A háttérfolyamatok automatizálása — különösen a számlakezelés és a beszerzés — kulcsfontosságú a hazai magánegészségügyi szolgáltatók versenyképességének megőrzéséhez és a szakmai személyzet adminisztratív terheinek csökkentéséhez. Ezt emelte ki Lepesi János, az EconomySoft projektkoordinátora a Portfolio Private Health Forum 2026 rendezvényen.
Miért jelent problémát a jelenlegi gyakorlat?
A magánegészségügyi intézmények ugyanazokkal az üzleti és működési kihívásokkal szembesülnek, mint más piaci szereplők: pénzügyi, számviteli, logisztikai és raktározási rendszereket kell fenntartaniuk. A szektor sajátossága, hogy a beszerzésekhez és szolgáltatások igénybevételéhez gyakran szükség van orvosok és szakápolók közreműködésére. Ha klinikai dolgozóknak a betegellátás mellett folyamatosan adminisztratív és jóváhagyási feladatokat is el kell látniuk, az jelentős többletterhet ró rájuk — például késésekhez a beszerzéseknél és számlafizetéseknél, illetve lassuló belső jóváhagyási folyamatokhoz vezethet.
A mindennapi gyakorlatban ez az e-mailek közti keresgélésben, elveszett bizonylatokban és tisztázatlan jóváhagyási körökben mutatkozik meg, amelyek hónap végére összeadódva jelentős adminisztrációs terhet eredményeznek. Sok szervezet téved, amikor a digitalizációt kizárólag a PDF-számlák e-mailből történő letöltésével és tárolásával azonosítja: ez csupán digitális archiválás, nem pedig folyamatautomatizáció. Lepesi János szerint amíg a számlákat dokumentumként, és nem strukturált adatként kezelik, a valódi automatizáció nem valósul meg.
Adatalapú számlakezelés és a Számlarobot megoldása
Amennyiben a bizonylatokat adatstruktúraként kezelik — tartalmazva a tételeket, összegeket, határidőket, költséghelyeket és projekteket —, akkor ezekre jól felépített, automatizált folyamatok építhetők. Az EconomySoft által fejlesztett Számlarobot közvetlenül szinkronizálja a Nemzeti Adó- és Vámhivatal (NAV) adatait: nemcsak a számlafejeket, hanem a tételsorokat, bankszámlaszámokat, stornó- és módosító bizonylatokat, valamint az alkalmazott árfolyamokat is feldolgozza.
A rendszer automatikusan párosítja a beérkező e-mailekből a számlaképeket és mellékleteket, és képes manuális beavatkozás nélkül elvégezni a kontírozási és könyvelési feladatokat. Mivel sok magánegészségügyi intézmény külföldi beszállítókkal dolgozik, a Számlarobot a nemzetközi bizonylatok feldolgozására két különböző mesterséges intelligencia modellt ötvöző technológiát alkalmaz: a két modell egymás hibáit korrigálva körülbelül 90 százalékos pontossággal képes kinyerni és strukturálni a külföldi számlák adatait.
A megoldás célja, hogy a manuális, ismétlődő back-office feladatokat a gép végezze, míg a magasan képzett egészségügyi szakemberek csak a kritikus döntési pontoknál kapcsolódjanak be a jóváhagyási láncba. Ennek eredményeként a klinikusoknak elegendő egyetlen kattintással, akár mobilról is jóváhagyniuk a teljeskörűen előkészített digitális számlákat, amelyek emberi kéz érintése nélkül kerülnek át a pénzügyi és számviteli rendszerekbe.
Integrációk és gyakorlati példa
A Számlarobot jelenleg több mint 19-féle vállalatirányítási (ERP) rendszerhez kínál közvetlen integrációt, köztük az SAP, az SAP Business One és a Devisu rendszereket. Ennek köszönhetően a költséghelyek, projektek és beszerzési azonosítók adatai automatikusan frissülnek a gazdálkodási szoftverekben.
Gyakorlati példaként említette Lepesi János a Saint James Szemészeti Központot, amely egy évvel ezelőtt vezette be a Számlarobotot a belső beszerzések koordinálatlansága és a követhetetlen jóváhagyási folyamatok orvoslására. Az automatizáció hatására a klinikán a számlák most már teljesen kontrollált digitális útvonalon haladnak végig, és az erre alapuló banki utalási csomagok összeállítása és indítása is közvetlenül a rendszerből történik.
Konferencia és további információk
A Portfolio és az EOS közös szervezésében zajló, félnapos "Követeléskezelési trendek 2026" konferencia idén szeptemberben kerül megrendezésre, és tizenegyedik alkalommal fogja összegyűjteni a követeléskezelés témakörének hazai szereplőit. A rendezvényen különös hangsúlyt kapnak az AI, digitalizáció és automatizáció adta lehetőségek, valamint az új szabályozási kihívások és a változó gazdaságpolitikai környezet hatásai.
Megjegyzés: az cikk előkészítésében AI-asszisztens működött közre; a végső tartalmat újságíró szerkesztette és ellenőrizte.
