Trovatore Discrepanze Fatture
PROIdentifica discrepanze nelle fatture - errori, duplicati e anomalie. Controllo costi!
Esempio di Utilizzo
Analizza queste 100 fatture fornitori e trova eventuali discrepanze o errori.
Prompt dello Skill
Questo skill funziona meglio quando viene copiato da findskill.ai — include variabili e formattazione che potrebbero non essere trasferite correttamente altrove.
Come Usare Questo Skill
1
Copia lo skill usando il pulsante sopra
2
Incolla nel tuo assistente AI (Claude, ChatGPT, ecc.)
3
Compila le tue informazioni sotto (opzionale) e copia per includere nel tuo prompt
4
Invia e inizia a chattare con la tua AI
Personalizzazione Suggerita
| Descrizione | Predefinito | Il Tuo Valore |
|---|---|---|
| Differenza percentuale massima consentita tra prezzo unitario fattura e prezzo PO prima di segnalare eccezione | 2% | |
| Differenza unità massima consentita tra quantità fattura e quantità ricevuta | 1 unit | |
| Varianza ammessa nei calcoli fiscali per differenze arrotondamento | 0.5% | |
| Fatture pari o superiori a questo importo richiedono approvazione manuale indipendentemente dal risultato | $50,000 | |
| Importi fattura entro questa percentuale considerati potenziale duplicato | 0.5% | |
| Escalation automatica eccezioni non risolte al manager dopo questo periodo | 2 days |
Fonti di Ricerca
Questo skill è stato creato utilizzando ricerche da queste fonti autorevoli:
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- 2-Way and 3-Way Matching in Accounts Payable Explained Clear explanation of matching types, document comparison criteria, tolerance limits, and how payment holds work for discrepancies
- How to Handle Discrepancies between PO and Invoices Discusses why PO-invoice mismatches occur, two-way matching process, and benefits of improved matching accuracy
- Guide to 3-Way Invoice Matching in Accounts Payable In-depth 3-way matching explanation, comparison with 2-way, verification steps for quantities/prices/terms, and fraud prevention benefits
- Invoice OCR line item extraction for accurate data Technical overview of OCR + AI data extraction, line-item parsing, API integration patterns, and accuracy benchmarks up to 99%
- Automated Invoice Data Extraction using LLM and OCR Academic research on hybrid OCR + LLM architectures for invoice extraction, handling variant layouts and complex documents
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