DataSnipper – Jukwaa Linalotumia Mawakala Ndani ya Excel kwa Ukaguzi na Fedha | Quasa.io
#Quasa #QUA #DataSnipper
DataSnipper ni jukwaa linalotumia mawakala kwa shughuli za ukaguzi na fedha, lililojengwa kufanya kazi ndani ya Excel. Huwezesha timu kunakili vipande vya ushahidi kutoka kwenye PDF na nyaraka zilizochanganuliwa moja kwa moja hadi kwenye visanduku vya karatasi za kazi, kulinganisha nyaraka kwa wingi, na kutekeleza taratibu za hatua nyingi kwa kutumia mawakala wa AI huku kila matokeo yakiendelea kuunganishwa na chanzo chake. Ilianzishwa Amsterdam mwaka 2017, na inatumiwa na kampuni zote za Big Four, timu za fedha za kampuni za Fortune 500, na mamia ya maelfu ya wataalamu. Zana zake kuu zinajumuisha Text, Validation, Exception, Sum, na Table Snips, Document Matching, DocuMine, AI Extractions, Excel Agents, Disclosure Agents, na Alwin kwa taratibu kuanzia mwanzo hadi mwisho. Binadamu hupitia na kuidhinisha kazi; mfuatano wa ushahidi umeundwa ili uweze kukaguliwa, si kuwa chatbot ambayo utendaji wake wa ndani hauonekani.
NGUVU KUU
• Hufanya kazi ndani ya Excel, hivyo timu haziondoki kwenye karatasi ya kazi
• Snips zinazoweza kubofya huunda mfuatano wa ushahidi wa ukaguzi uliounganishwa na chanzo
• Document Matching na ukaguzi wa matoleo hupunguza ulinganishaji wa marejeo unaofanywa kwa mikono
• Mawakala na DocuMine hushughulikia uchimbaji wa taarifa na taratibu za hatua nyingi
• Upitiaji na uidhinishaji unaofanywa na binadamu huendelea kuwa sehemu ya mchakato
• Vidhibiti vya aina ya SOC 2 na msimamo wa kutotumia data za wateja kufundisha modeli
INAFAA ZAIDI KWA
Timu za ukaguzi wa nje, ukaguzi wa ndani, na fedha ambazo tayari hutumia Excel katika kazi zao za kila siku na zinataka kupunguza muda wa majaribio ya kina, majaribio ya mapato, ukaguzi wa ufichuzi wa taarifa, na ukusanyaji wa ushahidi kabla ya msimu wa shughuli nyingi.
MAMBO MUHIMU
• Inaaminiwa na kampuni za Big Four na timu za fedha za mashirika makubwa
• Snips, ulinganishaji, na Financial Statement Suite kwa kazi zinazotumia alama za ukaguzi
• DocuMine na AI Extractions kwa makundi ya nyaraka katika lugha mbalimbali
• Excel Agents na Alwin kwa taratibu kamili zenye mifumo ya upitiaji wa kazi
• Ukusanyaji wa ushahidi kutoka kwa wateja kwa mtindo wa UpLink katika mipango inayounga mkono huduma hiyo
• Manufaa makubwa ya tija yameripotiwa katika michakato ya kazi za ukaguzi na fedha
MAMBO YA KUZINGATIA
• Leseni za biashara zinahitaji bajeti kubwa, si gharama ndogo ya kumpa mtumiaji mmoja ufikiaji
• Mawakala huharakisha kazi za ushahidi; hawachukui nafasi ya uamuzi wa kitaalamu
• Ubora wa matokeo bado unategemea nyaraka za chanzo na mbinu za kampuni
• Haichukui nafasi ya kuuliza maswali kwa mteja, kutembelea maeneo ya shughuli, au kufanya majaribio ya hali za kipekee
• Ripoti zilizoandikwa kwa ufasaha bado zinaweza kukosa muktadha ambao mhakiki binadamu pekee anaweza kuutambua
TATHMINI YA JUMLA
Nyota 4.4/5. Tumia DataSnipper kama msaidizi wa kushughulikia ushahidi ndani ya karatasi ya kazi. Acha Snips na mawakala wapunguze mzigo wa kazi za kiutaratibu, kisha tumia muda wa wahakiki kushughulikia hali zisizo za kawaida, makadirio, na hitimisho ambazo bado zinahitaji saini. Usiichukulie karatasi ya kazi iliyojazwa kiotomatiki kuwa ukaguzi uliokamilika. Pata pia zawadi ya 1 QUA kwa kutoa tathmini kwenye Quasa.io!























