© Beta Systems Software AG1 FrontCollect Suite – ECM Készlet Általános Bejövő posta és Bejövő számla megoldások Magyarországi forgalmazó: Ker-Soft Kft. Szombathelyi tér Budapest Tel: +36 (1) Keressen minket!

© Beta Systems Software AG Tartalom 2  Motiváció és előnyök Motiváció és előnyök Bejövő posta feldolgozás Számlák begyűjtése  Technológiák Technológiák  Osztályozás Osztályozás  Kiemelés Kiemelés  Források és áttekintés Források és áttekintés  Motiváció és előnyök Motiváció és előnyök  Munka lépések Munka lépések  Technológiák Technológiák  Szállító felismerése Szállító felismerése  Fej / tétel sorok begyűjtése Fej / tétel sorok begyűjtése  Az adótörvény implementálása Az adótörvény implementálása  SAP integrálása SAP integrálása [FrontCollect Postázó] [FrontCollect Invoice] [Projekt]  Inbox feldolgozási példák Inbox feldolgozási példák  Számla begyűjtés - példák Számla begyűjtés - példák

© Beta Systems Software AG Bejövő posta feldolgozás 3  Motiváció és előnyök  Technológiák  Források és áttekintés  Osztályozás  Adat kinyerés

© Beta Systems Software AG4 A feldolgozást hatékonnyá kell tenni… Bejövő posta ( Inbox) …olyan korai szakaszban, amint csak lehetséges  Rendezetlen  Ismeretlen sorrend  Különböző média (papír, elektronikus) Kulcskérdés: Hogyan vihető át a levél korrekten a feldolgozáson gyorsan, megbízhatóan és alacsony költséggel? 3 

© Beta Systems Software AG5 Kulcs-oszlopok: Osztályozás és adatok kinyerése “Request 47341”NameJohn Smith Date of b.18 Feb Field 31“ticked” Osztályozás ► Üzleti esetek ► Dokumentum típusa Adatok kinyerése ► Tartalmi információk “Change of address”Contr. no New Hugh Ball, Address 20 Ball Street, Maine 

© Beta Systems Software AG6 Idő és költség megtakarítások… …már rögtön az indulásnál jelentkeznek Inbox  Unsorted  Unknown order  Different media (paper, electronic) FrontCollect Mailroom  Automatizált, hatékony bejövő posta  Üzleti esetek osztályozása  Dokumentum-specifikus kiemelés Többé nem probléma! 2 

© Beta Systems Software AG7  Motiváció és előnyök  Technológiák  Források és áttekintés  Osztályozás  Adat kinyerés Bejövő posta feldolgozás

© Beta Systems Software AG Források A bejövő formátumok széles skálája támogatást élvez: Papír/Fax … és XML és... PDF fájlok Word fájlok 8

© Beta Systems Software AG Az éppen felmerülő feladattól függően... …különböző “szakértők” dolgoznak: Számosan közülük kombinálva vannak a workflow-ban (munkautasításban), ha szükséges. OsztályozásAdatok kiemelése Formátumok Geometriai osztályozás (AI) Tétel sor begyűjtése (ICR) Nem-/félig struktúrált Statisztikai osztályozás Szabályokon alapuló osztály. Dokumentum struktúra elemzés (DA) Kézírás Kézírás / gépi font típus osztályzás --- (Nyomtatott,betű, levelek) 9

© Beta Systems Software AG6  Motiváció és előnyök  Technológiák  Források és áttekintés  Osztályozás  Adat kinyerés Bejövő posta feldolgozás

© Beta Systems Software AG Geometriai osztályozás: Számla szerződési forma Osztályozási tulajdonságok  Barcode / Vonalkód  Szövegek / Számok  Logók  Blokkok  Sorok Egyszerű, rugalmas,válogatott definíciós formák! 6

© Beta Systems Software AG Font (betű)típus osztályzás: Példa – Befejezés  Gyakran kézzel írt dokumentációk érkeznek feldolgozásra. Nem mindig lehet/ajánlott megpróbálni felismerni a kézírást.  Fontos az azonosítás, pl. azért, hogy továbbküldjük ezeket a dokumentumokat a megfelelő munkahelyre (kulcs szó: ‘complete capture’ – teljes begyűjtés).  A karakter stílusa megadható a következők által:  Sor magassága és a  Sor távolsága.  A kézírás esetében a magasság és sor távolság nagyobb és nagy mértékben eltérhet. A küszöb értékek és a kézírás arányai a teljes dokumentum vonatkozásában meghatározhatók 12

© Beta Systems Software AG Statisztikai osztályzás: Példa – Cím változása  A statisztikai osztályzás megtaníthatja és felismerheti a példákon alapuló dokumentum típusok jellemzőit.  A jellemzők magukban foglalják a lényeges szavakat és szó kombinációkat.  A bejövő dokumentumok a jellemzőknek megfelelően kielemződnek, és az eredmény összehasonlításra kerül a megtanult/megismert információkkal. 7 Dok. osztály = Cím változás

© Beta Systems Software AG7 Statisztikai osztályozás – Hogyan is működik? A statisztikai osztályozás két fázisra osztható:  A minta dokumentumok rendelkezésre állása osztályozás szerint rendezve  A tanuló folyamat megkezdése  Kész - Rendben Fázis 1: Automatizált tanulás a példák alapján  A megtanult „statisztikák” alkalmazása a termelésben  Kész - Rendben Fázis 2: Alkalmazások a termelési folyamatban

© Beta Systems Software AG8 Statisztikai osztályozás – Tanulás 1. fázisban ‑  ‑  2 Az osztályok meghatározása és specifikálása A tanuló dokumentumok rendelkezésre bocsátása Automatikus tanulás a [FrontCollect]-ben  Nincs elég dokumentum:  Az osztályozás megbízható, ha a tanulás és a teszt készlet kellően nagy méretű  A feldolgozás megtanulja a példák jellemzőit, de az osztályzást nem  Nincsenek példák:  Az emberhez hasonlóan, a gépnek példákra van szüksége, hogy tanulhasson  Az osztályok változása megértethető legyen Tipppek a gyakorlati tapasztalatokon  Biztosítsa a példa-dokumen- tumokat a definiált osztályok számára  Támogatás a területek / főosztályok specialistája által Feladat

