Kaikilla laskunkäsittelyn työnkuluilla ei ole sama pullonkaula. Suuren volyymin ostolaskutiimi kamppailee täysin eri ongelman kanssa kuin freelancer, joka metsästää viittä asiakaslaskua kuukaudessa. AI-laskunkäsittelyn käyttötapaukset vaihtelevat yhtä paljon kuin tiimit, jotka niitä pyörittävät. Tässä on viisi konkreettista työnkulkua, joissa se säästää eniten aikaa viikossa, ja miltä ajansäästö kussakin tapauksessa näyttää.
Käyttötapaus 1: Suuren volyymin ostolaskutiimit
Tämä on selkein tapaus ostolaskujen automatisoinnin AI:lle. Tiimi, joka käsittelee satoja toimittajalaskuja kuukaudessa, maksaa siitä volyymista kahteen kertaan. Kerran siinä 12-30 dollarin kokonaiskustannuksessa laskua kohti , jonka manuaalinen käsittely aiheuttaa, ja toisen kerran henkilöstötunteina, jotka skaalautuvat lineaarisesti laskumäärän mukaan.
500 laskua kuukaudessa ja 10-15 minuuttia käsityötä per lasku tarkoittaa noin 80-125 tuntia pelkkää datan syöttöä, ennen kuin kukaan ehtii varsinaiseen taloushallinnon työhön eli täsmäytykseen ja raportointiin.
Saman volyymin ajaminen Invoice Data Extractorin läpi muuttaa sen lataa-ja-tarkista-prosessiksi. Jokainen lasku palaa jäsenneltynä taulukkona sekä CSV-tiedostona, valmiina vietäväksi kirjanpitoon. Tiimin aika siirtyy numeroiden naputtelusta poikkeusten tarkistamiseen ja laskujen täsmäyttämiseen ostotilauksiin, missä ostolaskujen parissa työskenteleviä todella tarvitaan.
Ajansäästö kumuloituu erityisesti kuukauden tilinpäätöksessä. Kun jokainen sinä kuukautena käsitelty lasku on jo olemassa johdonmukaisena jäsennellyn datan rivinä, kirjojen sulkemisesta tulee summia läpikäyvää tarkistusta ja poikkeamien merkitsemistä sen sijaan, että pinosta PDF:iä luettaisiin uudelleen sen selvittämiseksi, mitä todella laskutettiin.
Kansainvälisiä toimittajia tukeville ostolaskutiimeille FlowHuntin automaattinen kielentunnistus poistaa yhden toistuvan pullonkaulan lisää. Laskuja ei enää tarvitse ohjata sille tiimin jäsenelle, joka sattuu osaamaan kyseisen toimittajan kieltä, ennen kuin ne voidaan käsitellä lainkaan.
Käyttötapaus 2: Kululaskujen käsittely
Kululaskuissa on oma versionsa samasta ongelmasta, eri mittakaavassa. GBTA Foundation arvioi yhden kululaskun käsittelyn keskihinnaksi 58 dollaria ja 20 minuuttia henkilöstön aikaa , ja lisäksi 18 minuuttia tarvitaan jokaisen virheen sisältävän raportin korjaamiseen (ja 19 % kuluraporteista sisältää virheen). Työntekijälle, joka tekee kymmenen kuluraporttia kuukaudessa, se on jo yli kolme tuntia pelkkää hallinnollista työtä ennen kuin virheitä edes lasketa mukaan.
Koska poimija toimii valokuvista yhtä hyvin kuin skannauksista, työntekijän puhelimella ottama kuva kuitista kulkee saman OCR-plus-AI-putken läpi kuin virallinen toimittajalasku. Tämä on tärkeää erityisesti taloushallinnon AI-työkalujen pk-yrityskäytössä, sillä pienemmillä tiimeillä on harvoin oma kulujärjestelmä ja useimmat kuitit saapuvat valokuvina siistien PDF-tiedostojen sijaan.
Korjausaika on oikeastaan se osa, johon kannattaa keskittyä. Suurin osa GBTA:n mittaamasta 18 minuutista virheellistä raporttia kohti kuluu työntekijän tavoitteluun, sen selvittämiseen, mitä tahriintunut loppusumma tai lukukelvoton kauppiaan nimi oikeastaan sanoo, ja uudelleenlähettämiseen.
Jäsennelty poiminta ei poista kaikkia tulkinnanvaraisia kuitteja, mutta se poistaa paljon yleisemmän virhetavan: sen, että käsin kirjattu loppusumma on yksinkertaisesti kirjoitettu väärin. Tämä virhekategoria lipsahtaa todennäköisimmin ensimmäisen tarkistuksen läpi.
Valmis kasvattamaan liiketoimintaasi?
Aloita ilmainen kokeilujakso tänään ja näe tulokset muutamassa päivässä.
Käyttötapaus 3: Monitoimittajaostojen hallinta
Hankintatiimit, jotka pyörittävät kymmeniä tai satoja aktiivisia toimittajia, törmäävät siihen tosiasiaan, että jokainen toimittaja muotoilee laskunsa eri tavalla, eikä toimittajakohtaisen jäsennysmallipohjan rakentaminen skaalaudu. Tässä AI:hin kiinteiden mallipohjien sijaan perustuva laskutyönkulun automatisointi ansaitsee paikkansa. Malli etsii sitä, mitä kenttä tarkoittaa, ei sitä, mihin se on sijoitettu, joten uuden toimittajan lasku toimii heti ensimmäisellä latauskerralla ilman välissä tehtävää konfigurointivaihetta.
