SAP Cash Reconciliation 機能のまとめ

Cash Application スペシャリストは、さまざまな銀行からの大量のロックボックス支払ファイルを処理するという課題に頻繁に遭遇します。これらのロックボックスファイルには、SAP システムの対応する得意先請求書に正確かつ迅速に適用する必要がある支払詳細が含まれています。

現在、スペシャリストはロックボックスファイルをマニュアルでダウンロードし、データを解釈し、未払の請求書と照合してから、SAP Cash Application のレコードを更新する必要があります。このプロセスには、複雑なファイル構造のナビゲート、データの正確性の確保、ルーチンタスクの実行の繰り返しが含まれます。

ロックボックスファイルをマニュアルで処理すると、人的エラー、支払アプリケーションの遅延、全体的な非効率のリスクが生じます。ロックボックス支払ファイルの数が増加するにつれて、ワークロードの持続性が高まり、キャッシュアプリケーションプロセスでボトルネックが発生する可能性があります。

これらの問題を軽減するには、ロックボックスファイル処理を合理化するための自動ソリューションが必要です。この新しいソリューションにより、SAP システム内の顧客口座に迅速かつ正確かつ効率的に支払を適用できます。これは、SAP Cash Application ワークフロー内でのマニュアル介入が不要になり、処理時間が大幅に短縮され、データの精度が向上することを目的としています。

目標：銀行が顧客からの債権を回収および処理するために使用するロックボックスの処理を自動化および最適化します。

1. ロックボックスファイル処理:
   • ロックボックスファイル (通常は BAI または BAI2 書式) は、銀行から送信され、得意先支払の詳細を含みます。
   • AI を使用して、これらのファイルを読み込んで解釈し、正しくフォーマットして完成させることができます。
2. 支払照合:
   • AI および機械学習モデルにより、支払と未処理債権をより正確にマッチングすることができます。
   • 履歴データおよびパターン認識を使用して、自動マッチング機能を拡張することができます。
3. 例外処理:
   • AI は、支払が未処理債権と一致しない不一致や例外を特定することができます。
   • AI では、過去の動作に基づいて提案が提供されるか、または軽微な例外が自動的に解決されます。
4. SAP への投稿:
   • SAP システムでは、一致した取引が SAP システムの対応する得意先コードに自動的に転記されます。
   • AI により、不一致明細に必要なマニュアル介入のワークフローがトリガされます。

SAP Cash Application での明細マッチングの段階的なプロセスでは、機械学習インファレンスが現金転記プロセスの自動化と精度向上において重要な役割を果たします。拡張アルゴリズムを使用することで、過去の支払パターン、顧客行動、および取引データを分析して、入金の可能性が最も高い勘定を予測することができます。予測機能により、支払照合に必要なマニュアル作業が削減され、キャッシュフロー管理が改善されます。機械学習モデルは新しいデータから継続的に学習するため、効率性が向上し、企業は財務業務を合理化し、不一致を最小限に抑えることができます。

SAP Cash Application およびそのロックボックス機能のコンテキストでは、機械学習インファレンスにより、ロックボックスサービスによる入金の処理を大幅に最適化することができます。ロックボックス処理には、預金およびデータキャプチャのために金融機関に誘導される小切手の受領が含まれます。機械学習を適用することで、これらの支払に対応する正しい請求書をより正確かつ迅速に特定することができます。この統合により、照合プロセスが加速されるだけでなく、現金アプリケーションワークフローの全体的な効率が向上します。これにより、企業は財務/資金管理業務をより効果的に管理し、顧客との強固な関係を維持することができます。

• 支払の照合の精度が向上します。
• マニュアル照合にかかる時間の短縮
• キャッシュフローの可視性と効率性が向上します。

SAP S/4HANA Cloud を使用している組織では、債務管理スペシャリストが、支払明細通知書プロセス中に請求書が誤ってスキップされるという繰り返し発生する問題に直面します。支払明細通知書伝票は、サプライヤが支払および対応する請求書について正確に通知されるようにするために不可欠であり、細心の注意を払って準備して送信する必要があります。

現在のワークフローでは、支払明細通知書伝票の生成時に、スペシャリストは関連するすべての請求書が含まれていることをマニュアルで確認する必要があります。取引の複雑さと量により、一部の請求書が見落とされたり誤って照合されたりすることは珍しくなく、支払明細通知書が不完全または不正確になります。

このような手動検証プロセスは手間がかかり、エラーが発生しやすく、時間がかかります。請求書が欠落しているか、不適切であると、サプライヤクレーム、支払照合の遅延、サプライヤ満足度の低下などの重大な問題が発生します。また、債務管理スペシャリストのワークロードは、特に大量の期間にわたってエスカレーションされ、ボトルネックや業務の非効率性につながります。

これらの課題を解決するために、インテリジェントソリューションにより、関連するすべての請求書が支払明細通知書に自動的に含まれるようにすることができます。これにより、マニュアル介入が削減され、エラーが最小限に抑えられ、支払明細通知書プロセスが迅速化されます。得意先が支払明細通知書を送信すると、すべての未払請求書が含まれているかどうかが必ずしも消し込まれません。このソリューションでは、スキップされた請求書を SAP Business AI を使用して特定および管理し、多額の金額が見過ごされるリスクがある場合に会計チームに通知します。

このような状況が発生した場合は、SAP Fiori ラウンチパッドのアプリ内状況メッセージまたは通知によってユーザに通知されます。これらの通知は、状況を改善するために関連ドキュメントを深く掘り下げるためのアカウントの掲示板として機能します。

目的: 支払明細通知書で請求書がスキップまたは省略されるインスタンスを特定および解決します。

1. ID:
   • AI アルゴリズムを使用して、支払明細通知書をスキャンし、不一致または不足している請求書を検出します。
   • 未処理請求書の一覧を含む相互参照支払明細通知書。
2. 分析:
   • AI は、請求書がスキップされるパターンや一般的な理由（コミュニケーションミスやデータ入力エラーなど）を特定するのに役立ちます。
   • AI により、追加の調査のためにスキップされたすべての請求書のレポートが生成されます。
3. 解決方法:
   • 履歴データまたは事前定義されたビジネスルールに基づいて、解決が自動的に提案されます。
   • AI により、必要に応じてマニュアル介入のワークフローがトリガされます。
4. 予防処置:
   • 機械学習により、過去のエラーから継続的に学習し、将来の精度を向上させます。
   • 繰り返し発生する問題を回避するために、チェックおよび残高が実装されます。

• 問題を事前に特定します。
• 請求書と支払明細通知書のマッチングの精度が向上します。
• 支払漏れまたは支払遅延の削減

SAP Business AI 機能をこれらの領域で活用することで、SAP S/4HANA Cloud は財務プロセスの効率、精度、自動化を大幅に強化し、最終的にキャッシュフロー管理とオペレーショナルエクセレンスを向上させることができます。