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Automazione della riconciliazione dei pagamenti

Automazione della riconciliazione dei pagamenti

Accelerare la riscossione del contante automatizzando la riconciliazione dei pagamenti tra i record dei consigli di pagamento inviati dai clienti e le prove di pagamento confermate dalla banca. La fatturazione utilizza l'intelligenza artificiale dei documenti per estrarre i dati di pagamento da documenti di consigli di pagamento, file lockbox o email e abbina automaticamente i dati di pagamento a prove di pagamento come estratti conto. Il team crediti può quindi esaminare tutte le transazioni corrispondenti e non corrispondenti.

Versioni (Edition) richieste

Disponibile nelle versioni: Lightning Experience
Disponibile in: Enterprise Edition, Unlimited Edition e Developer Edition con licenza Revenue Cloud Billing. Per ulteriori informazioni, rivolgersi al responsabile account Salesforce.

Flusso di lavoro di riconciliazione dei pagamenti

Quando un cliente paga, si ricevono spesso due tipi di documenti: un consiglio di pagamento e una prova di pagamento. Un consiglio di pagamento, ad esempio un consiglio di rimessa, elenca ciò che il cliente dichiara di pagare. Una prova di pagamento, ad esempio un estratto conto bancario, conferma ciò che la banca ha ricevuto. La riconciliazione dei pagamenti inserisce entrambi i tipi di documenti, estrae i dati e li confronta con le fatture. Quindi abbina il consiglio di pagamento di un cliente alla prova di pagamento della banca e alle fatture aperte, in modo che ogni pagamento possa essere applicato all'account e all'ammontare della fattura corretti.

Il processo end-to-end prevede queste fasi.

  • Informazioni su come la riconciliazione dei pagamenti valuta una corrispondenza
    La riconciliazione dei pagamenti verifica innanzitutto se il codice ISO valuta corrisponde tra il consiglio di pagamento e i documenti giustificativi di pagamento. Se sì, confronta ogni pagamento con tre criteri e registra quanto strettamente i valori sono allineati, in modo che il team crediti possa esaminare i risultati.
  • Come capire perché l'intelligenza artificiale del documento estrae un consiglio di pagamento in due tabelle
    Quando Document AI elabora un consiglio di pagamento, scrive i dati in due tabelle correlate, ma scrive una prova di pagamento in una. Prima di configurare gli oggetti data lake (DLO) di output, è importante capire perché.
  • Informazioni su come l'intelligenza artificiale del documento mappa il consiglio di pagamento in tabelle e colonne
    Considerare il consiglio di pagamento di esempio (ad esempio un consiglio di rimessa) e la prova di pagamento di esempio (ad esempio un estratto conto bancario) per un singolo bonifico bancario di 10.000 € da Acme Corp a fronte di due fatture. L'intelligenza artificiale dei documenti legge ogni documento e scrive i valori nelle colonne corrispondenti.
  • Impostazione della riconciliazione dei pagamenti
    Impostare la riconciliazione dei pagamenti preparando i dati di pagamento in Data 360 e distribuendo il kit dati di riconciliazione dei pagamenti utilizzato da Billing per abbinare i pagamenti alle fatture.
  • Riconciliazione dei pagamenti ed esame dei risultati
    La riconciliazione dei pagamenti collega i dati preparati in Data 360 ai record di fatturazione. Dopo aver condiviso i consigli di pagamento e i documenti giustificativi di pagamento tramite il connettore desiderato, Data 360 li inserisce, Document AI estrae i dati e le trasformazioni dati batch li convertono nei campi necessari per la fatturazione. Quando si eseguono le trasformazioni di riconciliazione, Fatturazione riceve questi dati, confronta ogni consiglio di pagamento con la prova di pagamento della banca e le fatture aperte e crea record di riconciliazione. Il team crediti esamina quindi i record corrispondenti e non corrispondenti.
  • Risoluzione dei problemi comuni di riconciliazione dei pagamenti
    Risolvere i problemi più comuni che possono verificarsi quando si imposta ed esegue la riconciliazione dei pagamenti, ad esempio errori del connettore, dati mancanti, un aggiornamento del contenuto del processo non aggiornato o un output AI documento vuoto.
 
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