Juego de herramientas P2P analysis for SAP ERP

El juego de herramientas Robot P2P Analysis for SAP  (Análisis de P2P para SAP) es una solución de estudio analítico como un servicio para monitorear los riesgos de la compra al pago (P2P) en organizaciones que utilizan los sistemas ERP de SAP. Analiza y reporta los datos de P2P de SAP que pueden ser indicios de fraude, malgasto o abuso.

El juego de herramientas llega como una solución preconfigurada que se aplica a la mayoría de los clientes. Una vez implementado, puede actualizar el juego de herramientas del robot de análisis con nuevos scripts a medida que los lanzamos. Puede personalizar el juego de herramientas aún más agregando scripts personalizados para perfeccionarlo. Los datos importados pueden enviarse a archivos de Resultados o Excel.

Nota

El Robot P2P Analysis for SAP ERP no admite lo siguiente:

  • Analytics Exchange (AX)
  • Agente de Robots en la nube para fines de producción
  • Orígenes de datos y estudios analíticos personalizados
  • Ningún reporte, excepto por las salidas de Resultados y Excel

Requisitos del sistema y de suscripción

Asegúrese de cumplir con los siguientes requisitos del sistema y de suscripción para usar el Robot P2P Analysis for SAP ERP.

Requisito Notas
ACL Robotics Enterprise Edition Se pueden adquirir juegos de herramientas de Robot como complementos

Agente de Robots en las instalaciones físicas versión 15

Verifique la versión que se instalará (Unicode o No Unicode)

ACL para Windows Versión 15
  • Asegúrese de que la instalación utilice la misma codificación que el Agente de Robots (Unicode o No Unicode).
  • Puede resultar útil contar con una instalación local de ACL para Windows con fines de resolución de problemas o para desarrollar scripts personalizados.
Robot SAP ERP Data Integration Asegúrese de que el Robot SAP ERP Data Integration se haya instalado correctamente en su organización y que esté funcionando.

Acerca del juego de herramientas

El juego de herramientas instala varios componentes en Diligent One.

Componente Recuento Nombre
Colección 2

P2P Analysis For SAP ERP - Desarrollo

P2P Analysis For SAP ERP - Producción

Análisis

4

  • Vendor Management (uno por colección)
  • Cuenta por pagar (una por colección)
Robot 1 P2P Analysis For SAP ERP
Tablas de estudios analíticos 25 Si desea obtener más información, consulte Estudios analíticos para SAP ERP.

Robot P2P Analysis For SAP ERP

El robot P2P Analysis For SAP ERP se crea automáticamente al instalar el juego de herramientas. Este robot contiene lo siguiente:

  • Scripts de estudios analíticos: contiene los scripts centrales para importar y procesar datos.

    Nota

    No debe modificar los scripts de estudios analíticos. La modificación de los scripts puede provocar fallas al ejecutar las tareas. Todas las modificaciones necesarias se deben configurar en el archivo User Analytic Configuration (configuración de estudios analíticos del usuario) o se deben cargar como scripts de estudios analíticos personalizados.

  • (Opcional) Scripts de estudios analíticos personalizados: scripts que se cargan manualmente para agregar al robot nuevas capacidades de análisis específicas para el cliente o para realizar cambios en la lógica de los datos. Estos scripts reemplazan a los scripts de estudios analíticos predeterminados y se deben revisar minuciosamente.
  • Archivos de configuración: todos los archivos de configuración que se incluyen en la siguiente tabla están disponibles en la ficha Entrada/Salida del robot.

    Nombre del archivo Descripción Modo
    P2P_SAP_Default_
    Analytic_Configuration.xlsx

    Contiene las configuraciones predeterminadas.

    Nota

    No debe modificar este archivo. Si modifica el archivo, puede provocar fallas al ejecutar las tareas. Todas las modificaciones necesarias se deben configurar en el archivo User Analytic Configuration (configuración de estudios analíticos del usuario) o se deben cargar como scripts de estudios analíticos personalizados.

    Generado automáticamente por el robot
    Result_Table_IDs.csv Contiene los destinos para las tablas que se exportan a Resultados, dentro de las colecciones de Desarrollo y Producción correspondientes.

    Generado automáticamente por el robot

    Archivo User Analytic Configuration

    Contiene configuraciones personalizadas que deben reemplazar a las configuraciones que se incluyen en el archivo de configuración de estudio analítico predeterminado.

    Las configuraciones de este archivo reemplazan los datos del archivo de configuración del estudio analítico predeterminado.

    NOTA: Si las personalizaciones superan las capacidades del archivo de configuración del estudio analítico del usuario, puede agregar un script personalizado.

    Se carga manualmente al implementar el juego de herramientas
  • Tarea del robot: ejecuta los scripts predeterminados y personalizados dentro del robot y cuenta con la siguiente información.

    Parámetro Descripción
    Export to HighBond Results? (¿Exportar a Resultados de HighBond?)

    Especifica si exportar los datos importados a Resultados. Las opciones disponibles son las siguientes:

    • Export to Results - Sobrescribir (Exportar a Resultados - Sobrescribir): sobrescribe los datos en las tablas de resultados cada vez que se exportan los datos.
    • Export to Results - Append (Exportar a Resultados - Anexar): anexa los datos a las tablas de resultados.
    • Do not export (No exportar): no exporta los datos a Resultados.
    Export to Excel (¿Exportar a Excel?)

    Especifica si exportar los resultados actuales a un archivo de Excel o no hacerlo. Las opciones disponibles son las siguientes:

    • Exportar a Excel
    • Do not export (No exportar)
    Token de acceso de HighBond

    Token necesario para conectarse a Resultados. Si la exportación a Resultados está desactivada, se puede proporcionar cualquier valor aleatorio para este parámetro.

