Kaip pastatėme sąskaitų automatizaciją, kuri sutikrina jas su banko mokėjimais

MYGOM AI sąskaitų automatizavimo platformą pasidarėme todėl, kad mūsų pačių sąskaitos ateidavo kaip laiškai, PDF failai, nuotraukos ir lentelės, o kažkas jas perrašinėdavo rankiniu būdu. Dabar sistema surenka sąskaitas iš visų kanalų, kuriais jos ateina, perskaito duomenis, blokuoja dublikatus dar prieš apmokėjimą ir sulygina kiekvieną sąskaitą su banko išrašu 95% tikslumu. Štai kaip ji buvo statoma ir kurios dalys pasirodė sunkios.

Nuo ko realiai prasidėjo

Sąskaitos ateidavo iš visur. Vienos kaip laiško priedas, kitos kaip telefonu daryta nuotrauka, dar kitos tiesiog įklijuotos į laiško tekstą arba gulinčios bendrame aplanke, kurio niekas savaitę nebuvo atidaręs. Žmonės perrašinėdavo duomenis, taisydavo savo pačių klaidas ir mėnesio gale eilutė po eilutės lygindavo mokėjimus.

Kodėl nepradėjome nuo modelio

Su bet kokiu AI projektu norisi pradėti nuo įdomiausios dalies. Mes pradėjome nuo nuobodžiausios: suskaičiavome, iš kiek skirtingų vietų ateina sąskaitos ir kaip realiai atrodo išimtis.

Tą patį filtrą aprašėme straipsnyje apie tai, kur automatizacija atsiperka greičiausiai (opens in new tab): išimčių dalis. Procesą, kuriame dauguma atvejų eina tuo pačiu keliu, automatizuoti saugu. Procesą, kuriame beveik kiekvienas atvejis reikalauja žmogaus sprendimo, kol kas ne.

Sąskaitos atsidūrė teisingoje tos ribos pusėje, todėl jas dažniausiai ir siūlome kaip pirmą žingsnį. Apie tai rašėme straipsnyje sąskaitų automatizavimas: programa ar procesas (opens in new tab).

Kaip veikia sąskaitų automatizacija, žingsnis po žingsnio

Galutinė eiga turi penkis etapus, ir tik paskutiniame dalyvauja žmogus.

1. Surinkimas. Sistema prisijungia prie pašto ir bendrų aplankų ir pasiima viską, kas atrodo kaip sąskaita: PDF, nuotraukas, lenteles arba tiesiog tekstą laiško kūne.
2. Duomenų nuskaitymas. Ji perskaito tiekėją, sumą, datą, mokėjimo terminą ir sąskaitos numerį. Atskirų šablonų kiekvienam tiekėjui nėra, ir tai buvo sąmoningas sprendimas. Šablonais paremtas nuskaitymas lūžta pirmą kartą, kai tiekėjas persidaro savo sąskaitos formą.
3. Dublikatų patikra. Prieš apmokėjimą sąskaita palyginama su tuo, kas jau buvo gauta. Dublikatai pažymimi ir sustabdomi, o ne tyliai užfiksuojami.
4. Sutikrinimas. Kiekviena sąskaita sulyginama su banko mokėjimais, įskaitant tuos atvejus, kai mokėjimo paskirtis su sąskaita neturi nieko bendra.
5. Peržiūra. Žmogus mato tik išimtis. Ne du šimtus tvarkingų sąskaitų su keliomis problemomis kažkur viduje, o tas kelias.

Penktas žingsnis yra svarbiausias. Esmė buvo ta, kad žmogus nustotų būti paieškos funkcija.

Sunkiausia dalis buvo sutikrinimas

Perskaityti sąskaitą šiandien jau beveik išspręstas uždavinys. Sulyginti ją su banko mokėjimu ne.

Mokėjimo paskirtis retai sutampa su sąskaita. Tiekėjas, kurį visi vadina vienu vardu, registruotas visai kitu. Trys sąskaitos apmokamos vienu pavedimu. Viena sąskaita apmokama dviem. Suma teisinga, bet paskirtyje tik žmogaus inicialai ir data.

Sąskaitų sutikrinimą iki 95% tikslumo pakelti užtruko daugiau iteracijų nei patį nuskaitymą, ir tai skaičius, kurį stebime atidžiausiai, nes užtikrintai klystanti sutikrinimo sistema yra blogiau nei jokios sutikrinimo sistemos. Viskas, kas nesiekia pasitikėjimo ribos, nespėliojama. Tai keliauja į išimčių sąrašą.

Dokumentų dalį tvarko Python ir įprasti AI modeliai. Nieko egzotiško. Sunkumas niekada nebuvo technologijų rinkinys.

Kas pasikeitė, kai sistema pradėjo veikti

Skaičiai iš mūsų pačių MYGOM AI sąskaitų automatizavimo platformos (opens in new tab) diegimo:

• 40% mažiau laiko, skiriamo rankiniam sąskaitų apdorojimui
• 10 kartų daugiau sąskaitų, apdorojamų vienam žmogui
• 95% tikslumas automatiniam sutikrinimui su banko mokėjimais
• 30% mažesnės programinės įrangos išlaidos, nes kelių persidengiančių įrankių nebereikėjo
• Virš 2000 $ sutaupoma vidutiniškai už kiekvieną dublikuotą mokėjimą, sustabdytą prieš išsiunčiant

Paskutinis skaičius yra tas, kuris atperka projektą. Pirmasis yra tas, kurį žmonės pastebi.

Ko ši sąskaitų automatizacija nedaro

Sistema nepakeičia buhalterio ir nepriima sprendimų. Ar ginčytiną sąskaitą apmokėti, ar tiekėją verta laikyti, ar išlaidos priklauso šiam projektui, ar kitam, vis dar yra žmogaus sprendimas, ir taip turi likti.

Sistema taip pat nesutvarko sugedusio proceso. Jei niekas nežino, kas ką tvirtina, automatizavus eigą ta pati painiava tiesiog vyks greičiau. Tą darbą verta padaryti pirmiau, o kur jis dažniausiai slepiasi, rašėme straipsnyje kur jūsų komanda švaisto laiką rankiniams darbams (opens in new tab).

Kodėl tai verta daryti dabar, o ne vėliau

Vienu metu juda du dalykai.

Reguliacinė pusė jau turi datas. Europos Komisijos VAT in the Digital Age pakete (opens in new tab) numatyta, kad skaitmeninio ataskaitų teikimo reikalavimai palies tarpvalstybinius B2B sandorius nuo 2030 m. liepos 1 d., o valstybės narės gali įvesti privalomas elektronines sąskaitas ir anksčiau. Būtent tai mokėtinų sąskaitų automatizaciją iš efektyvumo projekto paverčia projektu su termino data.

Pasiruošimo pusė atsilieka. CEPS (opens in new tab) parengtoje Europos Komisijos EU Payment Observatory ataskaitoje nurodoma, kad 2023 m. elektronines sąskaitas siuntė 37% mažų Europos įmonių, palyginti su 59,8% didelių. Tos įmonės, kurios sunkiausiai atlaikytų staigų terminą, ir yra toliausiai nuo pasiruošimo.

Padaryti tai tvarkingai užtrunka mėnesius, ne savaites. Pradėti todėl, kad terminas jau atėjo, yra brangusis variantas.

Nuo ko pradėti

Nereikia iš anksto žinoti, kokios sąskaitų automatizacijos sistemos jums reikia. Susisiekite (opens in new tab), ir kartu pereisime per jūsų sąskaitų srautą, įskaitant ir tą galimybę, kad automatizuoti čia kol kas nieko nereikia.