© Beta Systems Software AG9 Statisztikai osztályozás – Tanulás 1. fázisban Tanulás Az osztályok meghatározása és specifikálása A tanító dokumentumok rendelkezésre állása Automatizált tanulás a [FrontCollect] - ben Eredmények Feladat Példa-dokumen- tumok biztosítása és a tanuló programok végrehajtása

© Beta Systems Software AG9 Osztályozás – Hány dokumentum? A tanuló dokumentumok száma (osztályonként)  Hány példa dokumentumra van szükség?  Milyen tényezők határozzák meg a dokumentumok szükséges számát?  Hogyan kell meghatározni a pontos számokat?  Az osztályok számától  A dokumentumok rögzített számától  Nyelvtől A szám nem függ :  Az osztály és a dokumentum tartalma (a szavak) közötti tiszta kapcsolattól  Lehető / elvárt eredmények, melyek a tesztelési méréseken alapulnak A szám függ :  Kb dokumentumos ellátmány osztályonként  Mérések független dokumentumok felhasználásával a tanulásra és a tesztelésre Tesztelési mérések, a “trainer” alkalmazásával

© Beta Systems Software AG10 A tanuló dokumentumok száma: Példa – Tanulási görbe Recognition rate Size of the learning set in the example A felső görbe jelzi a felismerési arányt a tanuló készlet szerint Az alsó görbe jelzi a felismerési arányt a teszt készlet szerint ‑  ‑  2

© Beta Systems Software AG Recognition rate Size of the learning set in the example 10 A tanuló dokumentumok száma: A görbe haladása A görbék közelednek egymáshoz, ahogy a tanuló készlet növekszik. A tanuló dokumentumok sajátosságai egyre kevésbé válnak fontossá és az „igazi” osztály-karakterisztikák kerülnek előtérbe. Az előrehaladás karakterisztikus; az eredmények és a készletek erősen változhatnak a dokumentumoktól és az osztályok számától függően. ‑  ‑  2

© Beta Systems Software AG Recognition rate Size of the learning set in the example 11 A tanuló dokumentumok száma: A görbe előrehaladásának elemzése A különbség az eredményekben, melyek a tanuló és teszt készleten alapulnak, jelzi: - Vajon van-e értelme további tanuló dokumentumokat használni - A felismerési arány mérete ‑  ‑  1

© Beta Systems Software AG11  Motiváció és előnyök  Technológiák  Források és áttekintés Osztályozása  Adat kinyerés Bejövő posta feldolgozás

© Beta Systems Software AG Adatok kinyerése  Mik ismertek az osztályozást követően?  Az üzleti eset / a dokumentum osztály  És most hogyan tovább?  A kívánt információk kiolvasása a dokumentumról  Szükséges indexelési kritériumok  További adatok az érvényesítéshez  Egyéb hasznos adatok, ha azok felhasználhatók 12

© Beta Systems Software AG12 Adatok kinyerése – Mik az előnyök?  Csökkentett költségek  Kisebb mennyiségű adat, melyet manuálisan kell bevinni  Ellenőrzések automatikus végrehajtása  Idő felszabadítása a komplexebb feladatok végzéséhez  Kevesebb hiba; a hibák korrigálásához minimális költségszint tartozik Kevesebb kézi feladat, kisebb terhelés  Csökkenő költségek, javuló szolgáltatás  A feldolgozás felgyorsul  Jobb ügyfél kapcsolatok a gyors válaszidők következtében Gyorsabb feldolgozás  Csökkentett költségek  Korszerű munkafolyamatok / processzek  Párhuzamosan dolgozó munkafolyamatok támogatása  Új követelmények könnyebb adaptálása  Központosítás: Begyűjtés a “service center” - ben Karcsú feldolgozások

© Beta Systems Software AG13 Adatok kinyerése – Hogyan is működik? Példa: Cím változás  Nem tudni előre, hogy a dokumentum hogyan fog kinézni  A dokumentumoknak rengeteg típusa és változata lehet  Szabályokra van szükség hogy eljussunk az igényelt információkhoz:  Formátum (biztosítási szám x számjegyből áll,...)  Kulcsszavak (Ins. No., insurance number, Ins. #) Adatok kinyerése leveleknél / ügyfél levelezéseknél Példa: Befejezés Példa: Dupla biztosítás

© Beta Systems Software AG13 Adatok kinyerése – Jobb, ha a gépre bízzuk  Az információk automatikus felderítése és begyűjtése  Papír dokumentumok (levelek beszkennelése)  Faxok  -ek  Egyéb elektronikus formátumok (pl. PDF, Word) Mi az adat kinyerés Formátumok Szabad-formátum

© Beta Systems Software AG14 A folyamat allokálása és megismétlése  Index információ Példa a szabad-formátumra: Cím változtatás - biztosítás ‑  ‑  3 Törzs adatok ? Új címre van szükség  Hasznos információk Az ins. no. (bizt. szám) és a cím összetartozik?  Információk az ellenőrzéshez

© Beta Systems Software AG14 Struktúra-alapú kinyerés: Cím változásra példa  A dokumentum struktúra elemzése a következőkön alapszik:  Kulcsszavak, beleértve a variánsokat  Adatok formátuma  Geometriai kapcsolat a kulcsszó és az adat között  Sor felépítése (pl. cím blokk) Kulcsszavak beleértve alternatív verziókat: Ins. No. | Ins. no. | insurance no. | Ins. # Struktúra: Kulcsszó + érték (10-digit- számjegy) Geometria: először ugyanabba a sorba, különböző sorok a „közelben”

© Beta Systems Software AG15 Struktúra-alapú kinyerés: Cím változás példa  Dokumentum struktúra elemzése a következőkön alapszik:  Kulcsszavak, beleértve a variánsokat  Adatok formátuma  Geometriai kapcsolat a kulcsszó és az adat között  Sor felépítése (pl. cím blokk) Nincs kulcsszó (de a Zip/Post kód egy szám) Struktúra: 3 sor (name/név, street/utca és Zip code/place) Geometria: először ugyanabba a sorba, különböző sorok a „közelében”

© Beta Systems Software AG Lokáció-alapú kinyerés: Számla szerződés formátum példa  A hasznos adatoknak (mezőknek) a lokációja/helye, mérete és definíciója ismert.  Opcionális paraméterek:  Zaj csökkentés  Háttér eltávolítása, pl. satírozott  Sorok és dobozok eltávolítása  Felismerő motor (és szavazás)  Karakterek (számok, betűk, stb.)  Dokumentum típusa (kézzel írt vagy nyomtatott)  Input mező (check box – ellenőrző dobozzal)  Érvényesítések, pl. érvényesítő szám  Annak érdekében, hogy a korrekt lokációk legyenek beolvasva, hozzárendelés történik a logók, blokkok és sorok alapján.

