Tự động hóa các khoản phải trả/phải thu: Tối ưu hóa hoạt động tài chính với Agent Automation

Agent automation, còn được gọi là Agentic Automation, đang cách mạng hóa các hoạt động tài chính, đặc biệt trong trong quy trình Khoản phải trả (AP) và Khoản phải thu (AR), bằng cách tinh gọn hóa những chức năng quan trọng này. Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, hiệu quả và độ chính xác là ưu tiên hàng đầu, đặc biệt trong các hoạt động tài chính. Các quy trình truyền thống vốn bị gánh nặng bởi các tác vụ thủ công và dễ xảy ra lỗi, do đó chúng rất cần được cải tiến. Bài viết blog này khám phá cách mà Agent Automation đang cách mạng hóa AP/AR, nâng cao độ chính xác, giảm chi phí và thúc đẩy sự xuất sắc trong hoạt động.

Những Thách Thức của Quy Trình AP/AR Truyền Thống

Các quy trình AP/AR truyền thống thường gặp phải những bất cập và thách thức sau:

• Nhập liệu và Xử lý Thủ công: Việc nhập và xử lý dữ liệu thủ công tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi và tiêu tốn nhiều nguồn lực, dẫn đến sự chậm trễ và thiếu chính xác.
• Quy trình dựa trên Giấy tờ: Hóa đơn và tài liệu bằng giấy khó quản lý, lưu trữ và theo dõi, dẫn đến mất mát tài liệu và chậm trễ thanh toán.
• Thiếu Theo Dõi Theo Thời Gian Thực: Hệ thống truyền thống thường thiếu khả năng hiển thị theo thời gian thực về trạng thái hóa đơn, lịch thanh toán và dòng tiền, gây cản trở việc ra quyết định chủ động.
• Tỷ lệ lỗi cao: Quy trình thủ công dẫn đến tỷ lệ lỗi cao, gây ra sự khác biệt trong thanh toán và tranh chấp.
• Chu kỳ Thanh toán Chậm: Sự chậm trễ trong xử lý hóa đơn và phê duyệt dẫn đến chu kỳ thanh toán chậm, ảnh hưởng đến mối quan hệ với nhà cung cấp và dòng tiền.
• Rủi ro Tuân thủ: Quy trình thủ công làm tăng rủi ro không tuân thủ các yêu cầu pháp lý và chính sách nội bộ.

Lợi ích của việc triển khai Agent Automation trong quy trình AP/AR

“Tự động hóa thông minh trong tài chính với Agentic AI” đại diện cho một bước chuyển mình trong hoạt động tài chính, tận dụng sức mạnh của Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) và Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA) nhằm tự động hóa căn bản và nâng cao quy trình Khoản phải trả (AP) và Khoản phải thu (AR). Những hệ thống thông minh này không chỉ đơn thuần tự động hóa các tác vụ; chúng còn điều phối một cách thông minh các quy trình tài chính, giúp các tổ chức đạt được mức độ hiệu quả, độ chính xác và nhận thức chiến lược chưa từng có.

Tự Động Hóa Thu Thập và Trích Xuất Dữ Liệu: Thu Nhập và Xác Thực Dữ Liệu Thông Minh

• Năng lực Nâng cao: Vượt ra ngoài OCR đơn giản, Xử lý Tài liệu Thông minh (Intelligent Document Processing – IDP) hỗ trợ bởi AI có thể hiểu được ngữ cảnh và cấu trúc của các định dạng tài liệu khác nhau, bao gồm PDF, hình ảnh quét và thậm chí các tài liệu viết tay.
• Xác thực Nâng cao: Các thuật toán Machine Learning xác thực dữ liệu trích xuất theo các quy tắc đã định và các mẫu lịch sử, đánh dấu các bất thường và lỗi tiềm ẩn để kiểm tra của con người.
• Hiểu biết theo Ngữ cảnh: AI có thể học để nhận diện bố cục hóa đơn đặc thù của từng nhà cung cấp, giảm thiểu nhu cầu điều chỉnh mẫu thủ công và cải thiện độ chính xác.
• Lợi ích: Giảm thiểu việc nhập dữ liệu thủ công, giảm lỗi và tăng tốc quá trình xử lý hóa đơn và tài liệu tài chính, từ đó giải phóng nhân lực AP/AR để tập trung vào các tác vụ có giá trị cao hơn.
• Góc nhìn Chuyên gia: “Sự tiến hóa từ OCR cơ bản đến IDP đã thay đổi căn bản lĩnh vực thu thập dữ liệu, cung cấp một mức độ chính xác và hiểu biết ngữ cảnh mà trước đây không thể đạt được,” theo lời của một chuyên gia tự động hóa dữ liệu.

