应付账款和应收账款的人工智能：轻松处理更多交易
应付账款和应收账款是交易工厂。每个月都有成百上千张发票流转。每张发票都需要记录、匹配、批准、支付或收取。
这是量的工作。明确的规则。具体步骤。每笔交易之间变化很小。
您的团队花费数小时对发票和采购订单进行匹配。检查三方匹配。安排付款运行。发送收款提醒。调节账目。回复 "我的付款在哪里？"的电子邮件。
这不是战略性财务工作。而是交易处理。而人工智能正是为此而生。
人工智能负责处理数量。你的团队处理例外情况。你的团队不再处理 200 个常规交易和 10 个问题案例，而是专注于真正需要人工判断的 10 个案例。
AP/AR 挑战
交易量会随着业务增长而增长。但您的团队却不会以同样的速度成长。
在应付账款中：
- 通过电子邮件、邮件、门户网站、电子数据交换和传真发送发票
- 每个供应商的发票格式都不同
- 每张发票都需要与 PO 和收据匹配
- 审批路径取决于金额、部门和供应商类型
- 付款安排余额到期日、折扣和现金状况
- 供应商来电询问付款情况
- 需要计算月末应计费用
在应收账款中：
- 需要正确生成和发送发票
- 通过支票、自动转账、电汇、信用卡付款
- 现金应用将付款与发票相匹配
- 需要对短付和扣款进行调查
- 收款需要对逾期账目采取后续行动
- 客户对发票提出异议并需要解决
- 需要监测 DSO 目标
每个步骤都很简单。但乘以数以百计的交易，就会出现多人全职工作的情况。
当工作量增加时，你有三个选择：雇用更多员工、延长工作时间或放任自流。这些选择都不可取。
人工智能为您提供了第四种选择：自动处理日常事务。
人工智能对应付账款的作用
自动处理发票
发票到达。人工智能
提取所有数据：
供应商、发票号码、日期、明细项目、金额、条款、采购单号。处理所需的一切信息。
验证发票：
计算结果相符吗？供应商是否在系统中？地址是否正确？付款条件是否符合约定？
检查是否有重复：
这张发票以前提交过吗？同一供应商、同一金额、同一日期？重复尝试会立即被标记。
创建 AP 条目：
自动发布到 ERP 或会计系统。根据您定义的规则分配 GL 代码。
所有这些都在一分钟内完成。无需人工输入。没有数据输入错误。
处理三向匹配
三向匹配是关键控制。同时也很繁琐。
人工智能匹配：
- 发票转采购订单： 正确的供应商？合适的商品？合适的价格？
- 从发票到收据： 我们是否真的收到了账单上的内容？
- 三个人一起 三份文件的数量和金额是否一致？
完美搭配：
一切都在可接受的公差范围内。人工智能会自动审批并排队付款。
小改动：
数量或价格相差不大。低于您的容忍阈值。人工智能会标记，但如果您进行了配置，它可以自动批准。
显著差异：
材料不匹配。数量不同。价格不同。缺失 PO。人工智能会将这些问题标记出来供人工审核，并将其转给合适的人员。
你的团队只看到例外情况。90% 完全匹配？已经处理好了。
智能审批路线
每家公司都有审批规则。人工智能遵循这些规则：
基于金额的路由：
低于 $500？经理批准。$500-$5,000?主任批准。超过 $5,000？副总裁批准。人工智能了解您的审批矩阵。
部门路由：
营销费用？由营销经理负责。IT 费用？由 IT 总监负责。跨部门？两个部门都有。
基于供应商的路由选择：
新供应商？由采购部门审核。已知供应商？标准流程。观察名单上的供应商？提交给控制员。
优先处理：
是否有提前付款折扣？高度优先。标准期限为 30 天？正常排队。已经逾期？紧急。
审批者可通过自己喜欢的渠道获得通知。电子邮件、Slack、团队、移动应用程序。他们只需点击一下即可批准或拒绝。无需在电子邮件中搜索发票。
优化付款计划
本周应支付哪些发票？人工智能帮您决定。
它认为
- 到期日期 必须支付哪些费用才能避免滞纳金？
- 提前付款折扣： 我们能获得哪些折扣？
- 现金状况： 我们现在能支付多少？
- 供应商关系： 出于战略考虑，我们优先考虑谁？
- 付款条件： 现金流的最佳时机是什么？
人工智能会建议付款方式，以平衡所有这些因素。您进行审查。必要时进行调整。批准。付款执行。
结果：获得更多提前付款折扣。滞纳金更少。更好的现金管理。减少人工计划。
处理供应商通信
供应商电子邮件："12345号发票的情况如何？"
人工智能之前：有人会搜索系统和电子邮件。找出状态。撰写回复。耗时 10 分钟。
使用人工智能：即时响应。"12345号发票已获批准，定于5月15日付款"。人工智能会检查系统并自动回复。
对于复杂的问题，人工智能会转接给人类。但常规状态检查呢？自动处理。您的团队不再在供应商和您的系统之间扮演中间人的角色。