© Beta Systems Software AG16 Scanner / Sorter Számlák begyűjtése  Motiváció és előnyök  Munka lépések  Technológiák:  Szállító felismerése  Fej és tételsor begyűjtése  Az adó törvény implementálása  SAP integrálása

© Beta Systems Software AG Egy már készen álló számla beolvasó termék  FrontCollect Invoice, egyszerűen fogalmazva egy „számla olvasó”  Az Ön meglévő információit használja fel: a szállítók listáját  Felismeri a számlákat és hitel bizonylatokat, egyedül a struktúrájuk szerint  Tudja, hogy a számlák hogy néznek ki  Különbséget tesz az egy és többlapos számlák között  felismeri a számla csatolásait / mellékleteit  rajzról felismeri a szállítókat a szállító adatbázisban  ismeri az érvényes VAT (ÁFA) értékeket  több VAT (ÁFA) értékeket tud kezelni egyetlen számlán belül  felismeri a rakományt/csomagolást  különböző nyelveket és azok speciális szabályait is ismeri  Opciók szerint alakítható és tanítható 17

© Beta Systems Software AG A számla olvasó megéri az árát Az alkalmazás időt és pénzt takarít meg Előző ráfordítások Ráfordítások az FC Invoice alkalmazásával  Magas manuális feldolgozási idők  Jelentősen csökkentve az FC Invoice segítségével  A termelékenység nagyfokú megnövelése 17

© Beta Systems Software AG “Mit nyerhetünk a FrontCollect Invoice alkalmazásával?” (I)  Bejövő számlák automatizált feldolgozása  Manuális költségek jelentős csökkenése az adat gyűjtésben  Felgyorsult számla feldolgozó munkafolyamatok  A tanulmányok bizonyítják, hogy a konvencionális számlafeldolgozás két hétig tart  Sok (fő)osztály vesz részt benne  Nincs felügyelve a workflow/processing státusz  Előnyök, melyeket a gyors (aznapi) feldolgozás eredményez :  Használja ki a kedvező fizetési feltételek / árkedvezmények lehetőségeit  Implementálja / javítsa a pénzügyi kontrollt  Fizetési dátum, mint eszköz üzlet létrehozására a szállítókkal (jobb feltételek, korai fizetés, mint jutalom stb. ) 18

© Beta Systems Software AG “Mit nyerhetünk a FrontCollect Invoice alkalmazásával?” (II)  Hibák számának csökkenése  A manuális feldolgozások növelik a hibázás lehetőségét (pl. elveszett dokumentumok)  Az emberi erőforrások hatékonyabb felhasználása  Egyszerű, az alacsonyabb szakmai hozzáértést igénylő feladatokat többé már nem képesített és drága alkalmazottaknak kell elvégezniük. Pl., a könyvelőknek ezután nem kell adatokat rögzíteniük.  Javul a feladat vonzereje  Az alkalmazottak felszabadulnak az unalmas (adatbeviteli) feladatok végzése alól.  Ez még vonzóbbá teszi a munkájukat.  Automatizáció, mint a további folyamatok integrálásának alapja  Az automatizáció lehetővé teszi az integrációt és a kapcsolódást más folyamatokkal (pl. rendelési tételek érvényesítése). 18

© Beta Systems Software AG18 Scanner / Sorter Számlák beolvasása  Motiváció és előnyök  Munka lépések  Technológiák:  Szállító felismerése  Fej és tételsor begyűjtése  Az adótörvény implementálása  SAP integrálása

© Beta Systems Software AG Számlák  fogadva  szkennelve  és a számla olvasó megkezdi a feldolgozásukat A számla beolvasás folyamat részletezése (I) Szállító felismerése Adatok kinyerése Utó- feldolgozás ERP system pl. SAP 19

© Beta Systems Software AG Szállító felismerése Adatok kinyerése Utó- feldolgozás A számla beolvasás folyamat részletezés (II) Szállítók Törzs adata Ki küldte a számlát? Ennek meghatározásához a tárolt szállító adatok elérhetők az ERP rendszerben. 1 ERP system pl. SAP 20

© Beta Systems Software AG Szállító felismerése Adatok kinyerése Utó- feldolgozás Számla beolvasás folyamat részletezése (III) Szállítók Törzs adatai Információk beolvasása pl. számla szám, számla kelte, összegek,... 1 ERP system pl. SAP 2 Tudás adatbázis Ez a szabály- készlet és a mi tudás bázisunk felhasználásával történik. 21

© Beta Systems Software AG Szállító felismerése Adatok kinyerése Utó- feldolgozás Számla beolvasás folyamatának részletezése (IV) Szállítók Törzs adatai Az utófeldolgozás folyamán megtörténik az információk ellenőrzése, javítása és módosítása. 1 ERP system pl. SAP 2 Tudás adatbázis A számla olvasó tanulmányozza az utófeldolgozói feladatokat és az információkat a tudás adatbázisában letárolja. 3 22

© Beta Systems Software AG Szállító felismerése Adatok kinyerése Utó- felfolgozás Számla beolvasási folyamat részletezése (V) Szállítók Törzs adatai Utolsó lépésként az adatok továbbítódnak az ERP rendszerhez... Ahol a számla kezeléshez szükséges végső feladatok hajtódnak végre. 1 ERP system pl. SAP 2 Tudás adatbázis 3 23

© Beta Systems Software AG23 Scanner / Sorter Számlák beolvasása  Motiváció és előnyök  Munka lépések  Technológiák:  Szállító felismerése  Fej és tétel sor begyűjtése  A adótörvény implementációja  SAP integrálása

