Большинство финансовых команд проделали тяжелую работу. Они оцифровали стандартные пути от заявки до заказа на поставку (PO) и от счета-фактуры до оплаты. Рутинные транзакции проходят, данные перемещаются. Системы делают именно то, для чего они были созданы.
Но где-то в этом процессе возник разрыв, которого автоматизация не коснулась, и именно там скрываются реальные расходы. Исключения — это то, где система дает сбой: это случаи, с которыми ваши системы никогда не были предназначены для работы.
Чтобы закрыть этот разрыв, 84% финансовых подразделений сейчас инвестируют в ИИ, надеясь добиться прорыва в вопросах затрат и эффективности. Только 7% говорят, что эти инвестиции приносят высокий или очень высокий результат.
Причина, по которой так много инвестиций буксует, заключается не в том, что ИИ не может обнаружить проблемы. А в том, что обнаружить проблему и понять её — это не одно и то же. Без общего определения того, что на самом деле означают ваши данные, ИИ не ошибается громко — он ошибается уверенно. Он выдает правдоподобно выглядящий ответ, и никто не ставит его под сомнение до самого аудита.
Приходит счет-фактура, который не соответствует заказу на поставку (PO). Поступает заявка без правильной структуры утверждения. Поставщик меняет свои платежные реквизиты в середине контракта. Заявитель разочаровывается в согласованиях и проводит оплату вне системы, просто чтобы двигаться дальше.
Эта сопутствующая работа — то, где кроются реальные расходы, и масштаб этого явления больше, чем ожидают большинство руководителей финансовых и закупочных подразделений:
- Только 7% организаций описывают процесс procure-to-pay как почти или полностью автоматизированный
Только 7% организаций описывают процесс procure-to-pay как почти или полностью автоматизированный
- Если учитывать весь спектр действий, обработка одного заказа на поставку может стоить от 14 до более чем 54 долларов
Если учитывать весь спектр действий, обработка одного заказа на поставку может стоить от 14 до более чем 54 долларов
- На каждый 1 миллион долларов выручки расходы на обработку кредиторской задолженности варьируются от 380 долларов для высокоэффективных операций до 920 долларов для средних показателей, что представляет собой более 500 000 долларов потенциальной ежегодной экономии для компании с годовой выручкой в 1 миллиард долларов
На каждый 1 миллион долларов выручки расходы на обработку кредиторской задолженности варьируются от 380 долларов для высокоэффективных операций до 920 долларов для средних показателей, что представляет собой более 500 000 долларов потенциальной ежегодной экономии для компании с годовой выручкой в 1 миллиард долларов
- Закупочные организации, достигшие уровня производительности «Digital World Class», сообщают о снижении функциональных затрат на 19%, меньшем количестве штатных единиц (FTE), занятых ручной работой, и сокращении циклов от заявки до заказа на 58% по сравнению с коллегами
Закупочные организации, достигшие уровня производительности «Digital World Class», сообщают о снижении функциональных затрат на 19%, меньшем количестве штатных единиц (FTE), занятых ручной работой, и сокращении циклов от заявки до заказа на 58% по сравнению с коллегами
Автоматизация стандартного пути транзакций освобождает команды от большей части рутинной работы, давая им больше возможностей для разрешения исключений. Но когда дорожные карты трансформации упускают из виду обработку исключений, они оставляют значительный потенциал улучшений нереализованным. Исключения остаются ручными и разрозненными, и именно там концентрируются расходы и накапливаются задержки. Чтобы трансформировать source-to-pay, нужно обратить внимание на исключения.
Почему ИИ в одиночку заходит в тупик
ИИ хорош в выявлении закономерностей в чистых данных. Он может пометить дубликат счета-фактуры и с высокой точностью предсказать, какие счета будут оплачены с опозданием. Но когда возникает исключение (например, неполная информация, нарушение политики или отсутствие подписи), ИИ может сказать вам, что есть проблема, но он не может фактически выполнить работу по её устранению.
