Per nota spese si intende un documento (digitale o cartaceo) redatto da dipendenti di un azienda per comunicare le spese sostenute in contesto lavorativo. La redazione della nota spese è un processo comune in molte realtà aziendali, soprattutto in aziende di grandi dimensioni. Il seguente articolo descrive il processo di redazione della nota spese e le sue fasi principali. Si sofferma sulle problematiche dell'elaborazione manuale e sui benefici dell'elaborazione automatica della nota spese.

Il processo della nota spese

Il processo di redazione della nota spese è necessario ogni volta che i dipendenti anticipano dei costi che dovranno essere rimborsati da parte dell’azienda. Si tratta di un processo delicato e complesso che tipicamente comprende: fasi di liquidazione per spese reali e forfettarie, documenti giustificativi ed altro ancora. Risultano di estrema importanza la correttezza e le tempistiche del rimborso, per questo è fondamentale disporre di un processo sicuro, affidabile e digitalizzato per evitare ritardi ed errori.

In generale, la nota spesa è quel processo che consente di accertare, verificare e contabilizzare questi costi anticipati e infine procedere al rimborso. È un iter importante per aziende e enti di controllo come l'Agenzia delle Entrate in quanto contribuisce alla formazione del reddito d'impresa.

Seguono alcuni esempi di spese tipicamente coperte da rimborso:

• spese di vitto e alloggio: ristorazione e soggiorno in trasferta. Per importi forfettari occorre verificare le policy aziendali in modo da non sostenere costi non rimborsabili.
• spese di trasferta: per spostamenti in aereo, treno, nave e così via. Con la propria vettura si ricorre ad un rimborso carburante e chilometrico secondo le tabelle ACI.
• spese accessorie o di altra natura: non ascrivibili alle precedenti come parcheggio, rappresentanza, fotocopie di sentenze depositate da un legale, etc.

Fasi del processo nota spese

Il processo di nota spese si struttura genericamente nelle seguenti fasi:

• Redazione della nota spese: questa fase prevede la creazione del documento per la richiesta di rimborso al committente da parte del lavoratore. La redazione spetta esclusivamente al dipendente. Tipicamente la compilazione del documento necessita una serie di informazioni puntuali che tipicamente possono riassumersi in:
• Dati anagrafici e aziendali;
• Elenco delle spese. Voci di costo sostenute in trasferta con indicazione specifica degli importi ed eventuale numero progressivo.
• Date, ora e luogo;
• Giustificativi fiscali come ad esempio: scontrini, fatture o titoli di viaggio. Lo scopo è provare l’effettivo esborso economico per spese relative alla trasferta;
• Commenti e note utili per giustificare costi straordinari.
• Supervisione: la fase di supervisione consiste nel verificare la correttezza della informazioni immesse per il rimborso. Questa fase può essere realizzata tramite delle risorse interne all’azienda o affidata in outsourcing. Il revisore, oltre a verificare se le informazioni immesse sono corrette e se è presente un giustificativo con validità fiscale, conferma se le spese da rimborsare risultano conformi a regolamento e policy aziendali.
• Amministrazione: l’ultimo passaggio consiste nel trasferire i dati convalidati della nota spese al sistema di contabilità dell’azienda. In questo modo si procede alla registrazione contabile e successivamente, al rimborso del dipendente.

Per riuscire correttamente a gestire il processo di nota spese è fondamentale riuscire a elaborare agilmente la moltitudine di ricevute di acquisto differenti che possono essere coinvolti in questo iter.

Elaborazione di ricevute di acquisto

Questa sezione esamina le tipologie dei documenti afferenti al processo di nota spese e le principali complicazioni che hanno ad oggi limitato l’automazione del processo di nota spese in diversi contesti.

Documenti coinvolti

Nel processo di gestione nota spese i documenti coinvolti come giustificativi sono molti e spesso anche piuttosto differenti l’uno dall’altro. Sono documenti tipicamente semi-strutturati che contengono spesso alcune delle informazioni necessarie utili alla compilazione della nota spese stessa. Per una corretta ottimizzazione del processo è fondamentale riuscire a classificare e ottenere le informazioni utili automaticamente. Di seguito le tipologie documentali più comunemente coinvolte: scontrini, fatture, ticket di parcheggi, pedaggi autostradali etc...

