Hyland Agentic GL Coding
Descubra como as equipes financeiras podem automatizar a programação manual e acelerar a precisão de contas a pagar (AP) com inteligência orientada por IA.
Introdução
As equipes financeiras passam tempo demais pesquisando e atribuindo manualmente códigos de razão geral (GL) para faturas sem pedido de compra, um processo que pode levar de 10 a 20 minutos por fatura e desacelera aprovações, introduz erros e atrasa o fechamento financeiro.
Hyland Agentic GL Coding elimina esse atrito ao fornecer recomendações rápidas, precisas e explicáveis de códigos GL diretamente nos seus fluxos de trabalho de contas a pagar (AP) existentes. Treinada com base nos padrões históricos de faturas e programação da sua organização, a solução oferece valor imediato no primeiro dia, sem o longo “período de aprendizado pós-entrada em operação” comum em outras ferramentas de IA.
Projetado como um complemento para clientes de AP da Hyland, esse recurso ajuda as equipes a reduzir cargas de trabalho manuais, aumentar o processamento direto e fortalecer a governança financeira, modernizando as operações de AP sem reimplementação nem grande esforço de TI.
Principais benefícios
Acelere o processamento de faturas
A IA da Hyland recomenda os principais códigos GL, com justificativa e pontuação de confiança, reduzindo o tempo de programação de minutos para segundos e acelerando drasticamente as aprovações.
Melhorar a precisão e reduzir exceções
Previsões explicáveis e treinadas com dados históricos minimizam erros de programação, reduzem volumes de exceções e diminuem retrabalhos caros durante a verificação e o fechamento de faturas.
Fortalecer os controles financeiros
Aprovações human-in-the-loop, limites de revisão e trilhas de auditoria garantem governança e compliance sem desacelerar a eficiência do fluxo de trabalho.
Implante rapidamente e integre sem dificuldade
Como parte de valor agregado do ecossistema de AP e processamento inteligente de documentos (IDP) da Hyland, o Agentic GL Coding atualiza automaticamente seu fluxo de trabalho de AP com códigos GL aprovados, mantendo todos os controles financeiros e trilhas de auditoria existentes em vigor, sem grandes customizações.
Alcance ROI no primeiro dia
Como a solução aprende com faturas históricas antes da entrada em operação, os clientes evitam a curva típica de seis meses até atingir precisão encontrada em ferramentas concorrentes baseadas apenas em IA.
Como funciona
- Aprenda padrões históricos de faturas e codificação: fornecedor, categoria de gasto, centro de custo, localização e comportamento do aprovador, tudo é usado para gerar previsões precisas.
- Recomende os principais códigos de razão geral: três opções são apresentadas com pontuações de confiança e justificativa para apoiar os controles financeiros.
- Verificação human-in-the-loop: a equipe de contas a pagar simplesmente confirma ou ajusta a recomendação. Faturas recorrentes podem alcançar um processamento quase direto.
- Gravação de volta no ERP: códigos validados são sincronizados com Workday, SAP, JD Edwards, PeopleSoft, Infor e outras plataformas líderes de ERP.
Casos de uso-alvo
- Equipes de contas a pagar de alto volume: organizações que processam de 50.000 a mais de 500.000 faturas anuais com uma combinação significativa de faturas sem pedido de compra.
- Gastos recorrentes sem pedido de compra: faturas de serviços públicos, aluguel, seguros, instalações e serviços que seguem padrões previsíveis de codificação.
- Ambientes financeiros complexos e multientidade: serviços compartilhados e organizações multientidade que exigem programação consistente e previsível entre unidades de negócios.
- Iniciativas de modernização de contas a pagar: equipes que substituem sistemas legados de captura/regras e buscam automação escalável orientada por IA.
Diferenciadores
- Precisão imediata por meio de aprendizado antecipado: ao contrário de outras ferramentas de IA que exigem meses de treinamento após a entrada em operação, a Hyland oferece recomendações de alta precisão desde o primeiro dia por meio da análise de dados históricos.
- Nativa do ecossistema de contas a pagar da Hyland: incorporada diretamente aos fluxos de trabalho de contas a pagar do Hyland OnBase, sem IU independente, reimplementação ou conjuntos frágeis de regras personalizadas.
- Ampla compatibilidade com ERP: funciona com Workday, SAP, JD Edwards, PeopleSoft, Infor, Oracle, Deltek e muito mais.
- Previsões explicáveis e pontuação de confiança: recomendações transparentes que apoiam a auditabilidade e a governança financeira.
- Parte do roadmap mais amplo de IA para contas a pagar da Hyland: projetada para complementar a solução de automação de contas a pagar da Hyland e avançar para correspondência de fornecedores, detecção de anomalias e contas a pagar autônomas de ponta a ponta.
Quem se beneficia
- Processadores de AP: passam da programação manual e do trabalho de consulta para uma verificação rápida, reduzindo significativamente o tempo gasto por fatura.
- Aprovadores de faturas: recebem faturas mais limpas e pré-programadas, com menos erros e menos idas e vindas.
- Responsáveis por exceções: veem menos erros de programação, filas menores e melhor priorização por meio de pontuação de confiança.
- Líderes financeiros (CFO, controller): obtêm throughput previsível, reduzem custos operacionais, fortalecem a postura de auditoria e aceleram os ciclos de fechamento financeiro.
- Administradores de TI: reduzem personalizações, diminuem a sobrecarga de suporte e melhoram a padronização da plataforma.
Por que a Hyland
A Hyland oferece uma base moderna e escalável para contas a pagar, combinando gerenciamento de conteúdo empresarial, captura inteligente e automação de fluxos de trabalho e IA, tudo criado para reduzir atritos ao longo do ciclo de vida das faturas. Com a programação agêntica de razão geral, as organizações obtêm um ganho rápido que melhora a precisão, elimina o trabalho manual e prepara o caminho para uma transformação mais ampla de contas a pagar.
Transforme minutos de programação manual de razão geral em segundos de automação confiável orientada por IA.