Tự Động Hóa Xử Lý Hóa Đơn: Đơn Giản Hóa Quy Trình Làm Việc và Tăng Tốc Phê Duyệt

• Đối chiếu Thông minh: Các thuật toán so khớp được hỗ trợ bởi AI có thể tự động ghép nối hóa đơn với đơn đặt hàng và biên nhận hàng, ngay cả khi có sự khác biệt hoặc biến thể về dữ liệu.
• Chủ Động trong Quy trình làm việc: RPA điều phối các quy trình phê duyệt động dựa trên các quy tắc và logic kinh doanh đã định, tự động chuyển hóa đơn đến người phê duyệt phù hợp.
• Xử lý Ngoại lệ Các thuật toán machine learning học cách nhận diện và xử lý các trường hợp ngoại lệ, chẳng hạn như thông tin thiếu sót hoặc sự khác biệt, giảm thiểu sự can thiệp của con người.
• Dự đoán Phê duyệt: AI có thể dự đoán các mẫu phê duyệt dựa trên dữ liệu lịch sử, cho phép định tuyến chủ động và giảm tắc nghẽn phê duyệt.
• Lợi ích: Quy trình AP được đơn giản hóa, phê duyệt hóa đơn nhanh chóng và giảm thiểu sự chậm trễ thanh toán, từ đó cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp và dòng tiền.
• Expert Insight: “Tự động hóa xử lý hóa đơn biến AP từ một trung tâm chi phí thành một động lực chiến lược của hiệu quả, cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa vốn lưu động và cải thiện mối quan hệ với nhà cung cấp,” theo lời của một chuyên gia tư vấn tối ưu hóa quy trình tài chính.

Quản Lý Dòng Tiền Chủ Động Bằng Tự Động Hóa Nhắc Nhở Thanh Toán và Thu Hồi

• Cá nhân hóa Nhắc nhở: Các thuật toán AI cá nhân hóa nhắc nhở thanh toán dựa trên lịch sử thanh toán của khách hàng, hồ sơ rủi ro và sở thích giao tiếp.
• Thu hồi Tự động: RPA tự động hóa quy trình thu hồi, gửi nhắc nhở tự động, tạo ra các thư nhắc nợ và khởi xướng các hành động tiếp theo.
• Dự đoán Thu hồi Công nợ: Các thuật toán machine learning dự đoán hành vi thanh toán của khách hàng, cho phép nỗ lực thu hồi chủ động và giảm thiểu nợ xấu.
• Quản lý Tranh chấp: AI có thể phân tích các thông tin liên lạc của khách hàng và xác định các tranh chấp tiềm ẩn, tự động chuyển giao cho các nhóm giải quyết phù hợp.
• Lợi ích: Cải thiện dòng tiền, giảm thiểu các khoản thanh toán quá hạn và nợ xấu, giúp các tổ chức tối ưu hóa vốn lưu động và tăng cường ổn định tài chính.
• Góc nhìn Chuyên gia: “Quản lý dòng tiền chủ động là yếu tố then chốt cho sự bền vững của doanh nghiệp, và Agent Automation cho phép các tổ chức tối ưu hóa quy trình thu hồi và giảm thiểu rò rỉ doanh thu,” nhấn mạnh một chuyên gia quản lý dòng tiền.

