面向 SAP 的 AI 驱动现金应用自动化 | SAP 现金应用
Posted: Thu Feb 20, 2025 9:25 am
人工智能驱动的现金应用程序功能强大。它克服了数据采集、将收据与发票匹配以及将数据输入和发布到 ERP 系统的挑战。但 ERP 系统有所不同，人工智能驱动的现金应用程序必须能够管理这些差异。以下是 Emagia 等领先的 AR 自动化系统提供商如何使用人工智能处理SAP 的现金应用程序。
目录
适用于 SAP 的人工智能自动现金应用程序
新一代现金应用自动化已然到来。人工智能 (AI) 和其他技术工具应用于企业的现金应用，可实现 90% 的收据与发票自动匹配，并自动创建扣款和提供例外协助。
人工智能现金应用程序有效地自动化了现金应用流程中的三大挑战：从多种来源、格式、语言和货币获取数据；将发票与收据进行匹配的复杂工作；以及至关重要的是，将数据输入并发布到用户的 ERP 系统中。虽然 OCR 和 RPA 的前身技术可以协助完成这些任务，但它们仍然需要人工参与。
人工智能和分析的力量
首先，付款和汇款通知来自多种渠道，格式和文档类型各异，甚至使用多种语言和货币。这些差异带来了普通OCR 和 RPA无法处理的挑战。
然而，人工智能改变了这一局面。人工智能辅助的 RPA 会汇总来自所有来源的汇款信息，无论是保险箱图像、客户的供应商门户、电子邮件等等。然后，认知数据捕获会利用深度学习来解读结构化和非结构化数据格式的汇款建议，以便为自动匹配做好准备。
更智能的自动匹配引擎
然后，基于人工智能和分析的自动现金引擎会从数据中学习客户的习惯和做法，从而以更高的准确度将收据与发票进行匹配。它甚至可以正确匹配汇款信息不完整或不正确的情况。它还根据对客户行为的分析理解提供异常处理支持。
多级客户和发票识别算法以数字速度运行，可实现 90% 的自动匹配。此外，分析功能还可针对 10% 的账户和未应用付款提供匹配建议，从而实现更快的异常处理。
人工智能支持的现金应用程序还会自动识别短付款和 佐治亚州数字数据 多付款（带有原因代码），并通过工作流自动将其路由到指定的解决者。分析功能可监控吞吐量、积压和错误率，并确定问题的根本原因。它还可以识别瓶颈和未使用现金较多的客户，使工作人员能够处理和解决问题。
ERP 集成：SAP Cash 应用程序定制
当然，智能现金应用解决方案也必须理解用户的 ERP 系统并与之保持一致。但不同的 ERP 管理现金应用和付款过账的方式存在差异。SAP 就是一个例子。
SAP 处理短付款和扣款的方式与 Oracle 和其他系统不同。在 SAP 中，如果发票短付款，SAP 不会让发票保持打开状态，而是下调至未付款金额。相反，SAP 会关闭发票并生成新的“剩余”文件。此剩余文件代表短付款或有争议的金额。
与 SAP 商店合作的智能AR 自动化平台必须以同样的方式处理扣款，才能产生正确的结果以集成到 SAP 中。智能 AR 平台的数据输出必须适合 SAP 的总帐过账格式。
ERP 的另一个不同之处在于数据馈送机制。在这方面，SAP 的更高版本提供了 API 以简化数据接口，而早期版本则没有，并且需要平面文件。智能 AR 自动化平台必须能够轻松适应这些差异。
案例
Emagia 提供企业范围的人工智能现金应用程序，包括强大的自动现金引擎。此外，它还能创建适合 SAP ERP 系统以及其他几种 ERP 的输出。
Emagia 将人工智能、分析和自动化相结合，用于处理现金应用的各种任务，通过单一来源汇总的数据进行操作。其现金应用模块实现了 90% 的自动匹配，同时为账户和未应用付款的异常处理提供智能支持，从而将员工从大量耗时的工作中解放出来。
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适用于 SAP 的人工智能自动现金应用程序
新一代现金应用自动化已然到来。人工智能 (AI) 和其他技术工具应用于企业的现金应用，可实现 90% 的收据与发票自动匹配，并自动创建扣款和提供例外协助。
人工智能现金应用程序有效地自动化了现金应用流程中的三大挑战：从多种来源、格式、语言和货币获取数据；将发票与收据进行匹配的复杂工作；以及至关重要的是，将数据输入并发布到用户的 ERP 系统中。虽然 OCR 和 RPA 的前身技术可以协助完成这些任务，但它们仍然需要人工参与。
人工智能和分析的力量
首先，付款和汇款通知来自多种渠道，格式和文档类型各异，甚至使用多种语言和货币。这些差异带来了普通OCR 和 RPA无法处理的挑战。
然而，人工智能改变了这一局面。人工智能辅助的 RPA 会汇总来自所有来源的汇款信息，无论是保险箱图像、客户的供应商门户、电子邮件等等。然后，认知数据捕获会利用深度学习来解读结构化和非结构化数据格式的汇款建议，以便为自动匹配做好准备。
更智能的自动匹配引擎
然后，基于人工智能和分析的自动现金引擎会从数据中学习客户的习惯和做法，从而以更高的准确度将收据与发票进行匹配。它甚至可以正确匹配汇款信息不完整或不正确的情况。它还根据对客户行为的分析理解提供异常处理支持。
多级客户和发票识别算法以数字速度运行，可实现 90% 的自动匹配。此外，分析功能还可针对 10% 的账户和未应用付款提供匹配建议，从而实现更快的异常处理。
人工智能支持的现金应用程序还会自动识别短付款和 佐治亚州数字数据 多付款（带有原因代码），并通过工作流自动将其路由到指定的解决者。分析功能可监控吞吐量、积压和错误率，并确定问题的根本原因。它还可以识别瓶颈和未使用现金较多的客户，使工作人员能够处理和解决问题。
ERP 集成：SAP Cash 应用程序定制
当然，智能现金应用解决方案也必须理解用户的 ERP 系统并与之保持一致。但不同的 ERP 管理现金应用和付款过账的方式存在差异。SAP 就是一个例子。
SAP 处理短付款和扣款的方式与 Oracle 和其他系统不同。在 SAP 中，如果发票短付款，SAP 不会让发票保持打开状态，而是下调至未付款金额。相反，SAP 会关闭发票并生成新的“剩余”文件。此剩余文件代表短付款或有争议的金额。
与 SAP 商店合作的智能AR 自动化平台必须以同样的方式处理扣款，才能产生正确的结果以集成到 SAP 中。智能 AR 平台的数据输出必须适合 SAP 的总帐过账格式。
ERP 的另一个不同之处在于数据馈送机制。在这方面，SAP 的更高版本提供了 API 以简化数据接口，而早期版本则没有，并且需要平面文件。智能 AR 自动化平台必须能够轻松适应这些差异。
案例
Emagia 提供企业范围的人工智能现金应用程序，包括强大的自动现金引擎。此外，它还能创建适合 SAP ERP 系统以及其他几种 ERP 的输出。
Emagia 将人工智能、分析和自动化相结合，用于处理现金应用的各种任务，通过单一来源汇总的数据进行操作。其现金应用模块实现了 90% 的自动匹配，同时为账户和未应用付款的异常处理提供智能支持，从而将员工从大量耗时的工作中解放出来。