高效应付账款管理(lǐ)带您走向成功之路
对许多(duō)公司而言,优化应付账款（AP）流程是一件困难且令人沮丧的事情。虽然公司已花(huā)费了大量精力对其进行流程再造,也使用(yòng)了如ERP、OCR、EDI等文(wén)件管理(lǐ)和電(diàn)子发票技术,但结果都差强人意,实属治标不治本。因此很(hěn)多(duō)企业会把应付账款业務(wù)进行外包,通过劳动力套利方式来降低成本。
实现高效、无差错应付账款流程所面临的挑战
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非标准发票
绝大多(duō)数商(shāng)业发票（至少在美國(guó)如此）都是以纸质文(wén)件、传真或PDF格式電(diàn)子邮件附件来传递的,而且各个供应商(shāng)的商(shāng)业发票格式都大不相同,这对人工处理(lǐ)造成了很(hěn)大困难。采購(gòu)是否来自已核准的供应商(shāng)？采購(gòu)订单（PO）是否和ERP系统相匹配？这都是应付账款管理(lǐ)团队需要考虑的问题。
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非结构化数据
在应付账款处理(lǐ)流程中,需手工将各种规格的发票进行转录,以符合公司的标准格式。这种重复性工作既慢又(yòu)容易出错。而许多(duō)起初看起来简单明了的应付账款活动,执行起来确实复杂且低效。对这一流程的优化,将能(néng)够直接转化為(wèi)财務(wù)和企业优势。
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材料核查及审批
处理(lǐ)应付账款时,还需对资料进行审核。比如：“PO是否有(yǒu)对应的提货单？”“发票金额是否与PO一致？”。此外,在审批的过程中还要检查“授权支付所需的文(wén)件是否已经备妥？”
机器人自动化、结构化数据、数字化
实现应付账款自动化,需要排除一个财務(wù)障碍,并采取三个技术步骤。财務(wù)障碍是投资回报率（ROI）。应付账款工作只是一个很(hěn)小(xiǎo)的领域,在此进行大规模的软件投资需要充足的理(lǐ)由。
技术步骤包括：
第一步：自动化
软件机器人必须替代应付账款管理(lǐ)人员的人工操作
第二步：结构化数据
必须对流程中出现的非结构化数据进行结构化处理(lǐ)
第三步：数字化
必须在员工、供应商(shāng)和主要提供报告、分(fēn)析及决策支持的第三方之间建立一个高度自动化的结构化数据流
采取上述三个步骤之后,应付账款工作（相当于“收据到ERP”业務(wù)流程外包合同中通常包含的内容）就实现了自动化,其自动化活动的结果和数据会与公司ERP系统进行无缝集成。此外,新(xīn)功能(néng),比如通过移动设备进行付款审核和授权,也都将成為(wèi)可(kě)能(néng)。这三个步骤还帮助那些在“采購(gòu)到付款（P2P）”流程中大量使用(yòng)人工作业的企业进行更深层次的自动化,进而帮助他(tā)们降低成本、提高绩效,在轻松实现合规管理(lǐ)的同时还能(néng)实时了解应付账款的状态。
每年需手工处理(lǐ)的商(shāng)业发票占比
应付账款自动化解决方案
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自动捕获数据并进行录入
我们使用(yòng)OCR技术来扫描识别纸质或電(diàn)子版（如PDF或電(diàn)子邮件）商(shāng)业发票,其字符准确率可(kě)达95%以上。所有(yǒu)文(wén)档操作都保存在归档日志(zhì)文(wén)件中,以备审计和合规检查之用(yòng)。
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高度自定义工作流自动化规则
应付账款自动化方案通过高度自定义工作流程规则来适应复杂的P2P流程背后的业務(wù)逻辑,以此实现高效、直观的端到端自动化流程,进而便于处理(lǐ)诸如双向或三向文(wén)档匹配、ERP系统对帐和特殊项目（如没有(yǒu)对应PO的商(shāng)业发票）的分(fēn)支流程处理(lǐ)等。
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审批及异常处理(lǐ)
应付账款流程方案简化了审批活动,许多(duō)审批流程都可(kě)在基于规则的前提下自动完成,有(yǒu)效减少人工参与。受路径,匹配和流转行為(wèi)影响,当数据不符合自动化工作流标准时,就会触发异常机制。通过遵循事先设定的重新(xīn)分(fēn)发规则,尽可(kě)能(néng)减少异常情况的发生。这些规则旨在发现异常并将其升级分(fēn)发给具有(yǒu)适当技能(néng)的员工。此外,该解决方案还使用(yòng)实时监测来标记异常点,用(yòng)于规则核查和欺诈监测。
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合规与治理(lǐ)
在应付账款自动化解决方案中内嵌了合规和治理(lǐ)控制机制,如角色授权和职责划分(fēn)等。此外,记录全部自动化活动的归档日志(zhì)文(wén)件,还将显著降低审计成本、提高审计效率。
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灵活性与适应性
应付账款解决方案具有(yǒu)超高灵活性和适应性。在不影响性能(néng)和准确性的前提下,可(kě)轻松满足由业務(wù)增長(cháng)、收購(gòu)、重组带来的业務(wù)量变化。实时性能(néng)监测和记录归档,有(yǒu)助于推动对新(xīn)的分(fēn)析与预测能(néng)力的需求。
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