> การปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง > การจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ > SAP Ariba

ปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงินสำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้

คู่มือ 6 ขั้นตอนเพื่อปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูล

ปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงินสำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้

การจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้

SAP Ariba

เลือกกระบวนการ

เลือกกระบวนการเพื่อทำงานต่อในพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อไว้.

กระบวนการที่ใช้ได้

ระบบที่ใช้ได้

ความท้าทาย(10)เป้าหมาย(12)6 ขั้นตอน ดูตัวอย่าง ผลลัพธ์ข้อมูล คำถามที่พบบ่อย(5)

ปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba เพื่อให้ชำระเงินได้เร็วขึ้น

แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้คุณเห็นจุดที่เวิร์กโฟลว์ไม่มีประสิทธิภาพ ความล่าช้าในการอนุมัติ และปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดในกระบวนการของคุณ เมื่อพบคอขวดเหล่านี้ คุณจะปรับขั้นตอนการทำงาน ลดต้นทุน และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมได้ เข้าใจว่ากระบวนการติดขัดตรงไหน เพื่อปรับปรุงได้รวดเร็วและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น.

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูลที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า แล้วจัดการความท้าทายที่พบบ่อยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ ทำตามแผนปรับปรุง 6 ขั้นตอน และดูคู่มือเทมเพลตข้อมูลเพื่อยกระดับการปฏิบัติการของคุณ.

แสดงคำอธิบายโดยละเอียด

เหตุใดจึงควรปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้?

การประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่มีประสิทธิภาพเป็นหัวใจสำคัญของวงจรจัดซื้อจนถึงการชำระเงินที่ราบรื่น และส่งผลโดยตรงต่อสถานะทางการเงินขององค์กรและความสัมพันธ์กับผู้ขาย ในการจัดซื้อผ่าน SAP Ariba ที่มีหลายขั้นตอน จุดที่ไม่มีประสิทธิภาพในการประมวลผลใบแจ้งหนี้อาจก่อให้เกิดปัญหาต่อเนื่อง คุณอาจพลาดส่วนลดเมื่อชำระเงินก่อนกำหนด ต้องเสียค่าปรับจากการชำระเงินล่าช้า หรือกระทบความสัมพันธ์กับผู้ขายรายสำคัญเพราะจ่ายเงินไม่ตรงเวลา นอกจากผลกระทบทางการเงินโดยตรงแล้ว การจัดการใบแจ้งหนี้ที่ล่าช้าหรือผิดพลาดยังทำให้เงินทุนหมุนเวียนค้างอยู่ในกระบวนการ เพิ่มต้นทุนการปฏิบัติการจากการแก้ไขงานด้วยตนเอง และเพิ่มความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด การทำความเข้าใจและปรับปรุงเส้นทางจริงของใบแจ้งหนี้ ตั้งแต่ได้รับจนถึงชำระเงิน ไม่ได้ช่วยแค่เพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นส่วนหนึ่งของการบริหารการเงินเชิงกลยุทธ์และการรักษาความสามารถในการแข่งขันด้วย

process mining ช่วยให้เห็นเวิร์กโฟลว์ใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba ได้อย่างไร

process mining ช่วยให้คุณเข้าใจกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน โดยเฉพาะการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba แทนที่จะอาศัยรายงานที่แสดงข้อมูล ณ ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งหรือการสังเกตด้วยตนเอง process mining ใช้ข้อมูลเหตุการณ์ ซึ่งแต่ละรายการในบันทึกเหตุการณ์แทนกิจกรรมที่เกิดขึ้นกับใบแจ้งหนี้ เมื่อใช้หมายเลขใบแจ้งหนี้เป็นรหัสเคสหลัก ระบบจะสร้างเส้นทางของใบแจ้งหนี้แต่ละรายการขึ้นใหม่โดยอัตโนมัติ ตั้งแต่ "ได้รับใบแจ้งหนี้" จนถึง "ดำเนินการชำระเงินแล้ว" คุณจึงเห็นภาพกระบวนการจริงจากข้อมูล ว่าใบแจ้งหนี้เคลื่อนผ่านระบบอย่างไร แทนที่จะต้องคาดเดาว่าควรดำเนินการอย่างไร คุณระบุตำแหน่งที่เกิดคอขวด ตรวจพบขั้นตอนที่เบี่ยงเบนจากวิธีปฏิบัติงานมาตรฐาน และวัดระยะเวลาของแต่ละกิจกรรมและการส่งต่องานได้ ความสามารถในการวิเคราะห์นี้ช่วยให้คุณเห็นข้อมูลจริงเกี่ยวกับความล่าช้าในการอนุมัติ ข้อแตกต่างในการจับคู่ และการจัดการการระงับการชำระเงินภายใน SAP Ariba

จุดที่ process mining ช่วยให้เห็นโอกาสในการปรับปรุง

process mining แสดงรายละเอียดที่จำเป็นสำหรับระบุจุดที่ควรปรับปรุงในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ของกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน คุณจะระบุและแก้ไขปัญหาสำคัญได้ เช่น:

คอขวดในเวิร์กโฟลว์อนุมัติ: ระบุผู้อนุมัติหรือขั้นตอนอนุมัติที่ทำให้เกิดความล่าช้าซ้ำๆ และยืดระยะเวลารอบการประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้ง่าย ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณทบทวนลำดับการอนุมัติ หรือทำให้การอนุมัติบางรายการใน SAP Ariba เป็นไปโดยอัตโนมัติ.
รูปแบบข้อแตกต่างในการจับคู่: ค้นหาสาเหตุของการจับคู่ใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อที่ไม่ตรงกันบ่อยครั้ง ไม่ว่าจะเกิดจากการป้อนข้อมูลผิด ไม่มีรายการรับสินค้า หรือรายละเอียดใบสั่งซื้อไม่ถูกต้อง เมื่อเข้าใจรูปแบบเหล่านี้ คุณจะปรับปรุงขั้นตอนการจับคู่และลดการดำเนินการด้วยตนเองได้.
การวิเคราะห์การระงับการชำระเงิน: ดูได้ชัดเจนว่าเหตุใดใบแจ้งหนี้จึงถูกระงับการชำระเงินและถูกระงับนานเท่าใด ข้อมูลนี้ช่วยปรับปรุงขั้นตอนการยกเลิกการระงับและลดความล่าช้าในการชำระเงิน.
ขั้นตอนที่เบี่ยงเบนและความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ดูกรณีที่ใบแจ้งหนี้เบี่ยงเบนจากเส้นทางกระบวนการที่กำหนด ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด กิจกรรมที่ไม่ได้รับอนุญาต หรือโอกาสในการกำหนดมาตรฐาน.
โอกาสในการทำงานอัตโนมัติ: ระบุงานที่ต้องทำด้วยตนเองซ้ำๆ และใช้เวลาหรือทรัพยากรมาก เพื่อค้นหางานที่เหมาะจะนำระบบอัตโนมัติมาใช้และเพิ่มประสิทธิภาพภายในระบบ SAP Ariba ของคุณ.

