ปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้
เลือกกระบวนการ
เลือกกระบวนการเพื่อทำงานต่อในพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อไว้.
ปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน Dynamics 365 เพื่อจ่ายเงินได้เร็วขึ้น
การประมวลผลใบแจ้งหนี้อาจทำให้การปฏิบัติการล่าช้า เพิ่มความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และสิ้นเปลืองทรัพยากร แพลตฟอร์มของเราช่วยให้คุณเห็นข้อมูลชัดเจนขึ้น เพื่อค้นหาจุดที่ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพในเวิร์กโฟลว์ ระบุคอขวดและปรับกระบวนการให้ทำงานได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น ซึ่งช่วยให้ควบคุมการเงินและการปฏิบัติการได้ดีขึ้น.
ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูลที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า แล้วจัดการความท้าทายที่พบบ่อยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ ทำตามแผนปรับปรุง 6 ขั้นตอน และดูคู่มือเทมเพลตข้อมูลเพื่อยกระดับการปฏิบัติการของคุณ.
แสดงคำอธิบายโดยละเอียด
เหตุใดจึงควรปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้?
การประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่มีประสิทธิภาพเป็นหัวใจสำคัญของวงจรจัดซื้อจนถึงชำระเงิน (P2P) ที่ราบรื่น สำหรับองค์กรที่ใช้ Microsoft Dynamics 365 การจัดการใบแจ้งหนี้ตั้งแต่รับเข้าจนถึงจ่ายเงินอาจมีความซับซ้อน หากกระบวนการสำคัญนี้ไม่มีประสิทธิภาพ องค์กรอาจมีต้นทุนการปฏิบัติการสูงขึ้น เสียค่าปรับจากการจ่ายล่าช้า พลาดส่วนลดเมื่อจ่ายก่อนกำหนด และกระทบความสัมพันธ์กับผู้ขาย การทำงานด้วยตนเอง คอขวดในการอนุมัติ และการเบี่ยงเบนจากข้อกำหนด ล้วนทำให้กระแสเงินสดช้าลง เพิ่มความเสี่ยง และลดเงินทุนหมุนเวียน
การเข้าใจเส้นทางจริงของใบแจ้งหนี้ใน Microsoft Dynamics 365 แทนที่จะดูเพียงขั้นตอนที่ออกแบบไว้ เป็นสิ่งสำคัญต่อการปรับปรุงกระบวนการ หากไม่มีข้อมูลที่ชัดเจน การหาสาเหตุของความล่าช้า เช่น การอนุมัติที่ใช้เวลานานหรือการระงับการจ่ายเงินซ้ำๆ แทบเป็นไปไม่ได้ องค์กรมักต้องแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ซึ่งไม่ช่วยแก้ปัญหาที่ต้นเหตุและทำให้กระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงินยังไม่มีประสิทธิภาพต่อไป
process mining ช่วยวิเคราะห์การประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้อย่างไร
process mining ช่วยให้คุณตรวจสอบและทำความเข้าใจกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน Microsoft Dynamics 365 โดยอิงข้อมูลจริง เมื่อนำบันทึกเหตุการณ์จากระบบมาวิเคราะห์ process mining จะสร้างแผนที่ที่แม่นยำและเป็นกลาง แสดงเส้นทางของใบแจ้งหนี้แต่ละฉบับ คุณสามารถใช้หมายเลขใบแจ้งหนี้เป็นรหัสกรณีหลัก เพื่อดูวงจรทั้งหมดตั้งแต่ "Invoice Received" จนถึง "Payment Executed" รวมถึงกิจกรรมระหว่างทาง เช่น "Invoice Coded" "Invoice Sent for Approval" และ "Matching Discrepancy Handled"
มุมมองจากการวิเคราะห์ช่วยให้คุณเห็นขั้นตอนที่เกิดขึ้นจริง ไม่ต้องอาศัยการคาดเดา คุณระบุได้ว่าใบแจ้งหนี้เบี่ยงเบนจากขั้นตอนมาตรฐานตรงไหน มีการทำงานซ้ำที่ไม่คาดคิดหรือไม่ และแต่ละกิจกรรมหรือการรอขั้นตอนถัดไปใช้เวลานานเท่าใด ข้อมูลนี้ช่วยให้เห็นภาพเวิร์กโฟลว์การอนุมัติได้ชัดเจน ระบุช่องว่างด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และค้นหาคอขวดที่ทำให้การประมวลผลไม่มีประสิทธิภาพ โดยใช้ข้อมูลจาก Microsoft Dynamics 365 ที่มีอยู่
