Ahogy a számlák száma növekszik, az accounts payable (AP) csapatok gyakran ugyanazzal a dilemmával szembesülnek:
a manuális munka már nem fenntartható, ugyanakkor új rendszerek bevezetése kockázatosnak, költségesnek vagy időigényesnek tűnik.
Az elmúlt években – különösen az amerikai piacon – egyre több vállalkozás keres olyan megoldásokat, amelyekkel:
- csökkenthetők az AP-feldolgozási költségek
- megszüntethetők a manuális hibák
- javítható az adatpontosság
- fenntarthatók a belső és külső kontrolloknak való megfelelés
mindezt anélkül, hogy a teljes pénzügyi rendszert át kellene alakítani.
Ez a cikk bemutatja, hogyan érnek el a vállalkozások mérhető megtérülést (ROI) a számlaadat-kinyerés révén, milyen szerepet játszanak az olyan technológiák, mint az OCR és az intelligens dokumentumfeldolgozás, valamint miért döntenek sokan a kiszervezett, szolgáltatásalapú megoldások mellett új szoftverek bevezetése helyett.
A manuális AP-feldolgozás valódi költségei
A manuális számlafeldolgozás nemcsak időigényes, hanem hosszú távon összetett hatékonysági problémákat is okoz.
Gyakori kihívások:
- ismétlődő adatbevitel PDF-számlákból
- eltérő számlaformátumok beszállítónként
- manuális ellenőrzés és javítás
- duplikált számlák
- későbbi egyeztetési problémák
Már alacsony hibaarány is vezethet:
- jóváhagyási késedelmekhez
- helytelen könyvelésekhez
- többletmunkához az accounting csapatoknál
- csökkenő bizalomhoz a riportok iránt
Sok szervezetnél az AP-feldolgozás rejtett operációs költségközponttá válik.
Honnan származnak valójában a költségmegtakarítások?
Az AP-folyamatok elemzésekor a megtakarítások jellemzően három fő területről erednek:
Kevesebb manuális munka
Kevesebb idő megy el adatbevitelre és utólagos tisztításra.
Kevesebb hiba és kivétel
A tisztább adatok csökkentik az utómunkát és a korrekciókat.
Gyorsabb feldolgozási ciklusok
A strukturált adatok gyorsabb jóváhagyást és továbbítást tesznek lehetővé.
A gyakorlatban a vállalkozások gyakran 20–40%-os AP-feldolgozási hatékonyságnövekedést érnek el, a számlák mennyiségétől és összetettségétől függően.
OCR, intelligens dokumentumfeldolgozás és AI – mit jelentenek valójában?
Az OCR (Optical Character Recognition) sok esetben az első technológia, amellyel a vállalkozások próbálkoznak. Ez a megoldás a szkennelt vagy digitális számlák szövegét alakítja gépileg olvasható formává.
Az OCR azonban önmagában ritkán elegendő.
A modern számlafeldolgozási folyamatok általában az alábbi elemekre épülnek:
- OCR, a szöveg felismeréséhez
- Intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP), a struktúra értelmezéséhez
- AI-alapú adatkinyerés, a pontosság javításához eltérő formátumok esetén
Ezek a technológiák hasznosak, de továbbra is igényelnek:
- beállítást
- tanítást
- kivételkezelést
- folyamatos karbantartást
Ezért tapasztalja sok csapat, hogy az önálló szoftvermegoldások nem szüntetik meg a manuális munkát – csupán áthelyezik azt.
Miért nyújt jobb ROI-t a „done-for-you” megközelítés?
Ahelyett, hogy belsőleg menedzselnék az eszközöket, egyre több vállalkozás választja a kiszervezett számlaadat-kinyerési szolgáltatásokat.
Ebben a modellben:
- a számlák PDF vagy szkennelt formában kerülnek átadásra
- az adatok kinyerésre, egységesítésre és ellenőrzésre kerülnek
- a kimenet használatra kész formátumban érkezik (Excel, CSV, rendszerkompatibilis fájlok)
Nincs:
- betanulási idő
- szoftverbevezetés
- belső szűk keresztmetszet
Az AP-csapatok számára ez kiszámítható eredményeket és gyorsabb működést jelent.
Megfelelőségi szempontok (beleértve a SOX-et)
Az Egyesült Államokban működő vállalkozások számára a megfelelőség gyakran kiemelt szempont.
Bár a számlaadat-kinyerési szolgáltatások nem helyettesítik a könyvelési kontrollokat, támogatják a megfelelőségi törekvéseket azáltal, hogy:
- javítják az adatok következetességét
- csökkentik a manuális rögzítési hibákat
- átláthatóbb auditnyomot biztosítanak
- megkönnyítik az ellenőrzést és validálást
Az olyan keretrendszerek esetében, mint a SOX, az adatpontosság és a visszakövethetőség kulcsfontosságú. A strukturált számlaadatok segítik a pénzügyi csapatokat a kontrollok következetes alkalmazásában.
(Megjegyzés: a számlaadat-kinyerési szolgáltatások nem nyújtanak jogi vagy megfelelőségi tanácsadást, és nem helyettesítik a belső kontrollfolyamatokat.)
Hogyan néz ki a megtérülés a gyakorlatban?
A vállalkozások a számlaadat-kinyerés megtérülését jellemzően az alábbi mutatókkal mérik:
- havonta megtakarított munkaórák
- csökkenő hibaarány
- gyorsabb zárási ciklusok
- jobb rálátás az AP-adatokra
Például:
- Több száz számlát feldolgozó csapatok gyakran több tucat munkaórát nyernek vissza havonta, amely korábban manuális adatbevitelre ment el.
- A tisztább adatok csökkentik azokat a kivételeket, amelyek egyébként az egyeztetés vagy audit során jelentkeznének.
Ezek az előnyök különösen jól érzékelhetők nagyobb léptékű működés vagy sok beszállító esetén.
Amerikai és nemzetközi vállalkozások támogatása
A számlák formátuma, az adózási struktúrák és a megfelelőségi elvárások régiónként eltérnek – az alapvető kihívás azonban mindenhol azonos.
Az amerikai piacon, valamint nemzetközi környezetben működő vállalkozások egyaránt szembesülnek:
- nagy számlavolumennel
- sokféle beszállítói formátummal
- azzal az elvárással, hogy növeljék a hatékonyságot létszámbővítés nélkül
A kiszervezett adatkinyerési szolgáltatások ezekhez a környezetekhez igazodva biztosítanak egységes, megbízható kimenetet.
Záró gondolat
Az AP-feldolgozási költségek csökkentése nem feltétlenül igényel új szoftvereket, bonyolult integrációkat vagy nagyszabású átalakítási projekteket.
Sok vállalkozás számára a leggyorsabb út a megtérüléshez egyszerűen az, ha megszüntetik a manuális munkát.
A modern adatkinyerési technológiák és a szolgáltatásalapú megközelítés kombinációjával a cégek:
- megszabadulhatnak az ismétlődő feladatoktól
- javíthatják az adatpontosságot
- támogathatják a megfelelőséget
- és az AP-csapatokat magasabb hozzáadott értékű munkára fókuszálhatják
Az eredmény nem csupán hatékonyság, hanem operációs átláthatóság.