Автоматизація дебіторської заборгованості
Рівень практичної автоматизації для командних облікових записів дебіторська заборгованість, яка керує рахунками-фактурами, платежами, списаннями, підтримкою клієнтів і звітами про дебіторську заборгованість за кінець місяця.
Найкращими кандидатами є робочі процеси з регулярним виставленням рахунків, заявкою на отримання готівки, підтримкою клієнтів і перевіркою проблем. Що стосується дебіторської заборгованості, найвагоміші бізнес-обґрунтування обов’язково передбачають використання нарахувань і автоматизації збору/оскарження для підключення оборотного капіталу.
Де знаходиться компанія
Менеджери з дебіторської заборгованості, контролери, кредитні менеджери, спільні центри обслуговування та бухгалтерські групи.
Не призначено для заміни фінансового судження. Мета полягає в тому, щоб усунути повторювану роботу зі збору, картографування, перевірки, зіставлення та упаковки, щоб команда могла витрачати більше часу на перевірку та консультування бізнесу.
Типові кандидати на автоматизацію
- Перевірка відображення рахунків клієнта, створення рахунків-фактур і доставка
- Додатки для підготовки та доставки платежів
- Визначення пріоритетів зборів і збір даних про клієнтів
- Облік, короткі платежі та відповіді на відповіді
- Старість дебіторської заборгованості, резерви під сумнівні борги та підтримка закриття в кінці місяця
Розставте пріоритети для зборів, відстежуйте прострочені залишки та автоматизуйте звітність про дебіторську заборгованість
Це робочі процеси, які, ймовірно, виграють від практичної автоматизації за допомогою Excel, Power Query та AI, і є повторюваними, використовують кілька джерел і чутливі до контролю.
Перевірка відображення рахунків клієнта, створення рахунків-фактур і доставка
Біль: команди виставлення рахунків вручну збирають замовлення на продаж, контракти, тарифи, підтвердження доставки, табелі, звіти про використання та дані/дані клієнтів перед виставленням рахунків. Позначки в кількості, цінах, ПДВ, даних клієнта або відсутності підтримки для підтримки процесу.
Можливість автоматизації: використовуйте штучний інтелект, щоб перевірити платіжні дані за контрактами та вихідними документами, визначити відсутню підтримку, запропонувати рядки рахунків-фактур, підготувати податки, зв’язатися з клієнтами та спосіб доставки, а потім підготувати рахунки-фактури для перевірки та розповсюдження.
Замовлення на продаж, контракти/тарифи, звіти про доставку, табелі, файли використання, основні дані клієнтів, правила податку/ПДВ, попередні рахунки-фактури, шаблони виставлення рахунків-фактур.
Підтверджений файл рахунків-фактур із рядками готових рахунків, примітки про винятки, відсутній список підтримки, власник рецензента та засіб відстеження розповсюдження.
Додатки для підготовки та доставки платежів
Біль: персонал AR вручну зіставляє банківські квитанції з рахунками клієнтів, використовуючи електронні листи про грошові перекази, банківські виписки, файли скриньок, довідки про платежі, імена клієнтів і номери рахунків. Короткі платежі, пакетні платежі та незрозумілі посилання залишаються незастосованими.
Automation opportunity: Automate payment matching by combining bank transactions, remittance details, and open AR balances. AI-assisted matching logic suggests invoice allocations, assigns confidence scores, and separates clear matches from items that require review.
Банківська виписка, скринька/платіжний файл, електронні листи/файли з грошовими переказами/файли PDF, відкриті позиції AR, основна інформація про клієнта, реєстр рахунків-фактур, історія платежів.
Cash application register with matched invoices, open investigation items, confidence score, exception category, and ERP import file.
Визначення пріоритетів зборів і збір даних про клієнтів
Біль: Zs вручну переглядає звіти про старіння, вирішує, яких клієнтів шукати, шукає попередні електронні листи, перевіряє векселі та пише наступні повідомлення для подальших дій. Якщо старі файли великі, можна пропустити великі прострочені облікові записи.
