AIの技術革新により、調達から支払いまで（P2P）のプロセスは、バックオフィスの雑務から最前線のインテリジェンスへと変化しつつあります。
従来、商品やサービスを調達し、サプライヤーに支払いを行うまでのプロセスは、退屈で時間のかかるものでした。長い間コストセンターと見なされてきた調達部門と買掛金管理（Accounts Payable）部門（AP）は、手作業の紙ベースのワークフローでこれらのタスクを実行していました。
しかし、AIの進歩により、請求書や発注書（PO）を読み取り、推論し、学習することができる、事前トレーニング済みのドキュメント抽出モデルが登場しました。実際に、これらのAI機能の多くは、ABBYY Marketplaceのようなプラットフォームを通じて、すぐに利用可能な形で提供されています。これにより、P2Pが大規模に自動化され、より良い意思決定を促進するビジネスインサイトが明らかになります。しかも、莫大な投資や長年の開発期間は必要ありません。今や、買掛金管理をキャッシュフローと収益性の戦略的な推進力に変えることができるのです。
ほとんどのP2P自動化イニシアチブが失敗する理由
多くの組織にとって、P2Pワークフローは完全な自動化には程遠いのが現状です。2024年のガートナーの調査によると、P2Pの導入を含むデジタルイニシアチブのうち、成功しているのはわずか48%です。
その主な理由の1つは、ドキュメントが何であるか、そしてその中の情報がなぜ重要なのかを理解せずに、単にドキュメントからデータを抽出するだけの旧式な自動化ツールを使用していることです。発注、出荷、受領、支払いの各プロセスを流れるコンテンツを明確に把握できなければ、エンドツーエンドの自動化は実現できません。
OCRからAIモデルへ：ドキュメント理解の新時代
P2Pを自動化する初期の取り組みは、基本的な光学文字認識（OCR）とロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）に依存していました。これらの技術は静的なテンプレートとルールベースの抽出に頼っていたため、事前にトレーニングされた予測可能な形式の請求書や発注書からしかデータをキャプチャできませんでした。
しかし、実際のP2Pには、それぞれ独自のレイアウトとロジックを持つ多種多様なドキュメントタイプが関わってきます。ルールベースのOCRとRPAだけでは、実際のビジネスドキュメントの複雑さに適応することはできませんでした。
最新のAI駆動型モデルは、コンテンツを理解できるため、これらの限界を克服します。ドキュメントの構造と意図を学習し、発注書が受領書や請求書にどのようにつながり、より大きなP2Pプロセスの中でどこに位置づけられるかといった、ドキュメント間のコンテキストと関係性を解釈します。この文脈的理解は、よりスマートな照合と迅速な例外処理を意味し、P2P業務全体の精度向上と迅速なスケーリングにつながります。
これらのAIモデルは、時間ととももに学習し、適応することも可能です。新しいドキュメントごとに精度が向上します。これにより、P2P業務はよりスケールしやすくなり、常に人間の介入を必要とせずに、インテリジェントな意思決定が可能になります。
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リアルタイムの可視性とドキュメントインテリジェンスが、P2P自動化を推進します。ABBYY Marketplaceは、以下を含む包括的なハブを通じて両方へのアクセスを提供します。
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