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Enregistrement W336750656

Taming the Invoice Tangle

2001· article· en· W336750656 sur OpenAlexaboutno aff
Lauren Bielski

Notice bibliographique

RevueABA banking journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvoiceTreasuryPaymentBusinessCommercePayment processorElectronic moneyProcurementCashService (business)Payment service providerElectronic funds transferFinanceMarketingAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

J.P. Morgan Chase gets ready to offer EIPP In the ceaseless quest to secure greater efficiencies, businesses are gearing up for new ways to interact with their supply chain. And so, it's out with old, messy manual methods of phone, fax, and paper; in with electronic data transfer. E-procurement is an idea that gained its profile in the dot-com world and is a notion beginning to get attention from traditional companies, including banks. Bank of America, Citibank, Deutsche Bank, and First Union are some of the banks beginning to offer electronic payment solutions for businesses, says Avivah Litan, vice-president of payment systems for TowerGroup, Needham, Mass. After all, sophisticated electronic procurement methods akin to those offered by e-commerce provider Ariba require equally streamlined invoicing and payment methods--online--to complete the efficiency cycle. And what better dispatcher of a payment solution than a bank? So goes the logic within the J.P. Morgan Treasury Services Unit of J.P. Morgan Chase, which along with other early big bank adopters is out to stay ahead of changing cash management practices. Chase is set to offer an electronic invoicing presentment and payment system (EIPP) to Fortune 1000 clients. J.P. Morgan Chase partnered with BCE Emergis, based in Montreal. This technology developer (which picked up the core solution from an earlier acquisition of a U.S. tech firm, Invoice Link Corp.) created a customized version of its e-invoicing service that it will host for the bank, which, in turn, will market e-invoicing to treasury clients. While electronic billpay and bill presentment (EBPP) has gotten tons of ink, similar processes on the business side are less discussed. And yet, for BCE Emergis and others, great opportunity lies in that highly trafficked yet underserved arena. Basically, in putting a conduit between customer and biller, electronic presentment of invoices and statements could help tame the paper trail in large companies, which are typically overrun with invoices and need more streamlined methods for getting invoices and shipments matched, confirmed, and paid for. Banks like Chase are very excited about offering their clients more services in the cash management area, says Alan Neely, senior vice-president of e-Invoicing solution for BCE Emergis. CFOs of large companies often turn to banks to get advice about appropriate strategies for moving money. We think they are looking for a one-stop shop provider of these types of services. With consumers, typically, one member of a household is the designated billpayer and problems are relatively rare. For businesses, though, payment for goods and services often involves disputes, or a need for clarification before a final approval is granted and a check cut. Billing cycles range from 30 to 90 days. I think many billers mistakenly believe that their customers hold on to money as long as possible before making payments, when the reality is, they want to move it along faster, but have trouble keeping track of their documents, indicates Paul Simons, vice-president and senior product manager for EIPP at J.P. Morgan Treasury Services Unit. The hosted EIPP service lets both billers and customers avoid the high cost and complexity of EDI, says Simons, and is designed to integrate with existing enterprise resource planning, accounts receivable, and customer relationship management systems. So a company that is trying to keep its paperwork organized can subtract from organizational complexity. …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,025
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,018

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2001
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