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購買から支払いまでの請求書処理を改善する

6ステップの最適化ガイドでCoupaの効率性を最大限に引き出す
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購買から支払いまでの請求書処理を改善する
課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

Coupa請求書処理を最適化し、最高の効率を実現

手作業による請求書処理は非効率性を隠蔽する可能性があり、支払い遅延やコンプライアンス上の課題につながります。当社のプラットフォームは、ボトルネックを正確に特定し、ワークフローを合理化するのに役立ちます。改善領域を特定し、業務効率を向上させる方法を発見してください。今日から業務の最適化を開始しましょう。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

購買から支払いまでの請求書処理を最適化する理由

請求書処理は、組織の財務健全性と業務効率の要です。購買から支払いまでの複雑なプロセスにおいて、請求書管理の非効率性は、重大な資金流出、ベンダー関係の悪化、コンプライアンスリスクにつながる可能性があります。Coupaのようなシステム内での手作業、分断されたワークフロー、リアルタイム可視性の欠如は、支払い遅延、早期支払い割引の逸失、運用コストの増加を招くことがよくあります。購買から支払いまでの請求書処理の最適化は、単にスピードアップを図るだけでなく、重要な財務機能を戦略的優位性に転換し、キャッシュフローを効果的に管理し、サプライヤーとの強力な関係を維持することでもあります。請求書処理の真の「現状」を把握することが、これらの重要な改善を達成するための第一歩となります。

プロセスマイニングがCoupa請求書ワークフローをどのように解明するか

プロセスマイニングは、Coupaシステム内の各請求書が、初回受領から最終的な支払い実行に至るまでの実際のプロセスを、比類のない視点から深く掘り下げます。イベントログを分析することで、プロセスマイニングは購買から支払いまでの請求書処理の完全なエンドツーエンドフローを再構築し、どのようにあるべきかだけでなく、実際にどのように作業が行われているかを正確に明らかにします。請求書番号をユニークなケース識別子として使用することで、各請求書の経路を個別に追跡できます。この詳細なビューは、請求書が滞留している箇所、どの承認ステップが頻繁にスキップされたり、やり直されたりしているか、特定の条件下で支払いブロックが継続的に適用・解除されているかを特定します。これにより、コンプライアンス違反のプロセスバリエーションを特定し、請求書サイクル時間を長期化させる隠れたボトルネックを発見し、特定の逸脱に関連する真のコスト要因を理解できます。このデータ駆動型アプローチは憶測を超え、的を絞った購買から支払いまでのプロセス最適化のための具体的な証拠を提供します。

請求書処理における主要な改善領域

Coupaにおける購買から支払いまでの請求書処理にプロセスマイニングを活用することで、いくつかの重要な改善領域が明らかになります。

  • ボトルネックの特定と解消: 長期化する承認サイクル、頻発する照合不一致、非効率なコーディングプロセスなど、請求書が滞留したり、過度な遅延が発生したりする特定の段階を視覚的に特定します。これにより、全体的な請求書サイクル時間を短縮するための的を絞った介入が可能になります。
  • コンプライアンス強化とリスク軽減: 標準業務手順や支払い条件からの逸脱を検出し、潜在的なコンプライアンス違反や不正行為の可能性を特定します。特定の請求書が頻繁に却下されたり、支払いブロックが適用されたりする理由を理解し、根本原因に proactively 対処できるようにします。
  • 自動化の機会: 簡素化または完全に自動化できる反復的な手作業や一般的なデータ入力ミスを特定します。これにより、財務チームはより戦略的な活動に集中できるようになり、効率を高め、手作業による処理コストを削減します。
  • 運転資金の最適化: 請求書処理サイクルを加速することで、キャッシュフローをより良く管理し、早期支払い割引を活用し、支払い遅延ペナルティを回避できるため、運転資金の改善に直接貢献します。
  • 承認と照合の合理化: 承認階層と照合成功率を分析し、ワークフローを簡素化し、一般的なシナリオにインテリジェントな自動化を導入し、手作業を減らす機会を特定します。