จุดที่ process mining ช่วยให้เห็นโอกาสในการปรับปรุง
เมื่อนำ process mining มาใช้กับกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ มักพบจุดที่ควรปรับปรุงดังนี้
- ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ: ค้นหาความล่าช้าที่ซ่อนอยู่ในขั้นตอนอนุมัติ ระบุผู้อนุมัติที่ทำให้เกิดคอขวดเป็นประจำ หรือดูว่าใบแจ้งหนี้ถูกส่งไปยังแผนกหรือบุคคลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณปรับการตั้งค่าการอนุมัติใน Microsoft Dynamics 365 ได้ตรงจุด
- แก้ไขข้อแตกต่างจากการจับคู่: วิเคราะห์ความถี่และระยะเวลาของกิจกรรม เช่น "Matching Discrepancy Handled" การเข้าใจสาเหตุและจุดที่เกิดข้อแตกต่างช่วยให้ปรับปรุงการสร้างใบสั่งซื้อ (PO) การรับสินค้า หรือการบันทึกข้อมูลใบแจ้งหนี้ เพื่อลดการกระทบยอดด้วยตนเอง
- จัดการการระงับการจ่ายเงิน: ติดตามวงจรของการระงับการจ่ายเงิน รวมถึง "Payment Block Set" และ "Payment Block Released" ระบุสาเหตุที่เกิดซ้ำและคอขวดในขั้นตอนยกเลิกการระงับ แล้ววางแนวทางป้องกันเพื่อให้จ่ายใบแจ้งหนี้ได้ตรงเวลาและไม่ติดขัดโดยไม่จำเป็น
- ค้นหาโอกาสในการทำงานอัตโนมัติ: ระบุขั้นตอนที่ต้องทำด้วยตนเองหรืองานซ้ำๆ ซึ่งใช้ทรัพยากรมากและเหมาะกับการทำงานอัตโนมัติ การปรับขั้นตอนเหล่านี้ใน Microsoft Dynamics 365 ให้คล่องตัวขึ้นช่วยลดเวลาและต้นทุนการประมวลผลได้มาก
ผลลัพธ์ที่คาดหวังจากการปรับปรุงกระบวนการ
เมื่อนำ process mining มาใช้กับกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ คุณจะปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจนและวัดผลได้
- ลดระยะเวลาของวงจร: ลดเวลาเฉลี่ยตั้งแต่รับใบแจ้งหนี้จนถึงจ่ายเงินได้อย่างมาก ช่วยเพิ่มเงินทุนหมุนเวียนและความคล่องตัวทางการเงินโดยตรง
- ลดต้นทุน: ลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง ลดการทำงานซ้ำ และหลีกเลี่ยงค่าปรับจากการจ่ายล่าช้า ช่วยลดต้นทุนการปฏิบัติการได้อย่างมีนัยสำคัญ
- ยกระดับการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ตรวจสอบให้เป็นไปตามนโยบายภายในและข้อบังคับภายนอก โดยระบุและแก้ไขจุดที่กระบวนการเบี่ยงเบน พร้อมเสริมการควบคุมภายใน Microsoft Dynamics 365
- ปรับปรุงความสัมพันธ์กับผู้ขาย: การจ่ายเงินที่รวดเร็วและแม่นยำช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับผู้ขาย และอาจช่วยให้ได้เงื่อนไขการชำระเงินหรือส่วนลดที่ดีขึ้น
- บริหารเงินทุนหมุนเวียนให้มีประสิทธิภาพ: การเร่งจ่ายใบแจ้งหนี้และลดต้นทุนการประมวลผลช่วยให้มีเงินทุนเหลือสำหรับการลงทุนเชิงกลยุทธ์ด้านอื่น
เริ่มต้นปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้
การปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน Microsoft Dynamics 365 เริ่มจากการเข้าใจสถานะปัจจุบัน การวิเคราะห์อย่างละเอียดด้วย process mining ช่วยให้คุณได้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการปรับปรุงอย่างตรงจุดและเห็นผล เริ่มค้นหาคอขวดและจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพได้ตั้งแต่วันนี้ เพื่อปรับเวิร์กโฟลว์ใบแจ้งหนี้ให้ทำงานได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น.
แนวทางปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ 6 ขั้นตอน
ดาวน์โหลดเทมเพลต
สิ่งที่ต้องทำ
ดาวน์โหลดเทมเพลต Excel ที่ตั้งค่าไว้สำหรับข้อมูลการประมวลผลใบแจ้งหนี้จาก Microsoft Dynamics 365 เพื่อให้ข้อมูลของคุณตรงกับโครงสร้างที่ ProcessMind ใช้วิเคราะห์.
เหตุผลที่สำคัญ
การใช้โครงสร้างข้อมูลที่ถูกต้องตั้งแต่ต้นช่วยป้องกันข้อผิดพลาดและเร่งการวิเคราะห์ พร้อมวางพื้นฐานที่มั่นคงสำหรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ใบแจ้งหนี้ที่แม่นยำ.
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
เทมเพลต Excel ที่จัดโครงสร้างไว้แล้ว พร้อมให้กรอกข้อมูลการประมวลผลใบแจ้งหนี้จาก Microsoft Dynamics 365.
ส่งออกข้อมูลของคุณ
สิ่งที่ต้องทำ
ดึงข้อมูลย้อนหลัง 3-6 เดือนเกี่ยวกับการประมวลผลใบแจ้งหนี้จาก Microsoft Dynamics 365 โดยเน้นที่โมดูลบัญชีแยกประเภททั่วไป จากนั้นกรอกข้อมูลการปฏิบัติการจริงลงในเทมเพลตที่ดาวน์โหลดไว้.
เหตุผลที่สำคัญ
ข้อมูลย้อนหลังที่ครบถ้วนช่วยให้เห็นรูปแบบ คอขวด และปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดในกระบวนการจัดการใบแจ้งหนี้ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น.
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
เทมเพลต Excel ที่กรอกข้อมูลกิจกรรมและคุณลักษณะย้อนหลังของกระบวนการจัดการใบแจ้งหนี้จาก Microsoft Dynamics 365 ครบถ้วนแล้ว.
อัปโหลดชุดข้อมูล
สิ่งที่ต้องทำ
อัปโหลดเทมเพลต Excel ที่กรอกข้อมูลแล้วไปยังแพลตฟอร์ม ProcessMind อย่างปลอดภัย จากนั้นระบบจะเริ่มเตรียมและวิเคราะห์ข้อมูลใบแจ้งหนี้ให้โดยอัตโนมัติ.
เหตุผลที่สำคัญ
ระบบนำเข้าข้อมูลและวิเคราะห์ให้อัตโนมัติ ช่วยประหยัดเวลาและลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง คุณจึงเปลี่ยนจากการรวบรวมข้อมูลไปสู่การค้นพบข้อมูลเชิงลึกได้รวดเร็วขึ้น.
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
โหลดข้อมูลการจัดการใบแจ้งหนี้ของคุณเข้าสู่ ProcessMind เรียบร้อยแล้ว พร้อมสำหรับการวิเคราะห์อัตโนมัติ.