Можливість автоматизації: використовуйте AI, щоб визначити пріоритетність дій зі стягнення, використовуючи прострочену вартість, дні прострочення, історію клієнтів, статус спору, векселі та індикатори ризику. Модель створює персоналізовані подальші електронні листи та нотатки про дзвінки.
Старіння AR, основна інформація про клієнта, умови кредитування, платежі, повідомлення про попередні збори, відстеження спорів, список повідомлень про платежі, призначений менеджер з роботи з обліковими записами Історія.
Список завдань збору з рейтингом пріоритету, наступна дія, власник, контактні дані, текст списку електронної пошти та очікуваний вплив кулінарії.
Облік, короткі платежі та відповіді на відповіді
Біль: Короткі платежі, відрахування, кредитні вимоги, суперечки щодо ціни, проблеми з доставкою та податкові різниці досліджуються вручну за допомогою електронних листів, рахунки-фактури, контракти, підтвердження доставки, кредитні ноти та портали для клієнтів. Розв’язання проблеми часто залежить від.
Можливість автоматизації: штучний інтелект може класифікувати тип стягнення/спіру, збирати підтверджуючі докази, узагальнювати першопричину, рекомендувати власника/дії та створювати структурований пакет для продажів, операцій, кредитів або фінансів.
Список недоплачених рахунків, сповіщення про стягнення плати, електронні листи клієнтів/портали, рахунки-фактури, контракти, підтвердження доставки/POD, кредитні ноти, прайс-листи, засіб відстеження зберігання.
Файл керування повідомленнями з кодами причин, посиланнями на докази, рекомендаціями адреси, власником, хронологією та проектом відповіді клієнта.
Старість дебіторської заборгованості, резерви під сумнівні борги та підтримка закриття в кінці місяця
Біль: Наприкінці місяця фінансовий відділ вручну готує коментарі щодо старіння AR, очікувані кредитні збитки/ревізії сумнівних боргів, перевірки доходів, огляд невикористаної готівки та графіки закриття. Пояснення часто генеруються з кількох звітів під тиском часу.
Можливість автоматизації: Використовуйте штучний інтелект для підготовки аналізу закриття AR, підсумовуючи обмежені переміщення, клієнтів із високим ризиком, невикористану готівку, залишки, очікувані збори та резервні фактори з чітким аудиторським слідом.
Старіння AR, ризик/кредитні дані клієнта, історія платежів, нотатки про стягнення, звіти про відстеження, файл невикористаних грошових коштів, реєстр доходів/рахунків, попередня резервна модель.
пакет доповненої реальності наприкінці місяця з мостом старіння, резервною підтримкою, коментарями щодо ризиків, невикористаними грошовими витратами та підтримкою журналу/перекласифікації.
Чотиритижневий аудит підтвердження цінності
Почніть із найскладніший робочий процес, перевірте поточні файли результатів, а потім вирішуйте, що має бути запущено у виробництво.
Фаза
Основна діяльність
1. Відкриття
Створіть карту процесу AR, проблемних точок, джерел файлів, полів ERP, умов клієнта, правил відображення рахунків-фактур, логіки застосування підготовчих і контрольних обмежень.
2. Збір зразків даних
Зберіть зразки рахунків-фактур, платіжні дані, старіння AR, файли банківських переказів, основні дані клієнтів, нотатки про збір, засіб відстеження даних і кінець місяця Закрийте файли AR.
3. Прототип 1
Створіть перший робочий процес підтвердження цінності, використовуючи високоефективну обробку приготування їжі або перевірку рахунків-фактур.
4. Прототип 2
Додайте плату в кінці місяця, підрахуйте або закрийте робочий процес у клієнтському резерві та готовності файлів.
Хочете знати, який робочий процес доповненої реальності слід автоматизувати в першу чергу?
Підпишіться на спеціальний огляд автоматизації та ми відобразимо процес, оцінимо готовність файлу та визначимо перший практичний робочий процес підтвердження цінності.
Записатись на консультацію