AP自动化的未来：从自动化到人工智能驱动

以人为中心的AI实施方法目录最终评论人工智能赋能AP用例实施人工智能的顶级技巧金融领域中的AI去神秘化自动化成功：革新全球软件公司的运营与Medius首席产品官Daniel Ball对话 贝斯·布朗会议制作人 & 助理编辑 SSON Digital © SSON 2025无论你是否因人工智能而感到过度畏惧，或者是否已在不知不觉中利用它，本报告将通过实用见解和技巧，揭示智能体背后的算法，以揭开变革性技术的神秘面纱。它还将通过分享组织首先自动化的子流程或工作流、他们采用人工智能的速度以及常见的注意事项来帮助你评估你在人工智能自动化方面的进展。然而，围绕人工智能的广泛热议，加上大量未经证实的人工智能相关文章，使得这项技术看起来像一个空洞的口号，许多组织并没有真正理解它。这是人工智能实施及其变革共享服务潜力的一个关键障碍。SSON 2024 年亚太自动化虚拟峰会收集的数据显示，不到 20% 的组织在财务领域感到“有知识和准备就绪”以采用人工智能。令人惊讶的是，有 38% 的人认为自己是初学者水平，并且仍然需要“大量提升技能”来准备。就像互联网或手机的诞生一样，人工智能（AI）是下一场变革性的技术创新，重塑着工作流程，并彻底改变着我们生活、工作和连接的方式。因此，人工智能成为2024年的热门话题也就不足为奇了；它将继续成为企业的一个重要优先事项。 0%50%40%30%10%20%来源：在SSON的AP自动化虚拟峰会2024上收集的数据您的AP流程中是否使用AI？© SSON 2025继续金融仍然是共享服务中心的支柱，因为它在确保组织效率、成本节约和标准化方面至关重要。财务规划与分析（FP&A）、应收账款（AR）和税务与合规等流程是共享服务中心（SSC）中的常见流程。然而，在财务SSC中，一个强有力的AI应用案例是应付账款（AP）。应付账款包含许多必要的但重复的任务：发票处理、供应商付款、付款合规、数据卫生和供应商管理。除了应付账款耗时这一特性外，财务数据的高量和多种格式也 46%24%41%热忱伙伴SSON数据不文件，使流程容易出错。然而，当今不可预测的经济环境，负担着不断攀升的通货膨胀和资本成本，这意味着高效的采购到付款流程对于确保长期成功至关重要。事实上，根据Ardent Partner 2024年关于B2B支付的脉搏调查，20%的组织认为AP/B2B支付对企业极具价值，另有41%认为它们有价值。此外，37%的CFO积极批准其AP团队的战略计划，这反映出日益重视将AP战略与更广泛的目标保持一致。因此，由人工智能驱动的AP团队将成为共享服务的真正战略资产。 31%14%45%是 在 SSON 的 AP 自动化虚拟峰会 2024 收集的数据哪些 AP 流程部分您已经自动化了？© SSON 2025继续供应商沟通和自助服务欺诈检测与风险管理源代码：然而，如果我们缩小范围到专门基于SSC的AP团队，到2024年底只有14%的人表示使用AI，不到46%的人计划使用。事实上，几乎有41%的基于SSC的AP团队报告没有计划实施AI。企业在AP中已经采用人工智能，已经开始自动化管理发票/订单等任务重点聚焦应付账款（AP），组织已开始实施人工智能（AI）。ArdentPartners 发布的《2024年应付账款（ePayables）状况报告》指出，2024年初已有31%的应付账款（AP）团队在使用AI，另外45%计划未来使用AI。此外，据报道77%的应付账款（AP）团队将在2025年中期使用AI。 发票、数据校验、审批路由和支付处理。然而，人工智能的应用正在扩展到AP职能，包括合规性和欺诈检测。但为什么SSCs在这个趋势中落后呢？尽管AP自动化的好处有据可查，但仍有一些改进空间。事实上，在SSON的AP自动化虚拟峰会上，超过26%的受访者报告称，他们不到四分之一的AP流程是自动化的。 当前状态下的AP自动化 0%发票数据捕获你们最大的AP挑战是什么？