Rintracciare le fatture doppie con l’IA

Le fatture doppie contribuiscono a notevoli perdite di spesa. Si stima che le aziende perdano lo 0.5% della spesa in fatture proprio per questo problema. Coupa, l’azienda di software per la gestione delle spese aziendali (BSM) per esempio, ha rilevato solo nella sua community una media di 1,7 milioni di dollari all’anno di spese per fatture doppie per ciascun cliente solo nel primo anno.

Le fatture doppie si verificano quando più fatture con attributi leggermente diversi (numeri di fattura, date e talvolta importi) sono presentate per gli stessi beni o servizi.

Le tecniche di tracciamento tradizionali comportano una corrispondenza esatta sulla base della combinazione Fornitore + ID fattura + Data fattura + Importo. Tale tipo di controllo è molto facile ma sfortunatamente lascerà sfuggire molte fatture doppie. La maggior parte di esse non verrà rilevata, con questa logica, nel mondo reale. Infatti, le fatture doppie possono avere valori diversi per ciascuno dei campi sopra indicati. Questo succede principalmente a causa dei molti errori commessi durante il processo di inserimento dei dati di fattura nel sistema, presi dalle immagini della fattura. 

L’esempio tipico è quello in cui si hanno due fatture per gli stessi prodotti acquistati ma con due descrizioni diverse come ad esempio: ‘Inchiostro HY Cyan LC3029CS Brother’ e ‘Inchiostro per stampante Embellished Connection’.

Se provassimo a trovare una corrispondenza esatta tra le due, il risultato sarebbe 0% (nessuna corrispondenza). Una corrispondenza basata su parole comuni sarebbe intorno al 25%. Una comprensione semantica basata sull’intelligenza artificiale come la tecnica NLP (Natural Language Processing) darebbe una corrispondenza del 45%. Tuttavia, un 45% lascia ancora un alto margine d’errore.

Coupa software, prima menzionata ha spinto la sua intelligenza artificiale (AI) ancora oltre. Studiando (anonimamente) l’enorme corpus del linguaggio degli appalti usato dalla sua community (qualcosa come 300 milioni di documenti ed in aumento), ha costruito dei modelli semantici AI personalizzati. Questi, in una situazione di doppia fattura come quella nell’esempio sopra, sarebbero in grado di trovare una corrispondenza del 77%!

Per le fatture duplicate, Coupa preferisce seguirei falsi positivi. Crede che per le persone sia meglio trovarsi di fronte ad una lunga lista di fatture che non sono doppie al fine di evitare di mancare i veri duplicati. Detto questo, il guadagno può essere molto alto (come la fattura da 1.5 milioni di dollari menzionata sopra) per far si che valga la pena ‘guadare’ tra alcune che non sono problematiche.