請求書処理最適化による期待される成果

Coupaにおける購買から支払いまでの請求書処理にプロセスマイニングを適用することで、財務および業務パフォーマンスに大きな影響を与える変革的な成果を期待できます。

  • 請求書サイクル時間の短縮: 特定されたボトルネックを排除し、ワークフローを合理化することで、請求書の受領から支払いまでの時間を劇的に、多くの場合30%以上短縮します。これは、「購買から支払いまでの請求書処理サイクル時間を短縮する方法」に直接取り組みます。
  • 処理コストの削減: 手作業の削減、手戻りの最小化、支払い遅延手数料の回避により、大幅なコスト削減を実現します。これにより、より費用対効果の高い購買から支払いまでの運用が可能になります。
  • コンプライアンス体制の改善: 内部ポリシーと外部規制への順守を強化し、監査リスクを低減し、すべての請求書取引における一貫した財務ガバナンスを確保します。
  • ベンダー関係の強化: タイムリーで予測可能な支払いを通じて、サプライヤーとのより強力で信頼性の高い関係を構築します。これにより、交渉条件が改善され、サプライチェーンの安定性が向上する可能性があります。
  • チーム生産性の向上: より効率的なプロセスにより、財務および調達チームを強化し、彼らが受動的な問題解決ではなく、より価値の高いタスクや戦略的イニシアチブに集中できるようにします。これらの測定可能なメリットは、データ駆動型プロセス最適化の価値を強調しています。

購買から支払いまでの請求書処理変革の開始

Coupaにおける購買から支払いまでの請求書処理を最適化する旅は、現在の状況を理解することから始まります。このプロセスマイニングテンプレートは、Coupaデータに素早く接続し、請求書処理ワークフローを可視化し、実行可能なインサイトを発見するためのフレームワークを提供します。これにより、憶測を超え、経験的データに基づいて影響力のある変更を推進する力を与えます。非効率性を特定し、主要な改善領域に焦点を当てることで、大きな価値を解き放つことができ、より効率的で、コンプライアンスに準拠し、費用対効果の高い購買から支払いまでの運用へとつながります。請求書処理のデータ駆動型変革への第一歩を踏み出し、Coupa投資の可能性を最大限に引き出しましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

非効率な請求書承認ワークフローは、支払いを大幅に遅らせる可能性があり、早期支払い割引の逸失、ベンダー関係の悪化、潜在的な支払い遅延ペナルティにつながります。これは運転資金に影響を与え、購買から支払いまでの請求書処理に不要なコストを追加します。ProcessMindは、Coupaを通じて請求書がたどる正確な経路を分析し、承認が滞る箇所を強調表示し、ボトルネックの原因となる特定の承認者や部門を特定し、その影響を定量化します。これにより、承認ワークフローの的を絞った最適化が可能になります。

請求書と購買オーダーの手動または誤った照合は、解決に多大な手作業を要する例外を頻繁に生成します。購買から支払いまでの請求書処理におけるこれらの不一致は、リソースを拘束し、エラーを発生させ、準拠した請求書の処理時間を延長します。ProcessMindは、Coupaにおける標準PO照合プロセスからのすべての逸脱を視覚化し、データ入力エラーやPOの不正確さなどの不一致の根本原因を特定します。これにより、照合問題が発生する場所と理由を特定し、 proactive な予防を可能にするのに役立ちます。

請求書処理（受領から最終支払いまで）の遅延は、ベンダーが提供する貴重な早期支払い割引を組織が活用できない結果となることがよくあります。これは収益性に直接影響を与え、購買から支払いまでの請求書処理における商品やサービスの真のコストを増加させます。ProcessMindは、Coupaにおける各請求書の正確なライフサイクルを、「請求書受領済み」から「支払い実行済み」まで追跡し、タイムリーな支払いを妨げる特定のアクティビティと遅延を特定します。これにより、プロセスを調整して最大の節約を実現できます。

