AI Agents in Finance: Reshaping Accounts Payable and Receivable Management

Các AI Agents đang cách mạng hóa việc quản lý công nợ phải trả (Accounts Payable – AP) và công nợ phải thu (Accounts Receivable – AR) bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, nâng cao độ chính xác và tối ưu hóa dòng tiền. Chúng tăng cường hiệu quả hoạt động bằng cách giảm thiểu công sức thủ công, giảm sai sót và đẩy nhanh quy trình. Các thông tin dự đoán từ AI Agents giúp cải thiện khả năng ra quyết định, tạo điều kiện cho chiến lược tài chính thông minh hơn và giải quyết vấn đề một cách chủ động.

Khoản phải trả và phải thu là gì?

Khoản Phải Trả (Accounts Payable – AP)

Khoản phải trả là số tiền mà doanh nghiệp nợ các nhà cung cấp hoặc đối tác cho các hàng hóa hoặc dịch vụ đã nhận nhưng chưa thanh toán. Đây là một khoản nợ ngắn hạn được ghi nhận trên bảng cân đối kế toán của công ty, thể hiện nghĩa vụ tài chính phải trả trong tương lai gần. Các ví dụ phổ biến bao gồm thanh toán hóa đơn tiện ích, văn phòng phẩm và các hóa đơn nhà cung cấp.

Khoản Phải Thu (Accounts Receivable – AR)

Khoản phải thu là số tiền mà khách hàng nợ doanh nghiệp cho các hàng hóa hoặc dịch vụ đã cung cấp nhưng chưa được thanh toán. Đây là một tài sản trên bảng cân đối kế toán, vì nó phản ánh số tiền dự kiến sẽ được thu trong tương lai. Các ví dụ bao gồm hóa đơn bán hàng và các khoản thanh toán chưa được thu từ khách hàng.

Tổng quan về quản lý công nợ phải trả và công nợ phải thu trong tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, quản lý công nợ phải trả và phải thu là rất quan trọng để duy trì dòng tiền cân đối và đảm bảo hoạt động kinh doanh ổn định. AP xử lý các khoản nợ đối với nhà cung cấp, đảm bảo thanh toán đúng hạn và duy trì mối quan hệ tốt đẹp với đối tác, trong khi AR tập trung vào việc thu hồi công nợ từ khách hàng để tăng cường dòng tiền vào. Với sự phát triển của các AI Agents, cả hai chức năng này đang trải qua những thay đổi lớn.

Các hệ thống AI được thiết kế để đưa ra quyết định tự động và nhận biết ngữ cảnh giúp cải thiện quy trình này bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, phát hiện sai sót và tạo ra các thông tin dự đoán. Cách tiếp cận này giúp giảm thiểu sai sót, tăng tốc quy trình làm việc và cho phép các đội ngũ tài chính tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.

Ngoài ra, các AI Agents liên tục học hỏi và thích ứng với các mẫu dữ liệu mới, cung cấp cho các đội ngũ tài chính những thông tin cập nhật và cho phép họ phản ứng linh hoạt hơn với các thách thức tài chính. Kết quả là, doanh nghiệp cải thiện được sự minh bạch, tối ưu hóa dòng tiền và củng cố mối quan hệ với nhà cung cấp và khách hàng.

Quản Lý Tài Khoản Truyền Thống và AI Tự Động

Các tác nhân đa chức năng trong quản lý tài khoản phải trả và phải thu

Tác nhân điều phối chính

Tác nhân điều phối chính đóng vai trò trung tâm trong hệ thống quản lý công nợ tự động này. Nó điều phối các hoạt động của tất cả các tác nhân riêng lẻ, đảm bảo chúng hoạt động nhịp nhàng và các nhiệm vụ được xử lý suôn sẻ. Tác nhân điều phối này đảm bảo tích hợp liền mạch giữa các tác nhân khác nhau, giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả hoạt động. Nó cũng giúp dự đoán các vấn đề thanh khoản tiềm ẩn, cho phép doanh nghiệp có những bước đi chủ động để duy trì vốn lưu động đủ.

