Zusammenfassen der SAP-Cash-Abstimmungsfunktion

SAP-Cash-Application-Spezialisten stehen häufig vor der Herausforderung, ein hohes Volumen an Lockbox-Zahlungsdateien von verschiedenen Banken zu verarbeiten. Diese Lockbox-Dateien enthalten Zahlungsdetails, die korrekt und zeitnah auf die entsprechenden Kundenrechnungen im SAP-System angewendet werden müssen.

Derzeit müssen die Spezialisten Lockbox-Dateien manuell herunterladen, die Daten interpretieren, mit ausstehenden Rechnungen abgleichen und dann die Datensätze in SAP Cash Application aktualisieren. Dieser Prozess umfasst die Navigation durch komplexe Dateistrukturen, die Sicherstellung der Datengenauigkeit und die wiederholte Ausführung von Routineaufgaben.

Die manuelle Handhabung von Lockbox-Dateien birgt Risiken durch menschliche Fehler, Verzögerungen in der Zahlungsanwendung und allgemeine Ineffizienzen. Mit zunehmender Anzahl der Lockbox-Zahlungsdateien wird die Arbeitslast zunehmend unhaltbar, was zu potenziellen Engpässen im Cash-Application-Prozess führt.

Um diese Probleme zu mindern, ist eine automatisierte Lösung erforderlich, um den Lockbox-Dateiverarbeitungsprozess zu optimieren. Die neue Lösung kann eine schnelle, genaue und effiziente Anwendung von Zahlungen auf Kundenkonten innerhalb des SAP-Systems gewährleisten. Dadurch soll ein manuelles Eingreifen entfallen, die Verarbeitungszeit erheblich verkürzt und die Datengenauigkeit innerhalb des Workflows von SAP Cash Application verbessert werden.

Ziel: Automatisierung und Optimierung der Handhabung von Lockboxen, die von Banken verwendet werden, um Forderungen von Kunden einzuziehen und zu verarbeiten.

1. Lockbox-Dateiverarbeitung:
   • Lockbox-Dateien (in der Regel im BAI- oder BAI2-Format) werden von der Bank gesendet und enthalten Details zu Kundenzahlungen.
   • KI kann zum Lesen und Interpretieren dieser Dateien verwendet werden, um sicherzustellen, dass sie korrekt formatiert und vollständig sind.
2. Zahlungsabgleich:
   • KI- und Machine-Learning-Modelle können Zahlungen genauer mit offenen Forderungen abgleichen.
   • Historische Daten und Mustererkennung können verwendet werden, um die Funktionen für den automatischen Abgleich zu erweitern.
3. Ausnahmebehandlung:
   • KI kann Diskrepanzen oder Ausnahmen identifizieren, bei denen Zahlungen mit keiner offenen Forderung übereinstimmen.
   • KI bietet Vorschläge oder löst automatisch kleinere Ausnahmen basierend auf dem bisherigen Verhalten.
4. Buchung an SAP:
   • Das SAP-System bucht die abgeglichenen Vorgänge automatisch auf die entsprechenden Debitorenkonten im SAP-System.
   • Die KI löst Workflows für alle manuellen Eingriffe aus, die für nicht abgeglichene Positionen erforderlich sind.

Im Schritt-für-Schritt-Prozess für den Einzelpostenabgleich in SAP Cash Application spielt die Inferenz für maschinelles Lernen eine wichtige Rolle bei der Automatisierung und Verbesserung der Genauigkeit von Barbuchungsprozessen. Mithilfe erweiterter Algorithmen kann das System historische Zahlungsmuster, Kundenverhalten und Transaktionsdaten analysieren, um die wahrscheinlichsten Konten für Eingangszahlungen vorherzusagen. Die Prognosefunktion reduziert den manuellen Aufwand für die Zahlungsabstimmung und verbessert das Cashflow-Management. Da das Modell für maschinelles Lernen kontinuierlich aus neuen Daten lernt, wird es immer effektiver und ermöglicht es Unternehmen, ihre Finanzprozesse zu optimieren und Diskrepanzen zu minimieren.

Im Kontext der SAP Cash Application und ihrer Lockbox-Funktion kann die Inferenz für maschinelles Lernen die Verarbeitung von Eingangszahlungen über Lockbox-Services erheblich optimieren. Die Lockbox-Verarbeitung umfasst den Empfang von Schecks, die zur Einreichung und Datenerfassung an ein Finanzinstitut weitergeleitet werden. Durch die Anwendung von maschinellem Lernen kann das System die richtigen Rechnungen, die diesen Zahlungen entsprechen, genauer und schneller identifizieren. Diese Integration beschleunigt nicht nur den Abstimmungsprozess, sondern verbessert auch die Gesamteffizienz des Cash-Application-Workflows. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Treasury-Vorgänge effektiver verwalten und enge Beziehungen zu ihren Kunden pflegen.