ผลลัพธ์ที่วัดได้จากการปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้

เมื่อใช้ process mining เพื่อปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ในกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน องค์กรจะได้รับประโยชน์ที่วัดผลได้ คุณจะลดระยะเวลารอบการประมวลผลใบแจ้งหนี้โดยรวมได้อย่างชัดเจน ทำให้ชำระเงินเร็วขึ้นและบริหารกระแสเงินสดได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยลดต้นทุนจากค่าปรับการชำระเงินล่าช้า และเพิ่มโอกาสได้รับส่วนลดเมื่อชำระก่อนกำหนด ประสิทธิภาพของกระบวนการที่ดีขึ้นยังช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยตนเองและต้นทุนการจัดการข้อยกเว้นกับงานแก้ไข นอกเหนือจากผลประโยชน์ทางการเงิน คุณยังสร้างความสัมพันธ์กับผู้ขายที่แน่นแฟ้นและเชื่อถือได้มากขึ้นด้วยการชำระเงินตรงเวลาและคาดการณ์ได้ กระบวนการที่โปร่งใสและมีประสิทธิภาพยังช่วยให้ปฏิบัติตามนโยบายภายในและข้อกำหนดทางกฎหมายได้ดีขึ้น ลดความเสี่ยงและเสริมความพร้อมด้านการตรวจสอบบัญชี ท้ายที่สุด การปรับปรุงกระบวนการใน SAP Ariba จะช่วยให้คุณเห็นภาพและควบคุมวงจรการประมวลผลใบแจ้งหนี้ทั้งหมดได้ดีขึ้น เพื่อประกอบการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

เริ่มปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้

การปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงินและการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba อาจดูซับซ้อน แต่ทำได้เมื่อมีแนวทางที่เหมาะสม process mining ช่วยให้คุณใช้ข้อมูลจริงค้นหาจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพซึ่งมองไม่เห็น และปรับปรุงกระบวนการได้อย่างเป็นรูปธรรม เมื่อติดตามเส้นทางของใบแจ้งหนี้ตั้งแต่ได้รับจนถึงชำระเงิน คุณจะพบโอกาสสร้างคุณค่าและปรับปรุงการปฏิบัติการ เริ่มต้นปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ให้มีประสิทธิภาพ สอดคล้องกับข้อกำหนด และคุ้มค่ามากขึ้นได้เลย.

การจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ การตรวจสอบใบแจ้งหนี้ ทีมบัญชีเจ้าหนี้ บัญชีเจ้าหนี้ เงื่อนไขการชำระเงิน การอนุมัติใบแจ้งหนี้ ข้อแตกต่างในการจับคู่ การปรับปรุงกระแสเงินสด ความสัมพันธ์กับผู้ขาย การปฏิบัติตามข้อกำหนด กระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน P2P การจัดการผู้ขาย การจับคู่ใบแจ้งหนี้

ปัญหาและความท้าทายที่พบบ่อย

ระบุความท้าทายที่ส่งผลต่อคุณ

ใบแจ้งหนี้มักค้างอยู่ในคิวอนุมัติ ทำให้ชำระเงินล่าช้าและอาจมีค่าปรับ ส่งผลต่อเงินทุนหมุนเวียนและอาจกระทบความสัมพันธ์กับผู้ขายรายสำคัญ หากเกิดความล่าช้าซ้ำๆ
ProcessMind วิเคราะห์เวิร์กโฟลว์การอนุมัติใน SAP Ariba เพื่อระบุผู้อนุมัติหรือขั้นตอนที่ทำให้เกิดความล่าช้าซ้ำๆ พร้อมแสดงจุดที่เบี่ยงเบนจากเส้นทางมาตรฐาน ช่วยให้คุณปรับกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงินได้ตรงจุด.

ข้อแตกต่างระหว่างใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อ และรายการรับสินค้า ทำให้ต้องดำเนินการด้วยตนเองมากขึ้น ส่งผลให้ใช้เวลาประมวลผลนานขึ้น ต้นทุนการปฏิบัติการสูงขึ้น และใบแจ้งหนี้มักถูกระงับการชำระเงิน
ProcessMind แสดงความถี่และประเภทของข้อแตกต่างในการจับคู่ระหว่างการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba พร้อมระบุสาเหตุ เช่น การสร้างใบสั่งซื้อผิดพลาดหรือการบันทึกรับสินค้าไม่ถูกต้อง เพื่อให้คุณปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงินได้.

เมื่อการประมวลผลใบแจ้งหนี้ล่าช้า องค์กรมักพลาดส่วนลดที่ได้รับเมื่อชำระเงินก่อนกำหนด ส่งผลโดยตรงต่อกระแสเงินสดและผลกำไร และทำให้องค์กรเสียโอกาสในการประหยัดค่าใช้จ่าย
ProcessMind ติดตามวงจรใบแจ้งหนี้ทั้งหมด ตั้งแต่ได้รับจนถึงดำเนินการชำระเงินใน SAP Ariba เพื่อแสดงสาเหตุที่ทำให้ใบแจ้งหนี้ไม่ทันช่วงเวลาที่ได้รับส่วนลด พร้อมระบุคอขวดในกระบวนการจัดซื้อจนถึงการชำระเงินที่ทำให้ชำระเงินไม่ทันเวลา ช่วยให้องค์กรเรียกคืนโอกาสในการประหยัดค่าใช้จ่ายที่สูญเสียไป.

การป้อนข้อมูล การกระทบยอด และการจัดการกรณียกเว้นด้วยตนเองใช้ทรัพยากรของทีมบัญชีเจ้าหนี้ (AP) ไปมาก งานที่ต้องอาศัยคนทำยังเสี่ยงต่อข้อผิดพลาด ทำให้ต้นทุนการปฏิบัติงานสูงขึ้นและประสิทธิภาพโดยรวมลดลง
ProcessMind ช่วยให้เห็นว่ากิจกรรมที่ต้องทำด้วยตนเอง การทำงานซ้ำ และขั้นตอนเฉพาะหน้ามักเกิดขึ้นตรงไหนในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba พร้อมชี้โอกาสในการทำงานอัตโนมัติและกำหนดมาตรฐานในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing.

