買掛金と売掛金のためのAI：より少ない労力でより多くの取引を処理
APとARは取引工場である。毎月何百、何千もの請求書が流れてくる。それぞれが記録され、照合され、承認され、支払われ、あるいは回収される必要がある。
ボリュームのある仕事。明確なルール。具体的な手順。一つの取引から次の取引への変更はほとんどない。
請求書と発注書の照合に何時間も費やしていませんか？三方一致のチェック支払実行のスケジューリング回収リマインダーの送信勘定科目の照合支払いはどこですか？
これは戦略的財務の仕事ではない。取引処理だ。AIはまさにこのために作られたのだ。
AIが量を処理。あなたのチームは例外を処理する。200件の定型的な取引と10件の問題ケースを処理する代わりに、チームは実際に人間の判断が必要な10件に集中する。
AP/ARの挑戦
取引量はビジネスとともに増加します。しかし、チームは同じスピードで成長するわけではありません。
買掛金
- 請求書は電子メール、郵便、ポータル、EDI、ファックスで届く
- 請求書のフォーマットはベンダーごとに異なる
- 各請求書は、POおよび領収書と照合する必要がある。
- 承認ルーティングは、金額、部門、ベンダーの種類によって異なります。
- 支払スケジュール、支払期日、割引、キャッシュポジション
- 業者から支払い状況について問い合わせの電話
- 月末未払金の計算が必要
売掛金
- 請求書を正しく作成し、送付する必要がある。
- 小切手、ACH、電信送金、クレジットカードによる支払い
- 現金での支払いと請求書の照合
- ショートペイと控除について調査が必要
- 回収には延滞口座のフォローアップが必要
- 顧客が請求書に異議を唱え、解決を必要としている
- DSO目標の監視が必要
各ステップは簡単だ。しかし、何百ものトランザクションを掛け合わせれば、複数の人間がフルタイムで働くことになる。
仕事量が増えると、人を増やすか、労働時間を長くするか、あるいは手を抜くか、という3つの選択肢がある。どれも素晴らしいことではない。
AIは4つ目の選択肢を与えてくれる。
AIが買掛金にもたらすもの
請求書を自動的に処理
請求書が届くAIが
すべてのデータを抽出します：
ベンダー、請求書番号、日付、行項目、金額、条件、PO番号。処理に必要なものすべて。
請求書を検証します：
計算は合っているか？業者はシステムに入っているか？住所は正しいか？支払条件は合意通りか？
重複をチェックする：
この請求書は以前にも提出されたことがありますか？同じベンダー、同じ金額、同じ日付ですか？重複した請求はすぐにフラグが立ちます。
AP エントリを作成する：
ERPや会計システムに自動投稿。あなたが定義したルールに基づいて割り当てられたGLコード。
これらすべてが1分以内に行われる。人間が入力することもない。データ入力ミスもない。
スリーウェイ・マッチングに対応
三者マッチは重要なコントロールだ。面倒でもある。
AIがマッチする：
- 請求書から発注書へ 適切なベンダー？正しい商品？適切な価格？
- 請求書から領収書へ 請求されたものを実際に受け取ったのか？
- 3人そろって： 数量と金額は3つの文書すべてで一致しているか？
完璧にマッチしている：
すべてが許容範囲内に収まる。AIが自動的に承認し、支払いのためにキューに入れる。
マイナー・バリアンス：
数量または価格の差が小さい。許容閾値以下。AIはフラグを立てますが、そのように設定すれば自動承認できます。
有意差：
材質の不一致。数量の違い。価格の違い。POがない。AIがフラグを立て、適切な担当者にレビューさせる。
あなたのチームは例外しか見ていない。完全に一致する90%？すでに処理済みだ。
インテリジェントな承認ルート
どの企業にも承認規則がある。AIはそれに従う：
金額ベースのルーティング：
$500未満？マネージャーの承認$500-$5,000?ディレクター承認$5,000以上？副社長承認。AIはあなたの承認マトリックスを知っています。
部門ベースのルーティング：
マーケティング費用？マーケティング部長へ。IT費？ITディレクターへ。部門をまたぐ？両方に。
ベンダーベースのルーティング：
新しいベンダー？審査のために調達に行く。既知のベンダー？標準的なプロセス。監視リストに載っているベンダー？コントローラーへ。
優先的に処理する：
早期支払い割引はありますか？優先度は高い。標準的な30日間？通常通り。すでに延滞中？緊急。
承認者は自分の好きなチャネルで通知を受け取ります。メール、Slack、Teams、モバイルアプリ。承認者はワンクリックで承認または却下できます。請求書をメールで探す必要はありません。