© Beta Systems Software AG Hogy működik a szállító felismerés ? Hogy lát hozzá egy „emberi lény” ehhez a feladathoz?  Megkeressük a jellemzőket a számlán  Név  Cím, ....  Ezen információk alapján keresünk a szállító adatbázisban FrontCollect Invoice ugyanazt a módszert választja. 24

© Beta Systems Software AG Hogy működik a szállító felismerés ? Információk azonosítása a szállító törzs adatokkal való összehasonlítással 24 Phone & fax Name & address Internet Commerc. register Tax number VAT ID Bank details

© Beta Systems Software AG Az összegyűjtött információk „fuzzy” összehasonlítása  A általános feldolgozás feljavítása az Ön adatbázisaiban talált információk fuzzy (laza logikai) összehasonlításával  A számlán keresett információk magukban foglalják pl.:  Név, cím, banki részletek, fax, telefon,  Adószám, VAT ID /ÁFA azonosító,  Internet cím, kereskedelmi regisztrációs szám, , ILN  A begyűjtött információk összehasonlításra kerülnek a szállító adatbázisával. Ez elegendő a számlák közvetlen, azonnali olvasásához Cím adatbázis Miller, 32 Elm Street Muller, 4 Park Lane Myller, 3 Atlanta Boulevard Begyűjtött adatok Mil?er37 ?m Street Egyezik! + 26

© Beta Systems Software AG Az összegyűjtött információk „fuzzy” összehasonlítása Okok a fuzzy egyeztetés használatához :  Különböző stílusú írás a bizonylaton  Lejárt adatok az adatbázisban  Hibák fellépése a számla begyűjtés folyamán (felismerési hibák) Cím adatbázis Miller, 32 Elm Street Muller, 4 Park Lane Myller, 3 Atlanta Boulevard Begyűjtött adatok Mil?er37 ?m Street Egyezik! + 26

© Beta Systems Software AG Köszönet a szabály készletnek… …a számla olvasó azonnal be tudja gyűjteni a számlákat. A szabályok készlete magában foglalja többek között : A számla olvasó ismeri a különböző írásstílusokat.  Detektálás kulcsszavak szerint pl.:  “Invoice number”, “Inv. No.”  “Invoice no.”,...  Validáció pl., összegekre  Net + VAT amount = gross (bruttó)  VAT is 19% or 7% (Németországban),...  VAT amount = net * VAT rate (érték) ...  Struktúrák detektálása, pl.:  Cím blokk 3 sorból áll  Internet cím “www” –vel kezdődik =

© Beta Systems Software AG A számla olvasó folyamatosan ügyesebbé válik!  A termék beépített tudás adatbázissal érkezik meg  A rendszer automatikusan betanul az utó-feldolgozás alatt  További feldolgozásra nincs szükség  Nincsenek kiegészítő költségek  A felismerési arány állandóan, magától nő  Az adminisztrátor szerkeszteni tudja a tudás bázist  A szabályok segédeszközök segítségével megtekinthetők (nincs „fekete doboz”)  Nem kívánt hatások elkerülhetők, pl. túl sok tréning, mely a felismerési teljesítmény csökkenését eredményezi 28

© Beta Systems Software AG Hogyan tanul a számla olvasó valami újat? Az utó-feldolgozási fázis alapvetően magában foglal két tevékenységet:  Példa: A számlaszám ( ‘Invoice number’) mező helyes értéket tartalmaz, az utófeldolgozás során átléphető, a bevitel elfogadásával, megerősítésével.  A számla olvasó ezt feljegyzi és letárolja a számla szám lokációját.  Legközelebb a számla olvasó a számla szám begyűjtését a megfelelő lokációról (helyről) kíséreli meg. Mező megerősítése  Kulcsszó – nem talált.  Érték beolvasva.  Lokáció letárolva.  A következő esettől már az érték a tárolt helyről kerül beolvasásra. 1 29

© Beta Systems Software AG Hogyan tanul a számla olvasó valami újat? Az utófeldolgozási fázis alapvetően magában foglal két tevékenységet:  Példa: A számlaszám mező nem található meg. (pl. mert nincs kulcsszó).  Az utófeldolgozás folyamán beviszik a helyes értéket.  A számla olvasó rákeres a számlán található helyes értékre és letárolja a lokációt. A mező megváltoztatása 2  Az utó-feldolgozás során, “78144” –t viszünk be.  Az automatizált tanulási funkció meghatározza a lokációt.  A következő esettől kezdve az érték a tárolt lokációról lesz beolvasva.  Nincs kulcsszó. A szabály-motor nem tudja megállapítani az értéket. 29

© Beta Systems Software AG Az Ön számla olvasójának erősségei:  Nem szükséges programozni vagy konfigurálni a szállító felismerésének módját.  A számla elrendezéseket a szállítókra nem kell allokálni.  Amikor aFrontCollect® Invoice nem képes tökéletesen végrehajtani egy feladatot, automatikusan tanul belőle.  Nem kell definiálni a lokációkat az adatok megtalálásához.  Még ismeretlen szállítók vagy új elrendezések is feldolgozhatók, előkészítés nélkül. 30

© Beta Systems Software AG30 Modulok szétterítése egy termelő hálózatban Szerverek Utófeldolgozó kliensek  InputAccel szerver  Fuzzy szerver  MS SQL szerver / MSDE  Multi (FCMULTI) Correction (FCIRCR) / korrekció Supplier correction (FCIRSPC) / szállító korrekció Feldolgozó kliensek Full page recognition / teljes lap fi. (FCPGR) Supplier recognition / szállító felis. (FCIRSPR) Header data reader / fej adat olv. (FCIRHDR) Position reader / pozíció olvasó (FCIRPSR) Amount reader / összeg olvasó (FCIRAMR) Validation (FCIRPJV) / érvényesítés Export / learning (FCIRKBL) Scan kliensek File import (FCIMF) Scan (IASCAN) Delete (FCDEL)

© Beta Systems Software AG31 Scanner / Sorter Számlák beolvasása  Motiváció és előnyök  Munka lépések  Technológiák:  Szállító felismerése  Fej és tétel sor begyűjtése  Az adótörvény implementálása  SAP integrálása