Tablas enlazadas

Las tablas compartidas necesarias del robot SAP ERP Data Integration se enlazan al robot P2P Analysis for SAP ERP en la ficha Entrada/Salida. Cuando se ejecuta la tarea del robot de análisis, esta obtiene datos de las tablas enlazadas y los utiliza para procesar la lógica del estudio analítico que se definió.

Nota

Puede crear varios robots de análisis y enlazarlos únicamente con las tablas necesarias para aislar los robots a fin de que realicen tareas especializadas o un conjunto de tareas.

Estudios analíticos para SAP ERP

En la siguiente tabla, se incluyen los estudios analíticos para SAP ERP.

Registro de errores

Los errores que se detectan al ejecutar la tarea se registran en la tabla Log de errores de cada estudio analítico. Si el recuento de registros es igual a 0, se escribe un mensaje de error en la tabla Log de errores.

Consejo

Revise el log de errores después de ejecutar las tareas, aun cuando el estudio analítico no haya arrojado ninguna excepción, a fin de asegurarse de que la tabla no se marcó como una tabla con 0 registros. Por ejemplo, si el archivo de configuración del estudio analítico del usuario no tiene el formato correcto, es posible que se ignoren los parámetros de entrada del usuario.

Qué hace cada estudio analítico

Estudio analítico de gestión de proveedores

Nombre del estudio analítico Descripción
P2P01VM_Vendor_
Missing_Phone_Number

Este estudio analítico identifica proveedores sin número de teléfono principal en el archivo maestro de proveedores.

  • Para comprobar si falta algún número de teléfono en el campo LFA1_TELF1, quita los dígitos no numéricos del campo y comprueba los datos restantes para ver si está vacío.
  • Este estudio analítico no analiza los valores faltantes en el campo LFA1_TELF2.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P01VM_Vendor_Missing_Phone_Number.

P2P02VM_Vendor_
Missing_Banking_Data

Este estudio analítico identifica proveedores sin número de cuenta bancaria o clave bancaria asociada en el archivo maestro de proveedores.

  • Para comprobar si faltan datos en los campos LFBK_BANKN y LFBK_BANKL, quita los caracteres no alfanuméricos del campo y comprueba los datos restantes para ver si está vacío.
  • Reporta todas las instancias de datos faltantes en los campos LFBK_BANKN o LFBK_BANKL.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P02VM_Vendor_Missing_Banking_Data.

P2P03VM_Vendor_
Missing_Tax_ID

Este estudio analítico identifica proveedores sin número de identificación impositiva principal en el archivo maestro de proveedores.

  • Para comprobar si falta algún ID impositivo en el campo LFA1_STCD1, quita los dígitos no alfanuméricos del campo y comprueba los datos restantes para ver si está vacío.
  • Este estudio analítico no analiza los valores faltantes en el campo LFA1_STCD2.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P03VM_Vendor_Missing_Tax_ID.

P2P04VM_Vendor_
PO_BOX_Addresses

Este estudio analítico identifica proveedores con casillas de correo y que tal vez no tengan un domicilio físico, como se indica a continuación:

  • El campo PO Box no está vacío y no tiene otro domicilio informado.
  • El campo de domicilio contiene una referencia a una casilla postal PO Box, probablemente junto con otra información de domicilio. Es necesario revisar manualmente a estos proveedores para determinar si los datos que se proporcionan con la información de casilla postal PO Box representan un domicilio físico válido.

El script analiza los campos LFA1_STRAS y LFA1_PFACH.

  • Para comprobar si hay proveedores con domicilios en blanco y solo una casilla postal (PO Box) en el campo LFA1_PFACH, quita del campo LFA1_STRAS todos los caracteres no alfanuméricos antes de comprobar si hay espacios en blanco.
  • Para comprobar los domicilios que contienen referencias a casillas de correo (sin importar el valor del campo LFA1_PFACH), el script utiliza un filtro de parámetros predeterminado que busca variaciones de palabras en inglés, como PO Box, Post Office Box, POB, etc.
    • El filtro de parámetros predeterminado v_P2P04VM_pobox se configura en la hoja de calculo Default_Config_Params (Parámetros de configuración predeterminados) del archivo Default Analytic Configuration (Configuración del estudio analítico predeterminado).
    • Para sobrescribir el parámetro predeterminado, puede editar la expresión en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres del archivo Default Analytic Configuration. Puede modificar la expresión regular. Por ejemplo, puede modificarla para buscar más cadenas en otros idiomas.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P04VM_Vendor_PO_BOX_Addresses.

P2P05VM_Vendor_
Similar_Names

Este estudio analítico identifica a proveedores con nombres similares para sufijos de compañía comunes, como Inc y Ltd. Utiliza el comando FUZZYDUP para detectar nombres similares, con los parámetros definidos por el usuario, como el porcentaje mínimo de coincidencia, la distancia de Levenshtein que se debe aplicar, y excluye las coincidencias exactas por el nombre del proveedor (opcional). Por valor predeterminado, las coincidencias exactas se incluyen en los resultados.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de nombres de proveedores duplicados o similares y el mismo proveedor puede aparecer reportado en varios grupos. Si desea obtener información sobre los procesos que aplica el comando FUZZYDUP, consulte Análisis de los duplicados inexactos.

Al buscar duplicados, no se considera el país del proveedor.