การประมวลผลใบแจ้งหนี้นอกเหนือจากนโยบายองค์กรที่กำหนดไว้ เช่น การอนุมัติโดยผู้ไม่มีอำนาจหรือการลงรหัสไม่ถูกต้อง ก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและความเสี่ยงต่อการทุจริต การเบี่ยงเบนเหล่านี้อาจนำไปสู่บทลงโทษทางการเงินและความเสียหายต่อชื่อเสียง
ProcessMind ตรวจจับการเบี่ยงเบนจากกฎทางธุรกิจและมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่คุณกำหนดไว้ใน SAP Ariba โดยอัตโนมัติ พร้อมแสดงรายละเอียดเส้นทางที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing เพื่อให้คุณจัดการความเสี่ยงได้ล่วงหน้าและเสริมความแข็งแกร่งให้การควบคุมภายใน.

หากไม่มีภาพรวมตั้งแต่ต้นจนจบของการประมวลผลใบแจ้งหนี้ ก็ยากที่จะระบุจุดที่เกิดความล่าช้า ผู้รับผิดชอบ และแนวทางปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม การขาดความโปร่งใสเช่นนี้ทำให้การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการแก้ปัญหาทำได้ยาก
ProcessMind แสดงภาพกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ทั้งหมดใน SAP Ariba ตั้งแต่รับใบแจ้งหนี้จนถึงชำระเงิน โดยแสดงขั้นตอนที่เกิดขึ้นจริงให้เห็น ช่วยค้นหาความไม่มีประสิทธิภาพที่ซ่อนอยู่และให้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อใช้ปรับปรุงกระบวนการ.

ใบแจ้งหนี้มักค้างโดยไม่จำเป็นเพราะจัดการการระงับการชำระเงินได้ไม่ดี ทำให้การจ่ายเงินที่สำคัญล่าช้าและกระทบความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์ การค้นหาและแก้ไขรายการระงับเหล่านี้มักต้องใช้แรงงานคนและการประสานงานอย่างมาก
ProcessMind ติดตามการตั้งและยกเลิกการระงับการชำระเงินใน SAP Ariba พร้อมระบุสาเหตุที่พบบ่อย ระยะเวลา และผลกระทบ ช่วยให้การจัดการรายการระงับในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing มีประสิทธิภาพขึ้น ลดความล่าช้าในการชำระเงินและช่วยให้กระแสเงินสดดีขึ้น.

เวิร์กโฟลว์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ การแทรกแซงด้วยแรงงานคนบ่อยครั้ง และรอบเวลาที่ยาวนาน ล้วนเพิ่มต้นทุนการปฏิบัติงานต่อใบแจ้งหนี้ ส่งผลให้กำไรลดลงและเพิ่มภาระให้กับงบประมาณของฝ่ายบัญชีเจ้าหนี้
ProcessMind คำนวณเวลาและทรัพยากรที่ใช้ไปกับเส้นทางการประมวลผลใบแจ้งหนี้แต่ละแบบใน SAP Ariba เมื่อระบุและขจัดจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพได้ ก็ช่วยลดต้นทุนโดยรวมต่อใบแจ้งหนี้ในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing และช่วยจัดสรรงบประมาณได้เหมาะสมขึ้น.

การจ่ายเงินล่าช้า การระงับการชำระเงินบ่อยครั้ง หรือการสื่อสารสถานะใบแจ้งหนี้ที่ไม่ชัดเจน อาจทำลายความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์รายสำคัญได้อย่างมาก ส่งผลให้ได้เงื่อนไขที่ด้อยลง ความภักดีของซัพพลายเออร์ลดลง หรือแม้แต่เกิดปัญหาในห่วงโซ่อุปทาน
ProcessMind แสดงข้อมูลที่ตรวจสอบได้เกี่ยวกับความตรงเวลาของการชำระเงินและสาเหตุที่ทำให้เกิดความล่าช้าในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba เมื่อแก้ไขปัญหาที่ต้นเหตุ องค์กรก็จะจ่ายเงินได้ตรงเวลามากขึ้นในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing และสร้างความไว้วางใจและความร่วมมือกับซัพพลายเออร์ให้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น.

แต่ละทีมหรือบุคคลอาจใช้วิธีประมวลผลใบแจ้งหนี้ต่างกัน ทำให้เกิดความไม่สม่ำเสมอ ข้อผิดพลาด และยากต่อการกำหนดแนวปฏิบัติที่ดีให้เป็นมาตรฐาน อีกทั้งยังทำให้เปรียบเทียบผลการดำเนินงานได้ยากและขัดขวางการปรับปรุงกระบวนการโดยรวม
ProcessMind จัดทำแผนที่รูปแบบกระบวนการทั้งหมดของ Purchase to Pay - Invoice Processing ใน SAP Ariba พร้อมชี้ว่ามีการใช้วิธีต่างกันตรงไหนและเพราะเหตุใด ช่วยให้องค์กรค้นหาแนวปฏิบัติที่ดีและโอกาสในการกำหนดมาตรฐานร่วมกัน เพื่อให้การทำงานสม่ำเสมอและมีประสิทธิภาพขึ้น.

เป้าหมายทั่วไป

กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ

การเร่งอนุมัติใบแจ้งหนี้ช่วยรักษากระแสเงินสดให้มั่นคงและจ่ายเงินให้ซัพพลายเออร์ได้ตรงเวลา รอบอนุมัติที่สั้นลงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน ลดความเสี่ยงจากค่าปรับกรณีจ่ายล่าช้า และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับซัพพลายเออร์ ซึ่งอาจช่วยให้เจรจาเงื่อนไขได้ดีขึ้นในอนาคต เป้าหมายนี้คือทำให้ใบแจ้งหนี้ผ่านระบบโดยไม่ล่าช้าเกินจำเป็น
ProcessMind แสดงเส้นทางจริงที่ใบแจ้งหนี้ผ่านใน SAP Ariba พร้อมชี้จุดที่การอนุมัติหยุดชะงักและผู้อนุมัติหรือขั้นตอนที่ทำให้เกิดคอขวด การวิเคราะห์รอบเวลาของแต่ละกิจกรรมช่วยวัดความล่าช้าและระบุจุดที่ควรปรับเวิร์กโฟลว์การอนุมัติ ซึ่งอาจลดเวลาการอนุมัติได้ 30% หรือมากกว่า ทำให้คุณปรับกระบวนการโดยอิงข้อมูลและประมวลผลได้เร็วขึ้น.

