Betalingscorrecties in het financieel systeem verwerken

Na een betaalrun volgt vaak nog een correctieslag in het financieel systeem. Daarbij wordt per administratie, crediteur en factuur gecontroleerd of betalingen goed zijn geselecteerd, of ze bij de juiste facturen horen en of uitzonderingen apart moeten worden afgehandeld. Zeker in organisaties met meerdere locaties en een centrale financiële administratie is dit een terugkerend proces in de week- en betaalcyclus.

De uitdaging

Na een betaalrun volgt vaak nog een correctieslag in het financieel systeem. Daarbij wordt per administratie, crediteur en factuur gecontroleerd of betalingen goed zijn geselecteerd, of ze bij de juiste facturen horen en of uitzonderingen apart moeten worden afgehandeld. Zeker in organisaties met meerdere locaties en een centrale financiële administratie is dit een terugkerend proces in de week- en betaalcyclus.

In de praktijk is dit proces:
  • Handmatig
  • Verspreid over veel verschillende schermen
  • Afhankelijk van organisatie-, domein- en cliëntspecifieke regels
Gevolg:

• Gemiddeld ± 5 minuten per betalingscorrectieregel kwijt
• Regelmatig foutieve afletteringen of gemiste uitzonderingen door handmatige vergelijking van crediteuren en facturen per betaalweek
• Risico's rond onjuiste betalingstoewijzingen en vertraging in de betaalplanning door correcties die te laat worden gesignaleerd

Oplossing

Het proces wordt geautomatiseerd met de inzet van een digitale collega die meebeweegt met de werkwijze van de organisatie.

Er is geen volledig standaardproces: organisaties bepalen zelf welke onderdelen worden afgesloten, in welke volgorde en met welke uitzonderingen.

De robot voert vervolgens exact dezelfde stappen uit als een medewerker, maar dan:

Sneller

Flawless

Consistent

volgens vastgelegde afspraken

Hoe voert de digitale collega het proces vaak uit? (gebeurt nu niks mee)

1

Start van het proces

De robot start wanneer de organisatie dat wil, bijvoorbeeld:

  • na een signaal vanuit een systeem
  • rond een vaste tijd op basis van een lijst die ergens wordt aangeleverd ofgemaild
  • nadat de robot heeft gezocht naar ‘inactieve’ dossiers en toestemmingheeft gevraagd om af te sluiten

2

ONS openen en cliënt opzoeken

  • Robot logt in zoals een medewerker
  • Zoekt de juiste cliënt en onderdelen op

3

Zorg administratief beëindigen

  • Einddatums zetten
  • Zorgtoewijzingen stoppen
  • Relaties afsluiten
    (de kern van het proces)

4

Afronden en opschonen

  • Locaties afsluiten
  • Agenda leegmaken
  • Taken afronden
  • Dossier uit actieve lijsten halen

5

Controle en logging

  • Volledige logging per cliënt
  • Duidelijke meldingen bij fouten
  • Escalatie naar mensen bij niet-voorziene gevallen

Wat voor soort informatie kan de digitale collega bijhouden?

Aantal verwerkte betalingscorrecties
    Het totaal aantal correctieregels of betalingen dat per run, week of maand is verwerkt. Geeft zicht op volume en piekbelasting in de betaalcyclus.
    Gemiddelde doorlooptijd per correctie
    De tijd die nodig is om een betalingscorrectie af te handelen. Maakt zichtbaar hoeveel versnelling wordt gerealiseerd ten opzichte van handmatige verwerking.
    Percentage automatisch afgehandelde posten
    Vraag meer informatie aan bij Kirsten, Rick of Esmee

    Samenvatting

    Het corrigeren van betalingen na een betaalrun is een terugkerend finance-proces met veel herhaling, maar ook met inhoudelijke beslissingen per factuur en crediteur. Door die controles en uitzonderingsroutes te automatiseren ontstaat minder handwerk, minder foutkans en meer grip op de betaalcyclus. Medewerkers houden daardoor tijd over voor de posten die echt uitzoekwerk of beoordeling vragen.