Arvete töötlemine AI-ga: mida automatiseerida esimesena ja mida jätta käsitsi

Ostuarvete töötlemine on sageli esimene koht, kuhu finantsmeeskonnad vaatavad, kui nad AI-d kaaluvad. Töö kordub iga nädal, sisend koosneb dokumentidest ja vead on piisavalt kallid, et keegi neid alati märkab. Seetõttu on arved hea kandidaat, kuid ainult siis, kui on selge, milliseid samme teeb mudel ja millised jäävad inimesele.

See artikkel käib arvete töötlemise samm-sammult läbi, näitab, kus AI end ära tasub, ja loetleb kontrollid, mida me oma projektides selle ümber ehitame.

Alustage vormingust, milles teie arved saabuvad

Iga arve ei vaja AI-d. ELi reeglite järgi on e-arve arve, mis väljastatakse, edastatakse ja võetakse vastu struktureeritud andmevormingus, mis võimaldab selle automaatset töötlemist, tuginedes Euroopa standardile EN 16931. E-kirjale lisatud PDF seda määratlust ei täida. Kui arve saabub struktureeritud andmetena, näiteks Peppoli võrgu kaudu, on väljad juba olemas ning reeglitel põhinev import on odavam ja usaldusväärsem kui ükski mudel.

Struktureeritud arvete osakaal kasvab. Saksamaal peavad kõik riigisisesed ettevõtted alates 1. jaanuarist 2025 suutma e-arveid vastu võtta ning muid vorminguid tohivad nad saata ainult 2026. aasta lõpuni või 2027. aasta lõpuni, kui eelmise aasta käive oli kuni €800 000. ELi tasandil toob 2025. aasta märtsis vastu võetud pakett VAT in the Digital Age alates 1. juulist 2030 piiriüleste B2B-tehingute digitaalse aruandluse ja lubab liikmesriikidel kehtestada kohustusliku riigisisese e-arveldamise. AI-st on kõige rohkem kasu ülejäänu puhul: PDF-id, skaneeringud, tšekkide fotod ja pikk saba tarnijaid, kes pole veel üle läinud.

Arvete töötlemine samm-sammult

Mida automatiseerida esimesena

Parimatel esimestel sammudel on suur maht ja need nõuavad vähe kaalutlust. Meie projektides tähendab see tavaliselt kolme asja.

• Vastuvõtt ja liigitamine. Ühisesse ostuarvete postkasti jõuavad arved, maksemeeldetuletused, väljavõtted ja tarnijate küsimused. Mudel saab need sorteerida ja suunata igaühe õigesse järjekorda, mis vähendab üllatavalt palju käsitsi klõpsamist.
• Väljade väljavõtt struktureerimata arvetelt. Pilte lugevad keelemudelid saavad hakkama paigutustega, mida nad pole varem näinud, mida vanem mallipõhine OCR ei suutnud. Tulemus peab alati olema sama struktureeritud kirje, mida teie raamatupidamissüsteem ootab, et skaneeritud arve ja Peppoli arve näeksid edasises protsessis välja ühesugused.
• Konteerimisettepanekud. Enamik ettevõtteid kirjendab sama tarnija kuust kuusse samale kontole ja kulukohale. Mudel, mis pakub konteeringu varasemate kannete põhjal ja näitab põhjust, säästab aega ning hoiab otsuse nähtaval.

Mida jätta käsitsi

Mõned sammud jäävad inimestele. Mitte sellepärast, et AI ei suudaks vastust anda, vaid sellepärast, et vale vastus läheb liiga kalliks maksma või vastutus peab olema konkreetsel inimesel.

• Tarnijate pangaandmete muutmine. Palve pangakontot muuta on klassikaline arvepettuse viis. Kinnitage see tuntud kontaktisikuga teise kanali kaudu, mitte kunagi vastates sõnumile, milles muudatust paluti.
• Maksete tegemine. AI saab maksekorralduse ette valmistada. Inimene, kellel on õigus raha kulutada, kinnitab selle.
• Uued tarnijad ja ebatavalised käibemaksujuhtumid. Uue tarnija esimene arve või piiriülene või pöördmaksustatav tehing vajab inimese ülevaatust seni, kuni on tõendeid, et süsteem käsitleb seda õigesti.
• Vaidlused ja suuremad erandid. Erinevused, mis nõuavad tarnijaga vestlust, on suhtetöö, mitte andmetöö.

Kontrollid, mis muudavad süsteemi usaldusväärseks

Arvesüsteem on täpselt nii hea kui selle ümber olevad kontrollid. Need ehitame sisse algusest peale.

1. Usaldusläved iga välja jaoks. Väärtused, milles mudel pole kindel, lähevad ülevaatusjärjekorda, selle asemel et vaikselt kirjendatud saada.
2. Aritmeetika- ja täielikkuse kontroll. Arveread peavad andma kokku kogusummad. ELi käibemaksudirektiiv loetleb andmed, mis arvel peavad olema, näiteks tarnija käibemaksukohustuslase number, järjekorranumber ja rakendatud käibemaksumäär, seega märgitakse puuduvad andmed enne kirjendamist.
3. Topeltarvete tuvastamine. Võrrelge tarnijat, arve numbrit, summat ja kuupäeva. Sama arve saabub sageli kaks korda: e-postiga ning portaali kaudu või postiga.
4. Finantsosakonna määratud sobitamispiirid. Lubatud erinevus hinnas või koguses on ärireegel. Pange see kirja ja jõustage koodis, selle asemel et jätta see mudeli otsustada.
5. Auditijälg. Käibemaksudirektiiv nõuab, et arve päritolu autentsus, sisu terviklus ja loetavus oleksid tagatud, näiteks sisekontrolli abil, mis loob usaldusväärse auditijälje arve ja tarne vahel. Säilitage originaaldokument, väljavõetud andmed, iga muudatus ja see, kes selle kinnitas.
6. Iganädalane valim. Kontrollige juhuslikku valimit automaatselt töödeldud arvetest, mitte ainult märgistatud arveid. Ainult nii leiate vead, milles süsteem oli kindel.

Kuidas alustada

Mõõtke esmalt mõne nädala jooksul praegust protsessi: kui palju arveid saabub, milliste kanalite kaudu, kui kaua igaüks aega võtab ja kus need kinni jäävad. Seejärel valige tabelist samm, mis vastab teie suurimale kitsaskohale. Enamikule meeskondadele on selleks vastuvõtt ja andmete väljavõtt, kusjuures esimesel kuul vaatab inimene üle iga pakutud kande. Laiendage automatiseerimist ainult seal, kus ülevaatus näitab, et veamäär on piisavalt madal, et seda usaldada.

Et hinnata, kui palju see teie meeskonnale säästa võiks, kirjeldage protsessi ROI kalkulaatoris. Kui alles kaalute, kust alustada, lugege viit küsimust õige esimese automatiseerimise valimiseks või vaadake levinud töövooge ärivaldkondade kaupa.