Таким образом, финансовая команда получает оповещение от своей системы ИИ, но им все равно приходится:
- Найти нужного человека в цепочке утверждения
Найти нужного человека в цепочке утверждения
- Извлечь контекст из трех разных систем
Извлечь контекст из трех разных систем
- Вручную координировать исправление
Вручную координировать исправление
- Убедиться, что ничего не упущено
Убедиться, что ничего не упущено
ИИ добавляет еще одну точку данных к груде ручной работы, которую кому-то все равно приходится выполнять.
Существует вторая проблема, которая менее заметна, но более рискованна.
Даже когда ИИ подключен к вашим системам и может действовать в случае исключения, действие надежно лишь настолько, насколько ИИ понимает, с чем он имеет дело. Возьмем простой пример: какое поле суммы отражает валюту отчетности или какие поступления учитываются при расчете времени цикла. Ошибитесь в этом, и ИИ не будет колебаться. Он действует на основе неверного ответа с той же уверенностью, которую проявил бы при верном, и переопределение проходит без возражений.
На панели мониторинга это досадная ошибка. В платежном поручении или проверке порога утверждения — это нарушение комплаенса или ошибочно проведенный платеж — тот тип ошибки, который обнаруживается при аудите, а не до него.
Системы, которые закрывают этот разрыв, не просто оркеструют работу. Они закрепляют каждое действие в общем семантическом слое, который определяет, что означает каждый объект в ваших системах. Он обеспечивает соблюдение ваших правил управления в момент принятия решения и создает машиночитаемую запись доказательств каждый раз, когда исключение разрешается. Именно это делает ИИ по-настоящему заслуживающим доверия в финансах.
Проектирование для исключений
Сегодня, когда возникает исключение по счету-фактуре, на его разрешение может уйти до четырех дней: от 24 до 48 часов на отправку исключения на рабочее место, затем еще от 24 до 48 часов на его обработку после утверждения. Это еще до учета четырех или пяти человек, которые обычно касаются счета-фактуры на более ранних этапах процесса, или задержки до пяти дней при офшорном вводе данных.
Более эффективный рабочий процесс сократил бы этот график. Он автоматически извлекал бы соответствующие записи: заказ на поставку и условия оплаты для счета-фактуры, а также контракт с поставщиком для запроса. Он сверял бы эти записи с вашими существующими политиками и предпочтительными поставщиками. Там, где он может разрешить исключение немедленно (сверка с четкой политикой), он это делает. Там, где не может, он направляет решение нужному человеку со всем приложенным контекстом (не просто оповещение, а фактическое сравнение или несоответствие контракта, необходимое для принятия решения).
Все, что требует человеческого суждения, по-прежнему направляется туда, где работают люди — Microsoft Teams, Slack, электронная почта.
И поскольку каждое решение регистрируется, закономерности становятся видимыми. Оркестрация — это то, что делает такое действие возможным: это слой, который соединяет ваши системы, управляет исключениями и поддерживает движение работы между командами.
Создание процесса, который действительно обрабатывает исключения
Вам не нужно избавляться от своих систем: описанный выше слой оркестрации работает вместе с вашей системой планирования ресурсов предприятия (ERP) и системой закупок, а не вместо них.
Некоторые финансовые команды привлекают ИТ-специалистов для создания этого внутри компании. Это возможно, но часто медленно и ресурсоемко. Это означает выстраивание работы вокруг проблем, которые продолжают преследовать большинство предприятий: как направлять работу по цепочкам утверждения без «узких мест» и как обрабатывать исключения в масштабе без увеличения численности персонала.
Если вы оцениваете подход, будь то внутренняя разработка или покупка платформы, стоит задать вопросы по четырем направлениям: какую часть исключений система действительно обрабатывает, насколько хорошо она интегрируется с тем, что вы уже используете, обеспечивает ли она соблюдение правил управления, когда в процесс вовлекаются люди, и как быстро вы сможете реально запустить ее в работу.
