請求書入力・
確認の自動化
請求書の記載内容をAIが読み取り、入力の高速化を実現します。さらに仕訳における勘定科目の推論や、インボイス制度・電帳法に関する確認機能のほか、ERPやワークフローとのAPI連携などにより業務の効率化を図ることが可能です。
AIを利用した経理精算業務フロー
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前処理
OCR処理の前に、必要となる証憑のみを切り取って補正を行います。さらに複合機などで連続スキャンした複数ページのPDFファイルから請求書だけを自動的に選別する「振分」、各企業で利用されている申請台紙や用紙に添付された請求書を検出する「台紙切取」、証憑の向きを補正する「回転補正」といった複数の機能があります。
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OCR処理
請求書のカガミや明細に記載された情報を読み取り、テキストデータ化。個別の請求書にあわせたテンプレートの事前定義は必要なく、AI が認識し自動的に読み取りを行います。(請求書・明細については、学習が必要な場合があります。)
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確認・入力補助
読み取ったデータとマスタデータを照合することで、請求書の情報を確認する作業をAIが行います。また、金額・日付・支払先などの情報からその証憑に対する勘定科目を推論して候補リストを返すことで、勘定科目の入力補助も行うことができます。
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ワークフローへの連携
読み取ったデータは、ERPやワークフローとAPIで連携ができます。これにより入力の自動化と業務の効率化を図り、CSVファイルでの連携も可能となります。
コラム:インボイス制度に向けた取り組み
2023年10月からインボイス制度(適格請求書保存方式)が開始されます。それに伴って適格請求書には6つの項目の記載が必須となり、受け取った側はこれらが正しく記載されているかを確認する必要があります。新制度のため不確定要素が多いのが現状ですが、特に手間になると予想されるのが登録番号の確認です。
ファーストアカウンティングでは、AIで適格請求書に記載されている登録番号を読み取り、登録番号が正しいかを確認する機能を実装する予定です。また、適格請求書に事業者番号がない場合はそれが正しいかどうか(書き漏れor登録事業者ではない)を判定する機能も重要になります。さらに、適格請求書に記載されている「税率ごとの合計金額」や「税率ごとの消費税額」が正しいか検算する機能も搭載することで、大幅な業務の効率化が可能になると考えています。
導入事例
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キッセイ薬品工業株式会社
- 導入効果
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手作業によるデータ入力の削減
ヒューマンエラーの減少による業務品質の向上
申請者・承認者 双方の負担軽減
データ精度向上
働き方改革の推進
【Remota事例】
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旭化成株式会社
- 導入効果
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大幅なコスト削減
工数削減とヒューマンエラーの防止
電子帳簿保存法やインボイス制度への迅速かつ正確な対応
読み取り結果から学習していくAI-OCR技術による継続的な精度向上
働き方改革の実現
【Remota事例】【Robota事例】
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株式会社クラレ
- 導入効果
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経理承認の作業時間75%削減
チェック漏れ・見逃しの防止
担当者間のナレッジ共有の促進
柔軟な業務運用
経理業務全体の効率化
【Robota事例】