Tác nhân thu thập dữ liệu và xử lý hóa đơn

Tác nhân này thu thập các hóa đơn từ nhà cung cấp và thông tin thanh toán từ khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như email, tài liệu, hoặc trực tiếp từ hệ thống của nhà cung cấp, loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công. Nó đảm bảo rằng các hóa đơn chính xác, cập nhật và được tạo tự động cho khách hàng theo các quy tắc đã được thiết lập sẵn.

Tác nhân xác minh và đối chiếu thanh toán

Tác nhân này xác minh các hóa đơn của nhà cung cấp bằng cách đối chiếu chúng với đơn đặt hàng và hợp đồng để đảm bảo tính chính xác trước khi thanh toán. Nó cũng đối chiếu các khoản thanh toán từ khách hàng với các hóa đơn còn nợ, đánh dấu bất kỳ sự khác biệt nào như thanh toán một phần hoặc quá mức để xem xét thêm.

Tác nhân lên lịch thanh toán và thu hồi công nợ

Đối với tài khoản phải trả, tác nhân này lên lịch thanh toán đúng hạn cho các nhà cung cấp dựa trên ngày đến hạn, điều khoản thanh toán và dòng tiền có sẵn. Đối với tài khoản phải thu, tác nhân này theo dõi các hóa đơn chưa thanh toán và gửi các thông báo nhắc nhở tự động cho khách hàng về các khoản đến hạn hoặc quá hạn.

Tác nhân tối ưu hóa dòng tiền và dự báo

Tác nhân này cân đối các khoản thu và chi để duy trì dòng tiền lành mạnh. Nó cung cấp các dự báo dòng tiền theo thời gian thực dựa trên các khoản thanh toán và thu hồi dự kiến, theo dõi cả tài khoản phải trả và phải thu. Bằng cách dự đoán các vấn đề thanh khoản tiềm ẩn, tác nhân này giúp doanh nghiệp thực hiện các bước chủ động để đảm bảo vốn lưu động đủ và hoạt động trơn tru.

Các ứng dụng của AI Agents trong quản lý AP và AR

• Tự Động Đối Chiếu và Xác Thực Hóa Đơn: Các AI Agents tự động đối chiếu hóa đơn với đơn đặt hàng và biên bản giao hàng, loại bỏ quy trình xác minh thủ công, đẩy nhanh quá trình phê duyệt và đảm bảo độ chính xác bằng cách ngăn chặn các lỗi như thanh toán trùng lặp hoặc không chính xác.
• Tối Ưu Hóa Dự Báo Dòng Tiền: Các khoản thu và chi được dự báo bằng cách phân tích dữ liệu tài chính trong quá khứ. Các khoản thanh toán được lên kế hoạch dựa trên dự đoán dòng tiền có sẵn, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa thanh khoản, lập kế hoạch cho các chi phí và đảm bảo tất cả các nghĩa vụ tài chính được đáp ứng mà không gặp vấn đề về dòng tiền.
• Tăng Cường Phát Hiện Gian Lận: Các mẫu giao dịch được phân tích để phát hiện các hành vi bất thường hoặc đáng ngờ, như hóa đơn trùng lặp hoặc số tiền thanh toán không bình thường. Các hành vi gian lận tiềm ẩn được cảnh báo sớm, cho phép đội ngũ tài chính can thiệp chủ động, ngăn chặn các tổn thất tài chính và bảo vệ tài sản.
• Tự Động Nhắc Nhở Thanh Toán và Theo Dõi: Các hóa đơn chưa thanh toán được theo dõi và các nhắc nhở được gửi đến khách hàng và nhà cung cấp đúng thời hạn. Các cảnh báo theo dõi cho các khoản nợ quá hạn đảm bảo các khoản thanh toán được quản lý hiệu quả, cải thiện dòng tiền và mối quan hệ kinh doanh.
• Giải Quyết Sai Lệch Tự Động: Các khoản thanh toán từ khách hàng được so sánh với các hóa đơn còn nợ, đánh dấu các sai lệch như thanh toán thiếu hoặc quá mức. Các nhân viên liên quan được thông báo và các theo dõi được kích hoạt để giải quyết nhanh chóng các sai lệch, đẩy nhanh quá trình đối chiếu và cải thiện độ chính xác tài chính.