© Beta Systems Software AG Egy számla táblázati/tétel sor adatai Feladatok:  Információk begyűjtése a számla vagy rendelés tétel soraiból  A számlák validálása / érvényesítése: “Checking off”, azaz kipipálás a megrendelés vagy beérkezett áruk alapján 32

© Beta Systems Software AG Egy számla táblázati/tétel sor adatai Megoldás  A táblák struktúrájának automatikus felismerése egy számlán  Az oszlop struktúra elemzése pl. fejlécek  A sor struktúra elemzése pl. számítási szabály quantity * single price = total price /mennyiség * egység ár = összesen ár/ 32

© Beta Systems Software AG Egy számla táblázati/tétel sor adatai Előnyök  Csökkentett adat begyűjtési ráfordítások  Felgyorsult számla begyűjtő és érvényesítő folyamatok  Speciális FrontCollect funkciók:  Nincs szükség manuális feladatokra a táblák implementálására  Szállítók  Tábla komponensek  Nincs szükség a táblák karbantartásra a következőkben:  Új szállítók  Megváltozott tábla elrendezések  Új komponensek 32

© Beta Systems Software AG A FrontCollect Invoice operatív alapelvei: Operatív alapelvek:  1. lépés: Kezdés/Vége/Oszlopok  A tábla kezdetének és végének felismerése  Oszlop struktúra elemzése  Lap eleje és lap vége felismerése (átvitel)  2. lépés: Sorok lokációja / helye  Ismert (számítási) modellek ellenőrzése a tábla sorokra  A lehető, meghatározott variáns értékelése  3. lépés: Lezárás  A sorok komplettírozása mintákkal való összehasonlítások segítségével  4. lépés: Értékek olvasása a táblák sorairól 33

© Beta Systems Software AG Step 1: A táblázatok kezdete, vége és az oszlopai  Kritériumok a táblák kezdetének és végének meghatározásához  Fejlécek: Ismert cimkék / kijelölések megtalálása  Sorok: vízszintes és függőleges sorok megtalálása  Összegek: összeg információk (bruttó, nettó, VAT/ÁFA, stb.) a táblázat végén  Oszlop struktúra elemzése  Fejlécek: Ismert oszlop fejlécek megtalálása pl. “Item no”, “Quantity”, “Unit price”, “Price”, “Total”, “Discount”, stb.  Lap kezdete és vége  Átvitel: Kulcs szó az elején és a végén  Átvitelek (ki)számítása érvényesítési célokból  A tábla sorainak meghatározása az észlelt tartományban (kezdet/vége)  Bizonytalanság esetén: a teljes oldal végigkeresése 33

© Beta Systems Software AG Step 1: A táblázatok kezdete, vége és az oszlopai Sorok, Fejlécek Sorok, Fejlécek, Összegek 34

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (I)  Számítási szabályok ellenőrzése (kalkulációs modellek) a tábla sorokra  Quantity * unit price * quant. unit = total price  Quantity * unit price * quant. unit * discount = total price  Quantity * unit price * quant. unit * discount1 * discount2 = total price  Quantity * unit price * quant. unit * (discount1 + discount2) = total price  Net + VAT = gross  Quantity unit: Factor 1000, 100, 1 or 1/100 (%), 1/1000 (‰) (Quantity unit – mennyiségi egység)  Az egységár a mennyiségtől jobbra található 34

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (II)  Engedmények:  Szintén tényezők lehetnek, pl. 0.8 = 20% az egységár vagy a mennyiség alatt, vagy az egységár és a totál ár között  A második engedmény (second discount) az első engedmény mellett vagy alatt  Mennyiség:  Hiányozhat és ebben az esetben 1.0 a feltételezett  Helye az egység ártól balra, kötelezően 35

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (III)  A lehető, meghatározott variáns értékelése  Számos számítási szabály tábla sorokat eredményezhet  Modell, mely a legtöbb sort adja, előnybe helyezendő, de csak egyetlen modell használható egy táblára  A modellnek egyeznie kell a tábla fejlécekkel  Sorok megkeresése kalkulációs szabályok alkalmazásával  Minél több a sor, annál magasabb a felismerés megbízhatósága  Ismeretlen modellek nem adnak eredményt 35

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (IV) Quantity * unit price = total price Quantity * unit price * quant. unit (100) = total price Quantity * unit price * discount = total price 35

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (V) Quantity * unit price * discount = total price Net + VAT = gross (in the line) 35

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (VI) Quantity * unit price * discount1 * discount2 = total price 36

© Beta Systems Software AG Step 2: Sorok lokációja (VII) Quantity * unit price * quant. unit (100) * discount1 * discount2 = total price 36

© Beta Systems Software AG Step 4: Értékek olvasása a tábla sorokból  Értékek olvasása a tábla sorokból, meghatározott lokációkról  Összehasonlítás az adatbázissal  Manuális utófeldolgozás, ha szükséges 36

© Beta Systems Software AG Step 3: Befejezés / komplettírozás Step 3: Befejezés  Sorok ellenőrzése és lezárása a minta egyezőségének vizsgálatával történhet  Ismételt sor ellenőrzésnél minta alkalmazható. Pl. a következő esetekben:  Hozzá nem adódó kalkulációs szabályok (not “adding up”)  OCR olvasási hiba (rossz minőségű dokumentum) Detektált oszlopok Ide várt érték és sor 36

© Beta Systems Software AG37 Scanner / Sorter Számlák beolvasása  Motiváció és előnyök  Munka lépések  Technológiák:  Szállító felismerése  Fej és tételsor begyűjtése  Az adótörvény implementálása  SAP integrálása

© Beta Systems Software AG Changes to §§14 and 14a (sales tax law) Az EU adótörvény harmonizációja  As part of the law on tax changes issued in 2003, regulations §§ 14 and 14a of the sales tax law on invoicing with regard to VAT have been revised.  At the same time, the revised provision § 15 Section 1 No. 1 UStG established that in order to be eligible for input tax deduction, submitted invoices must adhere to the new billing regulations.  These modifications were put into force on 1 January 2004; however, owing to the interim ruling as stated in the statement of the finance minister (BMF) dated 19 Dec IV B 7 - S /03, BStBl 2004 I P. 62, they were not applied to input tax deduction in their full scope before 1 July Details on the changed regulations are clarified in the BMF statement issued on 29 January 2004 IV B 7 - S /04, BStBl 2004 I P

