Her fatura işleme iş akışı aynı darboğazla boğuşmaz. Yüksek hacimli bir ödenecek hesaplar ekibi, ayda beş müşteri faturasının peşine düşen bir serbest çalışandan tamamen farklı bir sorunla mücadele eder. Yapay zeka fatura işleme kullanım senaryoları da onları yürüten ekipler kadar çeşitlilik gösterir. İşte haftada en çok zaman kazandıran beş özel iş akışı ve her birinde zaman tasarrufunun nasıl göründüğü.
Kullanım Senaryosu 1: Yüksek Hacimli Ödenecek Hesaplar Ekipleri
Bu, ödenecek hesaplar otomasyonu yapay zekası için en net durumdur. Ayda yüzlerce tedarikçi faturası işleyen bir ekip, bu hacmin bedelini iki kez öder. Bir kez manuel işlemenin getirdiği fatura başına 12-30 dolarlık tam maliyetle , bir kez de fatura sayısıyla doğrusal olarak artan personel saatleriyle.
Ayda 500 fatura ve her biri için 10-15 dakikalık elle çalışma demek, kimse mutabakat ve raporlama gibi gerçek finans işine geçemeden önce kabaca 80-125 saatlik saf veri girişi demektir.
Aynı hacmi Invoice Data Extractor üzerinden geçirmek bunu bir yükle-ve-gözden-geçir sürecine dönüştürür. Her fatura, deftere aktarılmaya hazır yapılandırılmış bir tablo ve bir CSV dosyası olarak geri gelir. Ekibin zamanı sayı yazmaktan istisnaları kontrol etmeye ve faturaları satın alma siparişleriyle eşleştirmeye kayar; ödenecek hesaplar personelinin gerçekten gerekli olduğu yer de burasıdır.
Zaman tasarrufu özellikle ay sonu kapanışında katlanarak artar. O ay işlenen her fatura zaten tutarlı bir yapılandırılmış veri satırı olarak mevcut olduğunda, defterleri kapatmak, gerçekte neyin faturalandırıldığını yeniden kurgulamak için bir yığın PDF’i yeniden okumak yerine toplamları gözden geçirmeye ve uyuşmazlıkları işaretlemeye dönüşür.
Uluslararası tedarikçileri destekleyen ödenecek hesaplar ekipleri için FlowHunt’ın otomatik dil algılama özelliği bir başka tekrarlayan darboğazı ortadan kaldırır. Faturaların, işlenebilmesi için önce o tedarikçinin dilini okuyabilen ekip üyesine yönlendirilmesi artık gerekmez.
Kullanım Senaryosu 2: Masraf Raporu İşleme
Masraf raporlarının da aynı sorunun farklı ölçekteki kendi versiyonu vardır. GBTA Foundation, bir masraf raporunu işlemenin ortalama maliyetini 58 dolar ve 20 dakikalık personel süresi olarak belirliyor; hata içeren her raporu düzeltmek için (ve masraf raporlarının %19’u hata içeriyor) ek 18 dakika gerekiyor. Ayda on masraf raporu dolduran bir çalışan için bu, hatalar hesaba katılmadan önce bile üç saatten fazla saf idari iş demektir.
Çıkarıcı, taramalar kadar fotoğraflarla da çalıştığı için, bir çalışanın telefonuyla çektiği fiş fotoğrafı, resmi bir tedarikçi faturasıyla aynı OCR-artı-yapay zeka hattından geçer. Bu özellikle KOBİ’lerin finans yapay zeka araçları kullanımında önemlidir, çünkü küçük ekiplerin nadiren özel bir masraf sistemi olur ve fişlerin çoğu temiz PDF’ler yerine fotoğraf olarak gelir.
Asıl hedeflenmeye değer kısım düzeltme süresidir. GBTA’nın hatalı rapor başına ölçtüğü 18 dakikanın büyük kısmı, çalışanı bulmaya, bulanık bir toplamın veya okunaksız bir satıcı adının gerçekte ne dediğini netleştirmeye ve yeniden göndermeye gidiyor.
Yapılandırılmış çıkarım her belirsiz fişi ortadan kaldırmaz, ancak elle yazılan bir toplamın basitçe yanlış yazılması gibi çok daha yaygın olan hata biçimini ortadan kaldırır; bu da ilk incelemeden sıyrılma olasılığı en yüksek hata kategorisidir.
İşinizi büyütmeye hazır mısınız?
Bugün ücretsiz denemenizi başlatın ve günler içinde sonuçları görün.
Kullanım Senaryosu 3: Çoklu Tedarikçi Tedarik Yönetimi
Onlarca ya da yüzlerce aktif tedarikçiyi idare eden satın alma ekipleri, her tedarikçinin faturasını farklı biçimlendirmesi ve tedarikçi başına ayrıştırma şablonu oluşturmanın ölçeklenmemesi gerçeğiyle karşılaşır. İşte burada sabit şablonlar yerine yapay zeka üzerine kurulu fatura iş akışı otomasyonu kendini amorti eder. Model, bir alanın nerede konumlandığına değil ne anlama geldiğine bakar; böylece yeni bir tedarikçinin faturası ilk yüklendiğinde, arada hiçbir yapılandırma adımı olmadan çalışır.