ความคลาดเคลื่อนในการจับคู่ใบแจ้งหนี้กับใบสั่งซื้อและใบรับสินค้าเกิดขึ้นบ่อย ทำให้ต้องใช้แรงงานคนแก้ไขงานและทำให้การประมวลผลล่าช้า การลดปัญหาเหล่านี้ช่วยลดต้นทุนการปฏิบัติงานและเร่งรอบการทำงานทั้งหมดของ Purchase to Pay - Invoice Processing เป้าหมายนี้ช่วยเพิ่มความถูกต้องของข้อมูลและลดการแทรกแซงจากคน ทำให้ธุรกรรมดำเนินไปได้ราบรื่นขึ้น ProcessMind แสดงความคลาดเคลื่อนในการจับคู่ใบแจ้งหนี้ทั้งหมดใน SAP Ariba และช่วยค้นหาสาเหตุ เช่น การเปลี่ยนแปลง PO บ่อยครั้ง การบันทึกใบรับสินค้าผิด หรือพฤติกรรมของซัพพลายเออร์บางราย ระบบคำนวณเวลาและทรัพยากรที่ใช้แก้ไขงาน เพื่อให้องค์กรมุ่งปรับปรุงจุดที่ต้องการได้ เช่น พัฒนาวิธีป้อนข้อมูลหรือทำกฎการจับคู่ให้เป็นอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดการแก้ไขงานได้สูงสุด 25%.

การพลาดส่วนลดเมื่อชำระเงินก่อนกำหนดหมายถึงการสูญเสียโอกาสประหยัดเงินโดยตรง หากเร่งการประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้ องค์กรก็จะใช้ส่วนลดเหล่านี้ได้มากขึ้น ช่วยเพิ่มผลประกอบการและบริหารเงินทุนหมุนเวียนให้เหมาะสม เป้าหมายนี้ช่วยให้วงจรชีวิตของใบแจ้งหนี้มีประสิทธิภาพพอที่จะชำระเงินตามเงื่อนไขที่เป็นประโยชน์ ProcessMind ติดตามเส้นทางของใบแจ้งหนี้แต่ละรายการตั้งแต่รับเข้า SAP Ariba จนถึงชำระเงิน และระบุรายการที่พลาดส่วนลดเพราะการประมวลผลล่าช้า พร้อมชี้คอขวดที่ขัดขวางการจ่ายเงินตรงเวลา เช่น การอนุมัติที่ใช้เวลานานหรือความคลาดเคลื่อนที่ยังไม่ได้แก้ไข เพื่อให้คุณแก้ไขได้ตรงจุด เรียกคืนส่วนลดที่เสียไป และเพิ่มอัตราการใช้ส่วนลดได้ 15-20%.

ขั้นตอนการประมวลผลใบแจ้งหนี้หลายอย่างเป็นงานซ้ำๆ ที่ต้องทำด้วยมือ เสี่ยงต่อข้อผิดพลาดและใช้เวลาของพนักงาน การทำงานเหล่านี้ให้เป็นอัตโนมัติช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และเปิดโอกาสให้ทีมบัญชีเจ้าหนี้มุ่งทำงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น อีกทั้งช่วยให้จัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้นและกระบวนการมีความน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
ProcessMind ระบุกิจกรรมที่ต้องทำด้วยมือซึ่งเกิดบ่อยและใช้เวลามากที่สุดในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ของ SAP Ariba พร้อมชี้โอกาสในการใช้ RPA หรือปรับการตั้งค่าระบบ เช่น การลงรหัสอัตโนมัติหรือการจับคู่สามทาง ช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยมือได้มาก และอาจทำให้งานประจำ 10-20% เป็นอัตโนมัติ.

การปฏิบัติตามนโยบายภายในและข้อบังคับภายนอกเป็นสิ่งสำคัญต่อความถูกต้องทางการเงินและการหลีกเลี่ยงบทลงโทษ กิจกรรมประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงทางการเงิน การตรวจสอบ และความเสียหายต่อชื่อเสียง การดูแลให้เป็นไปตามข้อกำหนดช่วยเสริมการควบคุมภายในและลดความเสี่ยงขององค์กร ProcessMind ค้นหาการเบี่ยงเบนจากโมเดลกระบวนการและกฎการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่กำหนดไว้ในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ของ SAP Ariba พร้อมแสดงขั้นตอนจริงเทียบกับขั้นตอนที่ควรเป็น และระบุขั้นตอนที่ไม่ได้รับอนุญาต การอนุมัติที่ขาดหาย หรือการบันทึกล่าช้า องค์กรจึงจัดการช่องว่างด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ล่วงหน้า บังคับใช้ขั้นตอนปฏิบัติงานมาตรฐาน และลดการละเมิดข้อกำหนดได้มากกว่า 50%.

เมื่อมองไม่เห็นวงจรชีวิตของใบแจ้งหนี้อย่างชัดเจน ก็ยากต่อการบริหารจัดการและตัดสินใจได้ทันท่วงที การมองเห็นที่ดีขึ้นช่วยให้ผู้เกี่ยวข้องตรวจสอบสถานะของใบแจ้งหนี้แต่ละรายการ ระบุคอขวด และคาดการณ์กระแสเงินสดได้แม่นยำขึ้น เป้าหมายนี้ช่วยให้ควบคุมและตรวจสอบงานบัญชีเจ้าหนี้ทั้งหมดได้ดีขึ้น ProcessMind แสดงภาพเส้นทางของใบแจ้งหนี้แต่ละรายการใน SAP Ariba แบบเรียลไทม์ ตั้งแต่รับใบแจ้งหนี้จนถึงชำระเงิน ช่วยให้เห็นทุกขั้นตอน รวมถึงสถานะปัจจุบัน เส้นทางที่ผ่านมา และความล่าช้าที่เกี่ยวข้อง ทำให้บริหารจัดการได้ล่วงหน้าและลดการสอบถามสถานะได้สูงสุด 40%.

การจัดการรายการระงับการชำระเงินที่ไม่มีประสิทธิภาพอาจทำให้เกิดความล่าช้า กระทบความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์ และพลาดกำหนดชำระเงิน การปรับขั้นตอนการแก้ไขให้กระชับช่วยให้จ่ายเงินได้ตรงเวลา เพิ่มประสิทธิภาพ และลดภาระงานธุรการที่เกี่ยวข้องกับการระงับ เป้าหมายนี้ส่งผลโดยตรงต่อความตรงเวลาของการชำระเงินและความพึงพอใจของซัพพลายเออร์ ProcessMind ระบุสาเหตุที่พบบ่อยของการระงับการชำระเงินใน SAP Ariba และจัดทำแผนที่เวิร์กโฟลว์การแก้ไขที่เกิดขึ้นจริง เพื่อค้นหาจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพและคำนวณเวลาที่ใบแจ้งหนี้อยู่ระหว่างการระงับ พร้อมชี้จุดที่ควรเข้าไปแก้ไขมากที่สุด ช่วยให้เจ้าของกระบวนการปรับขั้นตอนการยกเลิกการระงับและลดเวลาแก้ไขได้ 20% หรือมากกว่า.

