BKW Building Solutions risparmia circa 10'000 ore lavorative all’anno con DeepO.
Con l’integrazione dell’intelligenza artificiale per l’acquisizione dati di DeepO e DeepBox, l’azienda di sistemi edilizi ha imboccato la strada per incrementare significativamente la produttività nella gestione dei conti fornitori.
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Settore
Edilizia
Area d’uso
Contabilità fornitori
Sfida
Oltre 340’000 documenti all’anno elaborati per i conti fornitori.
Con sede a Ostermundigen, BKW Building Solutions è una rete aziendale di portata regionale che progetta, implementa e gestisce la manutenzione di grandi impianti in tutto il territorio svizzero. Con il suo esteso network di fornitori, BKW circa 350’000 documenti per i conti fornitori all’anno, tra cui fatture, note di credito, solleciti, bolle di consegna, conferme d’ordine e altro.
Un volume così corposo di documenti richiede la massima accuratezza e organizzazione, e BKW ha identificato un’esigenza chiara e crescente di digitalizzare la ricezione dei documenti dei propri fornitori. Tuttavia, fino a poco tempo fa erano molti quelli che ancora utilizzavano le fatture cartacee, quindi la trasformazione digitale di BKW avrebbe richiesto la digitalizzazione anche di molti di questi fornitori.
In passato, BKW utilizzava AbaScan, una soluzione integrata per l’archiviazione e la scansione per il loro ERP Abacus. Poi Bewida, cliente-partner Abacus, gli ha fatto conoscere DeepO. La tecnologia, sviluppata da DeepCloud (una sussidiaria di Abacus), integra l’intelligenza artificiale per l’acquisizione cognitiva dei dati e l’apprendimento automatico per rendere l’elaborazione dei documenti automatica, veloce, precisa e sicura.
Soluzione
Il progetto pilota con DeepO per elaborare 40’000 documenti.
Secondo il Senior Project Manager Simon Häni, nell’estate del 2023 BKW decide di lanciare un progetto pilota con DeepO. Seleziona una divisione di BKW Building Solutions che da sola produce circa 40’000 documenti da elaborare. Inoltre, nomina una persona interna come specialista DeepO per studiare lo strumento e imparare a formare l’intelligenza artificiale dal nulla.
Creano un indirizzo e-mail centrale come casella di posta elettronica per le fatture in entrata, inoltrate automaticamente a DeepBox, la piattaforma di condivisione documenti di DeepCloud. Informano poi i fornitori, chiedendogli di passare dalle fatture cartacee a quelle in formato PDF. Lo specialista DeepO interno insegna così a DeepO come riconoscere i numeri di progetto dei vari formati di fatture e pubblicarli automaticamente nei dati Abacus del fornitore, da cui BKW può richiederli utilizzando la funzionalità Flow di DeepBox. Insegnano inoltre a DeepO a “pensare fuori dagli schemi”, interrogando assegnazioni di account diversi rispetto a quelli inclusi nei dati anagrafici dei fornitori.
L’introduzione di una nuova tecnologia su una scala di tale portata richiede necessariamente una curva di apprendimento per BKW e i suoi fornitori. Una delle sfide da affrontare è rappresentata dalle fatture fornitori non conformi che non rispettano il normale standard, includendo, per esempio, più allegati. Un altro problema sono le frequenti incongruenze nei dati master all’interno del sistema, che negli anni hanno acquisito duplicati, termini di pagamento non rispettati, indirizzi errati, e metodi di pagamento o importi non riconosciuti. Per risolvere queste problematiche e favorire un riconoscimento automatico delle fatture più agevole, BKW adotta un doppio approccio. Il primo prevede la modifica delle impostazioni di DeepO al fine di consentire una gamma più ampia di dati. Il secondo consiste nel richiedere ai fornitori una crescente standardizzazione delle fatture, soprattutto per i dati più importanti, come i numeri di progetto.
“Il fatto che sia una soluzione svizzera rappresenta uno dei vantaggi più rilevanti. Inoltre, il rapporto prezzo-beneficio è decisamente migliore rispetto ai prodotti della concorrenza.”
Simon Häni
SENIOR PROJECT MANAGER, BKW Building Solutions
Risultati
10’000 ore lavorative risparmiate ogni anno con un processo di automazione più efficiente.
Il progetto iniziale è un successo, e in pochi mesi BKW replica il processo con una seconda divisione per un volume di 16’000 documenti, a cui ne seguono altre quattro con 66’000 documenti a inizio 2024. BKW Building Solutions prevede quindi di elaborare circa 350’000 documenti all’anno interamente con DeepO.
Simon Häni descrive l’introduzione di DeepO come un processo in divenire. Inizialmente, DeepO viene utilizzato per elaborare i documenti prodotti da fornitori con volumi elevati. Dopodiché, viene adottato per elaborare i documenti che possono generare un significativo risparmio in termini di tempo. Infine, BKW Building Solutions affronta i casi speciali, e DeepO riceve indicazioni su come automatizzare anche l’elaborazione dei documenti di fornitori individuali.
L’obiettivo di Häni è di riuscire a inserire l’80% delle fatture con un numero di progetto nel processo di approvazione dei conti fornitori senza l’intervento manuale. Se pensiamo a tutte le operazioni manuali che DeepO potrebbe sostituire, inclusi l’apertura delle buste, il controllo, la scansione e l’elaborazione formale dei documenti, secondo Häni, BKW potrebbe risparmiare fino a 10’000 ore lavorative all’anno, l’equivalente di cinque posizioni a tempo pieno. Tutto ciò si tradurrà in maggiore tempo disponibile per gestire in modo produttivo un volume ancora più grande con la stessa forza lavoro già formata.
Se Häni avesse ragione, ciò darebbe una spinta enorme a BKW in termini di efficienza, e tutto grazie a DeepO. Häni cita tre ragioni principali per cui hanno scelto DeepO per portare avanti la trasformazione digitale di BKW. La prima è che DeepO è una soluzione elvetica, e tutti i documenti vengono elaborati in modo sicuro in Svizzera. Inoltre, in base all’esperienza di Häni, il rapporto prezzo-beneficio è decisamente maggiore rispetto ai prodotti della concorrenza. L’ultima ragione è la connessione senza complicazioni e il supporto diretto che ricevono da Abacus.
350’000 documenti
Previsione del carico di lavoro annuale da automatizzare con DeepO
-10’000 ore lavorative
Risparmio economico previsto con l’elaborazione automatizzata