支払いスケジュールの最適化
今週支払うべき請求書は？AIが決断をサポートします。
と考えている：
- 期限： 遅延損害金を避けるためには何を支払わなければなりませんか？
- 早期支払い割引： どのような値引きが可能か？
- キャッシュポジション： 今、私たちに支払える余裕はあるのだろうか？
- ベンダーとの関係： 戦略上、誰を優先するのか？
- 支払条件 キャッシュフローの最適なタイミングは？
AIはこれらすべての要素をバランスさせた支払いプランを提案する。あなたは見直す。必要なら調整する。承認する。支払いが実行される。
結果早期支払割引の獲得が増加。遅延損害金の減少。より良い現金管理。手作業による計画が減少。
ベンダーとのコミュニケーション
ベンダーからのメール「請求書12345のステータスは？
AI以前：誰かがシステムやメールを検索。状況を把握する。返事を書く。10分かかる。
AI：即座に対応。「請求書12345は承認され、5月15日に支払われる予定です。AIがシステムをチェックし、自動的に応答する。
複雑な質問については、AIは人間にルーティングする。しかし、日常的なステータスチェックは？自動的に処理されます。あなたのチームは、ベンダーとシステムの仲介役をやめる。
AIが売掛金にもたらすもの
請求書の作成と送付
請求書は期限内に出さなければならない。正しい情報で。正しい相手に。
AIだ：
注文書から請求書を作成する：
注文が完了しましたか？請求書は自動的に作成されます。すべての項目。正しい価格設定。適切な条件。必要に応じて顧客固有のフォーマット。
顧客固有のルールを適用する：
インボイスにPO番号が必要な顧客もいる。特定の参照番号が必要な顧客もいる。財務@ではなく、請求@に請求書を送る必要がある顧客もいる。AIは顧客の要求を処理する。
好みのチャンネルで送信する：
電子メール、EDI、ポータルへのアップロード、印刷された郵送。お客様がどのように請求書を受け取りたい場合でも、AIが対応します。
トラック配送：
メールが開封されたか？PDFがダウンロードされましたか？EDIが承認されたか？AIは受信を追跡し、何かが配信されていない場合はフラグを立てます。
請求書の発送がより速く。より安定して。より少ないエラーで。つまり、支払いも早くなります。
現金を自動的に適用
キャッシュ・アプリケーションとは、支払いと請求書を照合することである。シンプルなコンセプト。時間のかかる現実。
AIがマッチする：
完璧にマッチしている：
支払金額と請求金額が完全に一致する。顧客名が一致する。AIが自動的に適用される。
部分的な支払い：
顧客は $10,000 の請求書に対して $8,000 を支払った。AIは部分払いを適用し、残高はオープンにしておく。
複数の請求書による支払い：
15件の請求書を対象とした$50,000の小切手。AIは、金額、支払参照に含まれる請求書番号、または過去のパターンに基づいて、適切な請求書に照合します。
未使用の現金：
支払いが請求書と一致しない。AIが人間によるレビューのためにフラグを立て、金額と顧客履歴に基づいて一致する候補を提供します。
あなたのチームは例外にしか触れない。それ以外はすべて自動的に流れます。
体系的なコレクション管理
コレクションはフォローアップの仕事だ。AIはそれを一貫して行う。
期日を監視する：
請求書の期限は明日？AIはそれを記録する。期限を過ぎた？エスカレーションが始まる。
自動的にリマインダーを送信します：
期日5日前に親切なリマインダー。期限日に再度督促。期日を7日、14日、30日過ぎた時点で段階的に督促。あなたのルールに基づいたタイミングとトーン。
コミュニケーションをパーソナライズする：
「4月1日付の請求書5678（$12,500）は支払期日を15日過ぎています。支払いは4月30日までに行われる予定でした。一般的なテンプレートではなく、具体的な詳細。
反応を追跡する：
顧客は「小切手は郵送中です」と言ったか？AIはそれを記録し、支払いが届かない場合はフォローアップする。異議申し立て？ARスペシャリストにルーティングされる。
適切にエスカレーションする：
少額で初めての遅刻？自動リマインダー。大量、何度も遅刻？ARマネージャーに連絡。金額が非常に大きく、支払期日を大幅に過ぎている場合？CFOに連絡。
一貫したフォローアップ。忘れられた口座はない。気まずい会話が遅れることもない。計画的な回収管理。
紛争と控除
顧客は$10,000の請求書に対して$9,000を支払い、"価格設定ミス "と言った。
AIだ：
- ショートペイの検出
- 注釈や異議申し立ての理由があるかどうかをチェックする。