ต้นทุนการปฏิบัติงานที่สูงในการประมวลผลใบแจ้งหนี้แต่ละรายการส่งผลต่อกำไรโดยตรง การลดต้นทุนนี้ต้องลดงานที่ทำด้วยตนเอง ขจัดการแก้ไขงานซ้ำ และปรับเวิร์กโฟลว์ Purchase to Pay - Invoice Processing ทั้งหมดให้มีประสิทธิภาพ เป้าหมายนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทางการเงินและจัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น ProcessMind แสดงรายละเอียดกิจกรรมที่ทำให้เกิดต้นทุนในการประมวลผลใบแจ้งหนี้แต่ละรายการใน SAP Ariba พร้อมคำนวณค่าใช้จ่ายที่เกิดจากความล่าช้า การแทรกแซงด้วยแรงงานคน และการแก้ไขงานซ้ำ ช่วยให้องค์กรระบุกิจกรรมที่มีต้นทุนสูงและปรับปรุงได้ตรงจุด ซึ่งอาจลดต้นทุนต่อใบแจ้งหนี้ได้ 10-15%.

การจ่ายเงินล่าช้าและการสื่อสารสถานะใบแจ้งหนี้ที่ไม่มีประสิทธิภาพอาจทำลายความสัมพันธ์สำคัญกับซัพพลายเออร์ กระทบเสถียรภาพของห่วงโซ่อุปทานและอำนาจต่อรองในอนาคต การเพิ่มประสิทธิภาพและความโปร่งใสในการประมวลผลช่วยสร้างความร่วมมือกับซัพพลายเออร์ที่แน่นแฟ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งสำคัญต่อความสำเร็จทางธุรกิจในระยะยาว ProcessMind ระบุสาเหตุที่แท้จริงของความล่าช้าในการชำระเงินและช่องว่างในการสื่อสารในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ของ SAP Ariba ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพและการปฏิบัติตามข้อกำหนดตลอดวงจรชีวิตของใบแจ้งหนี้ช่วยให้คุณสื่อสารกับซัพพลายเออร์ได้ล่วงหน้าและจ่ายเงินตรงเวลา ส่งผลให้ซัพพลายเออร์พึงพอใจและภักดีต่อองค์กรมากขึ้น.

การประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่ไม่เหมือนกันในแต่ละแผนกหรือภูมิภาคทำให้ผลการดำเนินงานแตกต่างกัน เกิดข้อผิดพลาดมากขึ้น และเพิ่มต้นทุนการฝึกอบรม การกำหนดมาตรฐานเวิร์กโฟลว์ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพ เป็นไปตามข้อกำหนด และคาดการณ์ได้ทั่วทั้งองค์กร เป้าหมายนี้ช่วยให้การทำงานสม่ำเสมอและลดความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน ProcessMind ค้นหาและเปรียบเทียบรูปแบบกระบวนการของหน่วยงานต่างๆ ในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ของ SAP Ariba พร้อมชี้จุดที่ต่างจากแนวปฏิบัติที่ดีและโอกาสในการกำหนดมาตรฐานเวิร์กโฟลว์ ช่วยให้ดำเนินงานได้สม่ำเสมอ ลดความแตกต่างของกระบวนการได้ 20-30% และคาดการณ์ผลการปฏิบัติงานโดยรวมได้ดีขึ้น.

การจ่ายเงินให้ซัพพลายเออร์ล่าช้าอาจมีค่าปรับ กระทบอันดับความน่าเชื่อถือทางเครดิต และทำให้ความสัมพันธ์ทางธุรกิจที่มีคุณค่าเสียหาย การลดการชำระเงินล่าช้าอย่างเป็นระบบจึงสำคัญต่อสถานะทางการเงินและชื่อเสียงที่ดีในกลุ่มซัพพลายเออร์ เป้าหมายนี้ช่วยเสริมวินัยทางการเงินและความไว้วางใจ ProcessMind ระบุขั้นตอนและสาเหตุที่แท้จริงในกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ของ SAP Ariba ที่ทำให้เกิดการชำระเงินล่าช้าได้อย่างแม่นยำ พร้อมคำนวณจำนวนรายการที่จ่ายช้าและชี้คอขวดหรือจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้คุณแก้ไขได้ตรงจุดและจ่ายเงินภายในหรือก่อนวันครบกำหนดอย่างสม่ำเสมอ ลดการชำระเงินล่าช้าได้สูงสุด 25%.

การป้อนข้อมูลใบแจ้งหนี้ด้วยตนเองเป็นสาเหตุที่พบบ่อยของข้อผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่ปัญหาต่อเนื่อง เช่น การจับคู่คลาดเคลื่อน การจ่ายเงินผิด และการแก้ไขงานซ้ำ การขจัดข้อผิดพลาดเหล่านี้ช่วยเพิ่มคุณภาพข้อมูล ลดต้นทุนการประมวลผล และเพิ่มความถูกต้องโดยรวม เป้าหมายนี้ช่วยให้กระบวนการทั้งหมดเชื่อถือได้มากขึ้น ProcessMind ระบุกิจกรรมและจุดต่างๆ ใน SAP Ariba ที่มีการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง พร้อมแสดงความถี่และผลกระทบของข้อผิดพลาด เมื่อเห็นขั้นตอนที่เสี่ยงต่อข้อผิดพลาด องค์กรก็สามารถกำหนดกฎตรวจสอบที่รัดกุม ใช้ระบบอัตโนมัติ หรือปรับปรุงการฝึกอบรม เพื่อลดข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลด้วยตนเองและทำให้การประมวลผลใบแจ้งหนี้ถูกต้องยิ่งขึ้น.

แนวทางปรับปรุง Purchase to Pay - Invoice Processing ใน 6 ขั้นตอน

ดาวน์โหลดเทมเพลต

ส่งออกข้อมูลของคุณ

อัปโหลดชุดข้อมูลของคุณ

วิเคราะห์กระบวนการของคุณ

นำการปรับปรุงไปใช้

ติดตามกระบวนการของคุณ

ดาวน์โหลดเทมเพลต

สิ่งที่ต้องทำ

เปิดใช้เทมเพลต Excel ของ ProcessMind ที่ออกแบบมาสำหรับกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing โดยเฉพาะ เทมเพลตนี้ระบุช่องข้อมูลที่ต้องใช้ไว้อย่างชัดเจน.

