Aperçu de la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre

La détection des valeurs aberrantes du GL de Sage Intacct est un service d’apprentissage automatique (ML) qui utilise vos modèles de transactions historiques, évalue les transactions en cours dans le cycle d’approbation et signale les transactions non rapprochées.

La détection des valeurs aberrantes dans le grand livre, associée aux approbations des écritures de journal, affiche un indicateur pour signaler quelque chose qui sort de l’ordinaire. Cette mesure de contrôle supplémentaire peut vous aider à garantir l’exactitude des approbations de transactions.

Les modèles de transaction diffèrent dans chaque société, et la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre apprend à partir de vos données spécifiques. Au fur et à mesure que les données s’accumulent et que vous répondez aux notifications de valeurs aberrantes, la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre évolue et régularise l’évaluation quand elle détecte des valeurs aberrantes dans vos transactions.

Qu’est-ce que la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre ?

Lorsqu’une transaction est envoyée pour approbation, la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre utilise l’apprentissage machine pour aider les approbateurs à identifier les transactions hors du modèle historique de l’organisation. Les approbateurs d’écritures de journal voient une colonne Valeurs aberrantes lors de l’approbation des écritures :

• Les valeurs aberrantes sont indiquées par un point d’exclamation (Outlier ).
• Les transactions non aberrantes ont un tiret (Non-valeur aberrante ).
• Pour les transactions qui ne sont pas encore évaluées, cette colonne est vide.

Par exemple, les transactions du service de comptabilité soient toujours liées à l’établissement du siège social. Supposons qu’une transaction soit envoyée pour approbation au service de comptabilité et à l’agence de l’Alaska. (Le service et l’établissement sont des dimensions.) La détection des valeurs aberrantes peut noter l’écart et signaler la transaction comme aberrante, ce qui vous donne, en tant qu’approbateur, un autre point de données pour l’évaluation de l’approbation.

Utilisez la détection des valeurs aberrantes en tant que technologie d’assistance pour jouer un rôle proactif dans le processus d’approbation. Avec la détection des valeurs aberrantes, il est plus facile d’identifier les transactions qui ne sont pas dans le modèle normal de transaction. La détection des valeurs aberrantes vous soulage d’une grande partie du travail. Voyez rapidement si une soumission requiert un examen plus approfondi avant d’être approuvée.  Pour expliquer pourquoi il s’agit d’une valeur aberrante, passez le curseur sur la page Outlier . Vous verrez pourquoi la transaction est signalée. Par exemple, le service A n’est généralement pas associé à l’établissement B.

Comme toujours, c’est à l’approbateur de décider de l’action correcte :

• Approuver la transaction en l’état
• La corriger directement
• Refuser la transaction pour renvoyer l’écriture à l’émetteur pour correction

Terminologie couramment utilisée

Il se peut que vous ne connaissiez pas certains termes utilisés avec l’IA/ML et la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre de Sage Intacct. Il est utile de comprendre ces termes lorsque vous commencez à utiliser la détection des valeurs aberrantes.

Conditions de paiement	Description
Modèle	La création d’un modèle (ou modélisation) consiste à utiliser les données historiques de votre société pour construire des algorithmes ML. Les algorithmes peuvent alors vous donner la possibilité d’approuver ou de refuser une transaction en fonction des tendances historiques connues.
Évaluation	Pour détecter les valeurs aberrantes, chaque transaction est évaluée. La détection des valeurs aberrantes analyse les données et note tout article qui sort de la norme historique.
Détection	Lorsqu’une transaction est évaluée et se situe hors de la norme historique, la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre peut déterminer que la transaction est une valeur aberrante. Vous êtes alors informé que cette transaction doit être examinée par un approbateur humain.
Anomalie	Dans ce cas, une valeur aberrante est une transaction soumise pour approbation qui ne correspond pas à la tendance générale observée dans le passé. En fait, il s’agit d’une exception ou d’une combinaison utilisée en dehors de la norme. Les valeurs aberrantes nécessitent généralement un examen plus approfondi pour vérifier leur exactitude.
Prédictif	La détection des valeurs aberrantes dans le grand livre évalue les données et détermine si un approbateur humain a jugé une transaction comme étant une valeur aberrante. Notre outil utilise ces informations pour prédire si d’autres transactions sont des valeurs aberrantes.

