Automatisering av fakturahantering och betalningsuppföljning

Fakturahantering och betalningsuppföljning är avgörande för att hålla företagets kassaflöde stabilt. Genom att automatisera dessa processer kan du minska den tid som spenderas på manuella uppgifter och säkerställa snabbare och mer effektiv uppföljning.

Effektivisera hela faktureringsprocessen genom automatisering och dataintegration:

📈 Automatisera fakturagenerering baserat på kunddata och försäljningsinformation.
📦 Integrera fakturahanteringssystem med bokföringsprogram för att säkerställa att alla transaktioner registreras korrekt.
🔄 Skapa system för att automatiskt skicka påminnelser och uppföljningar för obetalda fakturor.

Använd Pandas för att skapa rapporter om obetalda fakturor och snabbare uppföljning:

🗂️ Använd Pandas för att extrahera och bearbeta fakturadata, skapa detaljerade rapporter om obetalda fakturor och betalningsstatus.
📊 Generera automatiskt listor över fakturor som behöver följas upp, baserat på förfallodatum och betalningshistorik.
⏳ Skapa en visuell tidslinje för att snabbt identifiera fakturor som behöver uppmärksamhet.

Lillqvist Strat kan spara upp till 350 timmar per år genom denna automatisering:

⏱️ Genom att automatisera fakturahantering och betalningsuppföljning frigörs upp till 350 timmar per år, vilket gör att ditt team kan fokusera på andra viktiga arbetsuppgifter.
🔄 Lillqvist Strat implementerar lösningar som minimerar manuella uppgifter och säkerställer att betalningar och påminnelser hanteras utan driftstopp.
💡 Lillqvist Strat hjälper till att optimera hela fakturerings- och uppföljningsprocessen för att göra den snabbare, mer noggrann och effektiv.

Kodexempel för att skapa en rapport om obetalda fakturor med Pandas:

import pandas as pd

# Ladda fakturadatan
invoices = pd.read_csv('invoices.csv')

# Konvertera förfallodatum till datetime-format
invoices['due_date'] = pd.to_datetime(invoices['due_date'])

# Filtrera ut obetalda fakturor som är förfallna eller inom en viss period
unpaid_invoices = invoices[(invoices['status'] == 'Unpaid') & (invoices['due_date'] < pd.to_datetime('today'))]

# Skapa en rapport
unpaid_report = unpaid_invoices[['invoice_number', 'customer_name', 'amount_due', 'due_date']]

# Skriv ut rapporten
print("Obetalda fakturor:")
print(unpaid_report)

# Spara rapporten som en CSV-fil
unpaid_report.to_csv('unpaid_invoices_report.csv', index=False)

I detta exempel filtreras obetalda fakturor och en rapport skapas automatiskt som kan skickas vidare för uppföljning. Rapporten kan även sparas som en CSV-fil för vidare användning eller integration med andra system.

Lillqvist Strat kan hjälpa er att införa automatisering och dataintegration för att effektivisera fakturahantering och betalningsuppföljning, vilket leder till besparingar på upp till 350 timmar per år.