SAP Cash Reconciliation 기능 요약

캐시 어플리케이션 전문가는 다양한 은행의 대량의 Lockbox 지급 파일을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 Lockbox 파일에는 SAP 시스템의 해당 고객 송장에 정확하고 신속하게 적용해야 하는 지급 명세가 포함되어 있습니다.

현재 전문가는 Lockbox 파일을 수동으로 다운로드하고, 데이터를 해석하고, 미결 송장과 매칭한 다음 SAP Cash Application에서 레코드를 업데이트해야 합니다. 이 프로세스에는 복잡한 파일 구조를 탐색하고, 데이터의 정확성을 보장하고, 반복해서 일상적인 작업을 실행하는 작업이 포함됩니다.

Lockbox 파일을 수동으로 처리할 경우 인적 오류, 지급 어플리케이션 지연, 전반적인 비효율성 리스크가 발생합니다. Lockbox 지급 파일 수가 증가함에 따라 작업 부하는 점점 지속 불가능해져서 현금 어플리케이션 프로세스에 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

이러한 문제를 완화하기 위해 Lockbox 파일 처리 프로세스를 간소화하기 위한 자동화된 솔루션이 필요합니다. 새로운 솔루션은 SAP 시스템 내 고객 계정에 대한 지급을 빠르고 정확하며 효율적으로 적용할 수 있습니다. 이는 수동 개입의 필요성을 없애고, 처리 시간을 크게 단축하며, SAP Cash Application 워크플로우 내에서 데이터 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 합니다.

목표: 은행에서 고객의 채권을 추심하고 처리하는 데 사용하는 Lockbox 처리를 자동화하고 최적화하는 것입니다.

1. Lockbox 파일 처리:
   • Lockbox 파일(일반적으로 BAI 또는 BAI2 형식)은 은행에서 전송되며 고객 지급에 대한 세부사항을 포함합니다.
   • AI는 이러한 파일을 읽고 해석하여 형식이 올바르고 완전한지 확인하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 지급 일치:
   • AI와 머신러닝 모델은 지급을 보다 정확하게 미결 채권에 매칭할 수 있습니다.
   • 과거 데이터와 패턴 인식을 활용하여 자동 매칭 기능을 확장할 수 있습니다.
3. 예외 처리:
   • AI는 지급과 미결 채권이 일치하지 않는 불일치 또는 예외를 식별할 수 있습니다.
   • AI가 제안을 제공하거나 과거의 행동에 따라 사소한 예외를 자동으로 해결합니다.
4. SAP에 전기:
   • SAP 시스템에서는 일치하는 트랜잭션을 SAP 시스템의 해당 고객 계정에 자동으로 전기합니다.
   • 일치하지 않는 항목에 필요한 수동 개입을 위한 AI 트리거 워크플로우입니다.

SAP Cash Application 내의 개별 항목 매칭을 위한 단계별 프로세스에서 기계 학습 추론은 현금 전기 프로세스의 정확성을 자동화하고 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 시스템에서는 고급 알고리즘을 사용하여 과거 지급 패턴, 고객 행동 및 거래 데이터를 분석하여 입금 가능성이 가장 높은 계정을 예측할 수 있습니다. 예측 기능을 통해 지급 조정에 필요한 수작업을 줄이고 현금 흐름 관리를 개선할 수 있습니다. 머신러닝 모델이 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습함에 따라 점점 더 효과적이어서 기업은 재무 운영을 간소화하고 불일치를 최소화할 수 있습니다.

SAP Cash Application 및 Lockbox 기능과 관련하여 기계 학습 추론이 Lockbox 서비스를 통해 입금 처리를 크게 최적화할 수 있습니다. Lockbox 처리에는 예금 및 데이터 캡처를 위해 금융 기관으로 향하는 수표를 받는 작업이 포함됩니다. 시스템에서 기계 학습을 적용하여 이러한 지급에 해당하는 올바른 송장을 보다 정확하고 신속하게 식별할 수 있습니다. 이러한 통합으로 조정 프로세스가 가속화될 뿐만 아니라 현금 어플리케이션 워크플로우의 전반적인 효율성도 향상됩니다. 이를 통해 기업은 자금 관리 작업을 보다 효과적으로 관리하고 고객과 강력한 관계를 유지할 수 있습니다.

