NTTコムウェアの「PayMa(Smart Payment Matching)」は、経理業務のうち入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービスである。入金データの「振込人名義」と「請求先企業名」を名寄せして自動でひも付ける。この上で、企業名、入金金額、入金日付などに基づき、入金消込対象の請求データの候補を抽出する。入金:請求が1:1、1:N、N:1いずれのパターンにも対応する。

PayMaの概要
(出所:NTTコムウェア)
[画像のクリックで拡大表示]

 入金消込対象の請求データの候補は、ルールベースのほか、機械学習を利用して抽出する。マッチングの結果を学習することで、使えば使うほどマッチングの精度が上がる。振込手数料や消費税による金額の違いを考慮し、許容金額を事前に登録することによって、差異を考慮したマッチングもできる。

 トライアルを実施したユーザーの場合、入金データの約80%に対して、自動での入金消込が可能となった。結果、入金消込業務に要する時間を約90%削減できた。過去1年分のデータ(約2万件の入金データと、約22万件の請求データ)に対して、実際に経理担当者が行った入金消込結果を学習させた。

 PayMaを製品化した背景には、入金消込業務はRPA(ロボットによる業務自動化)による自動化が難しいという状況がある。担当者による目視確認と手作業が常態化している。「入金データの振込人名義から請求先が特定できない」事情や、「複数の請求をまとめて入金した場合、どの請求に対する入金か特定できない」事情がある。

PayMa(Smart Payment Matching)の概要
用途と機能経理業務のうち入金消込業務を支援するSaaS型クラウドサービス
機能の詳細入金データの「振込人名義」と「請求先企業名」を名寄せして自動でひも付ける。この上で、企業名、入金金額、入金日付などに基づき、入金消込対象の請求データの候補を抽出する。入金:請求が1:1、1:N、N:1いずれのパターンにも対応する
マッチング方法入金消込対象の請求データの候補は、ルールベースのほか、機械学習を利用して抽出する。マッチングの結果を学習することで、使えば使うほどマッチングの精度が上がる。振込手数料や消費税による金額差異を考慮し、許容金額を事前に登録することによって、差異を考慮したマッチングもできる
試行ユーザーの事例入金データの約80%に対して、自動での入金消込が可能となった。結果、入金消込業務に要する時間を約90%削減できた。過去1年分のデータ(約2万件の入金データと、約22万件の請求データ)に対して、実際に経理担当者が行った入金消込結果を学習させた
価格データ量に合わせた月額制で、個別見積もり
発表日2019年11月14日
提供開始日2020年1月以降