78% інструментів ШІ є обгортками. Ось що побудували інші 22%.

Ринок автоматизації кредиторської заборгованості (Accounts Payable) переповнений новими учасниками. Відкрийте Product Hunt у будь-який день, і ви знайдете десятки інструментів, які заявляють про “автоматизацію обробки рахунків-фактур за допомогою ШІ“. Більшість цих інструментів мають спільну архітектуру: інтерфейс користувача, обгорнутий навколо API LLM, трохи prompt engineering, і небагато чого ще. 

Для певних випадків використання такий підхід працює добре, але корпоративна AP вимагає більш складної технології обробки даних. 

Довідник Gartner Market Guide для Intelligent Document Processing зазначає, що ринок IDP “щільний від пропозицій постачальників”, оскільки “стандартизована технологія природної мови знизила бар’єр входу”. Дослідження Forrester за 2025 рік research виявило, що генеративний ШІ “стає зрівняльником, який кидає виклик здатності постачальників диференціюватися”. 

Це розширення варіантів насправді є хорошою новиною для покупців, оскільки стимулює конкуренцію та покращує ціноутворення. Проблема полягає в тому, щоб знати, який інструмент підходить для якої роботи. 

Для кредиторської заборгованості ставки відрізняються від інших випадків використання ШІ. Ви не генеруєте маркетингові тексти чи підсумовуєте нотатки зі зустрічей. Ви обробляєте фінансові дані, які безпосередньо потрапляють у системи ERP, платежі постачальникам та аудиторські журнали. Допуск на помилку мінімальний, коли результатом часто є банківський переказ. 

Справжня прогалина в AP сьогодні 

Згідно з Gartner, автоматизація AP була головним пріоритетом цифровізації для фінансових директорів три роки поспіль. Однак PwC виявив, що 88% фінансових директорів не можуть отримати цінність від своїх інвестицій у технології. 

Чому така неузгодженість? 

Глобальне опитування Deloitte 2023 року щодо спільних сервісів Survey вказує на складність процесів, проблеми технічної інтеграції та ізольовані ініціативи. Тим часом 52% команд AP ще витрачають понад 10 годин на тиждень на обробку рахунків-фактур, а 60% вручну вводять дані рахунків-фактур у свій бухгалтерський програмний забезпечення. 

Можливість тут значна. За допомогою правильної автоматизації команди можуть повернути тисячі годин щороку, але “правильна” автоматизація повністю залежить від масштабу ваших операцій та їх складності. 

Де працюють тонкі обгортки 

Тонка обгортка — це мінімальний шар коду між API LLM та кінцевим користувачем. Цінна пропозиція полягає в інтерфейсі, деяких заздалегідь написаних промптах та доступі до базової моделі. 

Є сценарії та випадки використання, де ці обгортки LLM працюють досить добре; однак вони не справляються, як тільки стикаються з незначною складністю. 

Тонкі обгортки добре працюють, коли: 

• Ви обробляєте невеликі обсяги (менше 100 рахунків-фактур на місяць) 

• Ваші постачальники використовують послідовні, прості та стандартні формати 

• Вам не потрібна глибока інтеграція з ERP 

• Ручний перегляд кожного результату є здійсненним 

Тонкі обгортки не справляються, коли: 

• Вам потрібно витягувати числа з високою точністю (LLM часто неправильно інтерпретують числові дані, навіть з уточненими промптами) 

• Обсяг вимагає послідовної пропускної здатності та передбачуваних витрат 

• Вам потрібні журнали аудиту в реальному часі, оцінки впевненості та обробка винятків 

• Інтеграція з системами ERP має бути двонаправленою та в реальному часі 

Різниця не в “хорошому” проти “поганого”, а в відповідності інструмента завданню. Стартап, який обробляє 50 рахунків-фактур на місяць, має принципово інші потреби, ніж виробник, який обробляє 50 000. 

Що насправді потрібно корпоративній AP

Корпоративній AP потрібно більше, ніж просто сканування рахунків-фактур. Це складний робочий процес, що охоплює кілька систем, правила перевірки, ієрархії затвердження та вимоги відповідності. Коли обсяги рахунків-фактур зростають, а вимоги відповідності посилюються, автоматизація AP потребує чотирьох можливостей, які виходять за межі того, що мовні моделі надають з коробки.

Обробка документів у багатьох форматах

LLM можуть обробляти PDF та звичайні формати зображень, такі як PNG або J