確立された会社のポリシーや規制要件に従って処理されない請求書は、監査指摘、財務ペナルティ、および評判の損害につながる可能性があります。購買から支払いまでの請求書処理全体で厳格な順守を確保することは、リスク軽減のために重要です。ProcessMindは、Coupaにおける請求書処理が事前定義されたルールや最適なパスから逸脱するすべてのインスタンスを自動的に検出し、コンプライアンス違反のアクションやステップをフラグ付けします。これにより、ポリシー違反とその頻度に対する明確な可視性を提供します。

請求書処理中の例外やエラー（コーディングエラーや却下された請求書など）の処理は、多くの時間とリソースを消費します。この手作業によるやり直しは、運用コストを増加させ、スタッフを購買から支払いまでの請求書処理における付加価値の高い活動から遠ざけます。ProcessMindは、「照合不一致処理済み」や「請求書却下済み」などの、最も多くの手戻りループを生成するアクティビティを特定し、Coupaにおけるその頻度と影響を定量化します。これにより、これらの例外の根本原因を特定し、自動化または排除するのに役立ちます。

各請求書が処理サイクルでどこにあるかについて明確なリアルタイムビューがないと、関係者はベンダーからの問い合わせに答えたり、キャッシュフローを正確に予測したりするのに苦労します。この透明性の欠如は、購買から支払いまでの請求書処理における運用非効率性や不適切な意思決定につながる可能性があります。ProcessMindは、Coupaにおけるすべての請求書の全過程を再構築し、受領から支払いまでのプロセスを包括的かつエンドツーエンドで可視化します。すべてのアクティビティとその順序を視覚化し、請求書ステータスとボトルネックに対する前例のない透明性を提供します。

数量の不一致や書類の不足などの理由で請求書が頻繁に支払いブロックにかけられると、支払いスケジュールを著しく妨げ、解決に余分な労力を要します。これらの遅延は、購買から支払いまでの請求書処理におけるベンダー関係とキャッシュフローを損なう可能性があります。ProcessMindは、Coupaにおける「支払いブロック設定済み」や「支払いブロック理由」などの、支払いブロックにつながる特定のアクティビティと属性を特定します。一般的なトリガーを明らかにし、繰り返しの問題を明らかにすることで解決プロセスを合理化するのに役立ちます。

請求書処理における複数の、文書化されていないバリエーションは、予測不可能なリードタイム、高いエラー率、ベストプラクティスの標準化の困難さにつながる可能性があります。この標準化の欠如は、購買から支払いまでの請求書処理における効率と管理に影響を与えます。ProcessMindは、Coupaで請求書がたどるすべての実際のプロセスバリアントを視覚化し、非標準の経路とその頻度を特定します。これにより、隠れたプロセスや意図された理想的なパスからの逸脱を明らかにし、プロセス標準化と簡素化を可能にするのに役立ちます。

請求書が「請求書受領」から「支払い実行」まで移動するのにかかる全体時間は、特定のボトルネックにかかわらず、しばしば長すぎます。この延長されたサイクルタイムは、購買から支払いまでの請求書処理における運転資金、ベンダー満足度、および内部リソース配分に影響を与えます。ProcessMindは、Coupa内の各ステップとエンドツーエンドプロセス全体の正確な期間を計算し、累積的な遅延が発生している箇所を浮き彫りにします。平均および外れ値のサイクルタイムに関するデータに基づいた洞察を提供し、プロセスを加速するためのターゲットを絞った改善を可能にします。

手作業、例外処理、遅延など、各請求書処理にかかる累積コストは、予期せぬほど高くなることがあります。目に見えない非効率性が、購買から支払いまでの請求書処理における運用コストを膨らませています。ProcessMindは、Coupa内の隠れた非効率性や手動介入ポイント（過剰な承認ステップや頻繁な手戻りサイクルなど）を特定し、請求書一枚あたりのコストを押し上げている要因を明らかにします。これらの問題の影響を定量化し、コスト削減戦略を可能にします。