วิเคราะห์กระบวนการของคุณ
สิ่งที่ต้องทำ
สำรวจแดชบอร์ด แผนผังกระบวนการ และตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ ProcessMind สร้างให้อัตโนมัติ ใช้คำแนะนำจาก AI เพื่อค้นหาจุดที่ควรปรับปรุง.
เหตุผลที่สำคัญ
เมื่อเห็นภาพกระบวนการจัดการใบแจ้งหนี้ตั้งแต่ต้นจนจบ คุณจะพบจุดที่ทำงานไม่มีประสิทธิภาพ ช่องว่างด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด และโอกาสปรับปรุงการปฏิบัติการเพื่อให้จ่ายเงินได้เร็วขึ้น.
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
เข้าใจผลการดำเนินงานปัจจุบันของกระบวนการจัดการใบแจ้งหนี้ได้ชัดเจน รวมถึงคอขวดและสาเหตุที่ทำให้เกิดความล่าช้า.
นำการปรับปรุงไปใช้
สิ่งที่ต้องทำ
จัดลำดับความสำคัญและลงมือทำตามข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์กระบวนการ ปรับเวิร์กโฟลว์หรือการตั้งค่าการจัดการใบแจ้งหนี้ใน Microsoft Dynamics 365.
เหตุผลที่สำคัญ
การนำข้อมูลเชิงลึกไปลงมือทำช่วยแก้จุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง และปรับปรุงตัวชี้วัดสำคัญ เช่น ระยะเวลารอบงานและการปฏิบัติตามข้อกำหนด.
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
ปรับเปลี่ยนการตั้งค่าใน Microsoft Dynamics 365 โดยมุ่งแก้คอขวดที่พบในกระบวนการจัดการใบแจ้งหนี้.
ติดตามกระบวนการของคุณ
สิ่งที่ต้องทำ
อัปโหลดข้อมูลการจัดการใบแจ้งหนี้จาก Microsoft Dynamics 365 ไปยัง ProcessMind เป็นระยะ เพื่อติดตามผลของการเปลี่ยนแปลงที่นำไปใช้ได้อย่างต่อเนื่อง.
เหตุผลที่สำคัญ
การติดตามอย่างต่อเนื่องช่วยให้การปรับปรุงเกิดผลในระยะยาว ปรับเปลี่ยนได้ตามสถานการณ์ และพัฒนาเวิร์กโฟลว์ใบแจ้งหนี้ Purchase to Pay ให้ดีขึ้นอย่างสม่ำเสมอ.
ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
หลักฐานที่ตรวจสอบได้ว่ากระบวนการดีขึ้น ระยะเวลารอบงานสั้นลง และการจัดการใบแจ้งหนี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น.
สิ่งที่คุณค้นพบ
ค้นหาความจริงของกระบวนการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน Dynamics 365
- ดูเส้นทางการประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่เกิดขึ้นจริง.
- ระบุคอขวดที่ทำให้การชำระเงินล่าช้า.
- ค้นหาความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดในเวิร์กโฟลว์ใบแจ้งหนี้.
- วัดผลกระทบจากการปรับปรุงกระบวนการ.
ผลลัพธ์ที่พบได้โดยทั่วไป
ปรับปรุงการจัดการใบแจ้งหนี้ได้อย่างเป็นรูปธรรม
ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าองค์กรเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนได้อย่างไร เมื่อปรับปรุงกระบวนการจัดการใบแจ้งหนี้ Purchase to Pay การทำ process mining กับข้อมูล Microsoft Dynamics 365 ช่วยให้ธุรกิจได้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ เพื่อระบุและแก้คอขวดให้การปฏิบัติงานคล่องตัวขึ้น.
ระยะเวลาดำเนินการตั้งแต่ต้นจนจบลดลงโดยเฉลี่ย
Process mining ช่วยระบุคอขวดและงานที่ต้องทำซ้ำ ทำให้จัดการใบแจ้งหนี้ตั้งแต่รับจนถึงชำระเงินได้เร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ทั้งยังเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานและกระแสเงินสด.