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Principali difficoltà

Ognuno dei documenti sopra citati è un documento semi-strutturato che in base al vendor può cambiare anche molto in termini di posizione delle informazioni di interesse e del formato. Per un’azienda di grandi dimensioni un altro problema correlato alla gestione centralizzata della nota spese è inerente alla lingua: infatti, le ricevuti di acquisto sono tipicamente relative a trasferte in paesi diversi con il relativo cambio di lingua, valuta e formato. In alcuni casi le ricevute sono addirittura scritte a mano cosa che complica ulteriormente l’elaborazione (sia manuale che automatica). Infine, le ricevute vengono spesso consegnate in formati diversi come scansioni (spesso degradate), pdf e fotografie da cellulari (comunemente di difficile lettura).

Fasi principali

Identificazione della classe di appartenenza

Una delle informazioni rilevanti da identificare nella compilazione della nota spese è proprio la categoria relativa alla ricevuta che si sta allegando alla nota spese. Tipicamente le classi considerate ammissibili ricadono nel seguente elenco:

• Spese di rappresentanza (parrucchiere, vestiti etc…);
• Trasporti (aereo, treno, taxi, affitto veicoli);
• Pernottamenti;
• Colazione/Pranzo/Cena di lavoro;
• Pedaggi di viaggio;
• Parcheggi;
• Spese relative a congressi/convegni ed eventi.

Tale informazione spesso non è presente in modo esplicito nel documento ma può essere dedotta attraverso la lettura e l’identificazione della classe di appartenenza (ad esempio per un pernottamento si controllerà che la ricevuta sia effettivamente di un hotel).

Informazioni rilevanti da estrarre

Molte altre informazioni rilevanti possono essere direttamente dedotte dal giustificativo fiscale essendo, molte volte, contenute al loro interno. Le informazioni che comunemente vengono estrapolate sia per motivi contabili/fiscali che di controllo sono le seguenti: informazioni su venditore, nome completo del venditore, partita iva/vat, informazioni sulla nazione e l’indirizzo; la valuta del pagamento, il totale, le tasse pagate, la modalità di pagamento, le eventuali linee di acquisto, e infine la data l’ora e il luogo.

Come elaborare ricevute di acquisto

Approccio manuale

L'estrazione di dati da ricevute di acquisto può essere costosa, dispendiosa in termini di tempo e soggetta a errori, se eseguita manualmente. Le fasi di elaborazione richiedono persone ben addestrate in grado di identificare le informazioni rilevanti nella fattura ed estrarle in modo coerente da layout a volte anche complessi. Alcune sfide e problematiche relative all'elaborazione manuale includono:

1. Problemi di costo
   Sebbene l'estrazione manuale dei dati da documenti possa funzionare per le piccole aziende con moli di processamento limitate, diventa costosa man mano che la azienda si espande. In molti casi, l'estrazione manuale dei dati implica costi nascosti oltre a quelli associati all'assunzione di più dipendenti per eseguire l'estrazione dei dati. L'aggiunta di più dipendenti al flusso di lavoro comporta spesso problemi di coordinamento, che a loro volta possono portare a errori, soprattutto nell'identificazione e nell'immissione dei dati. La convalida stessa dei dati è una fase critica che si aggiunge alla componente di costo dell'elaborazione. Infatti, l’estrazione di informazioni senza passaggi di verifica possono avere tassi di errore fino al 4%. La regola di immissione dati 1-10-100 è ben nota nei back office di data entry: la verifica dell'accuratezza dei dati al punto di immissione costa circa $ 1, la pulizia degli errori ricontrollando l'intero batch di dati costa $ 10 e gli errori sfuggiti comportano all'azienda all azienda costi di $ 100 o più.
2. Problemi di tempo
   L'estrazione manuale dei dati può richiedere molto tempo, soprattutto supply chains globali, poiché sono necessari più controlli e approvazioni e spesso vanno coordinati team in diversi paesi. L'integrazione dei vari passaggi di elaborazione e verifica può anche diventare complicata a causa delle varie persone coinvolte nella gerarchia e dei livelli di approvazione richiesti.
3. Fallibilità umana
   Il processo di data entry è ripetitivo e noioso e può essere demoralizzante. Inoltre, le ricevute di acquisto non hanno un formato standard. Sebbene molte delle informazioni elencate nelle sezioni precedenti siano presenti in tutti i documento, ciascun vendor utilizza un formato diverso con una significativa variabilità spaziale dei dati. L'estrazione manuale dei dati quindi può essere faticosa date queste variabilità. Anche le variazioni linguistiche tra il luogo di emissione e il luogo di consegna possono rappresentare una sfida significativa nella comprensione dei dati.

