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入金・請求照合/照会

入金データと請求データを突合して
消込作業を効率的に行いたい

卸売業
建設業
経理
総務
請求書管理
入金消込
データ突合
表記揺らぎ or 表記ゆれ補正

業務背景

経理部門では、事業所別に発行した請求書に対して、複数請求をまとめて入金されるケースが多く発生する。請求と入金の関係性が複雑で、金額の完全一致だけでは照合できないため、多くの人手と時間をかけて照合作業を行っている。

AIで実現できること

01
情報の揺らぎを考慮した
照合パターンの学習により、
最適な消込候補を提示
情報の揺らぎを考慮した照合パターンの学習により、最適な消込候補を提示
02
機械学習アルゴリズムによる
高精度な入金・
請求マッチング
が可能
機械学習アルゴリズムによる高精度な入金・請求マッチングが可能
03
過去の照合パターンの学習と
適用により
継続的に精度を向上
過去の照合パターンの学習と適用により継続的に精度を向上

業務課題と改善イメージ

大量データの入金消込作業を効率化したい

Before

請求と入金の関係性が複雑で、金額の完全一致だけでは照合できないため、多くの人手と時間をかけて照合作業を行っている。

請求と入金の関係性が複雑で、金額の完全一致だけでは照合できないため、多くの人手と時間をかけて照合作業を行っている。
  • 大量データ処理による消込ミスや確認漏れの発生リスクが高い。
  • 複雑な照合作業に多くの人的リソースと時間を要する。
  • 消込作業の遅延が月次決算業務に影響を及ぼす。
AIを活用することによって

After

情報の揺らぎを考慮した照合パターンを学習することで、最適な消込候補を提示できるようになる。

情報の揺らぎを考慮した照合パターンを学習することで、最適な消込候補を提示できるようになる。
  • パターン学習により照合精度が向上し、ミスを低減。
  • 消込作業の工数を大幅に削減し、業務効率が改善。
  • 消込作業の迅速化により、決算処理の効率化を実現できる。

AIの導入により、正確性の向上工数削減を両立し、消込作業の効率化を実現します。

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