用于财务文件处理的人工智能：停止打字。开始分析。
您的财务团队每月要处理成百上千份文件。发票。收据。银行对账单。支出报告。采购订单合同
必须有人阅读每一份文件。提取数据。输入系统。检查是否正确。与其他文件匹配。正确归档。
这不是财务工作。那是数据录入。但每天都要花几个小时。
人工智能阅读文件的速度比任何人都快。它提取的数据没有错别字。它在处理第 473 号文件时永不疲倦。它全天候工作。
这并不是要取代你的团队。而是把他们从文档处理中解放出来，让他们从事实际的会计工作。
金融领域的文件问题
文件以各种可以想象到的格式送达：
- 来自数百个不同供应商的电子邮件附件
- 从收发室扫描纸质文件
- 员工收据的照片
- 实际上是图像而非可搜索文本的 PDF 文件
- 带表格和细列项目的多页报表
- 送货单上的手写笔记
每个供应商的发票格式都不同。每家银行都有自己的对账单版式。每个员工拍摄收据的角度也不同。
您的团队必须处理所有这些信息。提取关键信息。将其输入 ERP 或会计系统。确保万无一失。
这不是什么有挑战性的工作。只是耗费时间。当工作量增加时，你需要更多的人手或更长的工作时间。
人工智能对文档处理的作用
可读取任何文件格式
人工智能不需要模板。它不需要结构化数据。它读取
- PDFs： 文本图像和扫描图像
- 图片 任何来源的 JPEG、PNG、TIFF 文件
- 电子邮件： 正文、附件、签名
- 照片 甚至是手机上模糊的收据
- 多页文件： 几十页的声明
它可以处理不同的语言。不同的货币。不同的日期格式不同的文档布局
您的供应商更改了发票模板？人工智能会自动适应。无需重新编程。
提取您所需的精华
对于发票，人工智能会提取：
- 供应商名称和地址
- 发票号码和日期
- 到期日和付款条件
- 附有说明和金额的细列项目
- 小计、税金、总额
- 如果引用了 PO 编号
- 付款银行账户详情
对于收据，它可以提取：
- 商户名称和地点
- 日期和时间
- 总金额
- 税额
- 付款方式
- 分项采购
银行对账单
- 账号
- 报表期
- 期初和期末结余
- 每笔交易的日期、描述和金额
- 费用和利息
人工智能不只是查找文本。它能理解数据的含义。它知道发票号码和 PO 号码之间的区别。小计和总计之间的区别。借方和贷方的区别。
自动验证数据
人工智能并不只是提取并继续前进。它会进行检查：
数学准确性
细列项目与小计是否相加？小计加税等于总计吗？如果不相等，则标记该文件。
主数据匹配：
您的系统中有这个供应商吗？地址是否匹配？账号是否正确？身份不明的供应商会被标记审查。
参考验证：
该 PO 编号存在吗？是这个供应商的吗？金额是否匹配？不匹配会触发警报。
重复检测
这张发票以前提交过吗？同一供应商、同一金额、同一日期？人工智能可捕捉重复付款尝试。
合理性检查：
对于该供应商来说，这个金额是否比正常金额高出很多？到期日是否已过？是否有异常情况？人工智能会标记异常值。
未经验证，任何文件都无法通过。您的团队只能看到通过所有检查或需要特定人工判断的文档。
智能路由文件
文件一旦处理完毕，就需要送到正确的地方：
批准路线：
营销费用？由营销经理负责超过 $5,000 美元？由总监负责。资本支出？转给财务总监。人工智能知道你的审批矩阵。
部门分配：
根据 GL 代码、成本中心或文档内容，人工智能会将信息传送到正确的部门进行编码和审批。
异常处理：
验证失败？转入年度拨款专家队列。新供应商？转到采购部门。金额异常？转至控制员。每种异常类型都有自己的处理路径。
优先排序：
是否有提前付款折扣？高优先级。发票逾期？高优先级。标准 30 天期限？正常排队。人工智能会优先处理重要事项。
一个人的电子邮件中不再有等待人工分类的文件。一切都会自动流向需要的地方。
自动创建审计跟踪
对于每一份文件，人工智能都会进行记录：
- 收到时
- 提取了哪些数据
- 进行了哪些验证
- 通过或未通过的内容
- 谁审查例外情况
- 做出了哪些决定
- 在系统中发布时
文档齐全。无需手动记录。一切准备就绪，可供审计审查。
这对您意味着什么
针对首席财务官和财务主管
降低每次交易的成本：
根据复杂程度，人工处理一张发票的成本为 $10-$30。如果使用人工智能，成本将降至 $2-$5。如果规模扩大，这个数字会迅速增加。
在人数没有增长的情况下处理增长问题：
您的业务交易量翻了一番？人工智能可立即扩展。无需招聘。无需培训。无需上岗时间。
更快的周期时间