Hay tres parámetros predeterminados disponibles para este estudio analítico en la hoja de cálculo Default_Config_Params (Parámetros de configuración predeterminados) del archivo Default Analytic Configuration (Configuración del estudio analítico predeterminado). Si los parámetros predeterminados no son aplicables o están incompletos, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres del archivo Default Analytic Configuration. Puede usar la siguiente información para completar correctamente los valores del archivo User Analytic Configuration:

  • v_P2P05VM_levdist: La máxima distancia de Levenshtein permitida entre dos cadenas para que se puedan identificar como duplicados inexactos e incluir en los resultados. El valor de LEVDISTANCE no puede ser menor que 1 ni mayor que 10. Al incrementar el valor de LEVDISTANCE aumenta la cantidad de resultados porque se incluyen valores con un mayor grado de diferencias.
  • v_P2P05VM_diff_perct: Un umbral que limita el porcentaje de diferencia o la proporción de una cadena que puede ser diferente. El porcentaje que se obtiene por medio de un cálculo interno del estudio analítico que se realiza sobre los posibles pares duplicados inexactos debe ser menor que o igual al valor de DIFFPCT para que el par se incluya en los resultados. El valor de DIFFPCT no puede ser menor que 1 ni mayor que 99. Si se omite DIFFPCT, el umbral se desactiva y el porcentaje de diferencia no se tiene en cuenta mientras se procesa el comando FUZZYDUP.
  • v_P2P05VM_exact: Incluye (T) o excluye (F) a los duplicados exactos de los resultados.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P05VM_Vendor_Similar_Names.

P2P06VM_Vendor_
Same_Address

Este estudio analítico identifica proveedores con el mismo domicilio, después de reemplazar los sufijos genéricos de calles, como Street, Road, Rd o Avenue, por una abreviatura estandarizada.

Los domicilios se identifican como iguales si cumplen uno de los siguientes criterios o ambos:

  • El domicilio estandarizado es idéntico
  • Los dígitos numéricos combinados en el domicilio y el código postal son idénticos

Los proveedores que tienen domicilios en blanco no se incluyen en el análisis. Los domicilios de los proveedores que contienen solo caracteres no alfanuméricos, como guiones, se consideran vacíos.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de domicilios coincidentes con el campo c_Match_Type, que identifica si se trata de un coincidencia del domicilio o una coincidencia numérica. El campo c_Matched_Key identifica el componente de domicilio coincidente por los proveedores del grupo. Cuando los proveedores coinciden en ambos criterios, se los reporta solo una vez, como una coincidencia de domicilio.

Si el grupo de resultados de la coincidencia numérica tiene más proveedores cuyo domicilio no coincide, ambos grupos se reportan por completo. Un proveedor puede pertenecer a más de un grupo de resultados. Por ejemplo, el domicilio físico del Proveedor A puede coincidir con el del Proveedor B y los dígitos numéricos combinados del Proveedor A puede coincidir con los del Proveedor C.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P06VM_Vendor_Same_Address.

P2P07VM_Vendor_
Same_Phone_Number

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuyo teléfono primario o secundario coincide con el de otro proveedor. Los números de teléfono se reportan como iguales cuando los dígitos son idénticos después de quitar todos los caracteres no numéricos, como guiones o paréntesis.

Los teléfonos primarios o secundarios que están vacíos no se incluyen en el análisis. Los números de teléfono que solo tienen caracteres no numéricos, como guiones o paréntesis, se consideran vacíos.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de números de teléfono coincidentes con el campo c_Match_Type que identifica si el teléfono primario o secundario de un proveedor fue coincidente. El campo c_Matched_Key identifica el número de teléfono coincidente por los proveedores del grupo.

Un proveedor puede pertenecer a más de un grupo de resultados. Por ejemplo, el teléfono primario del Proveedor A puede coincidir con el del Proveedor B y el teléfono secundario del Proveedor A puede coincidir con el del Proveedor C.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P07VM_Vendor_Same_Phone_Number.

P2P08VM_Vendor_
Same_Banking_Data

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuya información bancaria coincide con la de otro proveedor y comprueba los campos LFBK_BANKN y LFBK_BANKL. Reporta a los proveedores como posibles duplicados cuando la combinación de los dos campos coincide con los datos de otro proveedor después de quitar los caracteres no alfanuméricos, como guiones o paréntesis.

Los proveedores con datos en blanco en ambos campos no se incluyen en el análisis. Los campos que contienen solo caracteres no numéricos en ambos campos, como guiones o paréntesis, se consideran vacíos.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de datos bancarios coincidentes. El campo c_Matched_Key concatena el número de cuenta bancaria y el código de sucursal bancaria que coinciden, separados por una barra vertical (pleca), y quita los caracteres no alfanuméricos.

Un proveedor puede pertenecer a más de un grupo de resultados. Por ejemplo, el Proveedor A tiene varias cuentas bancarias y la primera cuenta puede coincidir con la del Proveedor B, mientras que la segunda cuenta coincide con la del Proveedor C.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P08VM_Vendor_Same_Banking_Data.

P2P09VM_Vendor_
Same_Tax_ID

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuyo ID impositivo coincide con el de otro proveedor y verifica los campos LFA1_STCD1 y LFA1_STCD2. Reporta los ID impositivos como iguales cuando los caracteres alfanuméricos son idénticos después de quitar todos los caracteres no numéricos, como guiones o paréntesis.

Los ID impositivos en blanco no se incluyen en el análisis. Los ID impositivos que solo tienen caracteres no alfanuméricos, como guiones o paréntesis, se consideran vacíos.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de ID impositivos coincidentes, con el campo c_Match_Type que identifica si el valor del campo LFA1_STCD1 o LFA1_STCD2 coincide. El campo c_Matched_Key identifica el ID impositivo coincidente por los proveedores del grupo, después de quitar los caracteres no alfanuméricos.

