自动化应付账款并为增长做好准备产品见解塞米恩·塞尔古宁2019年7月25日，星期四4371个视图读3分钟标签：RPA公司人工智能众所周知，企业需要数据来规划未来，而应付账款正因其对规划增长的巨大影响而重新受到领导者的关注。数据提供了有关预测预算、控制公司开支、减少欺诈和分析现金流等方面的见解，以帮助企业更好地管理其营运资本。当然，在公司和会计师事务所进行规模扩张时，现金流是一个巨大的问题。但尽管应付账款数据很重要，但许多高管仍然视而不见。在许多应付帐款部门，基本信息没有被捕获，系统没有很好地集成，发票处理是一个费力的，手工的，重复的过程。因此，决策者不能轻易地获得他们需要的信息。难怪对大企业来说，预测现金流如此困难，使供应链面临真正的风险。如果没有现代的合规方法，企业年复一年地因欺诈而亏损也就不足为奇了。这种缺乏可见性的原因可以归咎于大多数应付帐款部门用于捕获、管理和报告信息的遗留系统。超过四分之三的应付帐款部门在将发票数据与采购订单和收据进行匹配时手动键入和验证发票数据。传统的应付帐款系统只处理结构化数据，这种数据来自纸质或电子表格、数据库或标准表格。但是，企业正淹没在半结构化和非结构化信息中。由于处理或分析这些数据的复杂性，许多部门忽略了这些数据。事实上，这些数据被称为"暗数据"，因为组织不知道它包含什么。机器人程序提供企业领导者所需的可见性带有人工智能（AI）的机器人过程自动化（RPA）使应付帐款能够轻松地捕获、管理和报告高管所需的数据。RPA自动化简单、重复的任务，通过指示软件bot遵循一组定义的规则，可以轻松地复制这些任务。机器人与系统和应用程序交互，就像人类一样。智能自动化建立在RPA的基础上，通过应用模拟人脑工作方式的人工智能技术——图像处理、模式识别、上下文分析和自然语言处理等技术，帮助机器人做出决定或完成任务。使用RPA将发票和应付帐款数字化，可以更清楚地看到应付帐款数据，同时对合规性和安全性进行了更好的控制。RPA的现代能力以认知能力为特征，并内置了寻找关键信息的领域专长。结合了计算机视觉、光学字符识别（OCR）技术和模糊逻辑提取和分类数据，而机器学习有助于提高捕获数据的准确性。认知自动化还有助于确保智能系统提取所有非结构化数据。该技术记录并存储工作流每个阶段的数据。此外，这项技术还省去了管理人员所需的格式化、生成和分发应付账款报表的大部分工作。该技术自动：从任何应用程序、旧系统、浏览器或数据库收集数据整理、管理和组织报告在预定时间生成报告共享报告并促进协作识别包含感兴趣报告的电子邮件，并将其分配给自定义流程及时、准确地收集和管理信息，并与下游系统集成，确保信息的完整性。自动化使各种规模的公司都有机会将应付账款和发票管理从战术性操作转变为战略性的、节省开支的举措。有了这些见解，高管们可以更好地实时管理运营、现金、支出和风险。这对任何有成本意识的高管都有吸引力。了解RPA如何改善应付帐款。请求现场演示分享这个：分享