文件当天处理完毕，而无需排队数天。更早地获得付款折扣。更好地了解现金流。
提高数据质量：
无错别字。没有遗漏字段。没有错位的数字。更干净的数据意味着更好的报告和更少的更正。
实时可见性：
准确查看正在进行中的工作。有多少发票等待审批？总负债是多少？不再需要电子表格跟踪。
AP/AR 小组
停止数据录入：
无需再从 PDF 文件中打字。不用再反复核对数字。人工智能负责提取数据。您只需处理异常和决策。
注重解决问题：
无需处理 50 张标准发票，只需处理 5 张需要判断的发票。供应商争议。缺失的 PO。定价问题。有趣的事情。
减少重复性压力
键入数百张发票会造成真正的身体疲劳。人工智能不会患上腕管综合症。您的团队更健康。
轻松应对高峰期：
月末激增？季度末高峰？人工智能不会减速。无需加班。无需为完成工作而紧张。
加快供应商响应速度：
"我的付款在哪里？"您可以立即回答，因为一切都在系统中。无需翻阅电子邮件或纸张。
针对整个企业
减少逾期付款罚金：
更快地处理文件意味着及时付款。不会再因为发票在电子邮件中滞留一周而产生 $50 滞纳金。
更多提前付款折扣：
"2/10 net 30 "意味着真正的节省。人工智能的处理速度足以捕捉到这些折扣。
改善与供应商的关系：
稳定、准时的处理使您成为更好的客户。供应商对可预测性表示赞赏。
加快员工报销速度：
在数天而不是数周内处理费用报告。不等钱花的员工更快乐。
常见文件处理场景
发票处理
发票通过电子邮件发送。人工智能
- 几秒钟内提取所有发票数据
- 根据主清单核对供应商
- 如果存在，则与 PO 匹配
- 验证金额和计算结果
- 根据金额和部门进行审批
- 在系统中创建 AP 条目
- 通过审批人首选的方式通知审批人
总时间不到一分钟人工参与：仅批准决定。
支出报告处理
员工提交包含 12 张收据的费用报告。AI：
- 阅读所有收据，包括皱巴巴的纸张照片
- 从每条信息中提取商家、日期和金额
- 根据公司政策（金额限制、允许类别）进行检查
- 标记任何超出政策范围的项目
- 自动生成支出报告
- 提交经理审批
- 排队等候报销付款
员工不输入任何内容。经理会看到附有所有收据的简明摘要。报销速度更快。
报表核对
银行月结单到账。人工智能
- 从报表中提取每笔交易
- 与系统中的交易匹配
- 识别两侧不匹配的项目
- 标记异常交易（大额交易、不熟悉的收款人）
- 创建对账报告，显示哪些匹配，哪些不匹配
- 提出供人类审查的例外情况
过去需要几个小时的工作现在只需几分钟。您的团队只关注自动不匹配的项目。
人工智能无法做到的事
让我们坦然面对局限性：
它无法处理真正独特的情况：
标准发票？完美。但付款条件不寻常的一次性许可协议？仍然需要人工审核。
它不能做出判断：
我们应该支付这张有争议的发票吗？这种供应商关系值得维持吗？这些都是业务决策，而不是处理决策。
它无法读取完全销毁的文件：
如果人类无法识别数字，人工智能也无法识别。损坏严重的文件仍然需要人工干预。
它无法处理口头协议：
"我告诉他们我们会在周五前付款 "只有在有记录的情况下才有意义。人工智能是根据书面内容而不是口头内容来工作的。
它需要清晰的数据来提取：
如果文件中缺少关键信息，人工智能会将其标记出来，但无法发明数据。仍然需要有人找到丢失的发票号码。
人工智能能出色地处理日常事务。其他一切仍需要您团队的专业知识。
入门
文档处理人工智能在开始集中精力时效果最佳：
先选择一种文档类型：
不要试图一次将所有事情都自动化。从数量最多的文档类型开始。通常是发票或费用收据。
从最干净的数据开始：
格式一致的主要供应商最容易做到。先在这里取得胜利，然后再扩展到更多的可变文件。
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。建立对系统的信心。调整验证规则。
衡量节省的时间：
跟踪处理前后的耗时。测量错误率。记录改进情况。这证明了其价值。
逐步扩大：
一旦一种文档类型运行良好，就添加另一种。逐步建立自动处理能力。
这并非全有或全无。您可以从小规模开始，证明价值，然后扩大规模。
准备好停止手动处理文件了吗？
每个财务部门都有不同的文档数量、格式和工作流程。千篇一律的解决方案行不通。
我们查看您的实际文件。您的系统。您的审批流程。您的异常处理需求。
然后，我们构建适合您实际工作方式的人工智能文档处理。而不是理论。不是通用模板。而是您的具体工作流程。
我们从小事做起。证明它有效。然后扩大规模。无需大量前期投资。不影响持续运营。
