AI-dokumentvalidering for fakturaer og timeregistreringer

Hvor mye tid bruker organisasjonen din på å bekrefte at ingenting er galt? For de fleste organisasjoner er svaret mye tid. Alt dette kan vies til arbeid med høyere verdi.

En timeliste ankommer. Noen sjekker den ansatte, prosjektet, timene, datoene og signaturen. Alt er riktig. Godkjent. Så sendes den neste inn. Så en til. En faktura kommer inn. Noen sammenligner den med en bestilling eller kontrakt, verifiserer detaljene og bekrefter at alt er innenfor de avtalte vilkårene.

I begge disse eksemplene er det som regel ingenting galt. Men noen må jo sjekke.

Tid brukt på å gjennomgå rutinetransaksjoner på å lete etter et mulig manglende unntak er en av de vedvarende ineffektivitetene i dokumenttunge prosesser.

Hva om prosessen hadde fungert omvendt? I stedet for å la folk gjennomgå alt for å finne noe galt, utfører AI førstelinjevalidering og avdekker bare transaksjoner som krever menneskelig validering.

Problemet er sammenligningen

Å hente ut informasjon fra en faktura eller timeregistrering er bare en del av arbeidet. Det største spørsmålet er om informasjonen er gyldig i konteksten.

Når en organisasjon for eksempel mottar timeregistreringer, må den avgjøre om en person har tillatelse til å fakturere tid til et bestemt prosjekt, om de rapporterte timene er innenfor rammene av den relevante bestillingen, og om nødvendige elementer som datoer og signaturer er korrekte. Denne evalueringen sammenligner timeregistreringen med informasjonen som styrer transaksjonen og vurderer om alt gir mening.

Det samme mønsteret gjelder for fakturaer. En faktura kan inneholde fullstendig lesbar informasjon og fortsatt være problematisk. Det viktige spørsmålet er om gebyrene er i samsvar med det som er tillatt i den underliggende kontrakten.

Møt M-Files Fakturamagent og M-Files Agent for validering av timeregistrering

En M-Files En tilpasset agent kan analysere et innkommende dokument og evaluere informasjonen mot forhåndsdefinerte forretningskrav og relevant styringsinformasjon.

For en timeregistrering kan det bety å sjekke om personen er tilknyttet riktig prosjekt, om timene faller innenfor etablerte parametere, om datoene stemmer overens og om den nødvendige informasjonen er tilstede.

For en faktura kan det bety å sammenligne den innsendte informasjonen med den relevante kontrakten eller andre definerte krav, og flagge et avvik for gjennomgang.

I begge tilfeller henter ikke agenten bare ut informasjon. Den hjelper til med å avgjøre om informasjonen krever handling.

Forstå: Agenten analyserer først det innkommende dokumentet og identifiserer informasjonen som kreves for prosessen. Hvem sendte inn timeregistreringen? Hvilke datoer og klokkeslett vises? Er den nødvendige informasjonen tilstede? Målet er å gjøre informasjonen i dokumentet, uavhengig av format, om til brukbar kontekst for neste beslutning.

Dommer: Deretter kommer validering. Er timene innenfor de tillatte grensene? Samsvarer informasjonen med den styrende bestillingen eller kontrakten? Er det en obligatorisk signatur til stede? Dette er punktet hvor automatisering går utover datafangst. Agenten anvender forhåndsdefinerte forretningskrav for å skille en rutineinnsending fra et unntak.

Handling: Når denne avgjørelsen er tatt, kan arbeidsflyten reagere. Et dokument som oppfyller de definerte kravene går gjennom den normale prosessen. Eventuelle avvik vil bli flagget og tildelt for ytterligere gjennomgang. Folk forblir en del av prosessen, men oppmerksomheten deres rettes mot arbeidet som krever det.

Overgangen til unntaksbasert arbeid

Mange forretningsprosesser er bygget rundt gjennomgang fordi antagelsen er at en viss prosentandel av dokumentene vil inneholde et problem. AI lar oss tenke nytt om den driftsmodellen. I stedet for at folk gjennomgår hvert dokument for unntak, bør de bruke tiden sin mer bevisst på å bare gjennomgå tilfeller der disse unntakene finnes.

Fordi M-Files kobler dokumenter til konteksten rundt dem, inkludert personer, prosjekter og prosesser, kan organisasjoner gå lenger enn å behandle hver faktura eller timeregistrering som en isolert fil. Denne konteksten er sentral for M-Files ' bredere tilnærming for å gjøre det mulig for AI å resonnere mer nøyaktig og automatisere arbeid med trygghet.

Resultatet er en kraftig progresjon: Forstå dokumentet, vurder det i kontekst, og handle deretter ut fra resultatet.

For økonomi- og profesjonelle tjenesteteam som er begravd i gjentatte vurderinger, lar denne endringen dem fokusere på arbeidet der ekspertisen deres er nødvendig og der de gjør en verdifull innvirkning.