантуючи, що рахунки-фактури будуть точно оброблені відповідно до податкових законів і нормативних актів конкретної країни.

 Крім того, автоматизація зменшить потребу в паперових рахунках-фактурах, що відповідає ініціативам із захисту навколишнього середовища. Усі вищезазначені тенденції ознаменують трансформаційні зрушення, що забезпечують більшу ефективність, точність та адаптивність до мінливих потреб бізнесу в усьому світі.

Від фантастичної мрії до сучасної реальності обробка рахунків за допомогою штучного інтелекту пройшла довгий шлях розвитку і зараз змінює способи управління кредиторською заборгованістю та виставленням рахунків. Згідно з дослідженнями a study by PwC, до 2030 року внесок штучного інтелекту у світову економіку становить близько 16 трильйонів доларів США, все більше усуваючи бар'єри та відкриваючи нові можливості для бізнесу.

Системи на основі штучного інтелекту, завдяки своїй здатності до навчання та адаптації, дозволяють автоматизувати весь цикл обробки рахунків. Вони здатні автоматично витягувати інформацію з рахунків різних форматів, перевіряти дані та вносити їх у корпоративні додатки, таким чином мінімізуючи ручну роботу та вивільняючи людські ресурси. Такі системи, як правило, є поєднанням машинного навчання, розпізнавання тексту та обробки природної мови.

Використання програмного забезпечення для автоматизації процесів виписки рахунків розв'язують такі загальні проблеми:

- Ручне введення даних, що забирає багато часу. Інтеграція ERP з програмним забезпеченням для виставлення рахунків зменшує час, що витрачається на сканування та розпізнавання рахунків.

- Висока ймовірність помилок при ручному введенні інформації. Системи автоматизації практично виключають людську помилку, тим самим запобігаючи більш серйозним проблемам.

- Затримки в узгодженні рахунків. Затримки, що виникають через людський фактор (неправильний одержувач, зайнятість менеджера, загублений інвойс тощо), можуть призвести до потенційних штрафів за несвоєчасну оплату. Рішення на основі штучного інтелекту відображають кожен рівень затвердження, гарантуючи, що інвойси будуть доставлені потрібним людям у потрібний час.

- Низький рівень прозорості та контролю. Як паперові, так і цифрові документи можуть легко загубитися серед купи файлів, що дуже ускладнює ведення аудиторського сліду та реалізацію дво- або тристороннього зіставлення даних. Системи автоматизації використовують централізовану базу даних, що спрощує контроль і виявлення шахрайства.

- Складність обробки рахунків у різних форматах. Від паперових документів до PDF-файлів і цифрових зображень - рахунки-фактури продовжують надходити в найрізноманітніших типах і форматах. Завдяки здатності систем на основі машинного навчання навчатися й адаптуватися, вони можуть швидко й точно витягувати інформацію з різних джерел, що особливо важливо при роботі з міжнародними постачальниками.

Крім того, системи на основі штучного інтелекту та машинного навчання допомагають вирішувати проблеми інтероперабельності та масштабованості, а також складнощі відстеження та управління фінансовими потоками.

Оптимізоване виставлення рахунків та підвищення ефективності

Однією з найважливіших переваг автоматизації виставлення рахунків, яка приносить користь як великому, так і малому бізнесу, є оптимізація процесів виставлення рахунків. В результаті можна підвищити точність операцій, які раніше виконувалися вручну. Крім того, автоматизовані системи дозволяють інтегрувати замовлення на купівлю та квитанції, створюючи безперебійний наскрізний процес.

Завдяки такій інтеграції підприємства отримують вигоду від прискорення циклу виставлення рахунків, підвищення прозорості та можливості цілодобово відстежувати статуси рахунків у режимі реального часу. Завдяки автоматичним нагадуванням та сповіщенням автоматизована система гарантує, що рахунки будуть швидко розглянуті, затверджені та оплачені, усуваючи затримки та покращуючи управління грошовими потоками. Таким чином, бізнес може мінімізувати час і зусилля, витрачені на виставлення рахунків, і перенаправити ресурси на більш пріоритетні завдання.

Завдяки нещодавнім значним стрибкам у технологіях машинного навчання та штучного інтелекту майбутнє вже настало, і рішення для виставлення рахунків на основі штучного інтелекту або машинного навчання розширюють можливості бізнесу в усьому світі. Хоча початкові витрати на впровадження систем автоматизації можуть здатися високими (особливо для невеликих компаній), операційна ефективність і довгострокова економія роблять їх вартими інвестицій.

Сьогодні існує багато різних рішень на основі штучного інтелекту, і успіх їхнього впровадження залежить від правильного вибору, який відповідатиме цілям і потребам конкретного бізнесу. Попри здатність таких систем адаптуватися до конкретних завдань, слід розглянути різні рішення, щоб зрозуміти їхні сильні та слабкі сторони.

З розвитком штучного інтелекту його можливості з обробки рахунків продовжуватимуть розширюватися, і в майбутньому ми побачимо ще більш ефективні та точні системи, які забезпечуватимуть безперебійну інтеграцію та інтуїтивно зрозумілу автоматизацію.