Forrester Page
Forrester benennt HighRadius im
AR Invoice Automation Landscape Report,Q1 2023
In diesem Report erfahren Sie:
- Mehr über den messbaren Geschäftswert,den die Automatisierung von Debitorenrechnungen für Unternehmen schafft
- Wie sich die Grenzen von ERP-Systemen,die Zunahme von E-Invoicing-Mandaten und KI/ML auf den Reifegrad des Marktes für die Automatisierung von Debitorenprozessen auswirken.
- Waurm KI-gestützte prädiktive Analysen das größte Unterscheidungsmerkmal für die Automatisierung von Debitorenprozessen sind
- Warum Unternehmen in Cloud-basierte,integrierte und ERP-unabhängige Lösungen investieren
- Wie Sie die richtige Technologie und den richtigen Anbieter basierend auf geografischem Fokus,Branchenfokus und Art des Angebotes (Plattform,Anwendungen oder API-gesteuert) auswählen.
Holen Sie sich den Forrester Report
HighRadius 2 Minuten Übersicht
In den letzten zehn Jahren haben Lösungen zur Automatisierung von Debitorenrechnungen KI/ML genutzt,um End-to-End-Debitorenprozesse zu digitalisieren,zu optimieren und zu automatisieren.Von der automatisierten Zustellung von Rechnungen über reaktive bis hin zu proaktiven automatisierten Inkassomaßnahmen,dem Abgleich von Zahlungen mit offenen Rechnungen bis hin zur effektiven Verwaltung von gültigen und ungültigen Abzügen.
ERP-Systeme haben nur begrenzte Möglichkeiten,Automatisierungsregeln anzuwenden,und sind oft darauf beschränkt,manuelle Arbeit in Excel zu reduzieren.Sie können die wachsenden komplexen Anforderungen der Debitorenbuchhaltung nicht bewältigen,was Unternehmen dazu veranlasst,neben ERP-Systemen spezielle Lösungen zur Automatisierung der Debitorenrechnungslegung zu verwenden,um die Effizienz zu verbessern und den Cashflow zu optimieren.
Die Nachfrage nach Cloud-basierten,integrierten Lösungen,die ERP-unabhängig sind und sich nahtlos in andere Unternehmensanwendungen integrieren lassen,steigt enorm. Da viele Unternehmen isolierte Systeme für ERP,Buchhaltung,Banking und Zahlungsverkehr verwenden,führt die Verwaltung von Debitorenprozessen zu erhöhter Komplexität und betrieblicher Ineffizienz.
Prädiktive KI ist das größte Unterscheidungsmerkmal,und Anbieter investieren stark in fortschrittliche KI.Es gibt eine Verlagerung von der Anwendung einfacher KI-Regeln hin zur Entwicklung fortschrittlicher KI-basierter Modelle,die in der Lage sind,Kreditrisiken in Echtzeit zu überwachen,Kundenausfälle frühzeitig zu erkennen und ungültige Abzüge vorherzusehen.
Die Bewertung der am besten geeigneten Technologie und des am besten geeigneten Anbieters für die Automatisierung von Debitorenprozessen kann auf dem geografischen Fokus,dem Branchenfokus und der Art der Angebote (Plattform,Anwendungen oder API-gesteuert) basieren.Basierend auf der Größe des Unternehmens und den Bedürfnissen der potenziellen Kunden verfügen die Lösungsanbieter über Kernanwendungsfälle (Die von Kunden häufig nachgefragt werden) erweiterte Anwendungsfälle (zusätzlich zu den Kernanwendungsfällen) und Funktionsanwendungsfälle (Funktionalitäten,die am wichtigsten sind),um Unternehmen bei der Auswahl der richtigen Technologie und des richtigen Anbieters zu unterstützen.