© SSON 2025在 SSON 的 AP 自动化虚拟峰会 2024 收集的数据人工智能赋能AP用例缺乏供应商沟通发票匹配错误合规与税务法规欺诈和安全风险发票处理延迟过多手动数据输入其他源代码：人工智能驱动的发票数据捕获和提取通常是人工智能赋能的应付账款（AP）的第一步，因为它在消除手动数据输入需求方面发挥着关键作用。自动化AP发票数据捕获的重要性显而易见，因为大多数AP自动化解决方案都包含这项任务，以便组织能够实现从发票收到到付款的全流程自动化。考虑到这一点，让我们深入探讨一些顶级的AI驱动AP应用案例：尽管共享服务中心内部的采用率较慢，但利用人工智能提升应付账款（AP）的潜力是显而易见的。共享服务公司（SSCs）面临的应付账款（AP）主要挑战包括：人工操作过多通过利用人工智能，组织可以高效地从供应商发票中提取相关数据，无论其格式如何，包括电子邮件、PDF、XML和扫描 75%27%50%20%26%46%56%4%它如何工作？纸质文档。这种自动化不仅加快了处理速度，还提高了准确性，减少了错误和欺诈性付款的风险。通过简化发票处理，企业可以显著降低与发票处理相关的成本，同时确保从发票收到到付款的顺畅工作流程整合。基于人工智能的发票数据采集依赖于光字符识别（OCR）技术，并结合大型语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）增强。这些先进技术使系统能够随着时间的推移进行适应和改进，从而超越僵化的基于模板的模型，转变为动态、智能的提取系统。数据录入、发票处理延迟和欺诈风险。然而，这些挑战应该被重新配置，被视为AI实施的机会。 它如何工作？© SSON 2025继续在发票数据采集之后，发票处理是高效应付账款流程的下一个障碍。由于几乎所有46%的SSC都报告处理延误是一个关键挑战，Ardent Partner 2024年B2B支付脉搏调查报告称，审批时间是B2B支付中的首要挑战。因此，基于人工智能的发票处理是企业实现应付账款卓越运营的一个特别具有战略性的决策。通过自动识别和提取发票抬头和明细项目，人工智能系统将它们与采购订单（PO）和收据进行匹配。这确保了财务交易的准确性，同时在付款处理之前标记潜在的错误或欺诈性发票。传统上，发票处理涉及手动干预，例如数据录入、审批路由、分类排序和编码，所有这些都耗时且容易出错。然而，人工智能可以通过减少这些任务的手动干预来转变发票处理，并允许组织实现端到端处理，因为发票会自动验证、分类和路由以进行审批。这种自动化不仅加速了发票审批，还通过确保准确和及时的数据增强了财务报告。审批路由通过工作流自动化引擎和基于机器学习的决策模型进行管理，根据发票金额、供应商历史记录、容差阈值和内部政策应用预定义规则。人工智能还从历史审批模式中学习以优化路由并减少延误，同时自然语言处理有助于 防欺诈medius发布的2024年财务专业人士报告揭示了欺诈AP团队面临的一些令人担忧的统计数据。数据显示，在过去12个月里，财务团队平均经历了13起发票欺诈企图案件和9起成功案件。这转化为美国平均损失133,000美元，英国平均损失104,000英镑。除此之外，这两个地区超过一半的财务专业人士已经看到/怀疑内部欺诈，但五分之四的人选择沉默，担心遭到报复。对于分类排序，NLP分析发票描述、供应商信息和分项结构，以准确分类支出。总账（GL）编码利用预测性机器学习模型和基于规则的合规系统自动进行，为相应的发票分配正确的成本中心和账户。同时，该AI工具还会标记异常情况，例如错误的税额或重复发票。解释发票条款和合同条件以做出智能路由决策。 发票处理发票匹配 © SSON 2025继续建立一个让员工感到可以放心举报疑虑的文化，从长远来看可能为组织节省数百万。“白领犯罪呈上升趋势，没有任何组织是安全的。员工是防范欺诈的最后一道防线，但对举报可疑活动的信心正在下降。人工智能异常检测技术可以为企业员工提供他们所需要的证据和保障，使他们更乐于坦诚相告。