Rapprocher les factures fournisseurs de carburant et péages
Détecter les écarts entre conso annoncée et consommation réelle.
Le besoin
- Les factures carburant et péages sont volumineuses et rarement contrôlées en détail.
- Une erreur ou un usage anormal d'une carte peut passer inaperçu pendant des mois.
- Le coût réel au km est dur à suivre sans rapprochement systématique.
L'approche
- Exporter les relevés de cartes carburant et péages en tableau.
- Fournir en parallèle les tournées effectuées (date, véhicule, trajet).
- Faire détecter par l'IA les incohérences entre conso facturée et activité réelle.
- Obtenir un tableau des anomalies à vérifier et un coût moyen au km par véhicule.
Étape par étape
- 1
Réunir les données
On exporte les relevés cartes et la liste des tournées sur la période.
- 2
Lancer le rapprochement
L'IA croise les deux sources et repère les écarts et doublons.
- 3
Traiter les anomalies
On obtient une liste priorisée d'anomalies à vérifier et un indicateur de coût au km.
Le prompt à donner
Tu es contrôleur de gestion pour un transporteur. Voici mon relevé de carte carburant du mois (date, véhicule, litres, montant) et la liste des tournées réalisées (date, véhicule, km parcourus). Croise les deux : repère les pleins anormalement élevés au regard des km, les transactions sur des jours sans tournée, et calcule la consommation moyenne aux 100 km par véhicule. Donne-moi un tableau des anomalies à vérifier classées par gravité.
Le résultat
Un tableau d'anomalies carburant/péages à vérifier et un suivi de consommation par véhicule, pour reprendre la main sur les coûts variables.
Le verdict NXUS
Excellent pour faire ressortir des fuites de marge invisibles, à condition d'avoir des exports propres. L'IA signale, l'humain vérifie chaque anomalie avant action.
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