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[新製品・サービス]

NTTコムウェア、入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービス、機械学習でマッチング精度向上

2019年11月14日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

NTTコムウェアは2019年11月14日、入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービス「PayMa(Smart Payment Matching)」を発表した。マシンラーニング(機械学習)によってマッチング精度を高めている。2019年11月から申込の受付を開始し、2020年1月以降に提供を開始する。価格はデータ量に合わせた月額制で、個別見積もり。

 PayMaは、経理業務のうち入金消込業務に特化したサービスである(図1)。入金データの「振込人名義」と「請求先企業名」を名寄せし、自動でひも付ける。この上で、企業名・入金金額・入金日付などに基づき、入金消込対象の請求データ候補を抽出する(入金:請求が1:1、1:N、N:1いずれのパターンにも対応)。

図1:PayMaの概要(出典:NTTコムウェア)図1:PayMaの概要(出典:NTTコムウェア)
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 ルールベースによるマッチングに加えて、マシンラーニング(機械学習)を使ってマッチング精度を高められる。マッチング結果を学習し、学習結果を次回以降のマッチングに反映することで、使えば使うほどマッチング精度が上がる。また、振込手数料や消費税による金額差異を考慮し、許容金額を事前に登録することによって、差異を考慮したマッチングも可能である。

 先行してトライアル利用したユーザーでは、入金データの約80%に対して、自動での入金消込が可能となった。この結果、入金消込業務に要する時間を約90%削減できた。このユーザーは、過去1年分のデータ(約2万件の入金データと、約22万件の請求データ)に対して、実際に経理担当者が行った入金消込結果を学習させた。

 背景には、経理業務における入金消込業務はRPA(ロボットによる業務自動化)による自動化が難しく、担当者による目視確認と手作業が常態化しているという状況がある。「入金データの振込人名義から請求先が特定できない」事情や、「複数の請求をまとめて入金された場合、どの請求に対する入金か特定できない」事情がある。

 また、サブスクリプション型ビジネスにより定期的な支払いに対する確認が必要となるなど、企業における入金消込業務の負担が増大している状況がある。

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NTTコムウェア、入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービス、機械学習でマッチング精度向上NTTコムウェアは2019年11月14日、入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービス「PayMa(Smart Payment Matching)」を発表した。マシンラーニング(機械学習)によってマッチング精度を高めている。2019年11月から申込の受付を開始し、2020年1月以降に提供を開始する。価格はデータ量に合わせた月額制で、個別見積もり。

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