Ventera AI

Case Studies Properti & Real Estate

Developer Properti (Jakarta)

Jakarta Selatan · 8 minggu implementasi

15–20 hari → 3 hari
Siklus Invoice

end-to-end processing

< 0.5%
Error Rate

dari 8–12% sebelumnya

-65%
Jam Finance

waktu input dan validasi manual

+18 hari lebih cepat
Cash Flow

rata-rata waktu pembayaran diterima

Tantangan

Tim finance 3 orang memproses 200–300 invoice per bulan secara manual — input ke akuntansi, validasi, approval, dan pengiriman ke tenant. Proses makan 15–20 hari per siklus. Error rate 8–12% menyebabkan dispute dan keterlambatan pembayaran.

Solusi

AI Document Processing untuk ekstraksi data invoice otomatis + workflow approval digital + integrasi ke sistem akuntansi. Laporan keuangan bulanan digenerate otomatis.

Konteks Bisnis

Perusahaan ini mengelola portofolio gedung perkantoran dan ruko komersial di Jabodetabek dengan lebih dari 180 tenant aktif. Setiap bulan, tim finance harus memproses sewa, service charge, parkir, dan utilitas untuk ratusan unit — masing-masing dengan formula berbeda berdasarkan kontrak.

Proses manual yang ada sangat rawan error: salah angka, salah nama tenant, atau invoice terkirim ke alamat email yang salah menyebabkan dispute yang memakan waktu resolusi 1–2 minggu.

Arsitektur Solusi

Implementasi mencakup tiga lapisan otomasi:

  • Document Intelligence — AI mengekstrak data dari dokumen input (kontrak sewa, meter utilitas, PO maintenance) dan menghitung tagihan secara otomatis sesuai term kontrak masing-masing tenant
  • Approval Workflow — invoice di atas threshold tertentu memerlukan approval digital dari Finance Manager sebelum dikirim. Proses yang sebelumnya melalui email/WA manual kini terpusat di dashboard
  • Pengiriman & Tracking — invoice dikirim otomatis ke email tenant pada tanggal yang dikonfigurasi, dengan reminder otomatis H-3 dan H jatuh tempo
  • Rekonsiliasi Pembayaran — setelah pembayaran masuk, sistem mencocokkan dengan invoice yang outstanding dan mengupdate status secara otomatis

Dampak Operasional

Perubahan paling terasa adalah kecepatan siklus invoice. Tenant kini menerima invoice di H+1 penutupan periode, bukan H+15 seperti sebelumnya. Dengan lebih banyak waktu untuk memproses pembayaran, rata-rata waktu penerimaan pembayaran membaik 18 hari.

Dari sisi kualitas: error rate turun dari 8–12% menjadi di bawah 0,5%. Sebagian besar error residual adalah data input dari sumber eksternal (seperti bacaan meter yang salah catat), bukan kesalahan sistem.

Tim finance kami dulu kerja lembur setiap akhir bulan. Sekarang sistem yang rekap, validasi, dan kirim invoice — mereka bisa fokus ke analisis dan perencanaan cash flow.

CFODeveloper Properti Komersial, Jakarta

Ingin hasil serupa untuk bisnis Anda?

Layanan terkait: AI Document Processing, AI Finance Automation, AI Workflow Automation.

Konsultasikan Kebutuhan Anda