• Höhere Genauigkeit bei der Zuordnung von Zahlungen.
• Geringerer Zeitaufwand für die manuelle Abstimmung.
• Verbesserte Transparenz und Effizienz des Cashflows.

In Organisationen, die SAP S/4HANA Cloud verwenden, stellen Kreditorenbuchhalter fest, dass wiederkehrende Rechnungen während des Zahlungsavisprozesses versehentlich übersprungen werden. Zahlungsavisbelege, die entscheidend sind, um sicherzustellen, dass Lieferanten korrekt über Zahlungen und ihre entsprechenden Rechnungen informiert werden, müssen sorgfältig vorbereitet und gesendet werden.

Im aktuellen Workflow müssen Sachbearbeiter beim Generieren von Zahlungsavisbelegen manuell sicherstellen, dass alle relevanten Rechnungen berücksichtigt werden. Aufgrund der Komplexität und des Volumens von Transaktionen ist es nicht ungewöhnlich, dass einige Rechnungen übersehen oder falsch abgeglichen werden, was zu unvollständigen oder falschen Zahlungsavisen führt.

Ein solcher manueller Verifizierungsprozess ist arbeitsintensiv, fehleranfällig und zeitaufwendig. Fehlende oder falsche Rechnungen verursachen erhebliche Probleme wie Streitigkeiten mit Lieferanten, Verzögerungen bei der Zahlungsabstimmung und eine geringere Lieferantenzufriedenheit. Darüber hinaus eskaliert die Arbeitslast für Kreditorenbuchhalter, insbesondere in Zeiträumen mit hohem Volumen, was zu Engpässen und ineffizienten Abläufen führt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, kann eine intelligente Lösung dabei helfen, automatisch sicherzustellen, dass alle relevanten Rechnungen im Zahlungsavis enthalten sind. Dies kann manuelle Eingriffe reduzieren, Fehler minimieren und den Zahlungsavisprozess beschleunigen. Wenn ein Kunde einen Zahlungsavis sendet, ist nicht immer klar, ob alle ausstehenden Rechnungen enthalten sind. Die Lösung identifiziert und verwaltet übersprungene Rechnungen mithilfe von SAP Business AI und stellt sicher, dass das Buchhaltungsteam benachrichtigt wird, wenn erhebliche Beträge übersehen werden können.

Wenn solche Situationen auftreten, werden Benutzer durch In-App-Situationsmeldungen oder Benachrichtigungen auf dem SAP Fiori Launchpad informiert. Diese Benachrichtigungen dienen als Sprungbrett für Konten, um tiefer in die zugehörigen Dokumente einzutauchen, um die Situation zu beheben.

Ziel: Identifizieren und Auflösen von Instanzen, bei denen Rechnungen in Zahlungsavisen übersprungen oder ausgelassen werden.

1. Identifikation:
   • Verwenden Sie KI-Algorithmen, um Zahlungsavise zu scannen und Abweichungen oder fehlende Rechnungen zu erkennen.
   • Querverweiszahlungsavise mit der Liste der ausstehenden Rechnungen.
2. Analyse:
   • KI kann dabei helfen, Muster oder häufige Gründe zu erkennen, warum Rechnungen übersprungen werden (z. B. Kommunikationsfehler oder Dateneingabefehler).
   • KI generiert einen Bericht aller übersprungenen Rechnungen zur weiteren Untersuchung.
3. Lösung:
   • Das System schlägt basierend auf historischen Daten oder vordefinierten Geschäftsregeln automatisch Auflösungen vor.
   • Die KI löst bei Bedarf Workflows für manuelle Eingriffe aus.
4. Vorbeugende Maßnahmen:
   • Maschinelles Lernen, um kontinuierlich aus vergangenen Fehlern zu lernen und die zukünftige Genauigkeit zu verbessern.
   • Das System implementiert Prüfungen und Salden, um wiederkehrende Probleme zu vermeiden.

• Proaktive Erkennung von Problemen.
• Verbesserte Genauigkeit beim Zuordnen von Rechnungen zu Zahlungsavisen.
• Weniger verpasste oder verspätete Zahlungen.

Durch die Nutzung der Funktionen von SAP Business AI in diesen Bereichen kann SAP S/4HANA Cloud die Effizienz, Genauigkeit und Automatisierung von Finanzprozessen erheblich verbessern und letztendlich zu einem besseren Cashflow-Management und operativer Exzellenz führen.