Automatizando contas a pagar:RPA, lógica fuzzy e transformando listas negras em negras

Quais partes das contas a pagar podem ser automatizadas?
“As empresas têm tentado automatizar literalmente todos os ângulos dos processos de uma empresa, mas a automação de contas a pagar foi deixada para último”, diz Amit.

É um exemplo de automação de processos robóticos, mas aplicado a uma função específica.

Tudo isso levanta a questão de por que, por que agora, por que automatizar as contas a pagar?

Para Amit, os recursos, ou melhor, a falta deles, é um ponto-chave. “A função de contas a pagar dentro de uma empresa provavelmente não terá muitos recursos”, diz ele, e isso, por sua vez, significa que “não recebe tanta atenção, é uma das últimas áreas a aproveitar os benefícios da automação .”

Então, o que isso significa? Que parte das contas a pagar pode ser automatizada? Amit explicou, pode ser aplicado a:

* captura de informações de fornecimento,
* verificação,
* execução de pagamento,
* comunicação com fornecedores,
* captura de faturas,
* comparação com pedidos de compra,
* atualizar os livros contábeis,
* tomar decisões sobre qual código contábil deve ser aplicado a qual linha da fatura
* e escolher os aprovadores certos automaticamente.

Mas a automação também pode ajudar na conformidade. De fato, é qualquer tarefa orientada a processos, como seguir procedimentos regulatórios, que geralmente é o fruto mais fácil de qualquer forma de automação de processos, envolvendo um robô de software ou não.

“Eventualmente, as contas a pagar devem ser onipresentes e serão apenas parte da caixa de ferramentas de todas as empresas”, diz Amit.

Como funciona

“Quando obtemos as informações do fornecedor, as executamos por meio de lógica difusa e outros processos de aprendizado de máquina para verificá-los em listas negras e outros meios para decidir se o fornecedor é legítimo ou não. Executamos o pagamento e se houver algum problema com o pagamento, aplicamos lógica e tomada de decisão para orientar o fornecedor como corrigir qualquer erro ocorrido no processo.

OCR e lógica

Traduzir informações de uma cópia impressa é mais complicado. É aí que o reconhecimento óptico de caracteres, ou OCR, entra na história. “Mas o OCR só pode levá-lo até certo ponto, diz ele, “nós usamos um serviço gerenciado para aumentar o que o OCR pode fazer com as pessoas, e isso levará você a uma captura percentual mais alta da fatura”.

Amit dá outro exemplo:

“Ao capturar uma fatura, você precisa decidir, por exemplo, se um laptop é uma despesa de marketing, uma despesa de TI ou uma despesa de engenharia. Lógica e lógica de aprendizado de máquina podem ser aplicadas para ajudar a determinar qual conta certa deve ser aplicada a uma fatura específica. O aprendizado de máquina também pode ajudar a determinar quem é o aprovador, e fazemos isso aprendendo com o comportamento passado do cliente.”

Chen Amit é cofundador e CEO da Tipalti, que automatiza as operações de contas a pagar. Seus clientes variam de Amazon e Twitter, Nikon e outros gigantes a pequenas empresas e todo o intervalo entre eles. Hoje, eles processam cerca de US$ 6,5 milhões em taxa de execução anual