Sebagian besar peningkatan proses perusahaan akuntansi diperlukan karena mereka masih memanfaatkan strategi usang dan sistem warisan untuk mengelola lautan formulir, PDF, dan dokumen tulisan tangan yang diterima setiap hari. Kurangnya fleksibilitas dan skalabilitas ini menambah biaya yang tidak perlu, waktu pemrosesan yang lambat, dan kesalahan administrasi yang secara signifikan berdampak pada organisasi dan karyawan. Mungkin yang paling penting, ini menghambat pengambilan keputusan hilir yang merugikan pelanggan atau konstituen di jantung organisasi mereka.

Terlepas dari dunia digital saat ini, bagi banyak akuntan, pemrosesan dan manajemen dokumen tetap sama menantang dan kunonya dengan tidak memiliki email kantor untuk komunikasi sehari-hari.

Sektor publik sangat rentan terhadap tantangan pemrosesan dokumen manual dengan sistem dan alat lama yang tidak dapat mengimbangi dan menangani masuknya permintaan yang tidak terduga. Penggunaan teknologi lama yang terus-menerus atau menggabungkan sistem warisan telah menghasilkan sistem yang rapuh yang tidak dapat mengikuti backlog yang terus bertambah.

Karena volume data tidak terstruktur yang terus meningkat membuat simpanan dan kemacetan pemrosesan ini, dampak negatif bagi konsumen dan konstituen dapat diraba, seperti ditolaknya pinjaman hipotek atau bantuan federal yang tertunda. Itu sebabnya agensi seperti IRS dan firma akuntansi sendiri harus mempertimbangkan modernisasi dengan Intelligent Document Processing (IDP).

Apa itu IDP?

Meskipun masalah dengan metode teknologi dokumen yang ketinggalan zaman sudah jelas, banyak yang belum menemukan solusinya. IDP memanfaatkan Artificial Intelligence (AI) untuk memungkinkan otomatisasi end-to-end proses dokumen-sentris.

IDP tidak hanya mengklasifikasikan dan mengonversi format dokumen yang kompleks (PDF, gambar, email, formulir yang dipindai dengan tulisan tangan yang berantakan) menjadi informasi yang terstruktur dan dapat dibaca mesin, tetapi juga melakukannya dengan akurasi dan efisiensi yang lebih tinggi daripada alternatif lama atau metode manual.

Dalam kasus firma akuntansi yang mengumpulkan ribuan dokumen pelanggan, seperti 1099 formulir, W-2, faktur, potongan pembayaran atau cek dalam persiapan musim pajak, model Pembelajaran Mesin yang canggih dapat secara otomatis mengidentifikasi dokumen digital, mengekstrak teks yang dicetak dan tulisan tangan , dan menyusunnya ke dalam format yang dapat dibaca mesin yang dapat digunakan oleh berbagai sistem hilir.

Kemudian, sistem “human-in-the-loop” menciptakan checks and balances antara AI dan Machine Learning, membawa manusia untuk meninjau dan menyelesaikan jika kesalahan terdeteksi atau sesuatu masih belum jelas. Secara kritis, fungsi ini memandu kinerja mesin dan manusia untuk hasil mesin dan manusia yang lebih baik, menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah, otomatisasi yang lebih tinggi, dan proses yang lebih cepat dan lebih lancar.

Perusahaan dapat mengotomatisasi dan mempercepat operasi mereka untuk memberikan layanan yang lebih efisien dan efektif dengan mengubah data yang terperangkap menjadi data yang dapat ditindaklanjuti dengan IDP. Di sektor publik, ini mempercepat penyampaian layanan saat mereka paling dibutuhkan, seperti klaim disabilitas, paket bantuan federal atau lokal, dan banyak lagi.

Kurva Percepatan dan Adopsi untuk IDP

IDP adalah pasar yang meledak dan tidak semua solusi diciptakan sama, sehingga organisasi harus mempertimbangkan hal berikut agar implementasi IDP berhasil. Namun, untuk mencapai titik di mana data dapat diekstraksi untuk membuat keputusan yang akurat, organisasi harus mempertimbangkan hal berikut agar implementasi IDP berhasil:

Prioritaskan kemudahan penggunaan tetapi waspadalah terhadap janji palsu saat mempertimbangkan solusi IDP. Meskipun IDP seharusnya mudah digunakan, disiapkan, dan dipelihara dalam jangka panjang, perhatikan vendor mana pun yang menjanjikan solusi otomatisasi “peluru perak”. Implementasi IDP yang paling berdampak akan menyelaraskan dan menyesuaikan dengan prioritas dan tujuan organisasi.

Rangkullah langkah penting nol dari data berkualitas tinggi dan prioritaskan solusi yang memberikan otomatisasi dengan akurasi di berbagai jenis dan input dokumen. Organisasi harus mencari solusi dengan kemampuan AI dan Machine Learning yang kuat yang meningkatkan kinerja, menyempurnakan model dari waktu ke waktu, dan dapat diuji di seluruh skenario dunia nyata.

Pertimbangkan penerapan IDP fleksibel yang sesuai dengan infrastruktur organisasi Anda, yang memungkinkan kontrol langsung terhadap data dan memaksimalkan inisiatif otomatisasi waktu-ke-nilai.

Tingkatkan keterampilan staf Anda untuk bekerja bersama mesin, memberdayakan tempat kerja dan model bisnis yang lebih efisien dan tahan di masa depan. Meningkatkan keterampilan karyawan dapat berarti memfasilitasi sesi pelatihan internal, mengubah praktik perekrutan untuk memprioritaskan keterampilan tertentu, dan berinvestasi dalam sesi orientasi dan pelatihan yang lebih menyeluruh ketika individu bergabung dengan organisasi.

Dalam Penutupan

Harapan dan tuntutan masyarakat terhadap organisasi yang mereka percayai terlalu tinggi untuk pemrosesan data manual. Sudah saatnya organisasi menyikapi modernisasi proses secara serius dengan mengadopsi IDP. Dengan memprioritaskan modernisasi teknologi untuk memastikan dokumen dan data diproses dengan cepat, dan permintaan ditangani secara akurat, semua aspek ekosistem organisasi akan menang—terutama, karyawannya dan konstituen serta pelanggan yang mereka layani.