© Beta Systems Software AG What information must be included on the invoice? (I) Az EU adótörvény milyen ellenőrzéseket ír elő? Input tax deduction for invoices is only possible if the invoice contains the following information: 38

© Beta Systems Software AG What information must be included on the invoice? (II) Az EU adótörvény milyen ellenőrzéseket ír elő ? In special cases, additional information may be required 38

© Beta Systems Software AG What information must be included on the invoice? (III) Az EU adótörvény milyen ellenőrzéseket ír elő ? What information must be included on minor-amount invoices for sales tax purposes (acc. to § 33 UStDV the invoice amount is <=100 €)? 38

© Beta Systems Software AG Összefoglaló ellenőrzések  A FrontCollect Invoice ellenőrzéseket hajt végre, melyek kizárólagosan a számlán és a törzs adatokon alapulhatnak.  Bármely egyedi ellenőrzés opcionálisan letiltható.  A hibát jelző ellenőrzések hatására a számlák az utó- feldolgozásra továbbítódnak.  Egyedi ellenőrzések megerősíthetők : OK/HIBÁS.  Az ellenőrzés eredménye a szabályok szerint (§§14 and 14a eladási adó törvény - számla ok vagy nem ok) manuálisan beállítható az általános elvek szerint és független a FrontCollect Invoice által generált begyűjtési eredményektől. 48

© Beta Systems Software AG48 Scanner / Sorter Számlák beolvasása  Motiváció és előnyök  Munka lépések  Technológiák:  Szállító felismerése  Fej és tétel sor begyűjtése  Az adó törvény implementálása  SAP integrálása

© Beta Systems Software AG48 FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG49 FCI, EDI és IDOCs FCI Export CSV TIFF FIS/xee Konverzió IDOC -ba Image archív EDI SAP FIS/edc Validáció és könyvelési processz FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG49 Szelekciós képernyő  Alkalmazás monitorok moduláris megtervezése  Az EDI és a számla monitor egymással összekapcsolódik  feladat pool (célcsoport) a felhasználótól függ  Szelekció lehetősége a felhasználói ID-n keresztül  Szelekciós kritériumok függnek a típus/begyűjtési módoktól  A nyomógombok előválasztása generálja a feldolgozandó feladat poolokat FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG50 Áttekintés  No lock (nyitott) inputok  Közlekedési lámpa rendszer  Szűrő opciók összeg szerint és a kedvezmény elvesztésének veszélye szerint  Teljes történeti nézetek  Fontos opciók az elemzéshez FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG50 Részletes nézet  Három paneles képernyő - bal: kép vagy adatlap - felül jobb oldal: folyamat nézet - alul jobb oldal: rendelés hivatkozás  Image – nézet az archív-ból visszakeresve  Könnyű navigálhatóság és zoom-olás a nézetben  Piros háttér a kritikus mennyiségnek/összegnek, riasztás, ha a felhasználó túllépte a mennyiségi és/vagy ár küszöböt  Az összeg és mennyiség mezők közvetlenül korrigálhatók  ALV (SAP List Viewer) billentyűk megkönnyítik az automatikus kép beállítást FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG51 Részletes nézet  Váltás az adatlap nézetre  Közvetlen adat tétel összehasonlítás a szinkronizált kurzornak köszönhetően: A kurzor a megfelelő tételre ugrik minden szekcióban  A mennyiség és ár mezők közvetlen korrekciója vagy megerősítése (OK mark)  Elintézetlen számla tétel sorok kiemelése pirossal  Elintézetlen megrendelés tétel sorok kiemelése pirossal FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG52 Részletes nézet  Ki nem választott tétel sorok (szürke sorok) már nem számítódnak be a számla ellenőrzése során  Nem várt extra ráfordítások (szállítás és csomagolás) a „Detail” (részletek) listában jelennek meg  Az ugrás támogatott, a dokumentumokra vagy beszerzés-megrendelés előzményekre vagy számla feldolgozásokra  Előre-definiált szűrések használhatók, hogy kizárólagosan a problémás tétel sorokat listázni lehessen (számlák sok tétel sorral) FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG52 Részletes nézet  „Drag & drop” technika: - Nem egyező vagy el nem intézett számla tétel sorok azonnal bekerülhetnek a megrendelésbe (a drag & drop technikával) - A nem egyező vagy el nem intézett megrendelés tételsorok drag & drop technikával kezelhetők, hogy a) kikényszerítve allokálni lehessen egy számla tétel sort vagy b) egy számlához lehessen bevinni őket FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG53 Részletes nézet  A számla feldolgozása megtörtént és könyvelhető  A javított és megjelölt mezők színnel kódoltak  Lehetőség van a levelezési szolgáltatás használatára a könyvelt és az előre begyűjtött számlák vonatkozásában FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG53 Postázás  A levelező szolgáltatás felhasználható a számla feldolgozás exportálására az Outlookba vagy a Lotus Notes-ba  Az elfogadásra irányuló igény végrehajtása tétel sor szinten történhet meg és több szintet is magában foglalhat  Az ugyanabba a fogadóba tartozó tétel sorok egyetlen levélbe kombinálhatók  A kommunikáció automatikusan belekerül az activity log-ba (tevékenység naplóba) FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG54 SAP FIS/xee® DB WebServer Apache, PHP FIS/edc® Kérelem a jóváhagyásra Információval rendelkező adatok IDOC formátumban Jóváhagyás Idoc with URL ODBC hozzáférés XML Bármely kliens FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG55  Kérelem jóváhagyásra, bármely levelező rendszer alkalmazásával (Outlook ebben a példában) FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG55 Outlook  Link az ben használható a Web formátum eléréséhez FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG55 FIS/edc ® Mailing / WEB Mailezés / levelezés – WEB  Lehetőség van döntések és megjegyzések beépítésére a folyamatokról a Web alkalmazásokba  A Web formátum lehetővé teszi a közvetlen továbbküldést a következő jóváhagyási szintre  Valószínűségi ellenőrzés RFC kapcsolaton keresztül a SAP-hoz  Az eredeti SAP számla processz automatikusan képes beállítódni