Flux de travail de détection des valeurs aberrantes

Le tableau suivant montre comment fonctionne le processus complet de détection des valeurs aberrantes dans le grand livre.

Caractéristiques principales

Assistant valeurs aberrantes

Une fois que la détection des valeurs aberrantes dans le Grand livre est Configuré et en cours d’exécution, les écritures de journal acheminées par le processus d’approbation passent par la détection des valeurs aberrantes du Grand livre pour évaluation.

Le Assistant aberrant Permet de modifier le flux de travail en renvoyant les écritures signalées à l’émetteur pour une réévaluation au lieu d’informer l’approbateur de l’indicateur. Cela réduit considérablement la charge de travail des approbateurs et garantit que l’émetteur est conscient du problème possible.

En savoir plus sur la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre

Puis-je me fier uniquement à la détection des valeurs aberrantes du Grand livre pour les approbations ?

Pas complètement. La détection des valeurs aberrantes dans le Grand livre est un outil utile lors de l’approbation des écritures de journal, mais aucun outil, pas même l’IA, n’est infaillible. Faites preuve d’autant de vigilance que lors de l’examen et de la prise de décision concernant le traitement d’une demande.

Même si une demande n’a pas été signalée comme aberrante, examinez cette transaction avant de l’approuver ou de la refuser. La décision finale quant à l’action à mettre en œuvre vous appartient. La détection des valeurs aberrantes dans le grand livre n’est qu’un outil supplémentaire de votre boîte à outils.

Comment la fonctionnalité de détection des valeurs aberrantes du grand livre signale-t-elle les écritures ?

La fonctionnalité de détection des valeurs aberrantes du Grand livre utilise vos données historiques pour identifier des modèles dans vos écritures de journal du Grand livre. Elle signale les écritures entrantes qui ne sont pas conformes à ces modèles. Les modèles sont généralement établis par journal et reposent en grande partie sur les champs standard d’une écriture (compte, dimensions clés, montant, etc.).

La fonctionnalité de détection des valeurs aberrantes du grand livre est dynamique, ce qui signifie qu’elle continue d’apprendre à mesure que de nouvelles données sont disponibles et que de nouveaux modèles émergent. Par exemple, une transaction est d’abord signalée, puis un nouveau modèle est reconnu. Les écritures conformes au nouveau modèle identifié ne sont plus signalées comme des valeurs aberrantes.

Que signifie le signalement d’une écriture ?

Si une écriture du journal du grand livre est signalée comme aberrante, cela indique que l’algorithme a déterminé qu’elle est inhabituelle par rapport aux données disponibles et aux modèles identifiés. Le motif du signalement d’une écriture peut être consulté en survolant l’indicateur de valeur aberrante dans cette écriture. Motifs possibles de signalement :

• L’écriture utilise peut-être une valeur de dimension qui n’est habituellement pas utilisée dans ce journal.
• Elle utilise un nouveau type d’écriture qui n’a encore jamais été vu dans les données.
• L’écriture peut ne pas être conforme à d’autres modèles identifiés par l’algorithme.

Les algorithmes de détection des valeurs aberrantes du grand livre sont basés sur des pratiques de transaction courantes et tiennent compte des modèles de relation identifiés dans les données historiques. Dans certains cas, vos pratiques commerciales peuvent évoluer ou être différentes pour une raison légitime que la fonctionnalité de détection des valeurs aberrantes du grand livre n’a pas identifiée comme un modèle. Par conséquent, la détection des valeurs aberrantes dans le grand livre signale certaines écritures que vous considérez comme normales. L’indicateur est un outil supplémentaire pour vous guider lors des transactions qui nécessitent un examen plus approfondi.

Qu’est-ce que cela signifie lorsqu’une entrée n’est pas signalée ?

Les raisons pour lesquelles une écriture n’est pas signalée ou requiert une attention supplémentaire peuvent être nombreuses. Cela peut être dû à un changement de politique au sein de votre entreprise, par exemple, ou à un autre type de problème que l’algorithme n’a pas encore détecté.

La détection des valeurs aberrantes du grand livre constitue un autre point de données de votre processus de révision, qui peut vous aider lorsque vous examinez les écritures de journal, signalées ou non, à des fins d’approbation.