Satır kalemleri ve toplamlar her tedarikçide tutarlı biçimde yapılandırıldığında, faturaları satın alma siparişleriyle eşleştirmek yeniden okuma işi olmaktan çıkıp bir karşılaştırma işine dönüşür. Mutabakat sırasında tedarikçi sözleşme koşullarını da kontrol etmesi gereken satın alma ekipleri için Chat with PDF kullanışlı bir eşleşmedir — fatura verisini bir araçla çıkarın, bir satır kalemi ikinci bir bakış gerektirdiğinde sözleşme belgesinin kendisini diğeriyle sorgulayın.
Kullanım Senaryosu 4: Serbest Çalışanlar ve Ajans Fatura Yönetimi
Serbest çalışanlar ve küçük ajanslar, hacim yelpazesinde kurumsal ödenecek hesaplar ekiplerinin tam karşı ucunda yer alır ve kullandıkça öde modelinin burada önemli olmasının nedeni tam da budur. Haftada birkaç taşeron faturası işleyen bir serbest çalışanın, ayda 200-800 dolarlık bir ödenecek hesaplar otomasyonu aboneliğini haklı çıkaracak hacmi yoktur; ama manuel giriş, sayı ne kadar az olursa olsun fatura başına yine aynı 10-15 dakikaya mal olur.
FlowHunt’ın çıkarımı sabit abonelik yerine fatura başına sentin kesirleriyle çalıştığı için — FlowHunt’ın OCR maliyet kıyaslaması fatura başına kabaca 0,01-0,02 kredi gösteriyor — kâra geçmek için gereken minimum hacim yoktur. Model abonelik tabanlıdır, ancak aynı abonelik size yüzlerce başka araç ve kullanım senaryosu içeren eksiksiz bir otomasyon platformuna erişim sağlar.
Tek başına çalışan serbest çalışanlar ve küçük ajanslar için asıl kazanç genellikle kazanılan saatlerden çok, nelerin aradan kayıp gitmesinin durmasıdır. Telefonla fotoğraflanıp bir sohbet mesajında iletilen bir taşeron faturası, biri oturup onu bir elektronik tabloya yazana kadar beklediğinde takibini kaybetmek kolaydır. Geldiği anda yapılandırılmış bir satıra çıkarmak, faturanın unutulma şansı bulamadan kaydedilmesi demektir; bu da düşük hacimde fatura başına dakika hesabının tek başına ima ettiğinden daha önemlidir.
Bültenimize katılın
En son ipuçlarını, trendleri ve teklifleri ücretsiz alın.
Kullanım Senaryosu 5: Abonelik ve Yinelenen Fatura Mutabakatı
SaaS araçlarından, akdi ücretli tedarikçilerden ve abonelik hizmetlerinden gelen yinelenen faturalar, hacim sorununun daha sessiz bir versiyonunu yaratır: aynı fatura biçimi her ay tekrarlanır, ama manuel giriş de tekrarlanır ve yinelenen faturalandırma, çift ücretlendirmelerin sızmaya meyilli olduğu tam yerdir.
Çıkarım, okuma ve yapılandırmayı her ay tutarlı biçimde üstlenir; bunu, çıkarılan fatura numarasını veya tutarını daha önce işlenmiş faturaların kaydıyla karşılaştıran bir Conditional Router adımıyla eşleştirmek mutabakatı aylık bir telaş yerine sürekli bir kontrol haline getirir.
Yinelenen faturalar aynı zamanda sessiz fiyat sızmalarının gizlendiği yer olma eğilimindedir. Çıkarım her ay birinin göz atıp onayladığı bir toplam yerine aynı yapılandırılmış alanları döndürdüğü için, satır kalemlerinde aydan aya karşılaştırmalar, birinin geçen ayın faturasında gerçekte nelerin kalemlendiğini hatırlamasını gerektirmek yerine basit hale gelir.
Otomasyondan Önce Zaman Tasarrufunuzu Nasıl Hesaplarsınız
Bir şeyi otomatikleştirmeden önce, işe yarayacağını varsaymak yerine kendi fatura hacminiz üzerinde hesabı yapmaya değer. Ayda kaç fatura işlediğinizle ve her birinin manuel olarak kaç dakika aldığıyla başlayın. Kendi sürecinizi zamanlamadıysanız fatura başına 10 ila 15 dakika makul bir sektör temelidir. İkisini çarpın, mevcut aylık zaman maliyetinizi saat cinsinden elde edersiniz.
Yapay zeka çıkarımının rekabet ettiği şey bu sayıdır, sabit bir abonelik ücreti değil. Özel ödenecek hesaplar otomasyonu platformları genellikle aylık maliyetlerini geri ödemek için gerçek hacme ihtiyaç duyar; bu tür bir platformda ayda 5.000+ fatura işleyen kuruluşlar çoğu zaman yatırımı bir çeyrek içinde geri kazanıyor .
FlowHunt’ın aboneliği 50 dolardan başlar ve yalnızca gerçekten işlediğiniz faturalar için kredi harcar. Kalan aylık kotayı platformdaki yüzlerce başka yapay zeka iş akışı ve aracı için serbestçe kullanabilirsiniz. Başabaş noktası basitçe şudur: fatura başına kazanılan dakikalar sizin için çıkarım maliyetinden değerli mi — ki fatura başına bir sentin kesriyle bu neredeyse her hacimde doğrudur.
Kendi fatura hacminizin size neye mal olduğunu görmeye hazır mısınız? Bir sonraki partinizde Invoice Data Extractor’ı deneyin ve süreyi mevcut sürecinizle karşılaştırın.