業務改善の型としてのご提案です。導入実績・成果保証を示すものではありません。
THE CHALLENGE
どこで、仕事が止まるのか。
一致分も全件を目視している
大半は請求額と入金額が一致します。それでも1件ずつ確認しています。
不一致の要因が案件ごとに異なる
振込手数料の控除、請求先と異なる振込名義、複数請求の一括入金。要因が一定しないため、自動化の判断がつきません。
未入金の把握が遅れる
入金がないことの確認は、照合作業を終えて初めて可能になります。
確認が必要なのは、一致しなかったものだけです。
HOW IT WORKS
解決の流れ：一致分を消し込み、残りを通知する
照合の対象データを揃える
請求データと入金明細を、同一の場所へ集約します。ここが分かれていると照合を開始できません。
照合の条件を定義する
振込手数料の差異をどこまで許容するか、請求先と異なる振込名義をどう読み替えるか。会社ごとに異なるため、最初に定義します。
一致分を自動で消し込む
定義した条件どおりに一致したものは、人の手を経由せずに消込を完了します。
不一致分のみ通知する
金額の相違、入金元を特定できないもの、一部入金。これらのみを要確認として担当者へ通知します。
人が確認して確定する
入金として確定してよいか、先方へ確認するかは人が判断します。
人が判断するところ
仕事は、こう変わる。
インターネットバンキングの入金明細と請求データを並べ、1件ずつ目視で照合していました。
一致分は自動で消し込まれ、要確認として残った数件のみが担当者へ届く運用が見込めます。
入金として確定してよいか、先方へ確認を取るかは人が判断します。仕組みが用意するのは、確認すべき数件を担当者の手元へ届けるところまでです。
判断を、次の基準へ。
人が確定した判断は、次回の照合条件に反映します。同じ取引先の同じパターンは、次からは自動で消し込めます。判断を重ねるほど、人の手元に残る件数が減っていく形にします。
残ったデータを、経営の判断へ。
入金の実績が残れば、取引先ごとの支払いの遅れ方が見えます。回収条件の見直しや与信の判断に、印象ではなく実績で臨めるようになります。
この流れは、入金の消込に限らず、支払の突合、経費精算とカード明細の照合など、二つの表を突き合わせている業務の全般に応用できます。
使用する道具の例：ChatGPT / Claude と、入金明細・請求データの連携
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