• 지급 매칭 정확도 향상.
• 수동 조정에 소요되는 시간 단축
• 현금 흐름의 가시성과 효율성 향상

SAP S/4HANA Cloud를 사용하는 조직에서는 채무 전문가가 지급 통지 프로세스 중에 실수로 건너뛴 송장의 반복 이슈를 겪고 있습니다. 공급업체에 지급 및 해당 송장을 정확하게 통지하는 데 중요한 지급 통지 문서를 꼼꼼하게 준비하고 전송해야 합니다.

현재 워크플로우에서 지급 통지 문서를 생성할 때 전문가는 모든 관련 송장이 포함되도록 수동으로 확인해야 합니다. 거래의 복잡성과 볼륨으로 인해 일부 송장이 간과되거나 잘못 일치하여 불완전하거나 잘못된 지급 통지가 생성되는 경우가 많습니다.

이러한 수동 검증 프로세스는 노동 집약적이고 오류가 발생하기 쉬우며 시간이 오래 걸립니다. 송장이 누락되었거나 잘못되면 공급업체 분쟁, 지급 조정 지연, 공급업체 만족도 감소와 같은 중대한 이슈가 발생합니다. 또한 채무 전문가의 작업 부하가 증가합니다(특히 볼륨이 큰 기간 동안). 이로 인해 병목 현상이 발생하고 운영 효율성이 떨어집니다.

인텔리전트 솔루션은 이러한 문제를 극복하기 위해 모든 관련 송장이 지급 통지에 포함되도록 자동으로 보장할 수 있습니다. 이를 통해 수동 개입을 줄이고, 오류를 최소화하며, 지급 통지 프로세스를 신속하게 처리할 수 있습니다. 고객이 지급 통지를 보낼 때 모든 미결 송장이 포함되었는지 명확하지 않을 수도 있습니다. 이 솔루션은 SAP Business AI를 사용하여 스킵된 송장을 식별 및 관리하고 상당한 금액이 간과될 위험이 있는 경우 회계 팀에 통지되도록 합니다.

이러한 상황이 발생하면 SAP Fiori Launchpad의 인앱 상황 메시지나 통지를 통해 사용자에게 통지됩니다. 이러한 알림은 상황을 해결하기 위한 관련 문서를 심층적으로 살펴보기 위한 계정의 도약판 역할을 합니다.

목표: 지급 통지에서 송장이 생략되거나 생략되는 인스턴스를 식별하고 해결합니다.

1. ID:
   • AI 알고리즘을 사용하여 지급 통지를 스캔하고 불일치 또는 누락된 송장을 감지합니다.
   • 미결 송장 리스트가 포함된 상호 참조 지급 통지입니다.
2. 분석:
   • AI는 송장을 건너뛰는 패턴 또는 일반적인 이유(예: 잘못된 커뮤니케이션 또는 데이터 입력 오류)를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
   • AI가 추가 조사를 위해 스킵된 모든 송장 보고서를 생성합니다.
3. 해결 방법:
   • 과거 데이터 또는 사전 정의된 비즈니스 규칙에 따라 해결 방법이 자동으로 제안됩니다.
   • 필요한 경우 AI는 수동 개입을 위한 워크플로우를 트리거합니다.
4. 예방 수단:
   • 머신 러닝으로 과거의 오류로부터 지속적으로 학습하고 미래의 정확성을 개선합니다.
   • 시스템에서 점검 및 잔액을 구현하여 반복적인 문제가 발생하는 것을 방지합니다.

• 사전 예방적 문제 식별.
• 송장을 지급 통지와 일치시킬 때 정확도가 향상됩니다.
• 누락되거나 지연된 지불이 감소합니다.

SAP S/4HANA Cloud는 이러한 영역에서 SAP Business AI 기능을 활용하여 재무 프로세스의 효율성, 정확성 및 자동화를 크게 향상시켜 궁극적으로 현금 흐름 관리 및 운영 우수성을 향상할 수 있습니다.