Застосування машинного навчання в обробці інвойсів
В даній роботі було розглянуто тему обробки інвойсів за допомогою методів машинного навчання для подальшої роботи з даними. Це є досить актуальним напрямком для дослідження сьогодні, адже все більше компаній замислюються над впровадження електронного документообігу та потребують механізму для обробки існуючих даних. Описані методи машинного навчання стануть у нагоді багатьом компаніям та підприємцям, що ведуть бухгалтерський облік та управляють фінансовими операціями.
Обробка інвойсів або рахунків-фактур — це процес перегляду та затвердження рахунків-фактур для оплати. Інвойси можна створювати вручну або в електронному вигляді, і вони зазвичай містять детальну інформацію про придбані товари чи послуги, кількість і ціну кожного товару, дату покупки та дані оплати. Обробку рахунків-фактур також можна визначити як процес перевірки та перетворення паперових інвойсів у електронні. Існує ряд переваг в електронному варіанті ведення рахунків-фактур, зокрема підвищена точність, швидший час обробки та зменшення витрат на зберігання. Щоб розпочати процедуру обробки інвойсів, компаніям спочатку потрібно сканувати свої рахунки-фактури в цифровий формат. Після того, як інвойси стануть цифровими, підприємства можуть використовувати програмне забезпечення оптичного розпізнавання символів, щоб отримати дані з рахунків-фактур.
До поширених проблем під час обробки інвойсів належать неправильні або відсутні дані, дублікати рахунків-фактур і обробка великого обсягу рахунків-фактур. Автоматизація інвойсів за допомогою штучного інтелекту та машинного навчання може допомогти вирішити зазначені вище проблеми, забезпечуючи спосіб електронного збору даних інвойсів і автоматичного направлення рахунків-фактур на затвердження. Нижче наведено варіанти задач, пов’язані з обробкою інвойсів, які можна вирішити за допомогою машинного навчання та рішень на основі ШІ:
- Класифікація інвойсів. Класифікація рахунків-фактур за допомогою машинного навчання є одним із способів вирішення проблеми обробки великих обсягів інвойсів. Алгоритми машинного навчання можна використовувати для автоматичної класифікації рахунків-фактур на основі даних інвойсів, таких як ім’я постачальника, сума рахунку та дата рахунку-фактури. Це може допомогти підприємствам швидко ідентифікувати та обробляти інвойси, які мають бути сплачені.
- Виявлення дублікатів інвойсів. Дублікати рахунків-фактур можуть виникати, коли компанії отримують кілька копій одного рахунку-фактури або коли рахунок-фактура обробляється більше одного разу. Проблема може бути вирішена шляхом порівняння таких даних як номер інвойсів, назва постачальника та сума інвойсів. Це може допомогти підприємствам уникнути подвійної оплати одного рахунку.
- Отримання даних інвойсів. Одним із найпоширеніших випадків використання машинного навчання в обробці рахунків-фактур є отримання даних із інвойсів. Це можна використовувати для автоматизації завдання введення даних і підвищення точності даних інвойсів. Алгоритми машинного навчання можна використовувати для отримання даних із рахунків-фактур шляхом зчитування та інтерпретації тексту в інвойсі. Це може допомогти підприємствам швидко й точно отримувати дані рахунків-фактур без необхідності ручного введення даних.
- Затвердження інвойсів. Іншим поширеним випадком використання машинного навчання в обробці рахунків-фактур є затвердження інвойсів. Це можна використовувати для автоматичного схвалення або відхилення рахунків-фактур на основі даних інвойсів, таких як ім’я постачальника, сума рахунку та дата рахунку-фактури. Для цього можна навчити моделі класифікації за допомогою даних інвойсів. Це може допомогти підприємствам швидко й точно затверджувати або відхиляти рахунки-фактури без необхідності перевірки вручну.
- Прогнозування платежів за інвойсами. Ще одним випадком використання машинного навчання в обробці рахунків-фактур є прогнозування платежу за інвойсів. Це можна використовувати, щоб передбачити, коли рахунок-фактура ймовірно буде сплачено, на основі даних інвойсів, таких як назва постачальника, сума рахунку-фактури та дата рахунку-фактури. Регресійні моделі можна навчити для цієї мети, використовуючи дані інвойсів. Це може допомогти підприємствам краще керувати грошовими потоками, прогнозуючи, коли рахунки ймовірно будуть оплачені.
Вище наведено кілька прикладів того, як машинне навчання можна використовувати в обробці інвойсів. Тож можна прийти до висновку, що машинне навчання може допомогти підприємствам автоматизувати завдання введення даних, підвищити точність даних рахунків-фактур і прискорити процес затвердження інвойсів. Однак важливо зазначити, що машинне навчання не є ідеальним рішенням для всіх проблем обробки інвойсів, бо ціна можливої допущеної помилки у фінансовій сфері є досить висока.