描述
该托管服务可采集收据和供应商/付款单据，通过OCR技术提取关键数据，并利用人工智能建议或应用总账（GL）科目代码、增值税处理方式以及成本中心分配。该服务持续运行，并可配置为将建议的分录过账，或创建带科目代码的记录，供您在会计或费用管理平台中审核。.
Implementi.ai 负责配置连接器，根据您的会计科目表训练编码规则，并维护自动化流程，从而让您的团队减少在常规编码、异常处理和返工上花费的时间。最终的过账行为和审批流程将在上线前与您达成一致。.
问题
许多财务团队在处理收据和费用报销时，仍依赖手动录入数据、电子表格规则或不统一的会计科目编码规范。收到的收据通过电子邮件、移动端上传、银行卡交易明细和供应商门户以多种格式传入；财务人员需要花费数小时打开图片、核对明细项目并选择总账科目。 随着业务量的增长，这会导致工作积压，增加编码错误的风险，延误月末结账，并迫使经理们进行临时性的重新分类工作。不完整或不一致的增值税和成本中心分配，也会使对账和报告工作变得更加复杂。.
该解决方案实现了哪些自动化功能
该产品可自动完成收据和费用凭证的端到端采集及初始编码，应用您的会计科目表规则，并将异常情况转交人工审核。根据您的内部控制要求，该产品可在自动过账或建议与审批模式下运行。.
- 通过电子邮件、移动端上传、公司信用卡交易记录和CSV导出实现收据的自动导入。.
- 通过OCR技术提取供应商、日期、金额、增值税及明细项目。.
- 基于您的会计科目表和历史案例，通过人工智能驱动生成总账分录代码和成本中心建议。.
- 在目标系统中自动生成会计分录草稿或费用报销单。.
- 针对数据缺失、金额异常或可信度较低的编码的异常处理流程。.
- 随着新供应商或费用类型的出现，将持续进行模型调优和规则更新。.
您的企业将获得什么
- 减少了人工操作。. 该系统可自动处理重复性的收据录入和初始编码工作，使财务人员能够专注于处理例外情况、对账以及增值任务。.
- 加快月末结账速度。. 通过在计费和结账窗口期之前提前准备好分录，早期编码和分录草稿可以减少积压工作，并加快对账周期。.
- 提高了编码的一致性。. 通过集中化的规则和人工智能助手，确保所有提交者和团队在总账科目选择及成本中心分配方面保持一致。.
- 降低错误和返工风险。. 通过结构化提取和置信度评分，可筛选出可能的编码错误，并仅将真正的例外情况转交人工审核。.
- 保持了运营连续性。. 该托管订阅服务包含监控、错误处理和维护功能，因此自动化流程能够始终与不断变化的会计科目表或政策保持同步。.
一个实际应用案例
某家中型咨询公司每月有数十份员工费用报销单，并设有公司信用卡计划。财务部门通过电子邮件、即时通讯和移动端上传等方式接收收据。该团队目前每月需花费数个人日的时间来核对交易并手动将交易过账至会计系统。 在部署该智能助手后，收据可自动采集，系统会根据建议的总账科目和增值税处理方式生成记账草稿，仅将可信度较低或违反政策的项目转交财务团队审批。由此，记账积压减少，例外情况的审计追踪更清晰，月末对账准备工作也更加迅速。.
为谁而设？
- 中型企业的财务团队，每月处理200至5,000张收据，且需要在不增加人员的情况下实现业务扩展。.
- 已制定明确会计科目表，并希望在分布式团队中实现总账和成本中心分配一致性的企业。.
- 希望减少数据录入和异常处理所耗费时间的、使用云会计或费用管理平台的组织。.
月度服务包含哪些内容
月度订阅服务涵盖数据捕获与编码自动化系统的持续运行和监控，以及维护和调优工作。Implementi.ai 负责配置连接器、运行 AI 数据提取和编码逻辑、监控性能，并在自动化过程中出现错误时及时修复。.
- 与约定系统的连接与集成管理。.
- 用于OCR和编码建议的人工智能处理。.
- 自动化监控及故障处理/排除。.
- 进行合理的配置更新，以确保编码规则与您的会计科目表保持一致。.
何时可能不需要此解决方案
- 对于每月收据数量少于约50张的极小团队而言，一款操作更简便的收据采集应用可能比托管自动化服务更具成本效益。.
- 没有稳定会计科目表的公司，或者采用极端定制化记账方式、要求对每一笔交易都进行人工专业判断的公司。.
工作原理
- 导入收据。. 该服务从配置好的来源（电子邮件、移动端上传、卡片数据流、CSV）收集收据和发票，并将其规范化处理后放入处理队列。.
