Przykład krok po kroku. To ilustracyjny przykład krok po kroku, nie wynik klienta. Firma usługowa i każda liczba w nim to założenia. Pokazuje przegląd rozliczeń wydatków z AI: oprogramowanie, które czyta każde złożone rozliczenie względem twojej pisemnej polityki podróży i wydatków i oznacza te, które ją łamią, zanim akceptujący podpisze. Człowiek nadal zatwierdza każdą płatność.
Wyobraź sobie firmę usług profesjonalnych, która zadaje jedno pytanie: ile z tego, co zwracamy co miesiąc, łamie naszą własną politykę? Projekt uruchamia przegląd wydatków z AI na każdym złożonym rozliczeniu, tak że wydatki niezgodne z polityką są wyłapywane przed akceptacją, a nie odzyskiwane po wypłacie. Odsetek łamiący politykę to liczba do zmierzenia, a ten wpis nie podaje żadnej.
#Dlaczego wykrywać wydatki niezgodne z polityką przed zatwierdzeniem, a nie po?
Odzyskiwanie pieniędzy to kosztowny sposób egzekwowania polityki. Gdy zwrot już zostanie wypłacony, jego odzyskanie oznacza niezręczną rozmowę z kolegą, ręczne storno w księgach i notatkę w zamknięciu kolejnego miesiąca. Wykrycie tego samego wydatku przed zatwierdzeniem kosztuje jedno kliknięcie. Osoba zatwierdzająca widzi oznaczenie, powód i dokładny punkt polityki, który został naruszony, a potem decyduje.
Czy AI do przeglądu rozliczeń wydatków zastępuje akceptującego?
Nie. AI czyta każde rozliczenie wydatków względem twojej polityki podróży i wydatków i oznacza te, które ją łamią. Akceptujący nadal sprawdza i podpisuje każde oznaczenie, a każda decyzja trafia do dziennika audytu. AI robi pierwsze czytanie; decyzję podejmuje człowiek.
#Z czego składa się projekt i na czym się opiera?
Nic nie jest zastępowane. Załóż, że firma już używa Expensify do składania rozliczeń i NetSuite do księgi głównej. Projekt dodaje krok przeglądu między nimi. Każde rozliczenie jest czytane względem pisemnej polityki, te, które ją łamią, dostają oznaczenie z powodem, a kolejka zatwierdzeń przez człowieka trzyma każde oznaczenie, aż ktoś podpisze. Nic nie zatwierdza się samo. To rodzaj wewnętrznego kroku, który wytycza nasz zespół consultingu AI, a samo narzędzie przeglądu to rodzaj rzeczy, który dostarcza nasza praca nad wdrażaniem AI.
We are
Stennir buduje AI, które oznacza wydatki niezgodne z polityką do zatwierdzenia przez człowieka, na bazie Expensify i NetSuite, z których już korzystasz.
We aren't
To nie jest bot automatycznie zatwierdzający, który wypłaca zwroty bez wcześniejszego przeczytania oznaczenia przez człowieka.
#Co najczęściej łamie politykę?
- Posiłki przekraczające limit diety
- Brakujące paragony powyżej progu wymagającego paragonu
- Prywatne wydatki wmieszane w rachunek hotelowy
- Podróże zarezerwowane poza zatwierdzonym oknem czasowym
- Ten sam wydatek zgłoszony dwukrotnie w dwóch różnych raportach
Nic z tego nie jest oszustwem. Większość to uczciwe pomyłki. Sens przeglądu wydatków z AI to wyłapywanie ich po cichu, przy składaniu, zanim staną się odzyskiwaniem pieniędzy lub ustaleniem audytu.
#Co zmierzyłby zespół finansów?
Załóż, że dziś dwóch akceptujących czyta ręcznie każdą linię każdego rozliczenia. AI robi pierwsze czytanie, więc dokładnie oglądają tylko oznaczone rozliczenia. Do zmierzenia są godziny akceptujących miesięcznie, odsetek oznaczonych rozliczeń, odsetek trafnych oznaczeń i czas od złożenia do podpisu, każde względem punktu odniesienia sprzed startu. żaden wynik nie jest tu zapewniany.
Nie ma tu cytatu klienta, bo nie ma klienta. Cel w jednej linii: dowiedzieć się o złamaniu polityki przy składaniu, a nie przy zamknięciu.
Jedno zastrzeżenie. To ilustracyjny przykład krok po kroku. Nie stoi za nim klient, zlecenie ani zmierzony wynik, a nic w nim nie jest zaokrąglone z prawdziwych danych. Wolimy pokazać ci wyraźnie oznaczone założenie niż zmyśloną, precyzyjną liczbę.
Jeśli wycieki przy zwrotach i wolny przegląd akceptujących po cichu obciążają twój zespół finansów, to przypadek użycia, który projektujemy. Wytyczamy go na stosie, którego już używasz, trzymamy człowieka przy każdej akceptacji i przekazujemy ci dziennik audytu. Więcej przykładów krok po kroku jak ten jest w journal. Gdy będziesz gotowy, powiedz nam, co budujesz.