Un proveedor puede pertenecer a más de un grupo de resultados. Por ejemplo, el ID impositivo del Proveedor A en el campo LFA1_STCD1 puede coincidir con el ID impositivo del Proveedor B y ID impositivo del Proveedor A en el campo LFA1_STCD2 puede coincidir con el del Proveedor C.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P09VM_Vendor_Same_Tax_ID.

P2P10VM_Vendor_
Employee_Name_Match

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuyo nombre de compañía coincide con el nombre o el apellido de un empleado, o con ambos.

En los casos específicos, el estudio analítico calcula las coincidencias de los nombres del siguiente modo:

  • Utiliza el apellido de los empleados que solo tienen una letra como nombre o no tienen nombre.
  • Utiliza el nombre de los empleados que solo tienen una letra como apellido o no tienen apellido.
  • Excluye del análisis los registros de empleados sin nombre ni apellido.

Para que exista una coincidencia entre un proveedor y un empleado, el país debe ser el mismo (LFA1_LAND1 y PA0006_LAND1).

Un proveedor puede coincidir con más de un empleado. Por ejemplo, el proveedor Alexander Muller Inc coincide con los empleados Alexander Smith y Sarah Muller.

Un empleado puede coincidir con más de un proveedor. Por ejemplo, el empleado Alexander Smith coincide con los proveedores Alexander Muller Inc y Smith Brothers Ltd.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P10VM_Vendor_Employee_Name_Match.

P2P11VM_Vendor_
Employee_Address_Match

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuyo domicilio o código postal numérico coincide con los de un empleado del mismo país. Antes de la comparación, los domicilios tanto del proveedor como del empleado se estandarizan reemplazando los sufijos genéricos de calles, como Street, Road, Rd y Avenue, por abreviaturas estandarizadas.

Los domicilios se consideran coincidentes si cumplen uno de los siguientes criterios o ambos:

  • El domicilio estandarizado es idéntico
  • Los dígitos numéricos combinados en el domicilio y el código postal son idénticos

El estudio analítico no incluye a proveedores y empleados con domicilios en blanco. Los domicilios que contienen solo caracteres no alfanuméricos, como guiones, se consideran vacíos.

El resultado de este estudio analítico se presenta en grupos de domicilios coincidentes, con los campos empleado y proveedor incluidos uno junto a otro.

  • El campo c_Match_Type identifica si la coincidencia es del domicilio o numérica.
  • El campo c_Matched_Key identifica el componente del domicilio que presentó una coincidencia entre los proveedores y los empleados del grupo.

Cuando los proveedores y los empleados coinciden en ambos criterios, se los reporta solo una vez, como una coincidencia de domicilio.

Si el grupo de resultados de la coincidencia numérica tiene más proveedores o empleados cuyo domicilio no coincide, ambos grupos se reportan por completo. Un proveedor puede pertenecer a más de un grupo de resultados. Por ejemplo, el domicilio físico del Proveedor A puede coincidir con el del Empleado A y los dígitos numéricos combinados del Proveedor A puede coincidir con los del Empleado B.

Para detectar una coincidencia entre un empleado y un proveedor, el país del proveedor y el país del empleado deben ser idénticos.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P11VM_Vendor_Employee_Address_Match.

P2P12VM_Vendor_
Employee_Phone_
Number_Match

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuyo teléfono primario o secundario coincide con el de un empleado.

Los números de teléfono se reportan como iguales cuando los dígitos son idénticos después de quitar todos los caracteres no numéricos, como guiones o paréntesis.

Los teléfonos primarios o secundarios que están vacíos no se incluyen en el análisis. Los números de teléfono que solo tienen caracteres no numéricos, como guiones o paréntesis, se consideran vacíos.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de números de teléfono coincidentes.

  • El campo c_Match_Type identifica los números de teléfono del proveedor que tienen una coincidencia.
  • El campo c_Matched_Key identifica el número de teléfono que arrojó una coincidencia con el o los empleados del grupo.

Un proveedor puede pertenecer a más de un grupo de resultados. Por ejemplo, el teléfono primario del Proveedor A puede coincidir con el del Empleado B y el teléfono secundario del Proveedor A puede coincidir con el del Empleado C.

Para detectar una coincidencia entre un empleado y un proveedor, el país del proveedor y el país del empleado deben ser idénticos.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P12VM_Vendor_Employee_Phone_Number_Match.

P2P13VM_Vendor_
Employee_Banking_
Data_Match

Este estudio analítico identifica a los proveedores cuya información bancaria coincide con la de un empleado con una cuenta bancaria en el mismo país. Compara los campos de los proveedores (LFBK_BANKN y LFBK_BANKL) con los de los empleados (PA0009_BANKN y PA0009_BANKL).

Para que haya una coincidencia, los campos BANKN y BANKL combinados del proveedor deben coincidir con los de un empleado después de haber quitado todos los caracteres no alfanuméricos, como guiones o paréntesis. Además, se unen las tablas maestras de proveedores y empleados por LFBK_BANKS y PA0009_BANKS para asegurarse de que el país sea el mismo.

Los registros con campos de datos bancarios en blanco no se incluyen en el análisis. Los campos de datos bancarios que solo tienen caracteres no alfanuméricos, como guiones o paréntesis, se consideran vacíos.

Los resultados de este estudio analítico se presentan en grupos de campos de datos bancarios coincidentes y el campo c_Matched_Key identifica los detalles bancarios combinados de el o los empleados del grupo. Para detectar una coincidencia entre un empleado y un proveedor, el país de la cuenta bancaria debe ser el mismo.

La tabla de resultados para este estudio analítico es R_P2P13VM_Vendor_Employee_Banking_Data_Match.