© Beta Systems Software AG56 Pénzügyi elszámolás - részletes nézet  Számla dokumentum képének megjelenítése  A megtekintő személy zoom funkcióval dolgozhat  A javítandó adat mezők megjelölése  Fejléc szöveg a kiegészítő információkhoz FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG56 Pénzügyi elszámolás - részletes nézet  A számlák allokációja megváltoztatható  Az adó-összeget felajánlja a rendszer  Változtatni lehet a könyvelési kódot  2 tárolási mód van: Parkolás vagy Teljes tárolás)  Ugrás a levelező szerviz- re vagy a jóváhagyó eljárásra FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG57 Levelező szerviz History (előzmények) / status (állapot) szerkesztése  Levél elküldése (SAP/SAP Ex- press mail a. Internet mail)  Levelek jóváhagyásra, információ és további feldolgozások  Külső jóváhagyási folyamat az SAP-n kívül is lehetséges (pl. Outlook vagy Lotus Notes)  A rendszer felajánlja a fogadók megfelelő csoportját  Kezelőgomb a jóváhagyáshoz, elvetéshez és a tisztázáshoz  A dupla feldolgozás megakadályozása és ragaszkodás a kettős ellenőrzés elvéhez  Levél (magyarázó) szöveg  Feladat pool átvitele a következő felhasználóhoz FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG58 WEB hozzáferés  Jóváhagyási kérelem az Internet mail-en át a nem SAP felhasználók számára is működik  A definiált mezők szerkeszthetők  Előre-definiált akció gombok könnyítik meg a munkát  Közvetlen hozzáférés a számla (digitálizált) képéhez  Amint az akció befejeződött, a számla automatikusan frissítődik az R/3-ban FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG58 Egy jelentés felhasználható a nem rendezett jóváhagyások áttekintésének generálására (késleltetett) FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG58 Többszörös allokáció FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG58 Helyettesítés menedzselése FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG59 Approver (jóváhagyó) (Mr. Smith) Accountant (könyvelő) Substitute (helyettesítő) (Mr. Meier) hitelesített = Request for approval (Kérelem a jóváhagyásra) Továbbküldés a levelező programmal “approved” (jóváhagyva) FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG59  A jóváhagyási eljárás integrálva van a SAP-ban  A teljes adminisztrációs folyamat a SAP-ban van, ismerős funkciók alkalmazásával működ- tethető  A hitelesítési hozzáren- delés és a testre szabás ismerős SAP táblák alkalmazásával végezhető el FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG60 TIFF – Számla  Total: VAT Item 1: Material 2 pcs Item 2: Material 3 pcs Item 3: Material 4 pcs Szerkesztő képernyő  Total: VAT Item 1: Material 2 pcs Item 2: Material 3 pcs Item 3: Material ? pcs ?? Megrendelés Item 1: Material GU with 2 pcs Item 2: Material GU with 3 pcs Item 3: Material w/out GU 4 pcs Egyenleg: Fejsor olvasó  Magas teljesítmény  Magas felismerési érték/arány  Alacsony hardver követelmények Követelmények:  Magas minőségű törzs adatok  Kevés számla sor tétel  Magas közvetlen postázási díjszabás  Total: VAT TIFF – Számla  Total: VAT Item 1: Material 2 pcs Item 2: Material 3 pcs Item 3: Material 4 pcs Szerkesztő képernyő  Total: VAT Item 1: Material 2 pcs o.k. Item 2: Material 3 pcs PP: Too exp. Item 3: Material 4 pcs DW: Dev. qt. Megrendelés Item 1: Material GU with 2 pcs Item 2: Material GU with 3 pcs Item 3: Material w/out GU 4 pcs Balance: 0.00 Fejsor és tétel sor olvasó  Optimalizált feldolgozás, - Normál esetben egyáltalán nincs szükség manuális utó-feldolgozásra - A rendszer nagyfokú toleranciával dolgozik  Lehetőség van a közvetlen könyvelésre - automatikusan, hitel feldolgozásként - vagy a monitorról  Nagy mennyiségű számla tétel sort tud kezelni  A tétel sorok teljes összeegyeztetése a SAP-ban történik meg FIS/edc ® Electronic Document Center

© Beta Systems Software AG62 FIS/edc ® Electronic Document Center – Teljes áttekintés TA szállító törzs adatainak átvitele Ellenőrzött számla SAP SAP import Invoice reader (számla olvasó) ARCHIVE rendszer Felismerés és összehasonlítás Korrekció A beszkennelt Tiff adatok átvitele Korai szkennelés/archiválás OKnem OK OK Book Nem OK Monitors

© Beta Systems Software AG63 A termék előnyei, haszna FIS/edc ® Electronic Document Center  Gyors ROI (beruházás megtérülés), jelentős megtakarítási potenciál  Átfutási idő (a könyvelésig) akár 90%-kal is csökkenthető  Az engedmények nem szenvednek kárt, illetve nincs szükség papír alapú másolatokra  Szabad-formátumú számlák felismerése és öntanuló rendszer  A számla felismerés modulárisan skáIázható  A számla felismerési arány időről időre növekszik  Outlook, Lotus vagy SAP mail kliensek  Kapcsolatok bármely archivummal

© Beta Systems Software AG64 A termék előnyei FIS/edc ® Electronic Document Center  Automatikus könyvelés / lefoglalás az FI/MM allokációval  A SAP IDOCs gazdagítása: küszöbértékek ellenőrzése és a főkönyvi számla könyvelési javaslata  Két szintű „közlekedési lámpa „ rendszer és különböző elemző opciók  Megosztott képernyő az integrált megjelenítővel  Közvetlen tételsor összehasonlítás a szinkronizált kurzornak köszönhetően  Bármikor oda lehet ugrani a dokumentumokhoz vagy az eredeti számla feldolgozásra  Nem egyező vagy le nem kezelt számla tételsorok azonnal beszúrhatók a megrendelésbe és/vagy a számlába a „drag & drop” technika segítségével  Többszintű jóváhagyási processz  Ha a jóváhagyás tétel sor szinten történik, a nem-SAP felhasználók használni tudják az Internetet vagy bármely mailező rendszert  A log (napló fájl) minden akciót rögzít, beleértve az időbélyegzést is  Az EDI üzenet rekordok feldolgozása

© Beta Systems Software AG65 FIS/edc kulcs tulajdonságai  Megoldást tartalmaz az EDI számára  3-utas párosítás és beállíthatóság / módosíthatóság  Web-et kezelni tudó segédeszközök  Alternatív (= olcsóbb) workflow (munkautasítás) ajánlat a SAP Business Workflow helyett  External (külső) levelező rendszerek integrálása, úgymint a Lotus Notes vagy az Outlook.