Kun rivit ja loppusummat on jäsennelty johdonmukaisesti kaikkien toimittajien osalta, laskujen täsmäyttäminen ostotilauksiin muuttuu vertailutehtäväksi uudelleenlukemistehtävän sijaan. Hankintatiimeille, joiden pitää täsmäytyksen yhteydessä tarkistaa myös toimittajasopimusten ehtoja, Keskustele PDF:n kanssa on hyödyllinen pari – poimi laskudata yhdellä työkalulla ja kysy itse sopimusasiakirjasta toisella, kun rivitieto vaatii toisen silmäyksen.
Käyttötapaus 4: Freelancereiden ja toimistojen laskujenhallinta
Freelancerit ja pienet toimistot ovat volyymispektrin toisessa päässä yritysten ostolaskutiimeihin verrattuna, ja juuri siksi käyttöperusteinen malli on tässä tärkeä. Freelancer, joka käsittelee muutaman alihankkijalaskun viikossa, ei pysty perustelemaan 200-800 dollarin kuukausittaista ostolaskujen automatisointitilausta volyymillaan, mutta manuaalinen syöttö maksaa silti samat 10-15 minuuttia laskua kohti riippumatta siitä, kuinka vähän niitä on.
Koska FlowHuntin poiminta toimii sentin murto-osilla laskua kohti kiinteän tilauksen sijaan – FlowHuntin OCR-kustannusvertailu asettaa sen noin 0,01-0,02 creditiin laskua kohti –, mitään vähimmäisvolyymiä ei tarvita, jotta ollaan voiton puolella. Malli on myös tilauspohjainen, mutta sama tilaus antaa pääsyn kokonaiseen automaatioalustaan, jossa on satoja muita työkaluja ja käyttötapauksia.
Suurempi voitto yksinyrittäjille ja pienille toimistoille on usein vähemmän säästetyissä tunneissa ja enemmän siinä, mikä lakkaa putoamasta rakoon. Alihankkijan lasku, joka on valokuvattu puhelimella ja välitetty chat-viestissä, on helppo kadottaa, kun sen pitää odottaa, että joku istuu alas ja kirjoittaa sen taulukkoon. Kun se poimitaan jäsennellyksi riviksi heti saapuessaan, lasku tulee kirjatuksi ennen kuin se ehtii unohtua – mikä matalassa volyymissa merkitsee enemmän kuin minuutit-laskua-kohti-laskelma yksinään antaa ymmärtää.
Liity uutiskirjeellemme
Saa uusimmat vinkit, trendit ja tarjoukset ilmaiseksi.
Käyttötapaus 5: Tilaus- ja toistuvien laskujen täsmäytys
Toistuvat laskut SaaS-työkaluilta, kuukausiveloitteisilta toimittajilta ja tilauspalveluilta luovat hiljaisemman version volyymiongelmasta: sama laskun muoto toistuu joka kuukausi, mutta niin toistuu myös manuaalinen syöttö, ja toistuva laskutus on juuri se paikka, jossa tuplaveloitukset livahtavat läpi.
Poiminta hoitaa lukemisen ja jäsentämisen johdonmukaisesti joka kuukausi, ja sen yhdistäminen Conditional Router -vaiheeseen, joka tarkistaa poimitun laskunumeron tai summan aiemmin käsiteltyjen laskujen lokia vasten, muuttaa täsmäytyksen jatkuvaksi tarkistukseksi kuukausittaisen hässäkän sijaan.
Toistuvat laskut ovat myös tyypillisesti paikka, johon hiljainen hinnannousu piiloutuu. Koska poiminta palauttaa samat jäsennellyt kentät joka kuukausi eikä loppusummaa, johon joku vilkaisee ja antaa hyväksynnän, kuukausittaiset vertailut rivitiedoista muuttuvat suoraviivaisiksi sen sijaan, että jonkun pitäisi muistaa, mitä viime kuun lasku todella eritteli.
Miten lasket ajansäästösi ennen automatisointia
Ennen kuin automatisoit mitään, kannattaa tehdä laskutoimitus oman laskuvolyymisi pohjalta sen sijaan, että olettaisit hyödyn. Aloita siitä, kuinka monta laskua käsittelet kuukaudessa ja kuinka monta minuuttia kukin vie manuaalisesti. 10-15 minuuttia laskua kohti on kohtuullinen toimialan perustaso, jos et ole ajanut omaa prosessiasi. Kerro nämä kaksi keskenään, ja sinulla on nykyinen kuukausittainen aikakustannuksesi tunteina.
Tätä lukua vasten AI-poiminta kilpailee, ei kiinteää kuukausimaksua vastaan. Erilliset ostolaskujen automatisointialustat tarvitsevat yleensä todellista volyymiä maksaakseen kuukausikustannuksensa takaisin, ja organisaatiot, jotka käsittelevät 5 000+ laskua kuukaudessa, näkevät takaisinmaksun usein yhden neljänneksen kuluessa sellaisella alustalla.
FlowHuntin tilaus alkaa 50 dollarista, ja creditejä veloitetaan vain laskuista, jotka todella käsittelet. Loput kuukausikiintiöstä voit sitten käyttää alustaan sisältyviin satoihin muihin AI-työnkulkuihin ja työkaluihin. Kannattavuusraja on yksinkertaisesti se, ovatko laskua kohti säästetyt minuutit sinulle arvokkaampia kuin poiminnan kustannus, mikä – sentin murto-osana laskua kohti – pitää paikkansa lähes millä tahansa volyymilla.
Haluatko nähdä, mitä oma laskuvolyymisi sinulle maksaa? Kokeile Invoice Data Extractoria seuraavalla erälläsi ja vertaa aikaa nykyiseen prosessiisi.