Pennylane est une application SaaS (software as a service) dont les fonctionnalités et améliorations profitent à tous les utilisateurs et tous les clients. Voici les améliorations de l’application qui sont issues des données de tous nos clients et qui leurs bénéficient également à tous :

  • Améliorer les performances de notre OCR

    • L’algorithme utilisé par notre outil d’OCR (Optical Character Recognition ou reconnaissance optique de caractères) lit les factures et toutes les données qu’elles contiennent. Un grand volume de factures permet à l’algorithme d’affiner sa reconnaissance et donc d’améliorer ses performances pour toutes les futures factures qui lui seront soumises. Nous souhaitons donc que les factures de tous nos clients soient soumises au même algorithme, sans cantonnement, afin de maximiser de l’effet volume et de mutualiser ses avantages. Vos factures bénéficieront donc indirectement à tous nos clients, tout comme celles de nos autres clients vous bénéficieront indirectement.

    • La confidentialité des données de ces factures est bien sûr respectée sur toute la chaîne de traitement. Les données sont chiffrées de bout en bout en transit et au repos. Elles ne sont en aucun cas accessibles par d’autres clients.

  • Améliorer l’expérience de réconciliation comptable

    • L’application analyse les associations faites entre d’un côté les données de facture et de l’autre les données de transactions bancaires afin d’améliorer les suggestions de réconciliations futures à partir de celles déjà faites dans le passé.

    • L’algorithme utilise les montants, les dates, les libellés de transactions, les noms de fournisseur/client des factures pour les traduire en nombres, et manipule ensuite ces nombres pour calculer des "distances" entre factures et transactions.

  • Améliorer la pertinence des suggestions de tag analytique pour les transactions bancaires :

    • Pennylane permet à l’utilisateur de catégoriser très simplement ses transactions au sein de la vue Transactions et d'en extraire un fichier lui permettant de retravailler à sa guise de la donnée à jour.

    • L’application va analyser l’association par l’utilisateur d’un tag analytique à une transaction bancaire qui contient un mot clé donné (par exemple le tag “Charge” au mot clé “URSSAF”).

    • Sur la base des associations tag / mot clé passées, l’application va proposer des tags à l’utilisateur pour ses transactions futures. Pour reprendre notre exemple, cela lui fera gagner le temps de la désignation du tag Charge pour toutes les futures transactions qui contiennent le mot URSSAF.

    • Il est important de noter que les tags que vous définissez ne vont pas en tant que tels être proposés à d’autres clients. Vos tags restent votre propriété et sont bien cantonnés au même titre que vos données. Notre modèle va donc se limiter à vous suggérer des tags que vous avez définis, et ne va pas suggérer ces tags à d’autres clients ni vous suggérer les tags d’autres clients. Cependant le modèle tourne sur l’ensemble des clients et s’améliore à partir des patterns d’association d’un tag et d’un mot de tous les clients et des similarités entre ces tags. Par exemple, les suggestions d’un tag “CHARGES” pour certaines transactions pour un client A seront reconnues par le modèle pour suggérer au client B le tag “CHARGE” qu’il aura lui-même défini, pour des transactions similaires.

  • Améliorer le fonctionnement des règles d’automatisation pour augmenter votre productivité :

    • L’application vous permet de définir des règles pour apposer un tag automatiquement pour certaines transactions qui contiennent certains mots clés.

    • Ces règles sont définies par vous et sont propres à chaque client (structure, géographie, secteur etc.) donc il n’y a pas d’intérêt à en mutualiser les bénéfices. Les données liées au fonctionnement de ces règles sont donc segmentées et nous souhaitons conserver cette segmentation.

Ce document est régulièrement mis à jour pour refléter les évolutions du produit.

A titre de rappel, vos données ne sont pas utilisées et ne le seront jamais pour des fins autres que celles explicitées dans notre politique de confidentialité ou dans nos conditions générales de vente, que ce soit la revente à des tiers ou toute autre utilisation commerciale étrangère à la fourniture de notre application.

Avez-vous trouvé votre réponse?