頻繁な支払い遅延、未解決の不一致、または請求書ステータスに関する透明性の欠如は、主要なベンダーとの関係を著しく損なう可能性があります。これは、購買から支払いまでの請求書処理におけるサプライチェーンの安定性や交渉力に影響を与える可能性があります。ProcessMindは、Coupaにおける特定のベンダーに対する継続的な支払い遅延や長期化する例外処理など、ベンダーの不満の根本原因に関するインサイトを提供します。これにより、問題のあるパターンを特定し、ベンダーとのやり取りと支払い予測可能性を改善するのに役立ちます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、請求書が承認のために送られてから最終承認を得るまでの期間を短縮することに焦点を当てています。これを達成することは、キャッシュフロー管理に直接影響を与え、支払い遅延の罰金を削減し、ベンダーの信用を向上させ、購買から支払いまでの全体的な効率を高めます。ProcessMindは、承認ワークフロー内のボトルネックを明らかにし、遅延を引き起こしている特定の承認者やステップを特定します。アクティビティ期間とユーザーパスを分析することで、非効率性を正確に特定し、企業がCoupaでより迅速な承認プロセスを実装し、数ヶ月以内に20〜30%の削減を測定することを可能にします。

この目標は、請求書と対応する発注書との不一致により手動介入が必要となる請求書の数を減らすことを目指します。これらの例外を減らすことで、手動作業が削減され、処理が迅速化し、購買から支払いまでのプロセスにおけるデータ精度が向上します。ProcessMindは、照合の不一致の根本原因を分析し、発注書作成や請求書データ入力における一般的なエラーを明らかにします。特定の問題を抱えやすいベンダーや製品カテゴリを浮き彫りにし、Coupaの設定やトレーニングにおける的を絞った改善を可能にすることで、例外を15〜25%削減します。

この目標は、利用可能な早期支払い割引が正常に適用された請求書の割合を増やすことに焦点を当てています。これを達成することは、コスト削減に直接貢献し、運転資金管理を改善し、より効率的な財務運営を示します。ProcessMindは、処理遅延や支払い条件の見落としにより早期支払い割引の機会を逃した請求書を特定します。Coupaにおける請求書処理の全過程を分析することで、割引期限に間に合わせるためにプロセスを加速できる箇所を浮き彫りにし、獲得割引額を10〜20%増加させる可能性があります。

この目標は、すべての請求書処理アクティビティが、事前に定義された内部ポリシーおよび規制要件に厳密に従うことを保証することです。高いコンプライアンス基準を維持することで、リスクを軽減し、不正を防止し、すべての購買から支払いまでの取引に対する監査準備を確実にします。ProcessMindは、不正な承認やステップのスキップなど、標準運用手順や確立されたコンプライアンスルールからの逸脱を自動的に検出します。Coupaにおけるすべてのプロセスバリアントの視覚マップを提供し、非準拠の経路を容易に特定および是正できるようにすることで、コンプライアンス率を95%以上に向上させます。

この目標は、軽微なデータ不一致や情報不足など、一般的な請求書処理例外の解決に必要な手作業を削減することを目指しています。これらのタスクを自動化することで、スタッフはより複雑な問題に時間を割くことができ、処理を加速し、運用コストを削減します。ProcessMindは、最も頻繁に発生する例外の種類とその根本原因を特定し、自動化の機会を浮き彫りにします。Coupaにおける繰り返しの手動介入を特定することで、的を絞ったロボティックプロセスオートメーション（RPA）の実装を可能にし、手動での例外処理を30〜40%削減します。

この目標は、購買から支払いまでのサイクル全体における請求書の進捗について、関係者に即時かつ正確な情報を提供することを目指します。可視性の向上は問い合わせを削減し、プロアクティブな問題解決を可能にし、財務計画の精度を高めます。ProcessMindは、Coupaのイベントデータから導出された洞察により、各請求書の現在のステータス、各ステップでの期間、今後のアクティビティを示す、動的なエンドツーエンドのジャーニービューを提供します。これにより、チームは請求書を積極的に追跡し、コミュニケーションを大幅に改善し、ステータス問い合わせ量を20%削減できます。