- 見積書、注文書、請求書の原本を取り寄せる
- この顧客の価格履歴をチェックする
- すべての関連情報を収集した上で、紛争にフラグを立て、AR専門家に連絡する。
ARのスペシャリストは、すでに提供されているすべてのコンテキストを使用して調査を行います。システムを探し回ることもない。何が起こったかをつなぎ合わせる必要もない。必要なものはすべてそこにある。
現金回収の予測
来週はいくら現金が集まりますか？来月は？
AIが分析する：
- 未払いの請求書と期日
- 顧客別の過去の支払いパターン
- 季節のトレンド
- 現在のコレクションに関する問題
- 未解決の紛争
結果現実を反映した現金回収予測。請求書の金額を足し算して期待するだけではありません。顧客が実際にどのように支払っているかに基づいた実際の予測。
より良い現金予測は、より良い現金管理を意味します。給与の支払いや設備の購入ができるかどうかで驚くことはありません。
AIが和解にもたらすもの
和解はマッチング作業。AIはマッチングを得意とする。
銀行照合
AIだ：
- 銀行フィードから取引を引き出す
- 会計システムから取引を引き出す
- 並んだものすべてにマッチする
- 一致しないものにフラグを立てる
- 一致した項目と例外を示す照合レポートの作成
あなたのチームは例外をレビューする。他の95%の取引は？すでに調整済み。
ベンダー口座照合
あなたの記録では、あなたはベンダーXに$25,000を借りています。取引明細書には$27,000と記載されています。何が違うのですか？
AIは一行ずつ比較する：
- どの請求書が両方に表示されますか？
- 明細書にのみ記載されている請求書は？
- 私たちが記録した中で、彼らはどのような支払いを受けたのだろうか？
- その違いと理由は？
$2,000の差額が、まだ受け取っていない請求書789であることを示すリコンシリエーション・レポートが作成された。謎は数時間ではなく数分で解決した。
顧客口座照合
ARも同じ考え方だ。顧客は何も借りていないと言う。システムには$15,000と表示されている。
AIは、あなたがまだ適用していない、彼らが支払ったものを特定する。係争中の請求書どのようなクレジットが保留されているか。顧客との話し合いに備えて、明確な調整表を提示する。
これが意味するもの
CFOおよび財務リーダー向け
人数に比例しない規模：
ビジネスが50%成長？取引量は50%増加する。しかし、AP/ARチームは50%増加する必要はありません。AIが取引量の増加に対応します。
運転資本管理の改善：
早期支払割引をより多く獲得する。売掛債権の早期回収より良い現金予測。これらすべてが運転資本を改善する。
トランザクションあたりのコストを下げる：
請求書を手作業で処理すると$10～$15かかる。AIを使えば、$2-$3に下がる。ARも同様だ。大量に処理すれば、実質的なコスト削減になる。
エラーや紛争が少ない：
一貫した処理はミスの減少を意味する。ミスが減るということは、ベンダーとの紛争や顧客からの苦情が減るということです。
より良いコンプライアンスと管理：
三者マッチングを毎回実施。承認ルールに毎回従う。職務の分離を維持する。明示的に許可しない限り例外を認めない
AP/ARチーム向け
データ入力をやめる：
請求書データを入力する手間が省けます。一致するPOを検索する必要はありません。完全に一致するものを手作業で照合する必要がない。AIが定型処理を行います。
例外と関係に焦点を当てる：
ベンダーの問題？顧客の問題？新しいベンダーのセットアップ？珍しい取引？ここにあなたの付加価値が生まれます。日常的な取引には、あなたの専門知識は必要ありません。
質問に即座に答える
「私の支払いはどこ？すべてがシステム内にあり、最新のものであるため、数秒で調べることができます。より少ない労力でより良いサービスを。
ピーク時に慌てることなく対応
月末に急増？年末の締め？AIはスピードを落とさない。残業もない。バックログなし。ストレスもない。
実際に面白い仕事をする：
プロセス改善。ベンダーとの交渉回収戦略問題解決。847番の請求書を処理するよりはましだ。
ビジネス全体のために
ベンダーの支払いは予測可能だ：
一貫した処理。明確な支払いスケジュール。支払い遅延の減少。これにより、顧客はより良い顧客となり、条件を改善することができる。
顧客はより良い経験をすることができる：
正確な請求書。質問への迅速な回答。プロフェッショナルな回収フォロー。これにより、お取引がしやすくなります。
キャッシュフローはより予測しやすい：
買掛金と売掛金の予測を改善することは、キャッシュサプライズの減少を意味します。何が起こるかわかる。