Nâng Cao Phát Hiện Gian Lận: Phát Hiện Bất Thường Và Đánh Giá Rủi Ro Bằng AI

• Giám Sát TheoThời gian thực: Các thuật toán AI giám sát trường hợp giao dịch theo thời gian thực, nhận diện các bất thường và hoạt động đáng ngờ có thể chỉ ra gian lận.
• Phân tích Hành vi: Các thuật toán Machine Learning phân tích hành vi người dùng và mẫu giao dịch để phát hiện sự lệch khỏi các chuẩn mực đã thiết lập.
• Chấm điểm Rủi ro: Các mô hình tính điểm rủi ro được hỗ trợ bởi AI đánh giá rủi ro của từng giao dịch, đánh dấu những giao dịch có rủi ro cao để điều tra thêm.
• Nhận dạng Mẫu: AI có thể nhận diện các mẫu gian lận phức tạp mà con người khó hoặc không thể phát hiện, chẳng hạn như sự liên kết gian lận và tổ chức gian lận.
• Lợi ích: Giảm thiểu tổn thất tài chính do gian lận, tăng cường kiểm soát nội bộ và nâng cao khả năng tuân thủ quy định.
• Góc nhìn Chuyên gia: “Phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi AI cung cấp một lớp bảo vệ quan trọng trước các kế hoạch gian lận tinh vi, bảo vệ tài sản tài chính và giảm thiểu rủi ro uy tín,” theo lời của một chuyên gia phòng chống gian lận.

Cải Thiện Độ Chính Xác Dữ Liệu và Tuân Thủ: Đảm Bảo Tính Toàn Vẹn của Dữ Liệu và Sự Tuân Thủ Quy Định

• Xác thực Tự động: Các quy tắc xác thực tự động và kiểm tra chất lượng dữ liệu đảm bảo độ chính xác và nhất quán của dữ liệu trên các hệ thống.
• Dấu vết Kiểm toán (Audit Trails): Hệ thống ghi nhận tự động cung cấp hồ sơ toàn diện của tất cả các giao dịch và hoạt động, tạo điều kiện cho các cuộc kiểm tra và điều tra tuân thủ.
• Cập nhật Quy định: Các thuật toán AI có thể giám sát các thay đổi trong quy định và tự động cập nhật các quy tắc cũng như quy trình tuân thủ.
• Báo cáo Tự động: RPA tự động hóa việc tạo báo cáo tuân thủ, giảm thiểu công sức thủ công và đảm bảo báo cáo được thực hiện đúng hạn.
• Lợi ích: Giảm thiểu lỗi, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu và tăng cường tuân thủ quy định, từ đó giảm thiểu nguy cơ bị phạt và xử phạt.
• Góc nhìn Chuyên gia: “Độ chính xác và tuân thủ dữ liệu là điều không thể thương lượng trong môi trường quy định ngày nay, và Agent Automation giúp các tổ chức duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và đảm bảo tuân thủ các quy định thay đổi,” theo lời của một chuyên gia tuân thủ.

Cung Cấp Khả Năng Hiển Thị Thời Gian Thực

• Bảng điều khiển Động: Các bảng điều khiển theo thời gian thực cung cấp cái nhìn tổng quát về trạng thái hóa đơn, lịch thanh toán, dự báo dòng tiền và các chỉ số hiệu suất chính (KPIs).
• Báo cáo Tùy chỉnh: Phân tích do AI cung cấp tạo ra các báo cáo tùy chỉnh cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động về hiệu suất tài chính.
• Phân tích Dự đoán: Các thuật toán Machine Learning dự báo dòng tiền và xu hướng thanh toán trong tương lai, cho phép lập kế hoạch tài chính và ra quyết định một cách chủ động.
• Hệ thống Cảnh báo: Hệ thống cảnh báo tự động thông báo cho các đội ngũ tài chính về các sự kiện quan trọng, chẳng hạn như khoản thanh toán quá hạn hoặc nguy cơ gian lận tiềm ẩn.
• Lợi ích: Cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu, cải thiện dự báo tài chính và tăng cường khả năng hiển thị tài chính tổng thể, giúp các tổ chức tối ưu hóa hiệu suất tài chính.
• Góc nhìn Chuyên gia: “Khả năng hiển thị theo thời gian thực trong hoạt động tài chính là điều thiết yếu cho việc ra quyết định linh hoạt, và Agent Automation cung cấp những nhận định cần thiết để tối ưu hóa dòng tiền và nâng cao hiệu suất tài chính,”một chuyên gia phân tích tài chính nhấn mạnh.

