这是一些奇怪的时刻。看,我们有16万亿美元的负收益债券,这是万亿美元。非金融人士问我,为什么会有人想购买负收益率(顺便说一句,你花钱持有它们),我回答说,这与收入无关,与交易有关,利率会进一步下降。
这让我思考:如果我们处在一个流动性陷阱和负利率的环境中,这对所有这些使用最新和最先进的人工智能和机器学习技术建立的发票金融模型有什么影响?
类别档案:发票和应收账款融资
来源支付网络是否可以超出批准的发票?
许多“源到付”(S2P)网络难以将其供应商生态系统货币化,一些网络正在寻求通过使用其网络数据对早期支付金融(尤其是发票金融)进行创新来改变现状。
对于不熟悉发票财务的人员,可以分三个阶段进行:
为什么平台需要将其供应商生态系统货币化
由于P2P解决方案开始提供供应商门户、现金流优化器、分析、支持等,他们关闭了一扇收入之门。即使P2P平台增加了特性和功能,但在你的生态系统有一半没有盈利的情况下,试图建立一个可持续的商业模式也是非常具有挑战性的。当然,许多平台都在试图解决支付问题,而由于监管和合规规则,这让bejeebers感到害怕。(不要向被列入黑名单的供应商或个人或其他人付款。)但对于平台而言,付款不是一项有利可图的业务,而是一项服务。
使用ERP数据为AI发票分析提供了一个很好的案例
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电子发票与源头的质量有关
我最近重温了几年前写的一篇论文,电子发票时代的到来-从最新的电子发票/发票自动化功能中发现什么是可能的,这涵盖了一系列从购买到支付(P2P)的基本原则,包括在实施电子发票程序时应优先考虑的事项。与5年前相比,我在书中提出的论点中很少有一点与今天的情况不相关。讨论中的一个想法是,在电子发票方面,从源头上解决质量问题的重要性——并尽可能多地回报供应商,在信息与ERP或电子采购系统直接匹配或集成之前,通过电子发票程序或供应商网络进行预验证。