העבודה השחורה האמיתית במשרד ראיית חשבון היא מיון חשבוניות ורישום פקודות. אצלם היא נעשתה ביד: מנהלי חשבונות מיומנים השקיעו עשרות שעות בחודש בהקלדת מספרים מחשבוניות סרוקות ובהחלטה לאיזה סעיף שייכת כל הוצאה. זה היה איטי, זה גרר קנסות מרשות המסים כשמשהו השתבש, ובכל סוף חודש הכול נתקע.
ההוצאות של כל לקוח הגיעו כחשבוניות סרוקות, קבלות וגיליונות, וכל אחת הייתה צריכה להיות מוקלדת ביד. מנהלי החשבונות ועובדי הבקרה הפיננסית שרפו עשרות שעות בחודש על הזנת נתונים בלבד, לפני שהתחילה בכלל חשבונאות אמיתית.
הסיווג החמיר את זה. מנהלי חשבונות שונים תייקו את אותו סוג הוצאה תחת סעיפים שונים, כך שארוחה יכלה להיות אירוח, הכנסת אורחים ללקוח או הוצאה מוכרת חלקית תלוי מי נגע בה, ורואה חשבון בכיר היה צריך לסרוק ולתקן את הכול לפני שהדוח יכול היה לצאת.
והכול הגיע לשיא בבת אחת. סוף החודש וסוף שנת המס יצרו פקק כל כך חמור שהמשרד לא יכול היה לקלוט לקוחות חדשים בלי לגייס עוד אנשים. כלומר, הצמיחה הוגבלה למספר החשבוניות שאדם מסוגל להקליד.
להוריד מאנשים את ההקלדה ואת הסיווג השגרתי, ולהשאיר אותם על שיקול הדעת.
הוספנו לכידת מסמכים ב-AI שקוראת חשבוניות וקבלות סרוקות, מבינה את ההקשר, ספק, סכום, תאריך, סוג רכישה, גם כשהפורמט לא סטנדרטי, ומושכת את הנתונים ישירות למערכת הנהלת החשבונות של המשרד.
מנוע למידת מכונה שאומן על ההיסטוריה של המשרד למד את הדפוסים שלו בעצמו, שספק דלק ללקוח הובלה הוא הוצאת דלק בזמן שספק תוכנה מחו"ל הוא יבוא שירותים בחיוב הפוך, והוא ממליץ על סעיף הספר הנכון לכל פקודה.
כשמנהל חשבונות מתקן הצעה, המנוע לומד מהתיקון בזמן אמת, כך שהסיווגים נעשים מדויקים יותר ודורשים פחות תיקונים ככל שהמשרד משתמש בו יותר.
העבודה השגרתית של התאמת שורות בנק וכרטיס אשראי לפקודות עוברת לאוטומציה, ורק חריגות אמיתיות או אי-התאמות עולות לאדם לאישור, במקום שאדם יבדוק כל שורה.
מכיוון שמנוע אחד מחיל סטנדרט אחד, הוצאות זהות כבר לא נוחתות בשלושה סעיפים שונים תלוי במנהל החשבונות, מה שמייתר את עבודת התיקון של רואה החשבון הבכיר, שנהגה להקדים כל הגשה.
כשההקלדה נעלמה, מנהלי חשבונות ורואי חשבון זוטרים עברו לבקרה אנליטית וייעוץ פיננסי ללקוחות, העבודה שבאמת מזכה את המשרד בשכר הטרחה שלו.
פחות הקלדה, פחות טעויות, ומקום לצמוח בלי לגייס.
סגירת החודש נעשתה מהירה ב-40%, מה שאִפשר למשרד להגיש דוחות מע"מ ומקדמות הרבה לפני המועד, במקום לרדוף אחריו, וההזנה הידנית ירדה ב-80% אחרי שהלכידה וההתאמה החליפו את ההקלדה.
משוחרר מצוואר הבקבוק של הזנת הנתונים, המשרד קלט 25% יותר תיקים ולקוחות בלי תוספת כוח אדם אדמיניסטרטיבי, והאנשים שכבר היו לו השקיעו את זמנם בעבודת בקרה וייעוץ, לא בהקלדה.
הנהלת חשבונות נשברת כשאדם הוא הדרך המהירה ביותר לקרוא חשבונית ולסווג אותה. הערך כאן הוא לכידה וסיווג שלומדים את המוסכמות של המשרד עצמו, התאמה שרצה מעצמה, ואדם שנכנס לתמונה רק בשביל החריגים, כך שהדיוק והקיבולת עולים יחד. זו אותה גישה של אדם על החריגים שמאחורי עבודת הדיווח האוטומטי ללקוחות שלנו, מכוונת לספר החשבונות ולא לדוח החודשי.
משרד ראיית חשבון הרכיב את הדוח החודשי של כל לקוח ביד, מחומר שנקלט באימייל ובוואטסאפ. AI בנה כל דוח מהמקורות המפוזרים עם אישור אנושי, והפך ימי הרכבה לדקות אצל עשרות לקוחות.
לפרויקט המלא ← אוטומציית תהליכים · נדל"ןהדיווח של חברת נדל"ן היה כבול למערכת בת 15 שנה. אוטומציה של התהליך חתכה את זמן הטיפול הממוצע מארבע שעות לשלושים שניות והסירה 80% מהזנת הנתונים הידנית.
לפרויקט המלא ←