- 提取数据。. OCR技术可提取供应商名称、日期、单行金额、增值税和参考编号；系统会解析可用的多行明细。.
- 请建议GL代码。. 人工智能模型会综合考虑供应商历史数据、明细行文本以及您的会计科目表规则，据此提出总账科目代码、增值税处理方案和成本中心分配方案，并附带置信度评分。.
- 提交或预展参赛作品。. 根据商定的控制措施，系统会应用高可信度的建议来生成系统中的会计分录草稿，或将其作为建议提交给审核人员审批。.
- 路线例外情况。. 可信度较低的项目、缺失的字段或政策例外情况将连同提取的数据和建议的操作一并转交至指定的审批人。.
- 过账并核对。. 一旦获得批准或自动过账，这些分录即可在会计系统中进行对账和报表编制；与银行卡交易数据的匹配是持续进行的。.
- 监控并调整。. Implementi.ai 会监控性能、更新编码规则并重新调整 AI 模型，以减少未来出现的异常并提高准确率。.
工作流示例
例如，假设一家公司每月从员工和企业信用卡处收到600张收据。收据以照片形式通过电子邮件发送过来：该服务会提取供应商、日期、明细项目和增值税信息。 人工智能会将供应商历史记录和明细行关键词与公司的会计科目表进行比对，并以92%的置信度建议总账科目和成本中心。由于置信度超过了约定阈值，系统会在会计系统中创建一笔费用分录草稿。 如果置信度较低或金额异常庞大，该收据将连同提取的字段和建议的会计科目一并转交财务审批人。经批准的凭证随后可用于对账和报表编制，无需手动录入数据。.
集成
典型系统
可连接的典型系统包括云会计平台（例如 Xero、Sage Intacct、NetSuite）、费用报销平台（例如 Expensify、SAP Concur）、银行门户提供的公司信用卡交易记录，以及用于上传收据的文件存储或电子邮件系统。 其他系统（如 Google 表格或内部管理数据库）可作为供应商映射和成本中心查询的辅助数据源。以上仅为示例；最终兼容性将在上线前予以确认。.
连接方法
该产品的常见连接方式包括供应商API或原生集成（会计和费用管理平台）、用于批量CSV导出的安全文件传输或SFTP、用于收据转发工作流的电子邮件解析，以及用于映射表的Google表格或CSV导入。我们在确定项目范围时会商定首选方式，并在实施前确认兼容性。.
我们希望贵公司能提供以下内容
在上线前，我们将就需对接的系统、收据样本、具有代表性的会计科目表、典型的审批阈值以及例外处理规则达成一致。 此外，我们还需要访问方式的详细信息（API 凭证、SFTP 端点或电子邮件转发规则）、特殊供应商或费用类型的示例，以及应接收异常警报的用户列表。在实施前，将确认系统兼容性及访问方式。.
常见问题解答
GL编码的准确性如何？
准确性取决于历史数据的质量和收据的清晰度。我们会根据您的会计科目表和历史案例对模型进行微调；高可信度的建议可自动应用，而低可信度的项目则会转交审核。.
可以对接哪些会计系统？
我们通常通过 API 连接到云会计和费用管理平台，同时也支持 CSV、SFTP 或电子邮件导出。在项目范围确认阶段，我们会确认具体所需的系统和访问方式。.
置信度较低的项目会怎样？
可信度较低或属于政策例外的情况，会连同提取的数据和建议代码一并转交至指定的审批人。审批人的决策会反馈到模型中，以改进未来的建议。.
可以自动发布文章吗？
是的——如果您指定了该功能，系统支持自动发布。许多客户更倾向于分阶段处理的方式，即先创建草稿，经审核后再进行最终发布；我们会根据您在需求确认阶段所确认的内容来实现该功能。.
该服务是如何维护的？
月度订阅服务包括监控、错误处理以及合理的配置更新。作为托管服务的一部分，Implementi.ai 负责维护连接器、优化数据提取和编码逻辑，并修复自动化错误。.
价格
激活费涵盖商定的自动化范围的初始配置、实施和上线工作。.
月度订阅费用涵盖了自动化服务的日常运行、维护和管理。.
具体范围和最终的月费将在上线前确定。.
准备好将此流程自动化了吗？
请告诉我们您目前使用哪些会计和费用管理平台，以及每月的收据数量通常是多少。.
我们将确认该解决方案的接入方式、适用范围以及最终的月度订阅费用。.
| 给我们发电子邮件contact@implementi.ai | 请致电我们+48 660 983 178 |