人工智能对应收账款的作用
生成和发送发票
发票必须按时发出。信息要正确。给正确的人。
人工智能
根据订单创建发票：
订单已完成？自动生成发票。所有细列项目。定价正确。适当的条款。如果需要，客户特定格式。
应用客户特定规则：
有些客户需要发票上的 PO 编号。有些客户需要特定的参考编号。有些客户需要将发票发送到账单@，而不是财务@。人工智能可以处理客户的要求。
通过首选渠道发送：
电子邮件、电子数据交换、门户网站上传、打印邮件。无论客户希望以何种方式接收发票，人工智能都能提供。
轨道交付：
打开过电子邮件？下载 PDF？电子数据交换已确认？人工智能会跟踪收件情况，并在未送达时发出警告。
发票发出更快。更一致。错误更少。这意味着付款速度更快。
自动应用现金
现金应用是将付款与发票相匹配。概念简单。现实却很耗时。
人工智能匹配：
完美匹配
付款金额正好等于发票金额。客户名称匹配。AI 自动应用。
部分付款：
客户为一张 $10,000 的发票支付了 $8,000。人工智能应用了部分付款并保留余额。
多张发票付款：
一张 $50,000 的支票涵盖 15 张发票。人工智能会根据金额、付款参考中的发票号码或历史模式来匹配正确的发票。
未动用现金：
付款与发票不符。人工智能会将其标记出来供人工审核，并根据金额和客户历史记录提供匹配建议。
您的团队只接触例外情况。其他一切都会自动流过。
系统地管理藏品
收款是后续工作。人工智能一直在做这项工作。
监控到期日：
发票明天到期？人工智能会记录下来。逾期未付？升级开始。
自动发送提醒：
到期日前 5 天友情提醒。到期日再次提醒。逾期 7 天、14 天、30 天时逐级提醒。根据您的规则确定时间和语气。
个性化通信：
"日期为 4 月 1 日的 $12,500 发票 5678 现已逾期 15 天。预计 4 月 30 日前付款"。具体细节，而不是通用模板。
跟踪答复：
客户说 "支票已寄出"？人工智能会记录下来，并在付款未到时跟进。提出异议？转给 AR 专家。
适当升级：
金额小，第一次迟到？自动提醒。金额大，多次逾期？转给应收账款经理。数额巨大，严重逾期？转给首席财务官。
持续跟进。没有遗忘的账户。不拖延尴尬的谈话。只有系统的收款管理。
处理争议和扣款
客户在一张 $10,000 的发票上支付了 $9,000 并称 "定价错误"。
人工智能
- 检测短薪
- 检查是否有备注或争议原因
- 调出原始报价、订单和发票
- 检查该客户的定价历史记录
- 标记争议，并将已收集的所有相关信息转给年度报告专家
您的 AR 专家会根据已提供的所有背景资料进行调查。无需搜索系统。无需拼凑发生了什么。所需的一切都在这里。
预测现金收缴情况
下周你能收到多少现金？下个月？
人工智能分析
- 未清发票和到期日
- 按客户分列的历史付款模式
- 季节性趋势
- 当前的收藏问题
- 未决争端
结果：实际反映现实的现金收缴预测。不仅仅是将发票金额相加并寄予希望。真正的预测是基于客户的实际支付方式。
更好的现金预测意味着更好的现金管理。不会出现无法支付工资或购买设备的意外情况。
人工智能对和解的作用
对账是一项匹配工作。人工智能擅长匹配。
银行对账
人工智能
- 从您的银行资料库中提取交易
- 从会计系统中提取交易
- 与所有排成一行的东西相匹配
- 标记不匹配的内容
- 创建对账报告，显示匹配项目和异常情况
您的团队审查例外情况。其他 95% 的交易？已经对账。
供应商账户对账
您的记录显示您欠供应商 X $25,000 美元。他们的对账单显示您欠 $27,000 美元。有什么不同？
人工智能逐行比较：
- 哪些发票同时出现在两张发票上？
- 哪些发票只出现在对账单上？
- 我们记录了他们收到的哪些付款？
- 有什么区别？
它生成的对账报告显示，$2,000 的差额是我们尚未收到的发票 789。谜团在几分钟内就解开了，而不是几个小时。
客户账户对账
AR 也是同样的概念。客户说他们什么都不欠。您的系统显示 $15,000 美元未付。
人工智能会识别您尚未申请的他们已支付的款项。他们对哪些发票有争议。哪些贷项尚未结清。提供清晰的对账，以便与客户进行讨论。
这对您意味着什么
针对首席财务官和财务主管
不按人数比例的规模：
业务增长 50%？交易量增长 50%。但您的 AP/AR 团队不需要增长 50%。人工智能可以处理交易量的增长。
更好的运营资本管理：
获得更多提前付款折扣。更快地收回应收账款。更好的现金预测。所有这些都能改善运营资本。
降低每次交易的成本：
人工处理一张发票的成本为 $10-$15。使用人工智能后，成本降至 $2-$3。AR 也是如此。在大批量生产的情况下，这可以节省大量资金。
