Pour toute entreprise de restauration à fort volume, la « tenue de comptabilité » est une tâche monumentale. Le client était confronté à un écosystème financier fragmenté, caractérisé par :

• Silos de données multilingues : Les dossiers financiers se composaient de factures et de reçus numériques, numérisés et manuscrits, principalement en allemand.
• Sources de données diverses : 
  
  • Les données de vente provenaient de formats tabulaires issus des systèmes de point de vente (POS) et de reçus numériques de divers partenaires de livraison.
  • Factures numériques/numérisées/manuscrites provenant de nombreux fournisseurs et présentées sous différents formats.
• Rapprochement manuel : L'absence de logiciel comptable centralisé signifiait que le rapprochement de chaque « centime » entre les factures, les ventes et les relevés bancaires était effectué manuellement.
• Risque de conformité : La nécessité de maintenir une piste d'audit parfaite pour les déclarations fiscales était laborieuse et sujette aux erreurs humaines.

Upsta Analytics a déployé UPSTAZEN, un moteur alimenté par l'IA conçu pour mettre de l'ordre dans l'entropie financière. Le système agit à la fois comme une puissance de traitement et comme un référentiel numérique.

Pile technologique principale

• Analyse par LLM : Exploite des modèles de langage étendus (LLM) pour extraire, étiqueter les entités et segmenter les transactions à partir de fichiers multilingues (allemand/anglais), quel que soit le format (PDF, image, CSV).
• Moteur de rapprochement intelligent : Un système ML propriétaire qui gère des rapprochements complexes de type 1:1 (1 facture pour 1 transaction bancaire) et plusieurs:1 (plusieurs factures pour 1 transaction bancaire) avec des règles de tolérance personnalisables.
• Catégorisation automatisée : Les transactions sont automatiquement classées dans des catégories prédéfinies pour offrir une visibilité instantanée sur les dépenses et les ventes.