この目標は、頻繁に発生する支払いブロックの根本原因を特定して解決し、その再発を防ぐことに焦点を当てています。成功すれば、支払い遅延が減少し、延滞料金を回避し、ベンダーとの関係を強化します。ProcessMindは、支払いブロックの履歴を分析し、一般的な理由とその適用前のステップを特定します。Coupaの支払いプロセスにおけるパターンと根本原因を明らかにすることで、将来のブロックを防止するための的を絞った是正措置を可能にし、再発するブロックを50%削減することを目指します。

この目標は、すべての請求書が受領から支払いまで一貫した最適化された経路をたどることを保証し、ばらつきを減らし、ベストプラクティスが均一に適用されるようにすることを目指します。標準化は効率を向上させ、エラーを削減し、新入社員のトレーニングを簡素化します。ProcessMindは、実際のすべてのプロセスバリアントを発見し、理想的または意図されたワークフローからの逸脱を浮き彫りにします。これにより、組織はCoupaにおける請求書がたどる異なる経路を比較し、非効率な逸脱を正確に特定し、組織全体で単一の最適化された標準プロセスを強制することを容易にします。

この包括的な目標は、請求書が受領から最終支払いまでの全ライフサイクルを完了するのにかかる総時間を大幅に削減することを目指します。処理の高速化は、キャッシュフローを改善し、運用コストを削減し、購買から支払いまでの全体的な効率を向上させます。ProcessMindは、請求書処理の全過程をマッピングし、サイクルを長引かせるクリティカルパス、ボトルネック、手戻りループを特定します。Coupaにおけるアクティビティ期間と引き渡しを分析することで、プロセスを合理化する機会を正確に特定し、総サイクルタイムを15〜20%以上削減することを可能にします。

この目標は、各請求書の処理に関連する直接的および間接的な費用を対象とし、全体の運用コスト削減を目指します。これを達成することで、購買から支払いまでの機能における収益性とリソース配分が向上します。ProcessMindは、処理コストを高くする非効率性、手動介入ポイント、手戻りアクティビティを特定します。Coupaにおける請求書処理ジャーニー上のボトルネックや逸脱の影響を定量化することで、的を絞ったコスト削減イニシアチブを可能にし、請求書一枚あたり10〜15%のコスト削減を目指します。

この目標は、期日通りの正確な支払いを保証し、請求書ステータスに関する明確なコミュニケーションを通じて、ベンダー関係を強化することに焦点を当てています。満足したベンダーは、より良い条件を提供し、強力なパートナーシップを維持する可能性が高くなります。ProcessMindは、支払い遅延、頻繁な支払いブロック、およびベンダーに悪影響を与えるコミュニケーションギャップに関する洞察を提供します。Coupa内の請求書処理と支払いスケジュールを最適化することで、より信頼性の高い支払いとベンダーの信頼向上に直接貢献し、ベンダーからの問い合わせ削減とフィードバック改善によって定量化できます。

購買から支払いまで（請求書処理）のための6ステップ改善パス

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実行
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Coupa請求書処理データ用に設計された、事前フォーマットされたExcelテンプレートにアクセスしてください。このテンプレートは、データが効率的な分析のために正しく構造化されていることを保証します。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
その重要性

標準化されたデータ構造を持つことは、正確なプロセスマイニングのために非常に重要です。これにより、一般的なエラーを防ぎ、スムーズなデータ取り込みプロセスを保証します。

期待される成果

お客様のCoupa請求書処理データに特化して調整された、すぐに使えるデータテンプレートです。

提供内容

明確なプロセスビューでCoupaの請求書業務を最適化

ProcessMindは、Coupa請求書処理の真のフローを明らかにし、すべての遅延と逸脱を正確に特定します。明確な可視化を通じて、非効率性がどこにあるかを理解できます。
  • 実際のCoupa請求書ワークフローを可視化
  • 処理のボトルネックを即座に特定
  • コンプライアンス違反の請求書ステップを特定する
  • 請求書サイクル時間の短縮
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

