SAP Cash Application은 기계 학습으로 지원되는 지능형 입금 처리를 지원합니다.
SAP Cash Application은 지급 이력에서 매칭 기준을 학습하고 입금에 대해 일치하는 제안을 자동으로 생성합니다. 기계 학습을 활용하여 손쉽게 설정하고 자동 일치율을 높일 수 있습니다.
SAP Cash Application은 비즈니스에 다음과 같은 핵심 포인트를 제공합니다.
- SAP Cash Application은 계약 회계 및 송장 처리를 위한 SAP S/4HANA Cloud와 긴밀하게 통합되는 클라우드 서비스입니다.
- SAP Cash Application은 구성 작업 없이 기존의 방식보다 높은 자동화율을 제공하기 때문에 총 소유 비용 절감에 기본적으로 기여합니다. 기존의 매우 노동 집약적인 반제 프로세스의 효율성을 높여 거의 사용자 상호 작용 없이 실행됩니다.
- 이 높은 자동화 레벨을 통해 비즈니스를 위한 전략적 태스크에 더 많이 집중할 수 있습니다.
과거 반제 정보가 SAP Cash Application으로 전송되어 모델을 훈련하고 매칭 기준을 도출합니다. 훈련은 정기적으로 진행되어 변화하는 동작이 캡처되어 모델이 조정될 수 있도록 합니다.
신규 은행 계정 명세서가 수신되면(대부분의 경우 매일) 표준 규칙에 의해 처리되지 않은 명세서는 미결 채권과 함께 서비스로 전송되어 기계 학습 모델이 일치하는 제안을 유추할 수 있습니다.
기계 학습 접근법은 세부 규칙을 수동으로 정의하는 비용 없이 고객 및 국가/지역별 동작에 대한 훨씬 더 자세한 정보를 캡처할 수 있습니다.
제안이 SAP S/4HANA로 반환되고 구성 가능한 신뢰 임계값을 충족하는 제안이 전체 자동화를 위해 자동으로 지워집니다. 지급 제안이 여러 개 있으면 적절한 SAP Fiori 앱에서 회계 담당자에게 표시됩니다.
기계 학습 프로세스를 통해 확인 케이스에 해당하는 항목 수를 줄일 수 있습니다.
기계 학습 프로세스는 다음 단계를 수행합니다.
- 지급 로트 항목은 은행 계좌 명세서에서 생성됩니다.
- 규칙 기준 매칭과 일치하지 않는 항목은 확인 케이스에 해당합니다.
- 확인 케이스가 확인 작업 리스트에 나타납니다.
- 기계 학습은 메모 라인을 분석한 후 새로운 제안을 생성합니다.
- (기준에 따라) 신뢰 수준으로 새로운 제안을 검색할 수 있습니다. 제안 정확도를 높이기 위해 미결 항목과 상호 참조됩니다.
SAP Cash Application 구성에서 다음 값을 정의했다고 가정해 보겠습니다.
- X1 = 90%
- X2 = 70%
- X3 = 50%
이러한 값은 다음 예에 적용됩니다.
예 1: 신뢰도 등급이 50 미만인 제안입니다.
시스템에서는 제안을 무시합니다. 확인 케이스를 수동으로 처리해야 합니다.
예 2: 신뢰도 등급이 50%에서 70% 사이인 제안서
반품 및 예약된 확인 케이스처리 작업에 대해 신뢰 등급 조정 을 선택하면 시스템에서 제안이 채권을 반제할 수 있는지 확인합니다.
채권을 반제할 수 있는 경우 신뢰 등급이 70%로 증가하며 예시 3에 나와 있는 것처럼 계속 진행됩니다.
이 옵션을 선택하지 않으면 예시 1에 나와 있는 대로 제안이 무시됩니다.
예 3: 신뢰도 등급이 70%에서 90% 사이인 제안입니다.
입금 확인 앱에 신뢰도 등급이 70%에서 90% 사이인 제안이 표시됩니다.
예 4: 신뢰도 등급이 90% 이상인 제안서
반품 및 예약된 확인 케이스처리 작업에 대해 신뢰 등급 조정 을 선택하면 시스템에서 제안이 채권을 반제할 수 있는지 확인합니다.
채권을 반제할 수 없는 경우 신뢰 등급이 70%로 줄고 예시 3에 나와 있는 것처럼 계속 진행됩니다.
이 옵션을 선택하지 않은 경우 반송 및 예약된 확인 케이스처리 작업에 대해 자동으로 반제 를 선택하면 제안이 자동으로 반제될 수 있습니다.
기계 학습 훈련에는 다음 입력 데이터가 필요합니다.
- 비즈니스 파트너, 계약 계정 번호, 이름, 은행 데이터 등의 마스터 데이터
- 과거 지급 데이터(예: 전자 은행 계정 명세서, 수취인 노트, 지급인 은행 계좌 데이터, 마지막으로 사용 가능한 모든 지급 로트 항목)
- 선택 범주, 선택 필드 이름 등의 커스터마이징 설정
요약
SAP Cash Application과 SAP S/4HANA Cloud에서계약 회계 및 송장 처리를 위한 지급 처리를 확장하는 기계 학습/AI 사용에 대해 설명합니다. 이 소단원에서는 어플리케이션이 과거 지급 데이터로부터 학습하여 입금에 대한 매칭 제안을 자동으로 생성하여 자동화율을 크게 높이는 방법에 대해 설명합니다. 이를 통해 수동 개입을 줄이고 효율성을 높이며 기업이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.