Lợi ích hoạt động của quản lý công nợ phải trả và phải thu

• Giảm Khối Lượng Công Việc: Các AI Agents tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại như xử lý hóa đơn và đối chiếu thanh toán, xử lý tới 80% khối lượng công việc của AP và AR. Điều này giảm bớt công lao động thủ công và cho phép đội ngũ tài chính tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn.
• Cải Thiện Hiệu Suất: AI cải thiện hiệu suất hoạt động bằng cách tự động hóa việc nhập dữ liệu và tạo các thông báo dự đoán. Các thông báo chủ động này đảm bảo các hành động kịp thời, tăng năng suất lên tới 30% bằng cách giảm thiểu độ trễ, công sức thủ công và sự can thiệp của con người trong các quy trình tài chính.
• Tăng Độ Chính Xác: Các quy trình xác thực được hỗ trợ bởi AI kiểm tra chéo dữ liệu và đối chiếu hóa đơn, giảm sai sót của con người lên tới 25%. Bằng cách cải thiện độ chính xác dữ liệu, doanh nghiệp đảm bảo hồ sơ tài chính đáng tin cậy, giảm thiểu sai lệch và các lỗi tốn kém trong quản lý công nợ phải trả và phải thu.
• Tiết Kiệm Chi Phí: Tự động hóa giảm thiểu sự can thiệp của con người, cắt giảm chi phí lao động liên quan đến quản lý AP và AR. Với ít sai sót hơn, xử lý nhanh hơn và quy trình làm việc hợp lý hóa, các công ty có thể đạt được các khoản tiết kiệm đáng kể trong chi phí hoạt động.

Các công nghệ đang chuyển đổi quản lý công nợ phải trả và phải thu

• Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP): NLP được sử dụng để diễn giải và trích xuất thông tin liên quan từ văn bản không cấu trúc trong hóa đơn, biên nhận và các tài liệu khác. Nó giúp các hệ thống AI hiểu các sắc thái ngôn ngữ và xử lý dữ liệu chính xác mà không cần can thiệp của con người, tối ưu hóa việc trích xuất dữ liệu.
• Học Máy (Machine Learning): Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu và bất thường. Điều này cho phép AI phát hiện các hoạt động gian lận, dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra các quyết định thông tin. Nó cải thiện theo thời gian bằng cách học hỏi từ các đầu vào dữ liệu mới, nâng cao độ chính xác và khả năng ra quyết định.
• Nhận Dạng Ký Tự Quang Học (OCR): Công nghệ OCR quét và chuyển đổi văn bản từ hình ảnh hoặc tài liệu đã quét thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và đọc được bằng máy. Nó tự động trích xuất thông tin quan trọng từ biên nhận, hóa đơn và các nguồn giấy khác, giảm thiểu nhập liệu thủ công và cải thiện độ chính xác dữ liệu.

Xu hướng tương lai của AI Agents trong quản lý tài khoản

• Gia Tăng Ứng Dụng: Đến năm 2025, AI dự kiến sẽ tự động hóa lên tới 80% các nhiệm vụ AP và AR, giảm thiểu đáng kể khối lượng công việc thủ công, cải thiện tốc độ xử lý và giải phóng các đội ngũ tài chính để tập trung vào các hoạt động chiến lược.
• Tăng Cường Hiệu Quả: AI sẽ tối ưu hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như xử lý hóa đơn, đối chiếu thanh toán và theo dõi các khoản phải thu, giúp tăng năng suất và giảm thiểu sai sót.

Tóm lại, việc ứng dụng AI Agents trong quản lý công nợ phải trả và phải thu không chỉ mang lại lợi ích lớn về mặt vận hành mà còn giúp doanh nghiệp tối ưu hóa dòng tiền, tăng cường độ chính xác và tiết kiệm chi phí. Việc đầu tư vào công nghệ này sẽ giúp các doanh nghiệp Việt Nam nâng cao sức cạnh tranh, bắt kịp xu hướng quốc tế và đạt được các mục tiêu tài chính dài hạn.

Nguồn: akira.ai

Monitor Bizzi To quickly receive the latest information:

• Facebook: https://www.facebook.com/bizzivietnam
• Linkedin: https://www.linkedin.com/company/bizzi-vietnam
• Youtube: https://www.youtube.com/@bizzivietnam