使用托管账单审核(MBR)满足您的计费准则

了解如何在整个托管账单审查过程中利用元数据、机器学习和主审查人员来提高您的账单遵从性(没有头痛!)

合法发票(及其审查过程)可能是乏味、耗时的，而且完全令人困惑。当你的任务是审查和分析来自多家外部法律顾问公司的账单时，每个公司都有自己的账单惯例和发票系统，很容易忽略细微的行项目并犯错误——比如假设你的事务管理解决方案的账单指南会为你做繁重的工作。

但完美的计费合规通常是例外，而不是规则。只有36%的法律部门表示，他们知道谁或什么机构在执行他们的计费准则。遵从性通常是“假定的”，但会带来代价高昂的结果。法律部门依靠他们的事务管理解决方案来为他们分类法律账单，但这并不会产生完美的准确性或确定关键模式，比如表现最好的外部法律顾问。如果没有人工智能和人工干预，事务管理系统无法处理账单合规问题，因此，法律账单审查成为疲劳而不是效率的来源。

直到管理法案审查(MBR)。

托管账单审查服务将法律账单审查过程自动化，使用先进的算法、人工智能和人类专家分析账单，并识别潜在的错误或多收费。

除了捕获和帮助减少支出，管理的账单审查(如果正确执行)可以帮助驱动更多的数据驱动的决策，确保截止日期得到满足，并确保您的组织遵守最佳实践、政策和法律标准。

大多数蓝筹事务管理解决方案利用应用程序内基于规则的计费指南，帮助您的法律专业人员节省时间和金钱。但是，许多公司没有提供元数据来对法律法案中的行项目进行分类，即使提供了元数据，也可能会错过确保每个类别正确的上下文。

当您投资一个利用机器学习来审查法律账单的平台时，基于规则的计费将获得额外的自动审批层。机器学习审查通常在基于规则的计费发生之后实现。这些机器学习审查比基于规则的计费更精细，通过使用基于代码的“标签”对发现进行分类，这些审查以标准化、一致的格式构建原子化、结构化的数据集。这种高级数据将商业智能推向了一个新的水平:具有细粒度分析的部门，可以识别跨地区表现最佳的外部顾问，过滤问题类型、效率、DEI等。这意味着，通过管理账单审查，您可以确定最好的外部法律顾问，并严格管理。用省下的钱，法律团队可以再投资于其他技术，将法律部门推向未来。

机器学习是一种令人难以置信的工具，它彻底改变了法律法案的审查，但由人(最好是专家)进行最终审查总是有用的。即使是提供有用元数据的物质管理平台，如果没有能够利用上下文和工具处理法律账单的人类专家，也会产生错误。然而，通过管理账单审查，这个人不需要来自您的部门。

一些MBR解决方案还提供专家合规性审查人员，他们的工作是监督即使是最好的机器学习技术都遗漏的细节。这些专家经过培训，可以找到发票“包”，这样当外部顾问在一个项目中包含太多不同的项目时，你可以清楚地了解他们到底为你开了什么账单。这些专家还接受过培训，可以发现错别字和不正确的授权——比如旅行时间或费用的账单。

有兴趣了解更多关于外包管理账单审查是否适合您?

探索我们的免费资源，管理条例草案覆核终极指南，发现:

• 前3个迹象表明，是时候外包法律发票审查了
• 如何使用托管账单审查(MBR)和花费分析来做出数据驱动的决策
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