ดูคู่มือเทมเพลตข้อมูล ดาวน์โหลดเทมเพลต

เหตุผลที่สำคัญ

โครงสร้างข้อมูลมาตรฐานช่วยให้วิเคราะห์ได้ถูกต้องและครบถ้วน วางพื้นฐานสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับประสิทธิภาพของกระบวนการใบแจ้งหนี้.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

เทมเพลต Excel พร้อมกรอกข้อมูลใบแจ้งหนี้จาก SAP Ariba และจัดรูปแบบไว้อย่างถูกต้อง.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

ค้นหาคอขวดที่ซ่อนอยู่ในการประมวลผลใบแจ้งหนี้

ProcessMind แสดงภาพเส้นทางการประมวลผลใบแจ้งหนี้จริงใน SAP Ariba ให้เห็นจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ ความล่าช้า และปัญหาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด คุณจึงเข้าใจกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงินได้ชัดเจนจากข้อมูล และนำไปปรับปรุงได้.

ดูขั้นตอนการประมวลผลใบแจ้งหนี้จริงใน SAP Ariba
ระบุความล่าช้าและคอขวดในขั้นตอนอนุมัติ
ตรวจพบปัญหาและความเบี่ยงเบนด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงิน เพื่อให้จ่ายเงินเร็วขึ้นและลดต้นทุน

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

ผลลัพธ์ที่พบโดยทั่วไป

เพิ่มผลลัพธ์ด้วยการปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้

ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเมื่อนำ process mining มาใช้กับข้อมูลกระบวนการ Purchase to Pay - Invoice Processing ใน SAP Ariba จะช่วยระบุคอขวดและจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพ เพื่อนำไปสู่การปรับปรุงการปฏิบัติงานอย่างมีนัยสำคัญ.

0 %

รอบการอนุมัติเร็วขึ้น

ลดเวลาอนุมัติใบแจ้งหนี้

เร่งการอนุมัติใบแจ้งหนี้ด้วยการระบุและขจัดคอขวด ช่วยให้จ่ายเงินได้เร็วขึ้นและกระแสเงินสดดีขึ้น.

0 %

เพิ่มการใช้ส่วนลดเมื่อจ่ายเงินก่อนกำหนด.

เพิ่มอัตราการใช้ส่วนลดเมื่อชำระเงินก่อนกำหนด

ปรับช่วงเวลาการจ่ายเงินให้เหมาะสม เพื่อใช้ส่วนลดเมื่อจ่ายเงินก่อนกำหนดที่มีสิทธิ์ได้รับได้อย่างสม่ำเสมอและเพิ่มเงินที่ประหยัดได้.

0 %

เพิ่มอัตราการประมวลผลโดยไม่ต้องทำด้วยตนเอง (STP)

ประมวลผลใบแจ้งหนี้ได้มากขึ้นโดยไม่ต้องให้คนดำเนินการ

ทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติและลดงานแก้ไขด้วยมือ โดยปรับเวิร์กโฟลว์ใบแจ้งหนี้ให้กระชับ ช่วยลดต้นทุนต่อใบแจ้งหนี้ที่ประมวลผลได้อย่างมาก.

0 %

ลดปัญหาการจับคู่

ลดการแก้ไขงานจับคู่ใบแจ้งหนี้

ระบุสาเหตุที่แท้จริงของความคลาดเคลื่อนในการจับคู่ เพื่อลดการแทรกแซงด้วยแรงงานคนและงานแก้ไข เพิ่มความถูกต้องและเร่งการประมวลผลใบแจ้งหนี้.

0 %

จ่ายเงินตรงเวลาได้ดีขึ้น

เพิ่มสัดส่วนการชำระเงินตรงเวลา

เสริมสร้างความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์และหลีกเลี่ยงค่าปรับจากการจ่ายล่าช้า ด้วยการติดตามกระบวนการเชิงรุกเพื่อให้จ่ายใบแจ้งหนี้ภายในกำหนด.

ผลลัพธ์แตกต่างกันตามความซับซ้อนของกระบวนการและคุณภาพข้อมูล ตัวเลขเหล่านี้เป็นผลการปรับปรุงที่พบได้โดยทั่วไปจากการนำไปใช้.

ข้อมูลที่แนะนำ

เริ่มจากแอตทริบิวต์และกิจกรรมที่สำคัญที่สุด แล้วเพิ่มข้อมูลตามความจำเป็น.

เพิ่งเริ่มใช้บันทึกเหตุการณ์ใช่ไหม เรียนรู้ วิธีสร้าง event log สำหรับ process mining.

แอตทริบิวต์

ข้อมูลสำคัญที่ควรบันทึกเพื่อใช้วิเคราะห์

รหัสเฉพาะของใบแจ้งหนี้จากผู้ขายแต่ละฉบับ ใช้เป็น Case ID หลักสำหรับติดตามขั้นตอนการดำเนินงานของใบแจ้งหนี้.

เหตุผลที่สำคัญ

เป็นรหัสสำคัญที่เชื่อมโยงทุกขั้นตอนของใบแจ้งหนี้แต่ละฉบับ ทำให้วิเคราะห์ระยะเวลาและเส้นทางการดำเนินงานตั้งแต่ต้นจนจบได้.

ชื่อเหตุการณ์หรืองานที่เกิดขึ้น ณ จุดหนึ่งในวงจรการดำเนินงานของใบแจ้งหนี้.

เหตุผลที่สำคัญ

แอตทริบิวต์นี้เป็นพื้นฐานสำหรับแสดงแผนผังกระบวนการ ค้นหาเส้นทางกระบวนการรูปแบบต่างๆ และระบุงานซ้ำหรือคอขวด.

เวลาที่ระบุวันที่และเวลาที่กิจกรรมเกิดขึ้นอย่างแม่นยำ.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้คำนวณตัวชี้วัดด้านเวลาได้ทั้งหมด เช่น รอบเวลาและระยะเวลา ซึ่งจำเป็นต่อการระบุความล่าช้าในกระบวนการ.

รหัสใบสั่งซื้อที่เกี่ยวข้องกับใบแจ้งหนี้ หากมี.

เหตุผลที่สำคัญ

เชื่อมโยงใบแจ้งหนี้กับกระบวนการจัดซื้อ ทำให้วิเคราะห์รายการที่จับคู่ไม่ตรงกันและเปรียบเทียบเส้นทางใบแจ้งหนี้ที่มี PO กับไม่มี PO ได้.

ชื่อผู้ขายหรือซัพพลายเออร์ที่ส่งใบแจ้งหนี้.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยวิเคราะห์ประสิทธิภาพแยกตามผู้ขาย และระบุซัพพลายเออร์ที่มีปัญหาใบแจ้งหนี้หรือได้รับชำระเงินล่าช้าบ่อยครั้ง.

มูลค่าเงินรวมของใบแจ้งหนี้.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยวิเคราะห์ผลกระทบทางการเงิน เช่น กรองใบแจ้งหนี้มูลค่าสูง หรือดูมูลค่าเงินที่ค้างอยู่ในคอขวดของกระบวนการ.