© Beta Systems Software AG65 Scanner / Sorter Projekt példák  Inbox projektek  Számla olvasó projektek

© Beta Systems Software AG Miért használják az ügyfelek? [FrontCollect] Jobb adatok Jobb feldolgozás Magasabb minőség, az adat összehasonlításoknak, a valószínűséget is figyelembe vevő teszteknek és a kettős kontroll elveknek köszönhetően Több adat gyűjthető be (automatizáltan) Kiegészítő és opcionális információk Marketing információk Tétel sor adatok (pl. számláknál, megrendeléseknél) Szétterítés több rendszerre Hatékonyabb feldolgozás Gyorsabb adat begyűjtés Egységes feldolgozás papír-mentes munkalépések Függetlenség a szervezeti felépítéstől Gyorsabb és pontosabb dokumentum elosztás (Részben) automatikus feldolgozások Versenyelőnyök és költséghatékonyság a [FrontCollect] -tel 66

© Beta Systems Software AG Allianz Lebensversicherung (életbiztosítás) Projekt Előnyök / haszonTények Általános bejövő levél / ügyfél levél Inbox optimalizálása Osztályozás, 66 osztály használatával Biztosítási szám olvasása Szabad formátumú & kézzel írott dokumentumok Formátumok és megtérülések Kb. 3.1 millió dokumentum = 7.0 millió lap / év Osztályozás eredménye > 81% Megtérülések felismerése > 99% 7 lokáció Németországban Gyorsabb és pontosabb mail terítés Ugyanaz a személyzet nagyobb feladat terhelést tud lekezelni Csökkentett időráfordításra van szükségük az adatok begyűjtéséhez a szakterületeknek (kb. 20%) ROI 5 hónap alatt 67

© Beta Systems Software AG Central Krankenversicherung - betegbiztosítás Szolgáltatások számlázása egy egészség biztosítónak Komplex feldolgozás Dokumentum típusának azonosítása Dokumentumok szétválasztása Számlázási információk begyűjtése Formátumok és szabad-formátum 67 Projekt ElőnyökTények Kb. 20,000 eset, mely 60,000 lapot jelent naponta 86% felismerve és előrendezve hiba nélkül Gyors számlázás a szolgáltatásokról Továbbfejlesztett, ügyfeleket támogató szolgáltatások Ugyanaz a személyzet nagyobb feladat terheléssel tud megbirkózni Több idő jut a tartalmi szintek ellenőrzésére Kevesebb időre van szükség az adatok begyűjtésére

© Beta Systems Software AG HypoVereinsbank / Financial Markets Service Bank (Pénzpiaci szolgáltatások bankja) Projekt ElőnyökTények Jóváhagyások a következők teljesítésével kapcsolatosan pénz, biztonság és árfolyam tranzakciók Dokumentum típusának azonosítása Szabad-formátumok feldolgozása Papír, fax, eredeti másolása Összeegyeztetés az adatbázissal A4 papír méret és kisebb Rengeteg különböző elrendezés Decentralizált dokumentum létrehozás Kevesebb időráfordítás az adatok begyűjtésére Gyorsabb feldolgozás A megrendelések gyorsabb lebonyolítása Magasabb szintű ügyfél kiszolgálás 68

© Beta Systems Software AG Quelle mail-order company (postai úton történő megrendelések) Projekt ElőnyökTények Megrendelések feldolgozása Sok különböző formátum Fax Megrendelések Levelezőlapok Összeegyeztetés a törzs adatokkal Sok kézzel írott input Kb. 50,000 megrendelés naponta Még aznapi feldolgozás Egyszerűsítés, beleértve az új megrendelési formákat is Gyorsabb megrendelés feldolgozás Magasabb szintű ügyfél kiszolgálás Ugyanaz a személyzet nagyobb munkaterheléssel is elboldogul Kevesebb begyűjtési hiba – kevesebb reklamáció – költségek csökkenése 69

© Beta Systems Software AG69 Scanner / Sorter Projekt példák  Bejövő posta projektek  Számla olvasó projektek

© Beta Systems Software AG Schering pharmaceutical company (gyógyszeripari vállalat) Projekt ElőnyökTények Automatizált számla begyűjtés Integráció a SAP workflow-val Adatok rendelkezésre bocsátása az elektronikus bejövő számla főkönyv számára Különböző fogadók számára vonatkozó számlák azonosítása Kb. 250,000 bejövő számla évente A begyűjtött számlák részaránya a FrontCollect Invoice- szal: 80% Felismerési érték : 100% az összes kulcs szállítóra Több, mint 150 leányvállalattal rendelkező csoport Tökéletesen átlátható számla beviteli folyamat A számla feldolgozás ciklusa számos napról néhány percre csökkent A hatékonyság kb. 20%-kal növekedett Az automatikus allokáció a vállalati kódokhoz az időrabló elő-rendezés nélkül valósul meg ROI 3 éven belül 70

© Beta Systems Software AG Metzeler Automotive Profile Systems (motorkerékpár gumiabroncs gyár) 70 Projekt ElőnyökTények Automatizált számla begyűjtés Integráció a SAP workflow-val a FIS/edc számla monitorral A több szintű jóváhagyási folyamat implementálása Szétterítés számos európai országban Kb. 90,000 bejövő számla évente Az FCI már több mint a számlák 80%-t felismerte a pilot fázis végére Több mint 30 fiók hivatal 13 országban Felgyorsult átfutási idők a bejövő számlázásban Megnövekedett átláthatóság A számla adatok rendelkezésre állítása az ismerős SAP környezetben Egyszerűbb feldolgozás a tétel sor szinten, a „drag & drop” használatával

© Beta Systems Software AG Köszönöm a figyelmet!