Un cas clair pour l'automatisation de la compensation GR / IR

Plus les entreprises deviennent numériques et mondiales, plus les organisations financières ont besoin d'intensifier leur jeu. Il ne suffit pas de rapporter des chiffres, de payer les factures et d'obtenir un flux de trésorerie stable. Ils doivent également fournir une information financière fiable et explicite qui fournit l'histoire complète de la performance de l'entreprise en temps réel. Mais trop souvent, de nombreuses équipes financières se débattent avec des systèmes d'entreprise isolés, pleins d'informations incohérentes – et parfois contradictoires –

Du point de vue de Smitha Chowdavarapu, directeur chez Deloitte Consulting LLP, les CFO devraient envisager efficacement. Les équipes des finances ont accès à un volume de données tellement important qu'elles sont bien placées pour utiliser la technologie numérique – comme l'apprentissage automatique – pour analyser et interpréter les informations plus rapidement et plus précisément.

Un domaine critique qui peut bénéficier de l'apprentissage automatique est réception de marchandises (GR) et facture-reçu (IR). Au cours du Webcast du Groupe des utilisateurs SAP (ASUG) des Amériques " Rendre l'avenir de la finance réelle avec intelligence artificielle: un cas d'utilisation GR / IR " Chowdavarapu a partagé:

"Les équipes financières sont sous pression pour effacer GR / IR par mois ou trimestre pour représenter correctement la responsabilité de l'entreprise. Si les reçus de marchandises ne sont pas consommés par les factures, le passif est surestimé, ce qui entraîne des données financières inexactes pour l'organisation. Un mécanisme d'automatisation du processus de compensation pourrait accélérer le processus de clôture complet – que ce soit à la fin du mois, à la fin du trimestre ou à la fin de l'année. "

Simplifier le triple appariement: OP, entrées de marchandises et factures

Le nettoyage IR est l'un des processus les plus manuels et les plus gourmands en temps de la finance. De nombreuses organisations ont rarement le temps de trouver un meilleur moyen de l'accélérer. Les organismes financiers passent souvent beaucoup de temps à passer au crible les données et à compiler les rapports manuellement – tout en regroupant les bons de commande, les entrées de marchandises et les factures éparpillées dans une grande variété d'applications commerciales. Et le processus est encore compliqué avec des données stockées potentiellement erronées, obsolètes et incomplètes.

L'application de l'apprentissage automatique à ce processus permet aux équipes financières d'automatiser intelligemment l'appariement de plus de 75% des éléments de compensation manuelle. "Avec l'apprentissage automatique, la finance devra encore subir une compensation semi-automatique quand il y a des exceptions qui doivent être examinées et prises en compte", a déclaré Chowdavarapu. "Cependant, le volume de ce travail manuel est considérablement réduit parce que les PO, les GR et les IR restent dans les règles de traitement prédéfinies par l'entreprise et à partir desquelles l'apprentissage automatique fonctionne. Et c'est ce bénéfice qui permet aux CFO de financer le prochain niveau de réflexion stratégique. »

L'apprentissage automatique présente plusieurs avantages potentiels qui non seulement accélèrent, mais améliorent également la compensation GR / IR, tels que:

1. Analyse en temps réel

Analysez rapidement les informations GR / IR et, en fonction du niveau de confiance du modèle d'apprentissage automatique, obtenez automatiquement des informations. Les données n'étant pas constantes pour la plupart des processus métier, l'algorithme peut apprendre les données beaucoup plus rapidement que les humains.

Dans le processus GR / IR, cela est encore plus utile car le modèle d'apprentissage automatique apprend les données fournies pour mieux identifier et toute anomalie pouvant exister afin d'améliorer continuellement le taux de prédiction.

2. Visibilité dans les tendances à travers les cycles périodiques

Repérer les tendances – grandes et petites – qui sont cachées profondément dans les données ou qui ne sont pas réalisées en raison du talent ou des limites humaines. L'apprentissage automatique permet d'éliminer les erreurs humaines, d'améliorer la qualité de la production et de renforcer la cybersécurité.

Le scénario GR / IR efface les PO, GR et IR manqués. De plus, il améliore les pratiques de mise en œuvre et d'exécution en tirant plus efficacement parti des connaissances sur les processus d'approvisionnement et les comportements de l'entreprise dictés par les données.

3. Fardeau réduit de l'analyse manuelle

Libérer les équipes financières de tâches répétitives de faible valeur afin qu'elles puissent se concentrer davantage sur les besoins stratégiques de l'entreprise. L'apprentissage automatique peut automatiser et hiérarchiser les prises de décision routinières pour obtenir des résultats plus rapidement.

Pour le processus GR / IR, ce niveau d'automatisation supprime tout GR et IR avec une grande précision en s'appuyant sur des scénarios communs définis dans le programme. Plus important encore, le processus prend beaucoup moins de temps que le temps moyen nécessaire pour les effacer manuellement.

4. Fermetures souples rapides et efficaces

Accélérez les fermetures financières périodiques pour donner aux chefs d'entreprise et aux autres décideurs la perspicacité dont ils ont besoin pour faire des investissements optimaux et complémentaires, ainsi que le bon partenaire, fournisseur et fournisseur des relations. Les fermetures de fin de période sont plus efficaces puisque le nettoyage peut être effectué en temps réel et l'interférence manuelle est minime.

Développer une méthode sophistiquée de compensation GR / IR avec apprentissage automatique

L'apprentissage automatique offre une meilleure efficacité , élimination des erreurs, action plus rapide et meilleure prise de décision. Et ce cas peut être fait pour la finance, ainsi que le reste de l'écosystème d'affaires. Mais ce qui rend la mise en œuvre de la technologie unique à la finance, c'est de savoir où et comment l'appliquer.

Compte tenu de la gamme de traitement des exceptions, des exigences réglementaires et de l'examen minutieux au sein de l'organisation financière, une forme de l'intervention humaine sera toujours requise. Cependant, même si la plus petite tâche dans un processus plus étendu est automatisée, les directeurs financiers peuvent libérer leur personnel talentueux des activités consommatrices d'énergie qui produisent peu d'avantages stratégiques pour produire des résultats significatifs qui peuvent façonner l'avenir de l'entreprise.

L'apprentissage automatique n'est plus seulement pour les smartphones ou les jeux télévisés. Voir Pourquoi l'apprentissage automatique et pourquoi maintenant? pour développer une stratégie qui va changer la base de la concurrence dans votre industrie.

<! – Commentaires ->