减少错误和纠纷：
一致的处理意味着减少错误。错误越少，供应商纠纷和客户投诉就越少。
更好的合规性和控制：
每次都执行三方匹配。每次都遵守审批规则。保持职责分离。没有例外，除非你明确允许。
AP/AR 小组
停止数据录入：
无需再键入发票数据。无需再搜索匹配的 PO。无需再对完全匹配的数据进行人工对账。人工智能处理日常事务。
关注例外和关系：
供应商纠纷？客户问题？新供应商设置？异常交易？这就是您增值的地方。常规交易不需要你的专业知识。
即时回答问题
"我的付款在哪里？"几秒钟就能查到，因为一切都在系统中，而且是最新的。更好的服务，事半功倍。
不慌不忙地应对高峰期：
月末激增？年终结算？人工智能不会减速。没有加班。没有积压。没有压力
做真正有趣的工作
改进流程。供应商谈判收款策略解决问题。这比处理 847 号发票要好。
针对整个企业
供应商可预见地获得付款：
一致的处理方式。明确的付款时间表。减少逾期付款。这将使您成为更好的客户，并改善付款条件。
客户有更好的体验：
准确的发票。快速回复问题。专业的收款跟进。这让您的业务更轻松。
现金流更可预测：
更好地预测应付款和应收款意味着减少现金意外。你知道即将发生什么。
月底结算更快：
当 AP 和 AR 都是最新的、干净的，结账就会更快。减少争抢。压力更小
常见情况
标准发票处理
正规供应商的发票到了。人工智能
- 10 秒内提取数据
- 自动与 PO 匹配
- 确认系统收到
- 验证所有内容的一致性
- 提交经理审批
- 经理通过手机在 30 秒内完成审批
- 排队等待付款的发票
从收据到付款队列的总时间：2 分钟。人工时间30 秒审批时间。其他都是自动完成。
客户付款应用程序
客户通过 ACH 支付 $47,500 美元。人工智能
- 查看银行进账付款
- 通过银行信息识别客户身份
- 查找该客户的未结发票
- 与总额为 $47,500 美元的三张具体发票相匹配
- 自动付款
- 更新客户账户余额
- 向客户发送付款确认函
总时间不到 1 分钟。人工参与：无。正确付款并通知客户。
收款后续行动
$15,000 的发票已逾期 10 天。人工智能
- 向客户发送礼貌的提醒电子邮件
- 客户回答"我们需要一份已签字的送货单副本"
- 人工智能在系统中找到送货单
- 自动发送给客户
- 客户回复："谢谢，支票将于周五剪开"
- AI 将此记录到系统中，并设置提醒，如未收到付款，则在周二进行跟进
整个交互过程自动处理，直到付款到账或需要人工升级。
人工智能无法做到的事
人工智能能出色地处理日常事务。但它也有局限性：
它不能谈判：
供应商想要不同的付款条件？客户对发票金额有异议？这些都需要人际关系管理和判断。
它无法做出商业决策：
我们是否应该停止与这位长期逾期的客户做生意？我们是否应该支付这张有争议的发票以维持合作关系？这是业务决策，不是处理决策。
它无法处理真正新颖的情况：
第一次购买此类服务？全新的供应商类别？复杂的多方交易？这些都需要人工分析。
它无法修复不良数据：
如果商品主目录有误，匹配也会出错。如果客户地址过时，发票就会送错地方。人工智能利用它所掌握的数据工作。
它不能强迫人们服从：
人工智能可以执行你赋予它的规则。但如果管理者无视审批请求或客户不付款，那就不是人工智能的问题了。这是管理或业务问题。
人工智能在大容量、基于规则的事务处理方面表现出色。其他方面仍然需要你的团队。
入门
从疼痛最严重的部位开始：
AP 是您的瓶颈吗？
从发票处理自动化开始。证明它有效。然后添加审批路径。然后是付款优化。
AR 是您的挑战吗？
从现金应用开始。证明它有效。然后增加收款自动化。然后是争议处理。
先选一个干净的子集：
您的前 20 家供应商的处理量为 80%？从这里开始。干净的数据，可预测的交易。快速获胜。
最初要让人类了解情况：
让人工智能来处理，但让你的团队先审查所有内容。建立信心。调整规则。然后逐渐让更多的内容自动流过。
衡量改进：
跟踪周期时间。每笔交易的成本。错误率。应付未付天数销售未结天数。记录结果。
这不是全有或全无。从小事做起。证明价值。扩大规模。
准备好以更少的工作量处理更多的交易了吗？
每家公司的应付账款和应收账款流程都不尽相同。系统不同。不同的审批工作流程。不同的供应商和客户要求。
我们不销售一刀切的解决方案。我们关注您的具体流程。您的系统。您的痛点。
然后，我们将根据您的实际工作方式构建人工智能自动化。同样的控制。同样的审批要求。只是自动化取代了人工。
我们从一个领域开始。证明它有效。然后扩展。实用的自动化可提高团队的工作效率。
