Agent de rapprochement des recettes

Chaque mois, les équipes financières se battent avec les contrats, les données CRM et les systèmes de facturation juste pour confirmer que les chiffres sont corrects. Cet agent de rapprochement des revenus, construit avec l' AgentCreator de SnapLogic, montre comment une automatisation intelligente peut éliminer ce travail fastidieux sans sacrifier la précision.

En utilisant l'IA pour extraire, interpréter et comparer les termes des contrats avec vos systèmes d'enregistrement, cet agent aligne les enregistrements de CRM et de facturation avec les accords signés - signalant lesdivergences pour une révision humaine dans la boucle et libérant les équipes pour qu'elles se concentrent sur des initiatives financières à fort impact.

Voir le rapprochement des recettes en action

Regardez la vidéo pour découvrir le fonctionnement de l'agent de rapprochement des recettes, de la numérisation des contrats à l'extraction des termes, en passant par la validation des données en temps réel.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Cet agent de niveau production de SnapLogic remplace l'automatisation fragile basée sur des règles par une architecture d'IA modulaire qui combine la logique structurée et le raisonnement à l'aide d'un grand modèle de langage (LLM).

Voici comment la filière est structurée :

• Intégration du référentiel Box - Surveille le stockage cloud (par exemple Box) pour les nouveaux contrats ajoutés. Filtre basé sur les attributs des fichiers pour identifier les accords signés et lancer l'extraction.
• Classification du type de document - Utilise un agent basé sur LLM pour déterminer si chaque contrat est un bon de commande standard (structuré) ou un accord personnalisé (non structuré), et l'achemine en conséquence.
• Extraction adaptative des données - En fonction de la structure, l'agent applique une logique d'analyse traditionnelle ou une logique d'extraction guidée par des invites, alimentée par OpenAI ou d'autres LLM.
• Validation CRM + ERP - Fait correspondre les valeurs extraites (par exemple, les numéros de contrat, les conditions, les prix) avec les données CRM et ERP, garantissant ainsi la cohérence entre les systèmes.
• Comparaison des sous-agents + AQ - Un sous-agent spécialisé compare les résultats de plusieurs méthodes d'extraction en utilisant les critères d'évaluation LLM pour décider quel ensemble est le plus précis. Il s'agit en quelque sorte d'un examen par les pairs pour les résultats de l'IA.
• Signalement des divergences - Toute divergence est soumise à un examen humain en boucle avant que les mises à jour ne soient effectuées, ce qui allie rapidité et supervision.

Pourquoi c'est important

Il ne s'agit pas d'une démo.

L'agent de rapprochement des revenus est déjà en place chez SnapLogic etil a transformé notre clôture de fin de mois :

• Réduction de l'examen manuel des contrats
• Accélération des délais de réconciliation
• Prévention des fuites de recettes grâce à la détection précoce des écarts
• Recettes manquées récupérées
• Libérer les équipes financières pour qu'elles se concentrent sur le travail stratégique

Le plus beau ? Il a commencé par une tâche restreinte - la validation des termes du contrat - et a continué à évoluer grâce à la conception flexible et modulaire d'AgentCreator.

Construire son propre projet

Avec AgentCreatorvos équipes financières, RevOps et de données peuvent rapidement créer des agents intelligents qui évoluent en même temps que votre entreprise.

Vous n'avez pas besoin de revoir vos systèmes. Vous avez simplement besoin d'agents plus intelligents qui savent comment travailler avec eux.