P2P14VM_Frequent_
Bank_Account_Changes

Este estudio analítico identifica cambios frecuentes en los datos bancarios de un proveedor, de acuerdo con el recuento de los documentos de modificación. Los documentos de modificación se obtienen de la tabla unida CDHDR_CDPOS, que se filtra por ObjectClass = 'KRED', CDPOS_TABNAME = 'LFBK' y CDPOS_FNAME = 'KEY' utilizando un intervalo de fechas.

Para analizar los campos de cuenta bancaria de un proveedor, el recuento de cambios debe ser superior o igual al umbral de parámetro que se especificó. Los proveedores con códigos de compañías excluidos no aparecen en los resultados.

Hay un parámetro predeterminado, v_P2P14VM_change_count, disponible para este estudio analítico en la hoja de cálculo Default_Config_Params (Parámetros de configuración predeterminados) del archivo Default Analytic Configuration (Configuración del estudio analítico predeterminado). Si el parámetro predeterminado no es aplicable o está incompleto, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres del archivo Default Analytic Configuration. Puede introducir un valor numérico entre comillas. El recuento de documentos de cambio únicos debe ser superior o igual al umbral que se especificó para incluir en el reporte.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P14VM_FREQUENT_BANK_ACCOUNT_CHANGES.

P2P09VM_Vendor_
Summary_Matrix

Este estudio analítico obtiene recuentos de proveedores a través de una tabla matriz generada por los estudios analíticos habilitados. Cada tabla matriz resume los resultados del estudio analítico para obtener un recuento de excepciones por ID de proveedor exclusivo (sin contar los códigos de compañía múltiples asociados con un proveedor).

Este estudio analítico acumula los datos de la matriz de todos los estudios analíticos y hace un análisis cruzado de los resultados de cada proveedor y estudio analítico. Un campo calculado calcula el recuento total de excepciones por proveedor en todas las excepciones y ordena los resultados de manera descendente por el recuento total.

La Matriz de resumen de proveedores permite una revisión específica de los proveedores que fueron identificados más veces en todos los estudios analíticos. Solo se incluyen los proveedores con excepciones en al menos uno de los estudios analíticos habilitados. Los demás estudios analíticos habilitados sin excepciones para el proveedor se cuentan como 0. Los proveedores que no tienen excepciones en ningún estudio analítico no se incluyen. Si ninguno de los estudios analíticos generó alguna excepción, significa que no hay proveedores que se deban reportar y la matriz estará vacía. Esta situación se registra en el la tabla Error Log y se identifica el motivo por el cual la matriz está vacía.

La tabla de resultados de este estudio analítico es R_P2P15VM_Vendor_Summary_Matrix.

Estudios analíticos de cuentas por pagar

Nombre del estudio analítico Descripción
P2P01AP_Duplicate_Transactions

Este estudio analítico identifica posibles transacciones duplicadas que pueden estar causadas por un error del proveedor o del personal de CP.

Una transacción se define como una partida presupuestaria de una factura. Las transacciones duplicadas se identifican sobre la base de 12 combinaciones diferentes de campos, que se llaman pruebas secundarias. Para obtener más información sobre las pruebas secundarias, consulte Juego de herramientas P2P analysis for SAP ERP.

Las partidas presupuestarias duplicadas en una única factura no se reportan para el análisis y la revisión, ya que dichas partidas presupuestarias suelen hacer referencia al mismo elemento o a los mismos servicios en distintas ubicaciones o entidades. Muchos de los riesgos de las facturas duplicadas, como programar la misma venta para dos proveedores distintos o introducir el número de factura del proveedor de forma incorrecta, no se aplican a la misma factura. Puede que estas partidas presupuestarias se reporten si son duplicados de una o más partidas presupuestarias en otra factura.

Se aplica un concepto igual-igual diferente para hacer que no se reporte el mismo conjunto de transacciones marcadas varias veces. Esto se consigue definiendo campos diferentes como uno o más campos que se identificaron como duplicados en una prueba secundaria previa.

Ejemplo

  • La prueba secundaria P2P01AP_01 marca las transacciones con el número de proveedor y el número de factura del proveedor duplicados. Puede que haya, o no, otros duplicados, como la misma fecha de facturación o el mismo importe de transacción, ya que esta prueba secundaria no tiene requisitos para ningún campo que no sea el número de documento.
  • La prueba secundaria P2P01AP_02 marca las transacciones con el número de proveedor, la fecha de facturación y el importe de transacción duplicados.
    • Esta transacción ya se habría marcado en la primera prueba secundaria si el número de factura del proveedor estuviera duplicado. Por lo tanto, se añade el requisito de que el número de factura del proveedor sea diferente.
    • Para reducir la posibilidad de falsos positivos y encontrar los duplicados más probables, la prueba también requiere un número de factura del proveedor similar (definido como tener una secuencia idéntica de dígitos numéricos después de descartar todos los demás caracteres).