А именно:
- Обрабатывает ли она полный жизненный цикл исключений или только помечает проблемы?
Обрабатывает ли она полный жизненный цикл исключений или только помечает проблемы?
- Может ли она извлекать записи из нескольких систем в режиме реального времени без ручного повторного ввода?
Может ли она извлекать записи из нескольких систем в режиме реального времени без ручного повторного ввода?
- Обеспечивает ли она соблюдение ваших правил управления, даже когда люди участвуют в принятии решений?
Обеспечивает ли она соблюдение ваших правил управления, даже когда люди участвуют в принятии решений?
- Может ли она учиться на прошлых выполнениях и самосовершенствоваться, чтобы охватить больше типов исключений?
Может ли она учиться на прошлых выполнениях и самосовершенствоваться, чтобы охватить больше типов исключений?
- Создана ли она специально для рабочих процессов source-to-pay с глубоким пониманием процессов закупок и финансов? Или это универсальный инструмент для рабочих процессов, который вам придется настраивать с нуля?
Создана ли она специально для рабочих процессов source-to-pay с глубоким пониманием процессов закупок и финансов? Или это универсальный инструмент для рабочих процессов, который вам придется настраивать с нуля?
- Сколько времени на самом деле займет внедрение (недели или месяцы)?
Сколько времени на самом деле займет внедрение (недели или месяцы)?
Ответы на эти вопросы важнее, чем выбор между самостоятельной разработкой или покупкой.
Решение, специально созданное для управления финансовыми исключениями, будет понимать нюансы ваших рабочих процессов, наиболее важные правила управления и конкретные места, где чаще всего возникают исключения. Оно также будет поставляться с предварительно настроенными передовыми практиками, основанными на лучших отраслевых примерах использования.
Для получения реальной отдачи начните с закупок и кредиторской задолженности.
Если вы собираетесь устранить разрыв, начните с закупок (от приема заявок до заказа на поставку) и кредиторской задолженности (обработка счетов). Именно там исключения происходят чаще всего и где требуется больше всего ручной работы. Вы также быстрее всего увидите окупаемость инвестиций в этих областях: меньше упущенных скидок, более быстрые циклы, меньше дублирующихся платежей и меньше времени, которое ваша команда тратит на согласования.
Решите проблему самой работы с исключениями, и вы построите процесс source-to-pay, который будет по-настоящему сквозным: процесс, который обрабатывает не только стандартные транзакции, но и исключения, согласования и передачи, которые мешают вашей команде сосредоточиться на самой важной работе.
Изучите решение UiPath для Source-to-Pay.
Источники:
- APQC, "How Efficient Is Your Procurement Process? Benchmarks Reveal a Wide Performance Gap," 29 апреля 2026 г.
APQC, "How Efficient Is Your Procurement Process? Benchmarks Reveal a Wide Performance Gap," 29 апреля 2026 г.
- APQC, "How Organizations Can Reduce Accounts Payable Costs," 16 марта 2026 г.
APQC, "How Organizations Can Reduce Accounts Payable Costs," 16 марта 2026 г.
- APQC, "Procure-to-Pay Automation: Moving Finance From Transactional to Intelligent," 26 марта 2026 г.
APQC, "Procure-to-Pay Automation: Moving Finance From Transactional to Intelligent," 26 марта 2026 г.
- Gartner, "Gartner Says CFOs Need Structured Finance AI Roadmaps," 8 июня 2026 г.
Gartner, "Gartner Says CFOs Need Structured Finance AI Roadmaps," 8 июня 2026 г.
- The Hackett Group, "Achieving Digital World Class Procurement Excellence Through Gen AI," 7 ноября 2025 г.
The Hackett Group, "Achieving Digital World Class Procurement Excellence Through Gen AI," 7 ноября 2025 г.
