SFA(営業支援)CRM(顧客関係管理)マーケティングオートメーションビジネスインテリジェンスITサービスマネジメント製品ジャンルで記事を探す閉じるお知らせ公式Twitterアカウントで新着記事を配信中です。フォローをお願いします。Matching)」は、経理業務のうち入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービスである。入金データの「振込人名義」と「請求先企業名」を名寄せして自動でひも付ける。基づき、入金消込対象の請求データの候補を抽出する。入金:請求が1:1、1:N、N:1いずれのパターンにも対応する。PayMaの概要(出所:NTTコムウェア)[画像のクリックで拡大表示]入金消込対象の請求データの候補は、ルールベースのほか、機械学習を利用して抽出する。マッチングの結果を学習することで、使えば使うほどマッチングの精度が上がる。振込手数料や消費税による金額の違いを考慮し、許容金額を事前に登録することによって、差異を考慮したマッチングもできる。要する時間を約90%削減できた。過去1年分のデータ(約2万件の入金データと、約22万件の請求データ)に対して、実際に経理担当者が行った入金消込結果を学習させた。PayMaを製品化した背景には、入金消込業務はRPA(ロボットによる業務自動化)による自動化が難しいという状況がある。担当者による目視確認と手作業が常態化している。「入金データの振込人名義から請求先が特定できない」事情や、「複数の請求をまとめて入金した場合、どの請求に対する入金か特定できない」事情がある。入金データの「振込人名義」と「請求先企業名」を名寄せして自動でひも付ける。基づき、入金消込対象の請求データの候補を抽出する。入金消込対象の請求データの候補は、ルールベースのほか、機械学習を利用して抽出する。マッチングの結果を学習することで、使えば使うほどマッチングの精度が上がる。要する時間を約90%削減できた。Reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。