Revolucionando Cuentas por Pagar: RPA, Lógica Difusa y Gestión Inteligente de Listas Negras

¿Qué partes de las cuentas por pagar se pueden automatizar?

«Las empresas han estado intentando automatizar literalmente todos los ángulos de los procesos de una empresa pero la automatización de cuentas por pagar se ha dejado para el final», dice Amit.

Es un ejemplo de automatización de procesos robóticos pero aplicada a una función específica.

Todo esto plantea la pregunta: ¿por qué, por qué ahora, por qué automatizar cuentas por pagar, en absoluto?

Para Amit, los recursos, o mejor dicho la falta de ellos, es un punto clave. «La función de cuentas por pagar dentro de una empresa probablemente no obtendrá muchos recursos», dice, y eso a su vez significa «no recibe tanta atención, es una de las últimas áreas en disfrutar los beneficios de la automatización».

Entonces, ¿qué significa eso? ¿Qué parte de cuentas por pagar se puede automatizar? Amit explicó, se puede aplicar a:

• capturar información de proveedores,
• verificarla,
• ejecutar pagos,
• comunicarse con proveedores,
• capturar facturas,
• conciliarlas con órdenes de compra,
• actualizar libros mayores,
• tomar decisiones sobre qué código de libro mayor debe aplicarse a qué línea de factura,
• y elegir automáticamente los aprobadores correctos.

Pero la automatización también puede ayudar con el cumplimiento. De hecho, cualquier tarea impulsada por procesos, como seguir procedimientos regulatorios, a menudo es la fruta al alcance de cualquier forma de automatización de procesos, ya sea que involucre un robot de software o no.

«Eventualmente las cuentas por pagar deberían ser ubicuas y simplemente parte de la caja de herramientas de cada empresa», dice Amit.

Cómo funciona

«Cuando obtenemos la información del proveedor, la pasamos por lógica difusa y otros procesos de aprendizaje automático para verificarlos contra listas negras y otros medios para decidir si el proveedor es legítimo. Ejecutamos el pago y si hay algún problema con el pago, aplicamos lógica y toma de decisiones para asesorar al proveedor cómo corregir cualquier error que ocurrió en el proceso.

OCR y lógica

Traducir información de copia impresa es más complicado. Ahí es donde entra el reconocimiento óptico de caracteres, u OCR. «Pero el OCR solo puede llevarte hasta cierto punto», dice, «usamos un servicio gestionado para aumentar lo que el OCR puede hacer con personas, y eso te llevará a un porcentaje más alto de captura de la factura».

Amit da otro ejemplo:

«Cuando capturas una factura, necesitas decidir, por ejemplo, si digamos una laptop es un gasto de marketing o un gasto de TI o un gasto de ingeniería. La lógica y la lógica de aprendizaje automático pueden aplicarse para ayudar a determinar qué cuenta correcta debe aplicarse a una factura específica. El aprendizaje automático también puede ayudar a determinar quién es el aprobador, y lo hacemos aprendiendo a través del comportamiento pasado del cliente».

Chen Amit es el cofundador y CEO de Tipalti, que automatiza operaciones de pagos. Sus clientes van desde Amazon y Twitter, Nikon y otros gigantes hasta empresas pequeñas y todo el rango intermedio. Hoy, procesan alrededor de $6.5 millones en tasa anual