AI-baserad dokumentvalidering för fakturor och tidrapporter

Hur mycket tid lägger er organisation på att kontrollera att allt är som det ska? För de flesta organisationer är svaret: mycket tid. All den tiden skulle istället kunna ägnas åt mer värdeskapande arbete.

En arbetstidsrapport kommer in. Någon kontrollerar vilken anställd det gäller, projektet, timmarna, datumen och signaturen. Allt stämmer. Godkänd. Sedan skickas nästa in. Och sedan ytterligare en. En faktura kommer in. Någon jämför den med en inköpsorder eller ett avtal, kontrollerar uppgifterna och bekräftar att allt överensstämmer med de överenskomna villkoren.

I båda dessa exempel är det oftast inget fel. Men någon måste ändå kontrollera det.

Den tid som läggs på att granska rutinmässiga transaktioner i jakt på eventuella utelämnade undantag är ett av de återkommande ineffektivitetsproblemen i dokumentintensiva processer.

Tänk om processen fungerade tvärtom? Istället för att tvinga människor att granska allt för att hitta fel, utför AI den första valideringssteget och lyfter fram endast de transaktioner som kräver mänsklig validering.

Problemet är jämförelsen

Att hämta information från en faktura eller en tidrapport är bara en del av arbetet. Den viktigaste frågan är om den informationen är giltig i sitt sammanhang.

När en organisation till exempel tar emot tidrapporter måste den kontrollera om en viss person har behörighet att redovisa tid för ett visst projekt, om de rapporterade timmarna ligger inom ramen för den aktuella inköpsordern och om nödvändiga uppgifter, såsom datum och underskrifter, är korrekta. Vid denna granskning jämförs tidrapporten med den information som reglerar transaktionen och man bedömer om allt stämmer.

Samma mönster gäller för fakturor. En faktura kan innehålla fullt läsbar information och ändå vara problematisk. Den viktiga frågan är om avgifterna överensstämmer med vad som är tillåtet enligt det underliggande avtalet.

Upptäck fakturavalideringsagenten ” M-Files ” och valideringsagenten för tidrapporter ” M-Files ”

En anpassad agent i M-Files kan analysera ett inkommande dokument och utvärdera informationen i det mot fördefinierade affärskrav och relevant styrande information.

När det gäller en tidrapport kan det innebära att man kontrollerar om personen är kopplad till rätt projekt, om timmarna ligger inom fastställda ramar, om datumen stämmer överens och om all nödvändig information finns med.

När det gäller en faktura kan det innebära att man jämför de inlämnade uppgifterna med det aktuella avtalet eller andra fastställda krav och markerar eventuella avvikelser för granskning.

I båda fallen nöjer sig agenten inte med att bara hämta information. Den bidrar till att avgöra om informationen kräver någon åtgärd.

Förstå: Handläggaren analyserar först det inkommande dokumentet och identifierar den information som krävs för processen. Vem har lämnat in tidrapporten? Vilka datum och tider anges? Finns den nödvändiga informationen med? Målet är att omvandla informationen i dokumentet, oavsett format, till användbar kontext för nästa beslut.

Domare: Därefter följer valideringen. Ligger timmarna inom de tillåtna gränserna? Stämmer uppgifterna överens med den gällande inköpsordern eller det gällande avtalet? Finns den erforderliga signaturen? Det är här automatiseringen går ett steg längre än ren datainhämtning. Agenten tillämpar fördefinierade affärskrav för att kunna skilja en rutinmässig inlämning från ett undantag.

Åtgärd: När detta beslut har fattats kan arbetsflödet reagera. Ett dokument som uppfyller de fastställda kraven går vidare genom den normala processen. Eventuella avvikelser markeras och hänvisas för ytterligare granskning. Människor är fortfarande en del av processen, men deras uppmärksamhet riktas mot det arbete som kräver det.

Övergången till undantagsbaserat arbete

Många affärsprocesser är uppbyggda kring granskning, eftersom man utgår från att en viss andel av dokumenten kommer att innehålla något fel. Med hjälp av AI kan vi ompröva den här verksamhetsmodellen. Istället för att låta personalen granska varje dokument för att upptäcka avvikelser kan man använda deras tid mer målmedvetet och låta dem endast granska de fall där sådana avvikelser förekommer.

Eftersom M-Files kopplar samman dokument med det sammanhang de ingår i – inklusive personer, projekt och processer – kan organisationer sluta betrakta varje faktura eller tidrapport som en isolerad fil. Detta sammanhang är centralt för M-Files:s bredare strategi för att göra det möjligt för AI att dra mer korrekta slutsatser och automatisera arbetet på ett tillförlitligt sätt.

Resultatet blir en kraftfull process: Förstå dokumentet, bedöma det i sitt sammanhang och sedan agera utifrån resultatet.

För team inom ekonomi och professionella tjänster som är överbelastade med repetitiva granskningar innebär denna förändring att de kan fokusera på det arbete där deras expertis behövs och där de kan bidra på ett värdefullt sätt.