Kaip automatizuoti neapmokėtų sąskaitų kontrolę naudojant AI?

Kodėl tradicinė sąskaitų kontrolė užima daug laiko?

Net ir nedidelėje įmonėje gali būti dešimtys ar šimtai išrašytų sąskaitų.

Norint suprasti realią situaciją, darbuotojui dažnai reikia:

• Prisijungti prie apskaitos programos.
• Atsidaryti neapmokėtų sąskaitų ataskaitą.
• Patikrinti mokėjimo terminus.
• Atskirti vėluojančias sąskaitas nuo dar nepasibaigusio termino.
• Susisiekti su klientais.
• Pakartotinai tikrinti, ar mokėjimai gauti.

Problema ne visada yra pati apskaitos sistema. Dažniausiai papildomo laiko reikalauja informacijos paieška, analizė ir tolimesni veiksmai.

Kaip AI gali padėti kontroliuoti neapmokėtas sąskaitas?

Kai AI agentas per saugią integraciją gauna autorizuotą prieigą prie apskaitos duomenų, vartotojas gali prašyti konkrečios informacijos natūralia kalba. Pavyzdžiui:

Svarbiausia, kad vadovui nereikia pačiam ieškoti kiekvienos sąskaitos ar ruošti atskiros ataskaitos.

Kokius veiksmus galima automatizuoti?

Pradelstų mokėjimų stebėjimas

Sistema gali periodiškai tikrinti sąskaitų būseną ir nustatyti, kurių mokėjimo terminas jau pasibaigė.

Skolininkų grupavimas

AI gali padėti suskirstyti skolas pagal sumą, vėlavimo trukmę, klientą ar kitus kriterijus.

Priminimų rengimas

Remiantis sąskaitos informacija galima automatiškai paruošti individualius mokėjimo priminimus.

Pinigų srautų apžvalga

Vadovas gali greitai gauti atsakymus apie laukiamus mokėjimus, pradelstas sumas ir didžiausią riziką keliančius klientus.

Užduočių kūrimas

Jeigu apskaitos ir užduočių valdymo sistemos sujungtos, AI agentas gali sukurti atsakingiems darbuotojams užduotis susisiekti su konkrečiais klientais.

Ar būtina keisti apskaitos programą?

Dažniausiai ne.

AI integracija gali veikti su jau naudojama apskaitos sistema, jeigu ji turi tinkamą API arba kitą techniškai ir teisiškai leistiną integracijos būdą.

Tai reiškia, kad įmonė gali išsaugoti įprastą apskaitos procesą, o AI naudoti kaip papildomą informacijos ir veiksmų sąsają. Daugiau apie tai – straipsnyje kaip prijungti ChatGPT prie įmonės duomenų.

Kuo čia naudingas MCP serveris?

MCP (Model Context Protocol) yra standartas, leidžiantis suderinamiems AI klientams naudotis išoriniais duomenų šaltiniais ir įrankiais.

Individualus MCP serveris gali suteikti AI agentui konkrečias funkcijas:

• Gauti neapmokėtų sąskaitų sąrašą.
• Patikrinti kliento skolą.
• Apskaičiuoti pradelstų mokėjimų sumą.
• Paruošti priminimą.
• Sukurti užduotį atsakingam darbuotojui.

Prieiga prie duomenų ir leidžiami veiksmai turi būti apriboti pagal vartotojo teises.

Plačiau: MCP serverių kūrimas.

Kada toks sprendimas naudingiausias?

AI pagrįsta sąskaitų kontrolė ypač aktuali įmonėms, kurios:

• Reguliariai išrašo daug sąskaitų.
• Dirba su atidėtais mokėjimais.
• Turi kelis už skolų administravimą atsakingus darbuotojus.
• Nori greičiau matyti pinigų srautų situaciją.
• Naudoja kelias tarpusavyje susijusias verslo sistemas.

Ar AI gali pats išsiųsti priminimus?

Techniškai tai įmanoma, jeigu integracija turi siuntimo funkciją ir reikiamus leidimus.

Tačiau svarbu atskirti du scenarijus:

1. AI paruošia pranešimą, o darbuotojas jį patvirtina.
2. Sistema automatiškai išsiunčia pranešimą pagal iš anksto nustatytas taisykles.

Antrasis variantas reikalauja papildomos kontrolės, kad nebūtų siunčiami neteisingi ar pasikartojantys priminimai. Apie prieigos teises plačiau rašome straipsnyje ar saugu prijungti ChatGPT prie įmonės duomenų.

Apibendrinimas

AI nepakeičia apskaitos sistemos. Jis gali suteikti patogesnį būdą naudotis joje esančiais duomenimis ir automatizuoti pasikartojančius veiksmus.

Vietoje rankinės ataskaitų paieškos vadovas gali tiesiog paklausti, kokia šiuo metu skolų situacija, ir iš karto pereiti prie sprendimų.