חברת כוח-אדם רפואי ארצית שיבצה אלפי אחים, אחיות ורופאים במשמרות במאות בתי חולים, בחוזים מלאים בתעריפי לילה, חג וכוננות. כל חודש גיליונות השעות הגיעו איך שאנשים שלחו אותם, באפליקציה, כתמונה בהודעת וואטסאפ, במייל, וצוות השכר נאלץ לאמת את הכול ידנית, אז השכר איחר ואנשים התחילו לעזוב.
החוזים היו החלק הקשה. איש מקצוע רפואי עשוי לקבל תעריף אחד למשמרת לילה, אחר לחג, אחר לכוננות, והחברה הריצה אלפים מהם במאות בתי חולים. כל חודש, אימות מי עבד מה הסתכם באדם שקורא גיליונות שעות אחד-אחד.
וגיליונות השעות הגיעו בכל צורה שאפשר לדמיין. חלקם דרך אפליקציה, חלקם כתמונה בהודעת וואטסאפ, חלקם במייל, ואף אחד מהם לא הסכים על פורמט. צוות השכר בילה את הימים שלפני יום התשלום בבדיקת אלפי שורות ביד, בניסיון לאתר משמרת כפולה או חסרה מול רשומות הנוכחות של בתי החולים עצמם.
כשמספר היה שגוי, מישהו שולם באיחור, או שולם בחסר. בשוק שכבר סובל ממחסור בכוח אדם רפואי, תלוש שכר מאוחר או שגוי היה סיבה לעזוב, והחברה נשאה את הסיכון הזה בכל חודש מחדש.
לתת ל-AI לאסוף ולקרוא כל גיליון שעות, לאשר אותו מול המקום שבו בוצע, ולהציף רק את אלה שלא מתאזנים.
מודל להבנת מסמכים אוסף את גיליונות השעות מהתיבה ומפורטל העובדים וקורא אותם בכל פורמט, ייצוא מאפליקציה, גיליון מצולם, צילום מסך במייל, ומושך את המשמרות למבנה עקבי אחד במקום שאדם יקליד אותן מחדש.
הוא מחיל את החוזה הספציפי של כל איש מקצוע על המשמרות שעבד, תעריף הלילה, תעריף החג, תעריף הכוננות, כך שהשכר מחושב מול ההסכם האמיתי ולא מול ברירת מחדל אחת שאף פעם לא ממש מתאימה.
השעות המדווחות מוצלבות מול רשומות הנוכחות של בתי החולים עצמם, כך שמשמרת מאושרת על ידי המקום שבו בוצעה, ולא רק על ידי מי שמדווח עליה, וזה מה שהופך את המספר לאמין מספיק כדי לשלם.
מודל אנומליות מסמן את הגיליונות שלא מתאזנים, משמרת כפולה, רישום חסר, בקשת חופשה או שעות נוספות חריגה, כך שתשומת הלב של הצוות הולכת לקומץ השגויים במקום לאלפים התקינים.
רק הגיליונות שסומנו ושנויים במחלוקת נשלחים לרואה חשבון שכר שיכריע. שום דבר מוטל בספק לא משולם על סמך המילה של המודל, והאדם בודק כל חריגה כשגם גיליון השעות וגם רשומת בית החולים לפניו.
כ-85% מהגיליונות שמתאזנים נקי זורמים ישירות למערכת השכר לתשלום מיידי, כך שבהלת סוף החודש מצטמצמת לחריגים והשאר פשוט נגמר.
הרוב הנקי משלם את עצמו; אדם מטפל רק במה שלא מתאזן.
סבב השכר החודשי עבר מחמישה ימים מאומצים ליום בודד. אנשי המקצוע הרפואיים משולמים במדויק ובזמן, המרדף הידני דרך אלפי גיליונות נעלם, והצוות מבלה את יום התשלום על החריגים במקום על כל הערמה.
טעויות השכר ירדו כמעט לאפס, מה שסיים את מקדמות הפיצוי והמחלוקות שנהגו לבוא אחרי חודש גרוע, ובשוק שסובל ממחסור בכוח אדם רפואי, להיות משולם נכון ובזמן הפך לסיבה להישאר במקום לעזוב.
שכר משתבש כשאדם צריך לקרוא אלפי גיליונות שעות בכל פורמט ולתפוס את הבודדים שלא מסתדרים. הערך כאן הוא AI שקורא כל פורמט, מתמחר כל משמרת לפי החוזה האמיתי שלה, מצליב אותה מול הרשומה של בית החולים עצמו, ומציף רק את האנומליות לחתימת אדם, כך שהרוב הנקי משולם בזמן והטעויות נתפסות לפני יום התשלום. זו אותה משמעת של קליטה וזיהוי חריגים שמאחורי אוטומציית השכר שלנו, מכוונת לגיליונות משמרות שמוצלבים מול לוגי בתי חולים ולא ללשכת שכר של משרד רואי חשבון.
לשכת השכר של משרד הקלידה מחדש ידנית נתונים ממאות לקוחות בכל סוף חודש. קליטת AI ממפה כל פורמט, מודל חריגות מסמן חריגים למנהל, ושינוי כלל אחד מעדכן כל לקוח, והופך את בהלת סוף החודש לדקות עם הרבה פחות טעויות ובלי תוספת כוח אדם.
לפרויקט המלא ← אוטומציית הנהלת חשבונות · ראיית חשבוןצוות של משרד רואי חשבון בזבז ימים בהזנת חשבוניות והתאמת ספרים ידנית. לכידת מסמכים מבוססת AI יחד עם מנוע סיווג לומד חתכו את סגירת החודש ב-40% ואת ההזנה הידנית ב-80%, ושחררו 25% יותר קיבולת לקוחות בלי תוספת כוח אדם מנהלתי.
לפרויקט המלא ←
Reef TRH