问题
现金应用专家经常遇到处理来自各个银行的大量支票箱付款文件的挑战。这些支票箱文件包含必须准确及时应用于 SAP 系统中相应客户发票的付款详细信息。
目前，专家必须手动下载支票箱文件、解释数据、将其与未清发票进行匹配，然后更新 SAP Cash Application 中的记录。此流程包括浏览复杂文件结构、确保数据准确性和重复执行例行任务。
手动处理支票箱文件会带来人为错误、付款应用延迟以及整体效率低下的风险。随着支票箱付款文件数量的增加，工作量变得越来越不可持续，从而导致现金申请流程中潜在的瓶颈。
解决方案
为了缓解这些问题，需要自动化解决方案来简化支票箱文件处理流程。新解决方案可确保在 SAP 系统中快速、准确、高效地将付款应用到客户账户。这旨在消除手动干预的需要，显著减少处理时间，并增强 SAP Cash Application 工作流中的数据准确性。
目标：自动化和优化银行用于收集和处理客户应收账款的支票箱处理。
流程概览：
- 支票箱文件处理：
- 支票箱文件（通常为 BAI 或 BAI2 格式）从银行发送并包含客户付款的详细信息。
- AI 可用于读取和解释这些文件，确保它们的格式正确且完整。
- 付款匹配：
- 人工智能和机器学习模型能够更准确地匹配付款与未清应收账款。
- 可以使用历史数据和模式识别来增强自动匹配功能。
- 异常处理：
- AI 可以识别付款与任何未清应收账款不匹配的差异或异常。
- AI 提供建议或基于过去的行为自动解决次要异常。
- 过账到 SAP：
- SAP 系统自动将匹配的交易过账到 SAP 系统中的相应客户科目。
- AI 为不匹配项目所需的任何手动干预触发工作流。
在 SAP Cash Application 中的行项目匹配分步流程中，机器学习推断在自动化并提高现金过账流程的准确性方面发挥着重要作用。通过使用高级算法，系统可以分析历史付款模式、客户行为和交易数据，以预测最可能的收款账户。预测功能减少了付款对账所需的手动工作量，并改进了现金流管理。随着机器学习模型不断从新数据中学习，其效率越来越高，使企业能够简化财务运营并最大限度地减少差异。
在 SAP Cash Application 及其保险箱功能的上下文中，机器学习推断可以通过保险箱服务显著优化收款的处理。支票箱处理涉及接收定向到金融机构进行存款和数据捕获的支票。通过应用机器学习，系统可以更准确快速地识别与这些付款相对应的正确发票。这种集成不仅加快了对账流程，还提高了现金应用程序工作流的总体效率。通过这种方式，公司可以更有效地管理资金运营，并与客户保持牢固的关系。
SAP Business AI 的优势：
- 提高匹配付款的准确性。
- 减少花费在手动对账上的时间。
- 提高现金流的可视性和效率。
