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当卡车司机或清洁服务承包商等现场工作人员在工作中遇到与工作相关的费用时，如果他们认为会延迟报销，他们可能会重新考虑购买。这也可能导致客户延误并给公司的利润带来负面影响，这就是为什么新的费用治理解决方案正在迅速浮现的原因。

面向机队的解决方案可以帮助公司跟踪和治理其车辆，基于燃料的支出和其他成本，并且有人预测，到2024年，此类解决方案的市场规模将达到435亿美元。同样，基于SaaS的费用治理市场也将实现CAGR在2018年至2025年间，这一比例将达到8%，到2024年全球市场规模将达到435亿美元。

新的Workflow Spend Playbook重点介绍了最新解决方案，包括自动化和人工智能(AI)，这些解决方案可帮助中小型企业保持驾驶员和工人的平稳运行。

在最近对PYMNTS的采访中，北加州清洁服务总裁Saleley Steemer的Dale See讨论了该公司如何使用支出治理解决方案和点对点(P2P)服务Venmo迅速向专业人员支付在职费用费用–以及为什么人工智能需要未来。

车队治理

2016年，全球智能车队治理行业的价值为2909亿美元，预计到2025年将以7.6%的速度增长，为车队治理专业人员提供了新的机遇。

对于拥有大量流动劳动力的企业来说，与日常车队运营相关的运营费用可能是数百万美元的暴露点。据研究通过支出治理公司的监督制度，金融专业人士的60%以上报告说，他们公司在努力找出浪费性支出。超过40%的人对预测员工启动的费用持相同的看法。

每个经理都需要考虑货物优化，路线规划，调度和调度以及其他功能。治理良好的车队可能是一项资产，而治理系统软件提供商的工具将随着时间的推移而变得越来越复杂。

人工智能实现费用自动化

部署技术(尤其是AI)可以简化审核流程并显着提高成本节省。

正如AppZen在最近的一份报告中指出的那样，未使用AI的公司仅审核其费用报告的2%至10%和发票的5%至10%。相反，利用AI来深入了解其支出趋势的公司能够审计几乎所有发票和支出。人工智能可以将8.7%的支出标记为高风险，与重复或未经授权的支出有关。同样，大约4%的发票被标记为高风险。

更大的前景是，超过薪资的企业支出中超过96%与对付账款有关;剩余的3.7%与差旅和费用(T&E)有关。在使用AI审核支出的企业中，有85%的企业自动批准了中低风险发票和支出报告。

监督系统还发现，90%的高风险支出活动来自5%的员工。使用AI，组织可以查明代表最高风险的员工。

最近的研究表明，处理支出的企业最关注的问题是对支出数据的可见性不佳，惟独27%的公司拥实用于标记政策外支出的系统。

43%的组织仍在手动治理费用报告。也许不足为奇的是，小型企业使用手动系统来跟踪费用的比例(53%)远远高于企业(27%)和中端市场(44%)的费用。

但是，在使用自动化解决方案时，大多数小型企业(64%)在一年或更短的时间内实现了正的ROI，而71%的企业在两年或更短的时间内实现了正的ROI。

Stanley Steemer的See项目认为AI解决方案可能是该公司最大的技术投资机会。这样的资金可以帮助公司自动化任务，并更好地与专业人员沟通职责。