旗下有番茄醬、芥末醬產品的美國食品巨頭卡夫亨氏（Kraft Heinz）近日宣布擴大與數位轉型服務商 Genpact 的合作，雙方將基於 Microsoft Azure 雲端平台建置 AI 驅動的應收帳款管理系統，透過 AI 代理人（AI Agents）自動處理扣款（Deduction）管理流程，希望改善過去仰賴人工作業所造成的效率瓶頸與營收流失，並提升企業對整體現金流的掌握能力。
繁瑣扣款流程拖垮現金流！傳統人工對帳的效率瓶頸
在零售與消費品供應鏈中，品牌商經常需要面對大量來自通路商與合作夥伴提出的扣款申請，例如促銷折扣、物流爭議和合規問題等情況。企業必須逐筆確認扣款是否合理，再決定接受、拒絕或提出爭議。然而，許多企業至今仍依賴人工試算表、電子郵件以及不同系統之間的資料交換完成相關流程，不僅作業繁瑣，也容易因資訊分散、人工疏失或缺乏即時追蹤能力，造成營收流失與資金回收延遲。
卡夫亨氏全球 Trade-to-Cash 業務負責人 Dylan Jetha 表示，公司此次導入新系統的目標，是提升整體流程的可視性與管理能力，讓企業能更有效掌握扣款處理進度，並建立更完整的財務控制機制，希望藉由 AI 技術改善應收帳款的管理成果，加速爭議扣款的處理效率，同時提升營收回收率。
AI 代理人串聯 ERP 與物流資料，實現自動化對帳
此次導入的核心在於具備自主執行能力的 AI 代理人。系統能自動連接客戶門戶網站、物流承運商系統以及企業內部 ERP 等多個資料來源，即時擷取與整合扣款相關資訊，不再需要人工逐一下載文件、整理資料或切換不同平台查詢，大幅降低跨系統作業所耗費的時間。
取得資料後，AI 代理人會自動比對扣款通知（Debit Memo）、交貨證明（Proof of Delivery，POD）以及企業內部訂單與出貨紀錄，確認扣款是否符合交易事實與合約內容。如果發現資料不一致或存在異常，系統可立即標示潛在問題，協助財務人員快速展開後續處理。
除了資料驗證之外，AI 代理人也能自動完成扣款分類工作，依照不同原因將案件分派至對應流程。例如針對商品未退回卻提出相關扣款的回扣帳款（Bill-back）案件，系統可主動追蹤案件狀態、蒐集所需佐證資料，並持續推動後續處理流程，減少人工介入與重複性行政作業，使整體扣款管理更加一致且具備可追蹤性。
處理速度可望升 20%、從源頭壓低 1.5% 財務漏損
卡夫亨氏也提出導入後的預期效益。透過自動化索引、文件辨識與案件分類，整體扣款處理週期可望縮短最多 20%，有助於加快應收帳款回收速度，提升財務團隊的處理效率。系統也能更精準辨識過去因人工疏漏而未被發現的無效扣款，預估每年可額外追回最高 15% 的資金，進一步改善企業營收表現。
在財務風險控管方面，卡夫亨氏預估，新系統可降低約 1.5% 的財務漏損（Financial Leakage）。透過改善上游流程瓶頸、減少下游例外狀況，以及提前發現異常扣款案件，企業有望避免資金在供應鏈各環節持續流失，提升現金流穩定性。
此外，該 AI 系統還會針對重複發生的扣款原因進行根因分析（Root Cause Analysis），協助企業找出流程缺口或合作夥伴常見問題，進一步改善營運流程，降低相同類型扣款再次發生的機率，提升整體交易品質與合規表現。
Dylan Jetha 表示，AI 代理人在爭議扣款管理上的發展令人期待，尤其是透過預先訓練完成的 AI 代理人，能支援整個爭議扣款處理流程，有望帶來更快的案件解決速度、更完善的預防能力，以及更健康的現金流管理。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Consumer Goods》、《Analytics India Magazine》，首圖來源：Unsplash