Soluzioni tradizionali di OCR

L’elaborazione di ricevute di acquisto con tecniche tradizionali di OCR e template matching/regex è un approccio decisamente sconsigliato e dispendioso in quanto è necessario avere dei set di regole e template ad hoc per ogni tipologia documentale. I formati sono molti e i vendor potenzialmente sono in numero non definito a priori. Le lingue da considerare sono spesso numerose per una soluzione che deve funzionare in processi con respiro globale. Questo rende il numero di regole o template necessari decisamente numerosi se non infiniti e in continua mutazione in base ai nuovi formati e paesi che si vogliono considerare. Tutto ciò comporta un elevato costo di setup e manutenzione della soluzione e anche prestazioni spesso carenti. Inoltre la manutenzione e configurazione della soluzione deve essere effettuata da risorse preparate e con una formazione tecnica.

Intelligent Document Processing (IDP)

Un approccio moderno basato su tecniche di Deep Learning è la scelta migliore per risolvere problemi di questo genere. La possibilità di usare le migliori tecniche di Computer Vision per l’analisi dell’immagine e di NLP per la comprensione del linguaggio naturale consente di scalare su una mole elevata di formati differenti e lingue diverse senza dover adattare ogni volta la soluzione (scrittura di nuove regole o configurazione di nuovi template) ma semplicemente avendo a disposizione una mole sufficiente di dati per istruire il sistema. Un approccio di questo tipo può anche beneficiare fortemente dallo step di validazione umana che oltre a correggere gli errori commessi dal sistema può abilitare il continuous learning dell algoritmo consentendogli di migliorare nel tempo e tararsi sullo specifico processo.

Rispetto alle soluzioni tradizionali anche l’aggiunta un nuovo campo che si vuole estrarre, l’aggiunta di una categoria documentale da classificare o il voler aggiungere una nuova lingua fra quelle supportate non comporta la scrittura di codice. Sarà sufficiente la raccolta di nuovi documenti e il successivo retraining del sistema potrà essere seguito anche da una risorsa senza competenze tecniche ma che abbia conoscenza del processo. Infine le soluzioni più efficaci di IDP consentono anche di ottenere un’accuratezza dei risultati senza precedenti che supera ampiamente sia il processamento manuale che le soluzioni tradizionali.

myBiros e benefici

myBiros è una soluzione di Intelligent Document Processing che consente l’elaborazione automatica di documenti. Funzionalità core sono l’estrazione di informazioni e la classificazione automatica di documenti. Tutto ciò è offerto tramite un set prebuilt di API pronte all’uso con modelli pre-addestrati per i casi d’uso più comuni e la possibilità di riaddestrare l’intera pipeline (sia il motore di OCR che il sistema di interpretazione del documento) per casi custom.

Sfruttando tecniche avanzate di deep learning che analizzano features multimodali è possibile elaborare tutte le tipologie documentali con un unica soluzione. Il sistema utilizza modelli pre-addestrati, tecniche di data-augmentation e per tal motivo può essere addestrato con un volume ridotto di dati consentendo di automatizzare anche processi che coinvolgono un volume ridotto di documenti.

Tale soluzione prevede un meccanismo di scoring: il sistema consente di ridurre i falsi positivi abilitando la possibilità di revisionare i dati a bassa confidenza minimizzando gli errori. L’interazione con un utente umano consente di correggere gli errori del sistema continuando ad addestrarlo così da non ripetere gli errori commessi in passato (Human in the loop e continuous learning). L’elevata scalabilità dell’architettura cloud-based consente infine di elaborare moli fortemente variabili di documenti senza dover preventivamente allocare costose risorse.

Le caratteristiche citate finora permettono a myBiros di performare in modo ottimale sui documenti coinvolti nell’elaborazione della nota spese: scontrini, fatture, ticket parcheggio, pedaggi autostradali. Se sei curioso di sapere come funziona myBiros al fine di semplificare l’elaborazione di qualsiasi ricevuta d’acquisto, contattaci. Siamo pronti ad aiutarti!

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