A dokumentumból adat
A bejövő számlák, szerződések és bizonylatok feldolgozásának első lépése mindig ugyanaz. Ki kell szedni belőlük az adatot. Partner, összeg, dátum, tételek, fizetési határidő. Ez a kinyerés ma már megbízhatóan gépesíthető, a modern eszközök a gyűrött, fotózott, vegyes formátumú dokumentumokkal is elboldogulnak.
A helyes felállás itt is a javaslat és jóváhagyás. A gép kitölti, az ember ellenőrzi, és az ellenőrzés fókuszált, mert a rendszer jelzi, miben bizonytalan. A tapasztalat az, hogy a feldolgozási idő törtrészére esik, a hibaarány pedig csökken, mert a gép nem fárad el a századik számlánál.
Az egyeztetés, ami sosem ér véget
A pénzügyi csapatok másik nagy időnyelője az egyeztetés. Bankkivonat a könyveléssel, szállítói folyószámla a nyilvántartással, bérszámfejtés a szerződésekkel. Az AI itt a párosításban segít, a nem egyező tételek kiemelésében, és az eltérések tipizálásában. A lista végén az ember már csak a valódi problémákkal foglalkozik, nem a kereséssel.
Az anomáliák jelzése
A harmadik réteg a szokatlan minták jelzése. Duplán érkező számla, a megszokottól eltérő összegű tétel, új bankszámlaszám egy régi partnernél, hétvégén rögzített tétel. Ezek jelzések, nem vádak, és pont az a fajta figyelem, amire embernek soha nincs kapacitása minden tételnél. A visszaélések és tévedések jó része ilyen egyszerű mintákon bukik meg, ha valaki nézi őket. Mostantól nézi.
Az új bankszámlaszámra vonatkozó jelzés külön kiemelést érdemel, mert a szállítói csalások tipikus útja a megváltozott utalási adat. Egy szabály, ami szerint minden bankszámlaszám változás emberi, telefonos megerősítést kér a partnertől egy ismert számon, több kárt előz meg, mint bármilyen szoftver.
Források és további olvasnivaló
A beszerzési oldal kockázatairól a blogon az AI a beszerzésben című cikkem szól.