ใบแจ้งหนี้ถูกปฏิเสธและพบข้อมูลไม่ตรงกันน้อยลง
เมื่อระบุต้นเหตุของการปฏิเสธและปัญหาการจับคู่ได้ องค์กรก็ปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและขั้นตอนที่เกี่ยวข้องได้ตรงจุด ส่งผลให้ต้องแทรกแซงด้วยตนเองและแก้งานที่มีต้นทุนสูงน้อยลง.
ลดต้นทุนต่อใบแจ้งหนี้
การปรับปรุงขั้นตอนจัดการใบแจ้งหนี้ตั้งแต่ต้นจนจบ ลดงานแก้ไขซ้ำ และเพิ่มการทำงานอัตโนมัติ ช่วยลดต้นทุนเฉลี่ยในการจัดการใบแจ้งหนี้แต่ละรายการโดยตรง.
ปฏิบัติตามเงื่อนไขการชำระเงินได้ดีขึ้น
เมื่อระบุและแก้ไขความล่าช้าในขั้นตอนชำระเงิน องค์กรก็ชำระใบแจ้งหนี้ได้ตรงวันครบกำหนดหรือก่อนกำหนดมากขึ้น ช่วยรักษาความสัมพันธ์กับผู้ขายและหลีกเลี่ยงค่าปรับจากการชำระล่าช้า.
ใช้เวลาอนุมัติใบแจ้งหนี้น้อยลง
Process mining ช่วยค้นหาคอขวดและขั้นตอนที่เบี่ยงเบนในเวิร์กโฟลว์อนุมัติ ทำให้ธุรกิจปรับกระบวนการให้เป็นมาตรฐานและอนุมัติใบแจ้งหนี้ได้เร็วขึ้น.
ผลลัพธ์แตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของกระบวนการ คุณภาพข้อมูล และเป้าหมายของแต่ละองค์กร ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลการปรับปรุงที่พบได้โดยทั่วไปจากการนำไปใช้ในหลายรูปแบบ.
ข้อมูลที่แนะนำ
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบบ่อย
process mining ใช้ข้อมูลบันทึกเหตุการณ์ที่มีอยู่ใน Microsoft Dynamics 365 เพื่อแสดงภาพและวิเคราะห์ขั้นตอนการจัดการใบแจ้งหนี้ที่เกิดขึ้นจริง ช่วยให้เห็นคอขวด ความเบี่ยงเบน และจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ซึ่งอาจมองไม่เห็นจากรายงานทั่วไป วิธีวิเคราะห์ที่อิงข้อมูลและเป็นกลางนี้ช่วยให้คุณเข้าใจว่ากระบวนการทำงานจริงเป็นอย่างไร.
process mining วิเคราะห์บันทึกเหตุการณ์จาก Dynamics 365 เพื่อสร้างลำดับขั้นตอนของใบแจ้งหนี้แต่ละรายการ ตั้งแต่รับใบแจ้งหนี้จนถึงชำระเงิน ระบบจะแสดงปัญหาที่พบบ่อย เช่น คอขวดในขั้นตอนอนุมัติ การแทรกแซงด้วยตนเองที่มากเกินไป และการทำงานที่เบี่ยงเบนจากเวิร์กโฟลว์มาตรฐาน มุมมองที่ละเอียดนี้ช่วยระบุต้นเหตุของความล่าช้าและข้อผิดพลาดได้.
โดยทั่วไป คุณต้องใช้ข้อมูลบันทึกเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการใบแจ้งหนี้ เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้เพื่อใช้เป็นรหัสเคส ชื่อกิจกรรม และเวลาที่เกิดแต่ละรายการ ตารางที่เกี่ยวข้องมักเป็นตารางที่บันทึกการสร้างใบแจ้งหนี้ การอนุมัติ การจับคู่ การลงบัญชี และการชำระเงิน นอกจากนี้ ฟิลด์อย่างรหัสผู้ใช้และสถานะก็มีประโยชน์เช่นกัน.