Bằng cách tự động hóa một cách thông minh các quy trình AP/AR quan trọng này, “Tự động hóa quy trình thông minh trong tài chính với Agentic AI” giúp các tổ chức đạt được mức độ hiệu quả, độ chính xác và nhận thức chiến lược chưa từng có.

Các Công Nghệ Chủ Chốt Thúc Đẩy Tự Động Hóa Quy Trình Tài Chính Với Agentic AI

• Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA): RPA tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như nhập dữ liệu, xử lý hóa đơn và nhắc nhở thanh toán.
• Trí tuệ nhân tạo (AI): Các thuật toán AI phân tích dữ liệu, nhận diện các trường hợp và đưa ra quyết định, nâng cao khả năng phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro.
• Machine Learning (ML): Các thuật toán ML học hỏi từ dữ liệu và cải thiện độ chính xác theo thời gian, cho phép cải tiến liên tục trong các quy trình tự động hóa.
• Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR): OCR trích xuất dữ liệu từ các tài liệu và hình ảnh được quét, tự động hóa việc thu thập dữ liệu.
• Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): NLP trích xuất thông tin từ dữ liệu không có cấu trúc, chẳng hạn như email và hợp đồng, nâng cao khả năng phân tích dữ liệu.

Lợi Ích của Agent Automation trong Tài chính:

• Giảm Chi phí Vận hành: Tự động hóa giúp giảm chi phí lao động và tối thiểu hóa lỗi, dẫn đến tiết kiệm chi phí đáng kể.
• Nâng cao Hiệu quả: Các quy trình tự động hóa giúp đơn giản hóa hoạt động AP/AR, giảm thời gian xử lý và nâng cao năng suất.
• Nâng cao Độ chính xác: Xác thực và trích xuất dữ liệu được hỗ trợ bởi AI giúp giảm thiểu lỗi và cải thiện độ chính xác của dữ liệu.
• Chu kỳ Thanh toán Nhanh hơn: Xử lý hóa đơn tự động và nhắc nhở thanh toán giúp tăng tốc chu kỳ thanh toán, cải thiện dòng tiền.
• Tăng cường Tuân thủ: Kiểm tra và báo cáo tuân thủ tự động giảm thiểu nguy cơ vi phạm quy định.
• Cải thiện Mối quan hệ với Nhà cung cấp và Khách hàng: Chu kỳ thanh toán nhanh hơn và các giao dịch chính xác giúp củng cố mối quan hệ với nhà cung cấp và khách hàng.
• Theo Dõi Tài chính theo Thời gian thực: Bảng điều khiển và phân tích cung cấp những nhận định theo thời gian thực về hoạt động tài chính.

Số Liệu Thống Kê và Nhận Định từ Chuyên Gia đối với Agent Automation trong Tài chính:

• Gartner: “Đến năm 2024, các tổ chức đã đầu tư vào tự động hóa thông minh cho tài chính sẽ giảm 30% chi phí vận hành”
• Forrester: “RPA có thể giảm chi phí của quy trình AP/AR lên đến 50%, trong khi phát hiện gian lận dựa trên AI có thể cải thiện độ chính xác lên 40%.”
• EY: “Việc triển khai tự động hóa tác tử trong tài chính có thể giảm thời gian xử lý hóa đơn lên đến 70%.”

• Forbes: “Agent Automation đang chuyển đổi ngành tài chính, cho phép doanh nghiệp đạt được hiệu quả, độ chính xác và tiết kiệm chi phí cao hơn.”
• “Tự động hóa quy trình tài chính với Agentic AI không chỉ là giảm chi phí, mà còn là tạo ra một mức độ chính xác và hiểu biết dựa trên dữ liệu mà trước đây không thể thực hiện được.” Một chuyên gia tự động hóa tài chính hàng đầu cho biết.” – Một chuyên gia tự động hóa tài chính hàng đầu cho biết.
• “Khả năng của AI trong việc phát hiện các điểm bất thường và gian lận tiềm ẩn theo thời gian thực là vô cùng quý giá đối với bất kỳ đội ngũ tài chính nào.” – theo lời của một chuyên gia phân tích an ninh mạng.