วันที่ต้องชำระใบแจ้งหนี้เพื่อหลีกเลี่ยงค่าปรับ ตามเงื่อนไขการชำระเงิน.

เหตุผลที่สำคัญ

ใช้เป็นเกณฑ์พื้นฐานในการคำนวณอัตราการชำระเงินตรงเวลา ซึ่งเป็น KPI สำคัญสำหรับการบริหารความสัมพันธ์กับผู้ขายและการปฏิบัติตามข้อกำหนดทางการเงิน.

ผู้ใช้หรือบทบาทที่รับผิดชอบอนุมัติใบแจ้งหนี้ให้ชำระเงิน.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยระบุคอขวดในกระบวนการอนุมัติ โดยแสดงว่าผู้ใช้หรือทีมใดใช้เวลาพิจารณาอนุมัตินานที่สุด.

เหตุผลเฉพาะที่ตั้งบล็อกการชำระเงินของใบแจ้งหนี้.

เหตุผลที่สำคัญ

ช่วยระบุต้นเหตุของความล่าช้าในการชำระเงิน ทำให้ปรับปรุงได้ตรงจุดและป้องกันปัญหาที่พบบ่อย เช่น ราคาและจำนวนไม่ตรงกัน.

สถานะปัจจุบันหรือสถานะสุดท้ายของกรณีใบแจ้งหนี้ เช่น ชำระแล้ว ปฏิเสธแล้ว หรืออยู่ระหว่างดำเนินการ.

เหตุผลที่สำคัญ

แสดงผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการดำเนินงานใบแจ้งหนี้ ทำให้วิเคราะห์เปรียบเทียบใบแจ้งหนี้ที่ชำระสำเร็จกับใบแจ้งหนี้ที่ถูกปฏิเสธได้.

กิจกรรม

ขั้นตอนกระบวนการที่ควรติดตามและปรับปรุง

เป็นจุดเริ่มต้นของวงจรการประมวลผลใบแจ้งหนี้ เมื่อมีการบันทึกใบแจ้งหนี้เข้าสู่ระบบ SAP Ariba เป็นครั้งแรก ซึ่งอาจรับผ่านช่องทางต่างๆ เช่น Ariba Network พอร์ทัลซัพพลายเออร์ หรือการป้อนข้อมูลด้วยมือ.

เหตุผลที่สำคัญ

กิจกรรมนี้เป็นจุดเริ่มต้นหลักสำหรับวัดรอบเวลาของใบแจ้งหนี้ตั้งแต่ต้นจนจบ และทำความเข้าใจความล่าช้าในช่วงแรกของการประมวลผล.

เหตุการณ์สำคัญที่ยืนยันว่าใบแจ้งหนี้จับคู่กับใบสั่งซื้อและใบรับสินค้าได้สำเร็จ โดยไม่มีความคลาดเคลื่อนค้างอยู่ แสดงว่าใบแจ้งหนี้ถูกต้องและพร้อมอนุมัติ.

เหตุผลที่สำคัญ

เมื่อขั้นตอนนี้เสร็จสิ้น แสดงว่าการตรวจสอบความถูกต้องจบลงและใบแจ้งหนี้พร้อมเข้าสู่เวิร์กโฟลว์การอนุมัติ นอกจากนี้ยังเป็นจุดตรวจสำคัญสำหรับวัดอัตราการประมวลผลโดยไม่ต้องทำด้วยมือ.

กิจกรรมนี้เป็นจุดเริ่มต้นของเวิร์กโฟลว์การอนุมัติอย่างเป็นทางการ หลังจากกระทบยอดใบแจ้งหนี้สำเร็จแล้ว ระบบจะส่งใบแจ้งหนี้ไปยังผู้อนุมัติที่กำหนดไว้หนึ่งคนหรือหลายคนตามกฎทางธุรกิจ.

เหตุผลที่สำคัญ

นี่คือจุดเริ่มต้นสำหรับวัด KPI รอบเวลาการอนุมัติใบแจ้งหนี้ และวิเคราะห์ประสิทธิภาพของขั้นตอนการอนุมัติโดยตรง.

แสดงว่าการอนุมัติเสร็จสมบูรณ์ โดยผู้อนุมัติที่จำเป็นทุกคนอนุมัติใบแจ้งหนี้ให้ชำระเงินแล้ว นี่เป็นขั้นตอนสำคัญก่อนบันทึกใบแจ้งหนี้เข้าระบบ.

เหตุผลที่สำคัญ

กิจกรรมนี้เป็นจุดสิ้นสุดสำหรับวัดระยะเวลาการอนุมัติ และเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อขั้นตอนการชำระเงินถัดไป หากล่าช้าจะกระทบต่อการชำระเงินตรงเวลาโดยตรง.

กิจกรรมนี้แสดงว่าใบแจ้งหนี้ที่อนุมัติแล้วถูกส่งไปยังระบบ ERP ปลายทางและระบบตอบรับเรียบร้อย เพื่อใช้บันทึกบัญชีการเงินและดำเนินการชำระเงิน นี่เป็นขั้นตอนสำคัญของการเชื่อมต่อระบบ.

เหตุผลที่สำคัญ

ยืนยันว่าการส่งต่องานจากฝ่ายจัดซื้อไปยังฝ่ายการเงินเสร็จสมบูรณ์ เป็นขั้นตอนสำคัญก่อนกำหนดเวลาและดำเนินการชำระเงิน.

กิจกรรมสุดท้ายของกระบวนการ ยืนยันว่ามีการส่งเงินให้ผู้ขายแล้ว ถือเป็นการสิ้นสุดวงจรของใบแจ้งหนี้.

เหตุผลที่สำคัญ

กิจกรรมนี้เป็นจุดสิ้นสุดหลักสำหรับวัดระยะเวลาตั้งแต่ต้นจนจบของใบแจ้งหนี้ และจำเป็นต่อการคำนวณอัตราการชำระเงินตรงเวลาและการใช้ส่วนลดเมื่อชำระก่อนกำหนด.

คำถามที่พบบ่อย

process mining ช่วยปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba ได้อย่างไร?

Process mining วิเคราะห์ขั้นตอนจริงในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba เพื่อค้นหาคอขวด ระบุสาเหตุที่ทำให้ล่าช้า และชี้การเบี่ยงเบนจากข้อกำหนด ข้อมูลเชิงลึกที่อิงข้อมูลช่วยลดรอบเวลาการอนุมัติ ลดความคลาดเคลื่อนในการจับคู่ และใช้สิทธิ์ส่วนลดเมื่อจ่ายเงินก่อนกำหนดได้มากขึ้น ส่งผลให้ทำงานได้มีประสิทธิภาพขึ้นและประหยัดต้นทุน.

