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Cómo la gestión de facturas con IA puede mejorar la visibilidad del efectivo Business And Finance

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No importa cuál sea y cómo sea el clima económico, el procesamiento de facturación es una función comercial vital. Pero, de acuerdo con la incertidumbre actual de lo que sigue, es difícil para una empresa continuar comprando los materiales y servicios que alinean su negocio con la optimización del flujo de caja. La gestión manual de las facturas de los proveedores, las hojas de cálculo, el correo electrónico y las aplicaciones desconectadas siempre hace que el trabajo del equipo de cuentas por pagar sea más crítico de lo que debería ser.

Pero a través de varios administradores y controladores de AP que trabajan de forma remota, estos procesos manuales se han vuelto no deseados u obsoletos. El uso de procesos de facturación manuales y semiautomáticos en la mayoría de los departamentos de cuentas por pagar hace que sea casi imposible para los directores financieros y otros tomadores de decisiones clave obtener la información valiosa que necesitan.

Los tomadores de decisiones pueden utilizar los conocimientos proporcionados por la información de las cuentas por pagar para manejar mejor su efectivo disponible, sus gastos, fraudes y riesgos (incumplimiento), relaciones proveedor-cliente y operaciones financieras mediante el uso de inteligencia artificial (IA) en cuentas por pagar.

¿Cómo ayuda la IA en las cuentas por pagar?

Las tecnologías digitales como la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) mejoran la visibilidad de las cuentas por pagar y mejoran el procesamiento de facturas. En una solución avanzada de automatización de cuentas por pagar, los tableros brindan una vista en tiempo real de la productividad del personal de cuentas por pagar y otras partes interesadas, el estado de las facturas, las acumulaciones y los pasivos, la base de las excepciones, las multas por pago atrasado, el pago anticipado descuentos / el porcentaje capturado de descuentos por pago anticipado, gastos de la organización y algunas métricas de cada PC, computadora portátil o dispositivo móvil.

En las soluciones de automatización de cuentas por pagar, las herramientas de inteligencia comercial examinan los datos actuales con tendencias/patrones anteriores para tomar decisiones más informadas y avanzadas. Con la ayuda de las soluciones automatizadas de AP, también puede eliminar los cuellos de botella y las causas fundamentales de las excepciones.

Mejorar los flujos de efectivo de la organización con la ayuda de la automatización de IA y AP:

  • Con la ayuda de AI y ML en las soluciones de automatización de AP, las organizaciones también pueden realizar pronósticos rápidos y precisos. El software de cuentas por pagar ayuda a escanear y examinar datos ilimitados, que provienen de cualquier fuente y sistema en un momento específico, para pronosticar el efectivo, el gasto en efectivo y otros datos esenciales basados ​​en tendencias y patrones históricos. Por ejemplo, AI, ML y otras tecnologías de procesamiento de facturas pueden extraer información que se ha almacenado en repositorios para analizar las tendencias del flujo de caja.
  • Los conocimientos de la plataforma de automatización de AP se obtienen a partir de tendencias históricas y datos como facturas recurrentes que ayudan a las empresas a determinar cuándo es mejor pagar en efectivo u obtener beneficios de los descuentos por pago anticipado.
  • Las soluciones de automatización de AP a través de AI y ML también han facilitado el mantenimiento o la gestión proactiva de los riesgos de cumplimiento y fraude. Los conjuntos de datos en múltiples sistemas pueden examinar los patrones que muestran violaciones de cumplimiento o fraude. Dichos riesgos pueden basarse en leyes y reglamentos corporativos/directrices, registros operativos históricos y recomendaciones de auditores. Las transacciones marcadas con bandera roja se enrutan automáticamente a través de herramientas electrónicas a la persona correspondiente asignada para su revisión.
  • En el software de cuentas por pagar a través de AI y ML, las empresas también pueden verificar y cotejar los datos, lo que potencialmente ha eliminado, duplicado o inexacto los pagos de los proveedores que afectaron los márgenes de ganancias y requieren el proceso de reelaboración.
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