数字时代的现金应用自动化

[ashammi228]

现金应用自动化可以帮助企业通过将付款与相应的发票和账户进行匹配，实现 90% 及以上的直通式现金过账。

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新的数字时代正在改变财务流程。到目前为止，这些流程非常耗费人力，而且缺乏提供洞察力的数据可视性。得益于机器人流程自动化、分析和人工智能等技术的结合，这种情况正在改变。

在订单到现金 (O2C) 流程中，这些技术正在改变信贷、应收账款组合和 印度号码数据 收款以及现金应用。要了解有关信贷和应收账款/收款转型的信息，请访问此处和此处。

现金应用是一系列复杂的 O2C 流程中的另一个。但当今可用的智能技术大大加快了流程速度、提高了准确性并降低了成本。手动管理任务实现了自动化，使员工可以腾出时间管理更多增值工作。而且系统可以扩展以支持增长，提供准确的预测和有价值的见解。

现金应用挑战
现金应用面临诸多挑战，首先是多个内部和外部数据源，大量数据存在于非结构化文档中。数据收集工作费力且容易出错。

企业可能拥有多个 ERP 系统，与多家银行打交道，处理多种付款类型，并跨多种语言和货币运营。此外，低效且多样化的业务流程由区域或本地实体独家管理。因此，企业在绩效和交易数据方面的透明度有限。

他们高度依赖手动和分散的流程来支持合规性和控制。现有系统提供的洞察力较差，现金应用程序团队用于增值财务活动的时间有限。

现金应用转型要点
现金应用的首要任务是收集数据。系统必须汇集来自多个来源、多种格式的付款和汇款信息，将其数字化并读取，然后找到并将其应用于正确的 AR 发票信息，通常涉及多个 ERP。

现金应用团队必须从多个外部来源收集付款和汇款信息。所需数据来自保险箱、电子邮件、PDF、支票存根、客户门户、EDI 820 文件，甚至电话。这是一个非常低效的过程。

在现代数字系统中，机器人接管了信息收集工作。机器人会自动访问和提取来自各种外部来源的信息。典型的现金应用团队可能要花费 60% 到 70% 的时间来收集所有需要处理的信息。但数字 O2C 系统可以自动化该过程，从而节省大量员工时间。

文档数据采集“助手”扫描并提取电子邮件或 PDF 等文档中的数据。例如，Emagia 的 Giadocs 是一款先进的数据采集程序，具有基于 AI 深度学习神经网络的学习能力。它可以从多种格式的非结构化来源“读取”格式，并将所有数据放入一个文件中以匹配未结发票。此功能可节省大量时间，并可大幅节省银行费用。

匹配和发布
系统匹配引擎中的规则利用先进的数字技术将付款与应收账款进行匹配。使用人工智能，系统可以根据经验逐渐学习在哪里应用收款人的支票或向哪个客户应用特定类型的付款。系统将提供建议并从收到的人工指导中学习。因此，匹配过程变得更快。并且它的自动匹配率达到 90%。

10% 的未匹配付款会被发送到“工作台”，在这里可以对短付款、多付款和未识别付款进行分类和处理。系统在收集信息和自动匹配方面节省了时间，这意味着现金应用人员可以把时间花在工作台上解决问题。

他们不仅有时间在短时间内完成工作、发现和解决错误，而且还可以进行根本原因分析，从而使组织能够消除重复出现的问题。

系统允许对扣款和争议进行容忍。对于超出容忍范围的付款，系统会识别并分配自定义原因代码，然后通过适当的工作流程发送它们以进行解决。该系统支持协作，因此现金应用团队可以与销售人员或客户互动。交互式协作是解决问题的重要因素。

分析：信息增益
企业需要报告现金应用的各个方面，能够深入查找收到的付款、收到的汇款、匹配的金额。例如，自动匹配率是多少？现金过账情况如何？有多少现金未使用？

通过将数据集中在一个地方，自定义仪表板可以监控吞吐量、积压和错误率。人工智能分析可以预测短期现金流。企业可以看到六周或八周后的准确现金滚动预测。如果所有客户都按时付款，它可以查看最佳现金流，或者根据客户的付款模式预测现金流。准确的预测对于财务主管的营运资金管理具有巨大的价值。

人工智能自动化和分析可以取代现金应用中 70% 到 90% 的手动操作。数据可视性可以洞察问题，识别运输或产品线问题。公司系统中的数据是宝贵的，但公司必须能够访问这些数据。具有智能分析、报告和可视化功能的综合数字 O2C 系统可以做到这一点，并将企业推向新的性能水平。它提高了现金应用的成本效率、及时性和准确性。