人工智能在扣税处理中的优势
Posted: Thu Feb 20, 2025 7:12 am
扣款是应收账款的负担，必然会发生。扣款是付款低于发票总金额而产生的剩余发票价值。经过调查，如果扣款被判定为有效，则需要通过贷记凭证或注销将其从应收账款分类账中删除。如果被视为无效，则应向客户收取。继续阅读以了解有关如何在扣款管理中利用人工智能 (AI) 的更多信息。
这很简单，但当你将其乘以每月因各种原因而扣除的数千美元时，就会发现这一点。
扣缴管理不善的后果
毛利率下降高达 2-3%
现金应用、收款、客户服务、销售、 日本号码数据 物流的生产力大幅下降，导致成本增加和/或绩效下降
客户体验严重下降
员工积极性下降
应收账款增高 – 总额和逾期
可能夸大财务结果（净销售额、利润、资产）并一次性大幅削减收益以清除积压的陈旧扣除和纠纷。这可能是一个严重的内部控制/审计问题
可能夸大财务结果（净销售额、利润、资产）并一次性大幅削减收益，以清除积压的陈旧扣除和纠纷。这可能是一个严重的内部控制/审计问题
扣款管理和处理是必要的，但价值较低。超过 95% 的扣款都是有效的，因此需要开具信用证以将其从应收账款分类账中清除。
无效扣款很难从客户那里收回。首席财务官对这一流程的反应通常是：“我不想雇佣六个人来开具信用备忘录”。然而，如果不对无效扣款提出质疑，它们的频率和金额就会增加，从而大大降低毛利率。
识别、创建、调查、解决和清算扣款的大部分操作本质上都是事务性的。只有对扣款有效性的判断才需要大量人工参与。
解决方案是快速高效地研究和解决重大扣减。公司可以采取一些措施和工具来主动预测和减少某些类型的扣减。
人工智能（AI）驱动的数字金融自动化就是解决和减少扣除的工具之一。
人工智能推理自动化可以执行的关键功能包括：
创建扣除
从多种格式的多个客户来源（供应商门户、各种文件）中提取汇款数据和原因代码信息
将扣款信息和文件完整地发送给指定的解决者，并通过审批层级发送贷记凭证请求
从应收账款分类账中追踪从创建到清算的每笔扣除
对超过允许解决时间的解决者进行催款
编制扣除处理操作和状态的报告
自动注销小额余额扣除额并匹配和清除信用备忘录以开立扣除额
提供分析能力以推动订单履行和发票质量的改善
这些功能可将毛利率提高 100-200 个基点，并将交易业务的生产率提高 70-80%。它还将减少逾期和应收账款总额，同时避免内部控制问题和应收账款的大量前期注销。结果是，扣减处理功能从低价值高成本业务数字化和战略性地转变为高价值利润中心。
这很简单，但当你将其乘以每月因各种原因而扣除的数千美元时，就会发现这一点。
扣缴管理不善的后果
毛利率下降高达 2-3%
现金应用、收款、客户服务、销售、 日本号码数据 物流的生产力大幅下降，导致成本增加和/或绩效下降
客户体验严重下降
员工积极性下降
应收账款增高 – 总额和逾期
可能夸大财务结果（净销售额、利润、资产）并一次性大幅削减收益以清除积压的陈旧扣除和纠纷。这可能是一个严重的内部控制/审计问题
可能夸大财务结果（净销售额、利润、资产）并一次性大幅削减收益，以清除积压的陈旧扣除和纠纷。这可能是一个严重的内部控制/审计问题
扣款管理和处理是必要的，但价值较低。超过 95% 的扣款都是有效的，因此需要开具信用证以将其从应收账款分类账中清除。
无效扣款很难从客户那里收回。首席财务官对这一流程的反应通常是：“我不想雇佣六个人来开具信用备忘录”。然而，如果不对无效扣款提出质疑，它们的频率和金额就会增加，从而大大降低毛利率。
识别、创建、调查、解决和清算扣款的大部分操作本质上都是事务性的。只有对扣款有效性的判断才需要大量人工参与。
解决方案是快速高效地研究和解决重大扣减。公司可以采取一些措施和工具来主动预测和减少某些类型的扣减。
人工智能（AI）驱动的数字金融自动化就是解决和减少扣除的工具之一。
人工智能推理自动化可以执行的关键功能包括：
创建扣除
从多种格式的多个客户来源（供应商门户、各种文件）中提取汇款数据和原因代码信息
将扣款信息和文件完整地发送给指定的解决者，并通过审批层级发送贷记凭证请求
从应收账款分类账中追踪从创建到清算的每笔扣除
对超过允许解决时间的解决者进行催款
编制扣除处理操作和状态的报告
自动注销小额余额扣除额并匹配和清除信用备忘录以开立扣除额
提供分析能力以推动订单履行和发票质量的改善
这些功能可将毛利率提高 100-200 个基点，并将交易业务的生产率提高 70-80%。它还将减少逾期和应收账款总额，同时避免内部控制问题和应收账款的大量前期注销。结果是，扣减处理功能从低价值高成本业务数字化和战略性地转变为高价值利润中心。