TG Data

在支出方面，尤其是数字化计划方面，首席财务官扮演着复杂的角色。他们的角色是双刃剑；一方面要求他们控制和尽职调查支出，另一方面需要智能数据和洞察力来做出明智的战略决策。

虽然有关组织运营和业务流程的数据和信息来自内部 日本号码数据 来源，但外部来源提供了对市场和经济的洞察，而这些是影响企业增长和可持续性的同等重要因素。捕获和分析内部和外部数据并以最智能和可操作的格式呈现它们，并智能地对它们采取行动，需要一个利用新兴技术的无缝集成数字应用程序。

订单到现金（OTC 或 O2C）可以说是大多数 CFO 密切关注的业务流程之一，因为它影响企业的三大战略目标，即营业额、利润和现金流。CFO 需要确保在其组织中选择和采用能够提供最具成本效益的最佳数字 O2C 应用程序（主要包括以下要素）：

头条新闻
订单管理：由数字渠道、人工智能和机器学习提供支持的数字 OTC 应用程序可检查库存或服务产品的可用性以及客户的信用状况等，以实现准确、快速的订单处理。
订单履行： RPA 和 AI 自动化了商品订单履行的工作流程，包括在电子商务或在线市场的微型履行中心，并在数字服务和 XaaS（一切即服务）的情况下授予用户访问权限，这通过数字平台变得高效。
库存优化：集成的 OTC 或 ERP 应用程序以及分析、物联网、机器学习和人工智能可帮助企业通过包括客户订单、库存状态、采购订单和生产订单的集成环境实现最佳库存。
客户体验：通过数字化场外交易、数字化渠道、以及由物联网和人工智能驱动的 CRM 实现订单、应收账款、信贷等的顺畅高效管理，提升客户体验。
底线
订单处理成本：在AI和RPA的帮助下， OTC自动化减少了从端到端管理订单（包括物流）所需的时间和资源。
财务成本： RPA 和分析有助于提高发票、应收账款管理和收款效率，以最大限度地减少信贷或营运资金贷款的需求。
坏账：利用数字渠道、分析和机器学习的信用检查流程将有助于降低应收账款成为坏账的可能性。
数字化订单到现金应用程序提供最具成本效益的优势
现金周转
信用管理：支持人工智能、机器学习和分析的数字工具提供信用检查功能，帮助公司在到期日收取付款，从而提高现金流的可预测性。
发票和应收账款管理： RPA、ML、AI 和分析可以及时准确地开具发票，以确保通过自动付款提醒或账龄分析按时收取付款、解决发票错误以及在逾期之前收取付款。
收款：利用 RPA、AI 和分析技术的数字 OTC 可帮助公司确定直接跟进未付发票的点，以及将其作为坏账注销或转交给第三方收款或保理机构的时间点。
现金应用：所收取的款项必须用于对应客户的正确发票。借助AI 和 RPA 实现此流程自动化有助于加快应收账款对账和后续跟进，从而加快收款速度。
扣除管理：在机器学习、人工智能和分析的支持下，自动审查和调整与相关发票对应的退货、现金折扣、贷记票据等扣除项目，将使现金应用更加顺畅，从而简化后续跟进和收款流程。