Chiến lược Triển Khai Agent Automation trong Lĩnh vực Tài chính

• Tiến hành Đánh giá Quy trình: Đánh giá các quy trình AP/AR hiện tại và xác định các lĩnh vực cần tự động hóa.
• Phát triển Kế hoạch Triển khai theo Giai đoạn: Bắt đầu với các dự án thí điểm và dần dần mở rộng khả năng tự động hóa.
• Đầu tư vào Tích hợp Dữ liệu: Đảm bảo tích hợp liền mạch dữ liệu từ các nguồn và hệ thống khác nhau.
• Đào tạo Nhân viên: Cung cấp đào tạo và hỗ trợ cần thiết cho nhân viên khi làm việc với các hệ thống tự động.
• Ưu tiên Bảo mật và Quyền riêng tư Dữ liệu: Áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu tài chính nhạy cảm.
• Đảm bảo Tuân thủ theo Quy định: Theo dõi và cập nhật các hệ thống tự động định kỳ để đảm bảo tuân thủ các quy định thay đổi.
• Tập trung vào Cải tiến Liên tục: Đánh giá và tối ưu hóa các quy trình tự động hóa thường xuyên nhằm tối đa hóa hiệu quả và hiệu suất.

Các Ứng Dụng Chính của Agent Automation trong AP/AR lĩnh vực Tài chính:

1. Xử lý Hóa đơn Tự động:

• OCR và trích xuất dữ liệu hỗ trợ bởi AI tự động hóa việc thu thập dữ liệu hóa đơn.
• Các quy trình công việc tự động quản lý việc đối chiếu, phê duyệt và thanh toán hóa đơn.

2. Nhắc nhở Thanh toán và Thu hồi Tự động:

• RPA tự động hóa quy trình nhắc nhở thanh toán và thu hồi.
• Các thuật toán AI ưu tiên các nỗ lực thu hồi dựa trên hồ sơ rủi ro và lịch sử thanh toán của khách hàng.

3. Đối chiếu Tự động:

• RPA tự động hóa việc đối chiếu ngân hàng và so khớp giao dịch.
• Thuật toán AI phát hiện sự khác biệt và các bất thường.

4. Phát hiện và Ngăn chặn Gian lận:

• Các thuật toán AI phân tích trường hợp giao dịch để phát hiện các hoạt động gian lận.
• Hệ thống cảnh báo tự động thông báo cho đội ngũ tài chính khi phát hiện giao dịch đáng ngờ.

5. Báo cáo và Phân tích Tự động:

• RPA tự động hóa việc tạo báo cáo tài chính.
• Thuật toán AI cung cấp nhận định về dòng tiền, xu hướng thanh toán và hiệu suất tài chính.

Tương Lai của Agentic Automation trong AP/AR Lĩnh vực Tài chính:

Tương lai của tự động hóa AP/AR sẽ trở nên thông minh, tích hợp và chủ động hơn. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ có thêm nhiều ứng dụng tinh vi của agent automation. Các xu hướng tương lai có thể bao gồm:

• Tự động hóa Nhận thức (Cognitive Automation): Các AI Agent có khả năng học hỏi và thích ứng với các quy trình tài chính đang phát triển.
• Phân tích Dự đoán: Các thuật toán AI dự báo dòng tiền và xu hướng thanh toán trong tương lai.
• Tích hợp Blockchain: Các giao dịch tài chính an toàn và minh bạch sử dụng công nghệ blockchain.
• Quy trình Tài chính Siêu cá nhân hóa: Các thuật toán AI tùy chỉnh quy trình tài chính phù hợp với nhu cầu cá nhân của người dùng.

Bằng cách áp dụng Agent Automation trong tài chính, các doanh nghiệp có thể chuyển đổi toàn diện quy trình thanh toán phải trả (AP) và phải thu (AR), giảm chi phí, nâng cao hiệu suất vận hành và đạt được lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số.