月末の締めが早くなった：
APとARが最新でクリーンであれば、クロージングはより速くなる。慌てずに済む。ストレスも少ない。
よくあるシナリオ
標準インボイス処理
いつもの業者から請求書が届くAIだ：
- 10秒でデータを抽出
- 自動的にPOにマッチする
- システムでの受領を確認
- すべての整合性を検証する
- 承認のためマネージャーへ
- マネージャーがモバイルで30秒で承認
- 支払実行のためにキューに入れられた請求書
領収書発行から支払いキューに入るまでの合計時間：2分人間の時間：承認に30秒。その他はすべて自動で行われます。
カスタマー・ペイメント・アプリケーション
顧客から$47,500のACH支払いが到着。AIが
- 銀行フィードでの支払いを見る
- 銀行詳細から顧客を特定
- その顧客の未決済請求書を検索
- 合計$47,500の特定の3つの請求書と一致する。
- 自動的に支払いを適用
- 顧客口座残高の更新
- 顧客に入金確認書を送付
合計時間1分未満人間の関与特になし。支払いが正しく適用され、顧客に通知された。
コレクション・フォローアップ
$15,000の請求書の支払期限が10日過ぎました。AIは
- 顧客に丁寧なリマインダー・メールを送信
- 顧客はこう答える：「署名された納品書のコピーが必要です。
- AIがシステム内の納品書を見つける
- 自動的に顧客に送信
- 顧客はこう答える：「ありがとうございます。
- AIはこれをシステムに記録し、支払いがない場合は火曜日にフォローアップするようリマインダーを設定する。
支払いが完了するか、人間によるエスカレーションが必要になるまで、やり取りはすべて自動的に行われる。
AIにできないこと
AIは日常的な取引を見事に処理する。しかし、それには限界がある：
交渉はできない：
ベンダーが異なる支払条件を希望している？顧客が請求金額について異議を申し立てた？これらは人間関係の管理と判断を必要とする。
ビジネス上の意思決定はできない：
この慢性的な遅延顧客との取引を止めるべきか？関係を維持するために、この係争中の請求書を支払うべきか？ビジネス上の決定であり、処理上の決定ではない。
真に斬新な状況には対応できない：
この種のサービスを購入するのは初めてですか？全く新しい業者ですか？複雑な複数当事者間取引？これらは人的分析が必要です。
悪いデータを修正することはできない：
商品マスターが間違っていれば、マッチングも間違ってしまう。顧客の住所が古ければ、請求書は間違った場所に送られる。AIは持っているデータで動く。
コンプライアンスを強制することはできない：
AIはあなたが与えたルールを実施することができる。しかし、管理職が承認要求を無視したり、顧客が支払いをしなかったりした場合、それはAIの問題ではない。それはマネジメントやビジネスの問題なのだ。
AIは大量のルールベースのトランザクション処理に優れている。それ以外は、まだあなたのチームが必要だ。
はじめに
痛みの強い部分から始める：
APがボトルネック？
請求書処理の自動化から始めよう。それが機能することを証明する。次に承認ルーティングを追加する。そして支払いの最適化。
ARはあなたの課題ですか？
まずは現金で。それがうまくいくことを証明しなさい。次に回収の自動化を加える。次に紛争処理。
まずクリーンなサブセットを選ぶ：
80%を扱うベンダーが上位20社ですか？まずはそこから始めましょう。クリーンなデータ、予測可能なトランザクション。迅速に勝ち取る。
最初のうちは人間を輪の中に入れておく：
AIに処理させるが、最初はチームにすべてを確認させる。自信をつける。ルールを調整する。そして徐々に、より多くのことを自動的に処理できるようにする。
改善を測定する：
サイクルタイムの追跡トランザクションあたりのコスト。エラー率。未払日数。売上残日数。結果を文書化する。
これはオール・オア・ナッシングではない。小さく始めること。価値を証明する。規模を拡大する。
より少ない作業でより多くの取引を処理する準備はできていますか？
各企業のAPおよびARプロセスは異なる。システムも異なる。承認ワークフローも異なる。ベンダーや顧客の要件も異なる。
私たちは、画一的なソリューションを販売することはありません。お客様の具体的なプロセスに目を向けます。お客様のシステム。お客様のペインポイント。
そして、実際の働き方に合ったAIオートメーションを構築する。同じコントロール。同じ承認要件。手動の代わりに自動化されるだけだ。
まずは一つの分野から。うまくいくことを証明する。そして拡大する。チームの生産性を高める実践的な自動化。