ต้องใช้ข้อมูลใดจาก SAP Ariba เพื่อทำ process mining กับการประมวลผลใบแจ้งหนี้?

โดยทั่วไป คุณต้องใช้บันทึกเหตุการณ์จาก SAP Ariba ซึ่งรวมเหตุการณ์การสร้าง การอนุมัติ การจับคู่ และการชำระเงินของใบแจ้งหนี้ จุดข้อมูลสำคัญประกอบด้วยหมายเลขใบแจ้งหนี้ เวลา รายละเอียดกิจกรรม และรหัสผู้ใช้ เพื่อสร้างภาพขั้นตอนการทำงานทั้งหมด ข้อมูลนี้ช่วยให้วิเคราะห์เส้นทางของใบแจ้งหนี้แต่ละรายการได้ครบถ้วน.

คาดหวังการปรับปรุงแบบใดได้บ้าง และจะเห็นผลเร็วแค่ไหน?

ภายในไม่กี่สัปดาห์หลังวิเคราะห์ข้อมูลครั้งแรก คุณจะเริ่มเห็นโอกาสในการลดรอบเวลา ทำงานอัตโนมัติ และปรับปรุงการปฏิบัติตามข้อกำหนด ผลลัพธ์ที่จับต้องได้ เช่น ลดงานที่ต้องทำด้วยมือ ลดความล่าช้าในการจ่ายเงิน และใช้สิทธิ์ส่วนลดเมื่อจ่ายเงินก่อนกำหนดได้มากขึ้น มักเริ่มเห็นภายในไม่กี่เดือนหลังนำคำแนะนำไปใช้ การปรับปรุงเหล่านี้ช่วยให้ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนอย่างมีนัยสำคัญ.

process mining ต่างจากรายงานแบบเดิมสำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้อย่างไร?

รายงานแบบเดิมแสดงว่า “เกิดอะไรขึ้น” ส่วน process mining แสดงให้เห็นว่า “เกิดขึ้นอย่างไรและเพราะเหตุใด” ด้วยการแสดงขั้นตอนจริงตั้งแต่ต้นจนจบ ช่วยค้นหาการเบี่ยงเบน งานแก้ไขซ้ำ และคอขวดที่รายงานแบบคงที่อาจมองไม่เห็น ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดขึ้นช่วยให้ปรับปรุงกระบวนการโดยอิงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และนำไปสู่แนวทางแก้ไขที่ลงมือทำได้จริง.

process mining ช่วยให้เราใช้ส่วนลดเมื่อจ่ายเงินก่อนกำหนดได้มากขึ้นหรือไม่?

ได้ process mining ระบุได้ชัดเจนว่าเหตุใดใบแจ้งหนี้จึงพลาดช่วงเวลาที่จะได้รับส่วนลดเมื่อจ่ายเงินก่อนกำหนด ซึ่งมักเกิดจากการอนุมัติล่าช้าหรือปัญหาในการจับคู่ เมื่อระบุคอขวดและสาเหตุที่แท้จริงได้ คุณก็ปรับกระบวนการได้ตรงจุดเพื่อเร่งการประมวลผลและใช้สิทธิ์ส่วนลดให้ได้มากที่สุด ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อผลประกอบการ.

การนำ process mining มาใช้กับการประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba ทำได้ยากหรือไม่?

การนำ process mining มาใช้เริ่มจากการดึงและแปลงข้อมูล จากนั้นจึงวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือเฉพาะทาง แม้ต้องตั้งค่าทางเทคนิคในช่วงแรก แต่ขั้นตอนมีแนวทางชัดเจนและมักทำให้ง่ายขึ้นได้ด้วยตัวเชื่อมต่อสำหรับ SAP Ariba ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้มักคุ้มกับความพยายามในช่วงเริ่มต้น และโซลูชันหลายรายมีคำแนะนำตลอดขั้นตอนการนำไปใช้.

ต้องมีทักษะหรือเครื่องมือทางเทคนิคเฉพาะเพื่อเริ่มทำ process mining กับใบแจ้งหนี้หรือไม่?

แพลตฟอร์ม process mining ช่วยจัดการงานวิเคราะห์ที่ซับซ้อนส่วนใหญ่ แต่ทักษะด้านวิศวกรรมข้อมูลจะเป็นประโยชน์ในช่วงแรกสำหรับการดึงและแปลงข้อมูลจาก SAP Ariba ผู้ให้บริการหลายรายมีบริการให้คำปรึกษาหรือตัวเชื่อมต่อที่เตรียมไว้แล้ว เพื่อให้ตั้งค่าทางเทคนิคได้ง่ายขึ้นและลดความจำเป็นในการมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางภายในองค์กร.

process mining ช่วยให้การประมวลผลใบแจ้งหนี้ใน SAP Ariba เป็นไปตามข้อกำหนดได้อย่างไร?

Process mining แสดงการเบี่ยงเบนจากขั้นตอนปฏิบัติงานมาตรฐานทุกจุด ช่วยตรวจจับกิจกรรมที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดหรือขั้นตอนที่ไม่ได้รับอนุญาตโดยอัตโนมัติ พร้อมชี้กรณีที่ใบแจ้งหนี้ข้ามการอนุมัติที่จำเป็นหรือกฎการป้อนข้อมูล การติดตามอย่างต่อเนื่องช่วยให้บังคับใช้ข้อกำหนดและลดความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

process mining เป็นการวิเคราะห์ครั้งเดียวหรือเป็นโซลูชันที่ใช้ต่อเนื่องสำหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้?

process mining ใช้ได้ทั้งสองแบบ การวิเคราะห์ครั้งแรกช่วยให้เห็นผลลัพธ์ที่นำไปปรับปรุงได้ทันที แต่ประโยชน์สำคัญอยู่ที่การติดตามอย่างต่อเนื่อง เพื่อวัดผลจากการเปลี่ยนแปลงและตรวจพบการเบี่ยงเบนใหม่ การอัปเดตข้อมูล SAP Ariba เป็นประจำช่วยให้ปรับปรุงกระบวนการได้อย่างต่อเนื่องและรักษาผลลัพธ์ไว้ได้ อีกทั้งสนับสนุนวัฒนธรรมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง.

เริ่มปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้ในกระบวนการจัดซื้อจนถึงชำระเงินวันนี้

ลดระยะเวลาตั้งแต่รับใบแจ้งหนี้จนเสร็จสิ้นได้ 30% พร้อมเพิ่มสภาพคล่องทางการเงิน.

เริ่มทดลองใช้ฟรี

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต ตั้งค่าเสร็จภายในไม่กี่นาที.