AI 并非只是炒作，而是已经悄然落地。在各行各业和不同工作岗位中，AI 已经在帮助团队提速增效、制定更明智的决策，以及更有效地处理日常工作， 发挥更大影响力。但是，如何找准切入点仍是一大挑战。

本报告将重点介绍 AI 在财务、人力资源、供应链、服务等关键业务职能领域的实际用例。这些用例既非前瞻性实验，也非抽象理论，而是 SAP 客户当下运用 AI 解决问题、加速工作流并交付成果的具体实践。

实现付款匹配自动化

手动匹配收款与未清发票一直是财务团队最棘手的痛点之一。这项工作既缓慢又涉及大量重复性操作，而且会随着业务增长变得愈加复杂，尤其是对于需要应对多个系统、多种货币和不同客户行为的全球性企业而言，情况更甚。

若不加以解决，这一瓶颈可能会导致财务结算延迟、现金流紧张以及波及整个企业的错误。但实际上，这种情况完全可以避免。通过采用 AI 技术，财务团队可以从被动应对转为主动管理应收账款，从而节省时间、减轻压力，并提升业务绩效。

AI 能够革新应收账款管理，使其从繁琐的后端任务转变为高效智能的工作流。通过从历史数据中学习并运用模式识别技术解析付款行为，AI 能够快速解决各种不一致问题并持续自我优化。最终，企业将能加快现金清账速度、缩短应收账款周转天数 (DSO)，并赋能财务团队进行前瞻性思考。

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