คุณอาจอนุมัติใบแจ้งหนี้ได้เร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง และลดระยะเวลาจัดการโดยรวม หลายองค์กรปฏิบัติตามเงื่อนไขการชำระเงินได้ดีขึ้นและลดอัตราการปฏิเสธใบแจ้งหนี้ได้ อีกทั้งยังเห็นสถานะใบแจ้งหนี้ได้แบบเรียลไทม์.
การตั้งค่าเริ่มต้นและดึงข้อมูลจาก Microsoft Dynamics 365 มักใช้เวลาสองสามสัปดาห์ ขึ้นอยู่กับความพร้อมและความซับซ้อนของข้อมูล เมื่อโหลดข้อมูลแล้ว คุณมักเห็นข้อมูลเชิงลึกเบื้องต้นและภาพกระบวนการได้ภายในไม่กี่วัน จากนั้นจะวิเคราะห์เชิงลึกและได้คำแนะนำที่นำไปใช้ได้ในเวลาไม่นาน.
ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลของ Dynamics 365 เป็นประโยชน์ แต่เครื่องมือ process mining หลายตัวมีตัวเชื่อมต่อหรือคำแนะนำสำหรับการดึงข้อมูล ทีม IT ของคุณช่วยระบุตารางและฟิลด์ที่เกี่ยวข้อง แล้วส่งออกบันทึกเหตุการณ์ที่จำเป็นได้ โดยทั่วไปไม่ต้องเขียนโปรแกรมขั้นสูง.
ได้ process mining ช่วยให้คุณกำหนดกฎและติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด โดยเทียบกับเส้นทางการจัดการใบแจ้งหนี้ที่เกิดขึ้นจริง ระบบจะระบุกรณีที่ไม่เป็นไปตามเงื่อนไขการชำระเงิน หรือเวิร์กโฟลว์อนุมัติเบี่ยงเบนจากนโยบายที่กำหนดไว้โดยอัตโนมัติ ทำให้คุณจัดการกรณีที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดได้ล่วงหน้า.
โซลูชันส่วนใหญ่ทำงานบนคลาวด์ จึงต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและมีสิทธิ์เข้าถึงแหล่งข้อมูล Dynamics 365 โดยมักดึงข้อมูลผ่าน API หรือเชื่อมต่อฐานข้อมูลโดยตรง ส่วนโซลูชันที่ติดตั้งภายในองค์กรต้องมีโครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์ พื้นที่จัดเก็บและกำลังประมวลผลที่ต้องใช้จะแตกต่างกันตามโซลูชันและปริมาณข้อมูล.
โดยทั่วไป เครื่องมือ process mining ไม่ได้เชื่อมต่อกับ Dynamics 365 เพื่อทำธุรกรรมโดยตรง แต่จะเชื่อมต่อเพื่อดึงข้อมูลบันทึกเหตุการณ์ที่จำเป็น การเชื่อมต่อนี้ช่วยให้รีเฟรชข้อมูลได้อัตโนมัติ ทำให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการอ้างอิงข้อมูลการปฏิบัติงานล่าสุดอยู่เสมอ.
Process mining แสดงให้เห็นว่ามีการแทรกแซงด้วยตนเองบ่อยตรงไหน และใบแจ้งหนี้ติดขัดเพราะจับคู่ข้อมูลไม่ตรงกันตรงจุดใด เมื่อเห็นจุดที่เป็นปัญหาแล้ว คุณจะระบุโอกาสในการทำงานอัตโนมัติ ปรับปรุงคุณภาพข้อมูลหลัก และปรับกฎการจับคู่ให้เหมาะสม เพื่อลดข้อผิดพลาดและงานที่ต้องทำด้วยตนเอง
เริ่มปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงินและการประมวลผลใบแจ้งหนี้วันนี้
ค้นหาจุดที่ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ และลดระยะเวลาประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้ 30% หรือมากกว่า.
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต เริ่มต้นใช้งานได้ภายในไม่กี่นาที.