想定される成果

請求書処理で最高のパフォーマンスを引き出す

これらの結果は、特にCoupaのようなシステム内で購買から支払いまでの請求書処理を最適化することで、企業が通常実現する大幅な効率化とコスト削減を示しています。ボトルネックと逸脱を特定することにより、プロセスマイニングはデータに基づいた改善を可能にし、ワークフローを合理化し、手作業を削減します。

0 %
請求書承認をスピードアップ

承認リードタイムの平均短縮率

承認ワークフローのボトルネックを特定し、合理化することで、組織は請求書が承認されるまでの時間を大幅に短縮し、遅延を削減し、効率を向上させます。
0 %
早期割引の増加

獲得した支払い割引の増加

プロセスマイニングは、処理の遅延ステップを浮き彫りにすることで、早期支払い割引の見逃された機会を明らかにします。これにより、企業は支払いタイミングを最適化し、コストを削減できます。
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強化されたプロセスのコンプライアンス

標準プロセス順守の改善

理想的なパスと実際のプロセスフローを視覚化することで、組織は事前定義されたルールとポリシーへの順守を強化し、リスクと監査指摘事項を削減できます。
0 %
手作業による例外の削減

手作業による介入の必要性の減少

PO照合の問題や支払いブロックのような一般的な例外の根本原因を特定することで、的を絞った自動化とプロセス調整が可能になり、手作業と関連コストを大幅に削減します。
0 %
請求書処理の効率化

エンドツーエンドのサイクルタイム短縮

請求書処理の全過程における遅延を発見・排除することで、組織はより迅速なスループットを実現し、ベンダー関係の改善と業務効率の向上につながります。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

推奨データ

最も重要な属性とアクティビティから開始し、必要に応じて分析を拡大してください。
イベントログについて初めての方へ： プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

サプライヤーの請求書に割り当てられる一意の識別子です。これは、請求書がそのライフサイクル全体を通じて追跡されるための主キーとして機能します。

その重要性

単一の請求書に関するすべてのイベントを接続する必須のケース識別子であり、首尾一貫したエンドツーエンドのプロセス分析を可能にします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確なタイムスタンプです。

その重要性

すべての期間、サイクル時間、待ち時間を計算するために必要な時系列データを提供し、パフォーマンス分析の基礎となるものです。

アクティビティを実行したユーザーまたはシステムエージェント。

その重要性

ワークロード分析を可能にし、特定のユーザーやチームによって引き起こされるボトルネックを特定し、ユーザーのパフォーマンスとコンプライアンスの評価に役立ちます。

請求書の発行元である仕入先／ベンダー名。

その重要性

ベンダー別にプロセスをセグメント化し分析することを可能にし、サプライヤー関係の管理とベンダー固有の問題の特定にとって重要です。

税金およびその他の料金を含む、請求書の合計金額。

その重要性

重要な財務コンテキストを提供し、請求書金額によるプロセス動作の変化と遅延の財務的影響の分析を可能にします。

請求書が延滞になるのを避けるために支払う必要がある期日です。

その重要性

期日内支払いパフォーマンスを測定するための主要なベンチマークであり、ベンダー関係の管理とペナルティの回避に不可欠です。

請求書が発行される発注書（PO）の識別子です。

その重要性

請求書を調達プロセスにリンクさせ、PO照合効率と不一致処理の分析を可能にします。

請求書が処理ワークフローにおいて現在どの状態にあるかを示します。

その重要性

ワークフロー内での請求書の位置をリアルタイムで表示し、運用ダッシュボードやステータス追跡に不可欠です。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、Coupaシステムでの請求書レコードの初期作成を示します。このイベントは、手動入力、Coupaサプライヤーポータルなどの統合サプライヤーネットワーク、または自動OCRスキャンを介して新しい請求書オブジェクトがインスタンス化されたときに捕捉されます。

その重要性

請求書ライフサイクルの開始として、このアクティビティは総エンドツーエンド処理時間を測定するために不可欠です。それは、すべて後続のサイクル時間およびスループット分析のベースラインを提供します。