然而，在应付账款（AP）领域中的人工智能自动化可以通过强大的异常检测、提高透明度和提升流程的完整性来缓解外部和内部欺诈风险。人工智能通过实现实时监控、异常检测和预测性威胁识别（同时不断学习和适应！）正在革新欺诈预防。然而，人工智能驱动的欺诈检测不仅降低了成功欺诈的风险，还使团队能够更舒适地标记可疑活动，正如Medius的首席执行官吉姆·卢西尔（Jim Lucier）评论的那样： 合规它如何工作？人工智能驱动的欺诈预防解决方案利用机器学习算法来识别发票和支付数据中的异常活动。这些系统持续监控交易，标记与正常模式或记录在案的供应商数据偏离的异常情况。通过整合多级验证流程，企业可以降低内部欺诈风险，防止协同攻击。此外，人工智能驱动的风险检测工具为员工提供了支持欺诈报告的具体证据，培养透明和问责的文化。然而，全球组织必须应对大量法规——例如增值税、通用数据保护条例、支付卡行业数据安全标准以及外国 corrupt practices act——这使得应付账款流程难以标准化和优化。此外，电子发票的兴起本身就带来了新的法规要求，进一步加剧了应付账款领域的复杂性。SSON的应付账款自动化虚拟峰会揭示，大多数共享服务公司并未为电子发票法规或CTC合规做好准备，其中近29%甚至对相关法规一无所知。应对发票法规并确保合规是应付流程的另一个关键部分。对于在全球多个国家运营的全球业务服务（GBS）来说，这一点可能更加关键，因为监管框架通常是区域性的。例如，美国的萨班斯-奥克斯利法案（或SOX）要求上市公司进行严格审计和财务监管以防止欺诈。这意味着应付流程必须透明，所有交易必须有准确的文件记录。公司必须保持内部控制和审计追踪，以防止欺诈和错误，并确保财务报告的真实性。 © SSON 2025继续您对电子发票强制执行或CTC合规的当前知识水平是什么？由人工智能驱动的自动化应付账款系统可以通过提供实时监控、文档记录和报告功能来简化合规流程，确保符合所有相关法规，并最大限度地减少人工干预。违反规定的后果可能对业务极其昂贵和具有破坏性，因此人工智能的实施可以变革应付账款团队。人工智能驱动的自动化可以促进基于规则的检查、实时监控、文档和合同源代码：在 SSON 的 AP 自动化虚拟峰会 2024 收集的数据 11%29%18%42%装备齐全稍具装备/对CTC有所了解完全未配备CTC？不知道那是什么 它如何工作？非营业外支出除此之外，自然语言处理有助于解读发票描述和合同条款，确保与监管指南和公司政策保持一致。人工智能通过自动化税码分配和根据当地税法验证发票来简化税务合规流程，减少税务错误和罚金的风险。在电子发票合规方面，人工智能确保发票通过适当的渠道传输，并与在欧盟或巴西等强制要求电子发票地区的政府系统进行集成。AI驱动的AP合规性利用机器学习、光学字符识别、自然语言处理和基于规则的引擎来确保发票合规。机器学习算法预测并标记与合规标准不符的情况，例如错误的税务计算或缺失的文件。同时，基于规则的引擎执行预定义的合规规则，确保发票在AP流程中继续前进前符合税率供应商详细信息。验证，以及税务合规，帮助企业精确遵守法律和财务指南。通过利用人工智能，企业可以从一开始就确保数据准确性，降低错误风险并简化合规流程。有趣的是，Medius的2024年财务专业人员报告指出，59%的组织担心员工支出超出预算，而50%的人认为他们的公司因为失控的员工支出而超出了预算。处理员工发起的非采购订单费用可能具有挑战性，因为它们具有不可预测性。这些费用包括旅行、办公用品和杂项费用，如果没有适当的监督，可能会迅速失控。 它如何工作？© SSON 2025继续这个用例可能是最具变革性的之一，因为根据Ardent Partner 2024年关于B2B支付的脉搏调查，对B2B支付缺乏可见性是AP团队（22%）面临的第三大挑战。除此之外，日益复杂的AP环境已导致41%的团队进一步优先考虑改进报告和数据分析。没有准确的数据和分析，财务团队难以优化现金流、检测低效并做出战略决策。随着SSC们希望将自己定位为