Undersøgelser viser, at 45% af små og mellemstore virksomheder har problemer med manuelle fakturagennemgange. En proces, der er både tidskrævende og fejlbehæftet, da den kræver en grundig analyse af fakturaindholdet, krydsvalidering af komplekse prisstrukturer og afstemning på flere niveauer. En fejlrate mellem 4-6% tvinger virksomheder til at spilde tid på at validere legitime fakturaer. Dog nedprioriterer SMV'er ofte denne proces på grund af begrænset tid og budget. Dette kan føre til forsinkelser i behandlingen af betalinger og kedeligt dobbeltarbejde, hvilket alt sammen koster tid og penge. Veriply udvikler en løsning, der automatisk kan registrere fejl i fakturaer, for at forbedre hastigheden og nøjagtigheden hvormed fakturaer kan gennemgås, rettes og godkendes. Dette hjælper SMV'er med at reducere deres behandlingsomkostninger, forbedre likviditeten og have bedre overblik over deres finansielle tal.
LandboNord tilbyder specialiserede regnskabs- og rådgivningstjenester til små og mellemstore virksomheder inden for landbrugssektoren. Hvert år støtter de hundredvis af små virksomheder med deres økonomi, hvilket hjælper dem med at træffe mere informerede beslutninger, minimere risici og optimere deres overskud. Dog er manuel validering af fakturaer en betydelig udfordring, da det brede udvalg af leverandører, komplekse fakturastrukturer, varierende fakturaformater og krav kan være vanskelige at navigere i. Derfor ønsker LandboNord at undersøge muligheden for at automatisere deres fakturavalideringsprocesser yderligere og vil gerne udvikle en proof of concept (PoC) med Veriply vedrørende en algoritme, der kan finde anomali i fakturaer.
Veriply udvikler en algoritme, der kan finde anomalier i fakturaer for at forbedre nøjagtigheden i fakutravalidering. Platformen fungerer som en add-on til eksisterende regnskabssoftware, så fakturaer kan valideres i næsten realtid. I stedet for at gennemgå hver faktura manuelt, gør Veriply det automatisk ved hjælp af en kombination af forretningsregler, statistik og maskinlæring til at analysere mere end 30 fejlvariabler. Samlet set bruges disse checkpoints til at beregne en samlet risikoscore, der angiver sandsynligheden for fejl. Når afvigelser identificeres, markeres fakturaerne til gennemgang sammen med en forklaring på den identificerede anomali. Resten af fakturaerne mærkes som Ok-To-Pay, så virksomheder kun fokuserer på højrisikotransaktioner. Dette reducerer i sidste ende omkostningerne forbundet med fakturavalidering med op til 85%.
Resultaterne viser, at over en periode på to år indeholdt ca. 4,8% af fakturaer fejl og blev oprindeligt bogført fejlagtigt. Langt de fleste, 89 %, blev identificeret og rettet internt, hvilket sparede kunden for 2,7 % i udgifter.
Samlet set indikerer resultatet en betydelig mulighed for SMV'er til at øge deres organisatoriske effektivitet og forretningsresultat ved at reducere eller eliminere fakturafejl proaktivt.