請求書が初期チェックを通過した後、正式な承認ワークフローに送られる時点を示します。これは通常、請求書が1人以上の承認者からのアクションを待っていることを示すステータス変更から推測されます。

その重要性

このアクティビティは、承認サイクルタイムを測定するための開始点です。承認階層内のボトルネックを分析するために重要であり、「請求書承認ボトルネック分析」ダッシュボードをサポートします。

このアクティビティは、請求書が承認ワークフローのすべての必須ステップを正常に通過したことを示します。最終的な必須承認者が肯定的なアクションを実行した際に、承認履歴から取得されます。

その重要性

この重要なマイルストーンは、承認サイクルの終了を示し、請求書を支払い処理のために開放します。承認期間とプロセス全体の効率性を測定するために不可欠です。

承認された請求書は支払い準備が完了したとマークされ、その財務詳細はしばしば外部ERPシステムに転記されます。これは通常、統合ステータスフラグまたは請求書の主要ステータスの変更から推測されます。

その重要性

このマイルストーンは、AP処理から財務または支払い機能への引き渡しを表します。この時点より前の遅延はAPの効率に影響し、この時点より後の遅延は財務およびベンダー関係に影響します。

このアクティビティは、プロセスにおける最終ステップであり、支払いが実行され、ベンダーに送金されることを示します。これは、Coupa Paymentsまたは統合支払いシステム内の関連する支払い記録のステータスから取得されます。

その重要性

プロセスの最終的な終了として、このアクティビティは完全なエンドツーエンドサイクル時間を計算し、「期日内支払い率」KPIを測定するために不可欠です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Coupaにおける請求書の実際の経路を可視化し、逸脱、ボトルネック、手戻りループを特定します。承認の遅延、発注書照合の不一致、早期支払い割引の見逃しの根本原因を明らかにし、データに基づいた最適化のための洞察を提供します。

まず、ケース識別子としての請求書番号、「請求書提出済み」や「請求書承認済み」などのアクティビティ名、各アクティビティのタイムスタンプ、およびアクションを実行したユーザーまたは役割を含むイベントログデータが必要です。このデータにより、各請求書の処理過程を再構築できます。

データ抽出と初期ロードの後（データ複雑性によっては数日から数週間かかる場合があります）、初期プロセスモデルとインサイトは迅速に利用可能になることが多いです。改善領域を特定する意味のある実用的な発見は、2〜4週間以内に特定できます。

プロセスマイニングは、請求書処理ワークフローにおいて遅延が発生し、支払いが滞る正確な箇所を特定します。これらのボトルネック（多くは承認や照合ステップ）を特定することで、プロセスを効率化し、割引期間内に請求書がより確実に支払われるようにすることができます。

もちろんです。プロセスマイニングを使用すると、事前定義された理想的または準拠したワークフローと実際のプロセス実行を比較できます。これにより、未承認の例外やスキップされたステップなど、確立されたルールからのすべての逸脱を自動的に強調表示し、コンプライアンス監査および是正措置のための明確な証拠を提供します。

はい、プロセスマイニングツールは、多少の不完全さを含む実世界のデータでも機能するように設計されています。よりクリーンなデータはより正確な洞察をもたらしますが、中程度のデータ品質の課題があっても、この手法は依然として重要なパターンや問題を明らかにすることができます。データクレンジングと準備は、初期フェーズの一部であることがよくあります。

成功したイニシアチブは通常、プロセス知識を提供するビジネス関係者と、データ抽出および初期準備を担当するITまたはデータチームとの協力関係を伴います。プロセスマイニングプラットフォーム自体は、多くの場合ユーザーフレンドリーであるため、分析中の広範な技術的専門知識の必要性を減らします。

プロセスマイニングソリューションは、通常、Coupaから抽出されたデータを取り込む独立した分析プラットフォームです。これらのソリューションはCoupaシステム自体を変更することなく、イベントログを取り込むことで接続され、運用パフォーマンスに影響を与えることなく詳細な分析を可能にします。データ抽出プロセスを簡素化するためのデータコネクタも利用可能な場合が多いです。

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