Idéalement, chaque paiement que votre entreprise reçoit est soigneusement accompagné de l’avis de versement qui partage exactement quelle facture est payée et combien de celle-ci est payée.
Mais selon la Federal Reserve Bank of MN et la Remittance Coalition, environ 88% des données de remise envoyées par les acheteurs sont dans un format obligeant le vendeur à retaper les données. C’est beaucoup de saisie manuelle de données car votre équipe AR trie les fichiers PDF, les documents Word, les feuilles de calcul Excel, les numérisations d’images, les e-mails et même les notes manuscrites.
Cela ressemble-t-il davantage à votre processus de demande d’argent comptant?
C’est un travail frustrant, de faible valeur mais nécessaire pour votre équipe de RA, et il est axé sur le brassage des documents et des données, pas sur la croissance de votre entreprise.
Mais il y a encore plus de niveaux de complexité dans le processus de demande d’argent comptant:
- Selon la NACHA, 97% des entreprises paient encore au moins une partie de leurs factures avec des chèques papier. Cela signifie qu’il y a un traitement manuel pour recevoir, enregistrer, appliquer et comptabiliser les revenus.
- Les paiements proviennent d’une variété de sources différentes en plus des chèques, tels que les paiements par carte de crédit, ACH ou virement. Et chacun de ces canaux a son propre processus d’enregistrement, d’application et de comptabilisation des revenus.
- De l’autre côté de ces transactions se trouvent l’acheteur et ses processus de paiement, qui ont une incidence sur les cartes de crédit, les processeurs de cartes et les frais qui pourraient être appliqués, par exemple, et le temps nécessaire pour traiter les fonds par ces différents canaux.
Cette variabilité des canaux et des formats de paiement fait de cette partie du processus l’une des plus longues et des plus frustrantes pour les membres de l’équipe AR, en particulier lorsque nous parlons de centaines (ou plus) de paiements par jour.
Pourquoi l’apprentissage automatique est la « clé »
Sortez le « keying » ou la « saisie de données » du jargon de votre équipe d’application de trésorerie, et ils vous remercieront. Peut-être que l’élimination à 100% n’est pas possible, mais une réduction significative du travail de faible valeur et de la frustration de haute intensité l’est.
Les deux étapes clés sur lesquelles votre équipe passe probablement le plus de temps peuvent être considérablement accélérées avec une plate-forme AR intelligente qui tire parti de la technologie d’apprentissage automatique.
- Extraction de conseils de transfert de fonds : il s’agit d’une fonctionnalité basée sur l’apprentissage automatique qui analyse les e-mails de conseils de transfert de fonds entrants, puis extrait les informations de remise de ces e-mails sous une forme structurée. Cela implique souvent la reconnaissance de caractères d’objet, qui extrait des données textuelles à partir d’images et de fichiers PDF. En identifiant intelligemment les mots clés, les numéros de compte et d’autres données, il peut ensuite mettre ces données dans un format structuré qui est plus facilement accessible par votre équipe - et est plus facilement disponible pour la prochaine fonctionnalité.
- Correspondance des conseils de versement: En travaillant avec les données structurées que vous venez de créer à partir de ces fichiers de courrier électronique désordonnés à l’étape précédente, cet algorithme fait automatiquement correspondre les paiements reçus aux factures ouvertes correctes sur le compte. Cela permet à votre équipe d’économiser du temps pour parcourir différents types de transferts de fonds et différentes sources de financement afin d’aligner les informations client appropriées.
L’objectif ici est de tout traiter, sauf les exceptions, qui peuvent ensuite être traitées par les membres de l’équipe financière. Il y aura des exceptions, bien sûr, mais un bon algorithme cherche à minimiser ces exceptions.
Et parce que l’apprentissage automatique est une technologie active, sa capacité à analyser et à traiter les données de manière appropriée, dans les deux étapes, s’améliore à mesure que les algorithmes sont appliqués. Il y aura donc moins d’exceptions à gérer au fil du temps, ce qui laissera à votre équipe plus de disponibilité pour les activités à forte valeur ajoutée et génératrices de revenus. Cela signifie également que vous continuez à augmenter en efficacité, même si votre entreprise - et vos paiements - continuent de croître: vous évoluez sans ajouter plus d’effectifs.
Les plates-formes de RA intelligentes devraient tirer parti de l’automatisation et de l’apprentissage automatique tout au long du cycle crédit-encaissement afin de fournir de l’efficacité, des économies de coûts et un flux de trésorerie plus élevé à votre entreprise. Si votre système de RA actuel ne le fait pas, il est peut-être temps d’aller faire du shopping.