Notas

  • Una transacción no se puede excluir del análisis una vez que haya coincidido con otra transacción. Todavía está disponible para coincidir con otras transacciones en el conjunto de claves iguales en pruebas secundarias posteriores.
  • Puede que las pruebas secundarias que analizan los duplicados en campos de datos bancarios o de números de teléfono reporten las mismas transacciones marcadas varias veces. Un proveedor puede tener varias cuentas bancarias al igual que un número de teléfono principal y secundario. Cada cuenta bancaria se prueba de forma individual y, si dos proveedores coinciden en varias cuentas bancarias, los posibles duplicados se reportan para cada coincidencia. Ocurre lo mismo con los números de teléfono.
  • La moneda de la factura no tiene que ser idéntica para las pruebas secundarias que buscan importes de transacciones iguales (BSIK / BSAK_WRBTR). Es posible que las transacciones marcadas con importes idénticos y monedas diferentes señalen errores de entrada del personal de CP.
  • El código de la empresa de los proveedores en los duplicados marcados no tiene que ser idéntico.
  • Las transacciones con datos faltantes en cualquiera de los campos iguales se eliminarán del análisis. Los datos faltantes en los campos diferentes seguirán en el análisis.
  • A continuación, se detalla la diferencia de gestión de las mayúsculas y minúsculas para campos iguales y diferentes:
    • Los campos iguales no distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Por ejemplo, en las pruebas secundarias que buscan duplicados en el nombre del proveedor, ABC CORP y Abc Corp se consideran duplicados
    • .
    • Los campos diferentes originales distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Por ejemplo, en las pruebas secundarias que requieren números de factura de proveedores diferentes para transacciones que se marcarán como duplicadas en los campos iguales, los números de factura JAN-2021-07 y Jan-2021-07 del proveedor se consideran diferentes y las transacciones que coinciden en los campos iguales se marcarán.
    • Los campos diferentes estandarizados como c_Vendor_Name_Sorted se utilizan según su definición, lo que puede incluir la conversión a mayúsculas.

Parámetros predeterminados Dos parámetros predeterminados, v_P2P01AP_min_threshold y v_delete_P2P01AP, están disponibles para este estudio analítico en las hojas de cálculo Default_Config_Params y Script P2P01AP_Duplicate_Transactions del archivo Default Analytic Configuration, respectivamente. Si los parámetros predeterminados no son aplicables o están incompletos, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres que se mencionan en el archivo Default Analytic Configuration.

Tabla de resultados para este estudio analítico R_P2P01AP_Duplicate_Transactions.

P2P02AP_High_Risk_Keywords

Este estudio analítico identifica detalles de transacciones y proveedores con palabras clave de alto riesgo que podrían indicar errores, derroche o abuso.

Se examinan los siguientes campos:

  • Descripción de facturas a nivel de encabezado: BKPF_BKTXT.
  • Descripción de partidas presupuestarias: BSIK / BSAK_SGTXT.
  • Campo de nombre del proveedor: c_Full_Vendor_Name. El campo c_Full_Vendor_Name concatena los campos LFA1_NAME1 hasta LFA1_NAME4 en el script de preparación de datos P_LFB1_LFA1_BUKRS. Si la tabla del proveedor se rellena sin registros, solo se prueban los campos de descripción de la factura y descripción de la partida presupuestaria.

Algunas palabras clave comunes de alto riesgo se almacenan en una tabla de parámetros en el archivo Default Analytic Configuration.

  • Las palabras clave predeterminadas se pueden reemplazar por un conjunto alternativo rellenando la tabla de parámetros en el archivo User Analytic Configuration. Tenga en cuenta que, si alguna de las palabras clave predeterminadas se va a aplicar, debe mencionarla en el archivo User Analytic Configuration. Si el usuario proporciona una tabla de parámetros, la tabla de parámetros predeterminada se descarta por completo.
  • La búsqueda de palabras clave no distingue entre mayúsculas y minúsculas.
  • La búsqueda de palabras clave identifica coincidencias parciales, donde la palabra clave es una subcadena de una palabra en los archivos de búsqueda, por ejemplo, la palabra clave regalo se encuentra en la descripción que contiene la palabra regalos.
  • La búsqueda de palabras clave no identifica coincidencias parciales cuando una o más palabras en los campos de búsqueda son subcadenas de una palabra clave; por ejemplo, la palabra clave pagar en una descripción que contiene pagar a los proveedores o pagar a los proveedores mencionados.

Si hay una coincidencia de más de una palabra clave en los tres campos de prueba, el estudio analítico las concatena en una lista separada por barra vertical, que se muestra en el campo c_Matched_Keyword_List. Además, el estudio analítico reporta el campo Primary_Matched_Keyword, que contiene en la tabla de parámetros la primera palabra clave que tenía coincidencias. Esta funcionalidad supone que la tabla de parámetros se rellena con palabras clave en orden descendente de criticidad.

  • Si aparecen varias coincidencias en una misma palabra clave en uno o más campos, solo se reportan una vez.
  • Si una palabra clave tiene varias coincidencias, se reportan en el orden en el que aparecen en la tabla de parámetros.

No hay un filtro de resultados predeterminado disponible. Puede declarar los filtros de resultados en el archivo User Analytic Configuration para perfeccionar los resultados.

Parámetros predefinidos Un parámetro predefinido, v_P2P02AP_min_threshold, está disponible para este estudio analítico en la hoja de cálculo Default_Config_Params del archivo Default Analytic Configuration. Si el parámetro predeterminado no es aplicable o está incompleto, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres que se mencionan en el archivo Default Analytic Configuration.

Tabla de resultados para este estudio analítico R_P2P02AP_High_Risk_Keywords.

P2P03AP_Outliers_Std_Dev

Este estudio analítico identifica importes de transacciones inusuales para un proveedor determinado que son iguales o mayores que un número específico de desviaciones estándar desde el importe de transacción promedio del proveedor. Es posible que estas transacciones indiquen un error cometido por el proveedor o por el personal de CP.

El siguiente pseudocódigo describe el proceso en detalle. Cada partida presupuestaria de la factura se trata como transacción.

  • Se calcula el recuento total de la transacción para un proveedor determinado, independientemente del código de la empresa. Este campo es necesario para generar reportes.
  • El comando OUTLIER se utiliza para reportar cualquier importe en la moneda local (DMBTR) que corresponda a por lo menos n desviaciones estándar desde el importe de transacción medio promedio de un proveedor determinado, donde n es un parámetro configurable. Se presupone una única moneda por proveedor. No está permitido tener distintas monedas por código de empresa para el mismo proveedor.
  • Los proveedores marcados se unen con la tabla maestra del proveedor (P_LFB1_LFA1_BUKRS) para buscar campos de reportes adicionales.

