Comment l’automatisation de la réception des factures fournisseurs avec les achats utilise l’IA
Lorsque vous soumettez
- Identifier correctement le fournisseur.
- Extraire des détails, tels que les noms, les dates, les adresses et les éléments.
- Coder les détails de dimension, tels que le compte du grand livre, l’établissement et le service.
- Faire correspondre les factures fournisseurs aux transactions d’achat
- Créer une transaction provisoire à l’aide de ces informations, prête à être examinée et comptabilisée.
- Détecter et signaler les doublons, afin d’éviter le trop-perçu.
Pour reconnaître les documents de fournisseur, savoir comment en extraire des informations et apporter des améliorations aux prédictions IA, l’IA utilise la technologie d’apprentissage automatique.
Fonctionnement du ML
Le modèle d’apprentissage automatique nécessite beaucoup de données pour apprendre à traiter avec précision les factures fournisseurs entrantes. Ces données sont utilisées pour construire un modèle qui aide l’IA à savoir comment :
- Reconnaître une grande variété de mises en page de factures fournisseurs.
- Comprendre les différentes façons dont les noms, adresses, dates, tax information et éléments peuvent être présentés.
- Faire correspondre une facture fournisseur entrante au bon fournisseur et à la transaction d’achat source.
- Codez les comptes du grand livre et les dimensions pour les transactions d’un fournisseur particulier.
L’apprentissage automatique s’appuie sur une activité collective sur Sage Network pour apprendre à lire les factures fournisseurs de la manière la plus efficace possible. Plutôt que d’apprendre uniquement des centaines ou des milliers de factures fournisseurs envoyées à votre société, l’apprentissage automatique a la possibilité de tirer profit de millions de factures fournisseurs envoyées à de nombreuses sociétés, en traitant les données collectives conformément à l’ensemble des lois en matière de confidentialité et de sécurité des données. En accédant à ces données collectives,
En plus de l’activité collective, le ML apprend également des changements et des corrections propres à votre société. Chaque fois que vous examinez une transaction provisoire et y apportez des corrections, ces informations sont renvoyées à Sage Network pour mettre à jour le modèle d’apprentissage automatique. Les données spécifiques à votre société aident
Dans combien de temps vais-je constater des améliorations ?
Plus vous utilisez, plus vous utilisez
Le réseau Sage est mis à jour avec vos modifications et corrections toutes les 24 heures. Cela signifie que lorsque vous corrigez un rapprochement des fournisseurs, ces informations sont disponibles pour l’IA le lendemain. Si vous chargez d’autres documents du fournisseur avant la mise à jour du réseau, l’IA n’est pas au fait de votre correction lorsqu’elle crée les transactions provisoires.
L’apprentissage automatique recherche également des modifications cohérentes afin d’éviter d’utiliser les modifications ponctuelles que vous ne souhaitez appliquer qu’à une seule transaction. Lorsque vous effectuez la même correction plusieurs fois, l’apprentissage automatique sait qu’il doit ajouter ces informations au modèle d’apprentissage automatique et les appliquer aux futures transactions. Cela signifie que vous devrez peut-être apporter des corrections plusieurs fois avant que l’IA n’applique les informations aux nouvelles transactions.
Confidentialité de vos données
Toutes les données client partagées avec Sage Network le sont dans le respect de la sécurité et de la confidentialité. Vos informations personnelles et spécifiques concernant les données des fournisseurs ne sont jamais partagées avec un autre client. Les données sont stockées en toute sécurité aux États-Unis et traitées au Royaume-Uni et dans l’Union européenne.