No hay un filtro de resultados predeterminado disponible. Puede declarar los filtros de resultados en el archivo User Analytic Configuration para perfeccionar los resultados, como el importe de valor atípico mínimo para reportar.

Parámetros predefinidos Un parámetro predefinido, v_P2P03AP_num_std_dev, está disponible para este estudio analítico en la hoja de cálculo Default_Config_Params del archivo Default Analytic Configuration. Si el parámetro predeterminado no es aplicable o está incompleto, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres que se mencionan en el archivo Default Analytic Configuration.

Tabla de resultados para este estudio analítico R_P2P03AP_Outliers_Std_Dev.

P2P04AP_Outliers_Benford

Este estudio analítico identifica importes de transacciones inusuales basados en el análisis de Benford de los primeros n dígitos. Es posible que estas transacciones indiquen un error cometido por el proveedor o por el personal de CP.

Al principio, se examinan todas las transacciones (partidas presupuestarias) para evaluar la distribución del conjunto de datos completo e identificar los valores atípicos estadísticos. Los valores atípicos se definen como combinaciones de dígitos iniciales cuya frecuencia no coincide con la frecuencia esperada según la fórmula de Benford. Esta prueba secundaria de transacciones se filtra de manera más precisa para que aparezcan solo esas combinaciones de números iniciales con un valor estadístico Z igual o mayor que el umbral especificado por el usuario (el valor predeterminado es 7).

Para cada una de las combinaciones de dígitos iniciales marcadas resultantes, los proveedores con los recuentos de transacciones más altos aparecen en los resultados, y estos proveedores contribuyen más a los valores atípicos estadísticos. Los proveedores con recuentos de transacciones más bajos no aparecen en los resultados o no se tienen en cuenta para la matriz de resultados de proveedores.

El siguiente pseudocódigo describe el proceso en detalle:

  1. Define el campo calculado c_Leading_Digits, que captura los n dígitos iniciales de cada importe en la moneda de la factura (BSIK/BSAK_WRBTR).
  2. Aplica el comando BENFORD a lo siguiente:
    • Cuenta las ocurrencias actuales de cada posible combinación de dígitos iniciales en los datos de la transacción.
    • Compara el recuento actual con el recuento esperado (se calcula usando la fórmula Benford)
    • Muestra el valor estadístico Z para cada combinación de dígitos iniciales, que es una medida de la distancia entre el recuento real y el recuento esperado expresada en desviaciones estándar.
  3. Extrae cada combinación de dígitos iniciales de la tabla de salida BENFORD con un valor estadístico Z mayor que n, donde n es un valor definido por el usuario (el valor predeterminado es 7).
  4. Une las combinaciones de dígitos iniciales marcadas con el campo c_Leading_Digits de la tabla de transacción para llevar a cabo solo las transacciones que tengan, por lo menos, el valor estadístico Z especificado.
    • Es posible que las transacciones de un proveedor determinado se asignen a una o más de las combinaciones marcadas.
    • O es posible que las transacciones de un proveedor determinado no se asignen a ninguna de las combinaciones marcadas y el proveedor no aparezca en análisis posteriores.
  5. Resume las transacciones resultantes del proveedor y las combinaciones de dígitos iniciales para obtener un recuento de transacción para combinaciones. Es posible que el recuento de transacción refleje partidas presupuestarias para una o más facturas.
  6. Ordena la tabla resumida por combinaciones de dígitos iniciales y el recuento de transacción (en orden descendente), de manera que el recuento de transacción mayor aparece al principio para cada combinación de dígitos iniciales.
  7. Vuelve a resumir la tabla resultante solo de la combinación de dígitos iniciales, de manera que solo se lleva a cabo el recuento de transacción mayor para cada combinación de dígitos iniciales.
  8. Une la tabla de transacciones de CP completa con la tabla resumida que contiene los proveedores con el recuento de transacción más alto por combinación de dígitos iniciales, de manera que solo estos proveedores siguen adelante. La lógica de este paso es la siguiente:
    • Estos proveedores contribuyen más a los valores atípicos estadísticos y son el foco de este análisis.
    • Los proveedores con un recuento de transacción más bajo no son el foco del análisis y no aparecen en los siguientes procesos.
  9. Une los proveedores restantes con la tabla maestra del proveedor (P_LFB1_LFA1_BUKRS) para buscar campos de reportes adicionales.

No hay un filtro de resultados predeterminado disponible. Puede declarar los filtros de resultados en el archivo User Analytic Configuration para perfeccionar los resultados, como el importe de valor atípico mínimo para reportar.

Parámetros predefinidos Dos parámetros predefinidos, v_P2P04AP_leading_digits y v_P2P04AP_zstat_threshold, están disponibles para este estudio analítico en la hoja de cálculo Default_Config_Params del archivo Default Analytic Configuration. Si los parámetros predeterminados no son aplicables o están incompletos, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres que se mencionan en el archivo Default Analytic Configuration.

Tabla de resultados para este estudio analítico R_P2P04AP_Outliers_Benford.

P2P05AP_SOD_Vendor_AP

Este estudio analítico identifica patrones de registro que pueden indicar errores cometidos por el proveedor o por el personal de CP. Específicamente, este estudio analítico reporta transacciones publicadas por los usuarios que también han creado el registro maestro de proveedores en LFA1 o LFB1, o en ambos, ocasionando divisiones de tareas inadecuadas.

Compara el campo de transacción BKPF_USNAM con los campos del proveedor LFA1_ERNAM y LFB1_ERNAM. En LFA1, solo se examina la entrada que coincide con el código de transacción de la empresa.

Al principio, se examina la tabla de transacciones completa a nivel de partida presupuestaria para identificar todas las ocurrencias. A continuación, las transacciones marcadas se incluyen en un reporte resumido que el usuario y el proveedor elaboran y que muestra un importe total de transacciones y un importe total de transacciones en la moneda local.

El reporte resumido muestra los datos de la transacción (partida presupuestaria) con el importe más alto en la moneda local que se ha encontrado para cada combinación marcada de usuario y proveedor.

El siguiente pseudocódigo describe el proceso en detalle. Cada partida presupuestaria de la factura se trata como transacción.

  1. Une la tabla de transacciones con el proveedor maestro para buscar a los usuarios LFA1 y LFB1 que crearon la entrada del proveedor.
  2. Ordena la tabla unida por proveedor, nombre de usuario e importe en moneda local (en orden descendente), de manera que el importe de transacción más alto aparece al principio de cada combinación.
  3. Filtra la tabla ordenada para las transacciones en las que ocurre lo siguiente:
    • El usuario que creó la transacción es el mismo usuario que creó la entrada del proveedor en LFA1.
    • O el usuario que creó la transacción es el mismo usuario que creó la entrada del proveedor y la entrada del código de empresa en LFB1.
  4. Resume las transacciones marcadas por combinación de usuario y proveedor para producir un recuento total de transacciones y un importe en la moneda local, e incluye los campos de partida presupuestaria de la transacción con el mayor importe en la moneda local.
    • Los proveedores se incluyen en un único registro, independientemente de los códigos de empresa.
    • Se supone que la moneda local para un proveedor es idéntica en todos los códigos de empresa al calcular el importe total.
  5. La tabla resumida se ordena para reportar las combinaciones de usuario y proveedor marcadas en orden descendente según el importe local (independientemente de la moneda).

No hay un filtro de resultados predeterminado disponible. Puede declarar los filtros de resultados en el archivo User Analytic Configuration para perfeccionar los resultados, como el importe de valor atípico mínimo para reportar.

Tabla de resultados para este estudio analítico R_P2P05AP_SOD_Vendor_AP.

P2P06AP_Posting_Patterns_Single_User

Este estudio analítico identifica patrones de registro que pueden indicar errores cometidos por el proveedor o por el personal de CP. Específicamente, este estudio analítico muestra los proveedores donde todas las transacciones del periodo de investigación fueron publicadas por el mismo usuario en todos los códigos de empresa del proveedor.

Al principio, se examina la tabla de transacciones completa a nivel de partida presupuestaria para identificar todas las ocurrencias del mismo usuario que publicó todas las transacciones del proveedor. A continuación, las transacciones marcadas se incluyen en un reporte resumido que elabora el proveedor y que muestra un importe total de transacciones y un importe en la moneda local.

El reporte resumido incluye los datos de la transacción (partida presupuestaria) con el mayor importe en la moneda local que se ha encontrado para cada proveedor marcado.

El siguiente pseudocódigo describe el proceso en detalle. Cada partida presupuestaria de la factura se trata como transacción.

  1. Ordena la tabla de transacciones por proveedor, usuario e importe en la moneda local y en orden descendente.
  2. Resume la tabla de transacciones con el número de proveedor y el nombre de usuario para generar una tabla con una lista de todos los usuarios que publican transacciones de un proveedor determinado.
    • Crea un importe total en la moneda local para cada combinación, renombrado c_Total_Trans_Amount_LC_VenUsr. Se supone que la moneda es la misma en todos los códigos de empresa para el proveedor.
    • Renombra el campo del recuento como c_Trans_Count_VenUsr
    • Se continúa con los datos de la transacción (partida presupuestaria) con el importe más alto en la moneda local que se ha encontrado para cada combinación marcada de usuario y proveedor.
  3. Vuelve a resumir la tabla resultante, solo con el proveedor, y genera subtotales para el proveedor como se muestra a continuación:
    • Total de c_Total_Trans_Amount_LC_VenUsr, renombrado como c_Total_Trans_Amount_LC.
    • Total de c_Total_Trans_Amount_LC_VenUsr, renombrado como c_Trans_Count.
    • Se continúa con los datos de la primera transacción (partida presupuestaria) que se han encontrado para cada proveedor. En el caso de que haya un único usuario debido al criterio de ordenamiento anterior, será la transacción con el importe más alto en la moneda local.
    • Renombra el campo de recuento como c_Unique_User_Count.
  4. Extrae todos los campos para esos proveedores cuyo recuento de usuario único es 1 y cuyo recuento de transacciones es igual o mayor que el umbral especificado (el valor predeterminado es 10).
  5. Une los proveedores marcados con la tabla maestra del proveedor (P_LFB1_LFA1_BUKRS) para buscar campos de reportes adicionales.

No hay un filtro de resultados predeterminado disponible. Puede declarar los filtros de resultados en el archivo User Analytic Configuration para perfeccionar los resultados, como el importe de valor atípico mínimo para reportar.

Parámetros predefinidos Un parámetro predefinido, v_P2P06AP_min_count, está disponible para este estudio analítico en la hoja de cálculo Default_Config_Params del archivo Default Analytic Configuration. Si el parámetro predeterminado no es aplicable o está incompleto, puede declarar los valores necesarios en el archivo User Analytic Configuration. Asegúrese de respetar el formato y las convenciones de nombres que se mencionan en el archivo Default Analytic Configuration.

Tabla de resultados para este estudio analítico R_P2P06AP_Posting_Patterns_Single_User.