5 tärkeintä huolenaihetta laskutusautomaatio AI:sta ja miten niitä voidaan välttää
Ostolaskujen käsittelyprosessi on tunnetusti aikaa vievä ja turhauttava. Useimmat laskut koodataan ja ohjataan hyväksymisprosessiin manuaalisesti. Tämä manuaalinen työ aiheuttaa maksuviivästyksiä ja johtaa usein koodausvirheisiin. Ostolaskujen käsittely on harvoin kenenkään lempitehtävä yrityksissä, joten sitä lykätään usein viime hetkeen.
Yleensä laskujen koodauksesta vastaa sen liiketoimintayksikön työntekijä, joka on tehnyt oston. Kun tätä tehtävää hoitavat muut kuin kirjanpidon ammattilaiset, koodauksen laatu voi olla varsin heikkoa, kuten arvata saattaa.
Usein ostolaskut on vielä tarkistettava ennen niiden kirjaamista kirjanpitojärjestelmään, lähinnä koodausvirheiden korjaamiseksi. Tämä tarkoittaa sitä, että suuri osa laskuista koodataan kahdesti: ensin liiketoimintayksikkö koodaa ne ja sitten kirjanpito korjaa ne.
Sääntöpohjainen automaatio ei ole ratkaissut ongelmaa.
Jos ostolaskuprosessi olisi helppo automatisoida perinteisillä sääntöpohjaisilla menetelmillä, meillä ei olisi näitä manuaalisen työn haasteita. Kaikki olisivat automatisoineet ostolaskuprosessinsa. Sääntöpohjaisella automatisoinnilla on kuitenkin onnistuttu automatisoimaan vain pieni osa prosessista.
Tähän on useita syitä, joista olen kertonut tarkemmin aiemmassa blogikirjoituksessa. Lyhyesti sanottuna monimutkaisia ja usein muuttuvia laskuja ei voida automatisoida yksinkertaisilla säännöillä. Voit lukea siitä lisää toisesta blogistani.
Tekoäly on erinomainen käyttötapaus ostolaskujen automatisoinnille.
Tekoäly on osoittautunut erinomaiseksi tekniikaksi ostolaskujen koodauksen ja reitityksen automatisoinnissa. Tekoälyn avulla voit saavuttaa yli 90 prosentin automaation. Toisin kuin sääntöpohjaisessa automaatiossa, tekoälyä varten ei tarvitse luoda automaatiosääntöjä, vaan se oppii kaiken historiatiedoista.
Tekoälyyn liittyy kuitenkin useita yleisiä huolenaiheita. Tapaamme usein suurten yritysten talousosastojen edustajia ja keskustelemme tekoälyn käytöstä, ja kohtaamme joitakin toistuvia huolenaiheita.
Seuraavassa on viisi tärkeintä huolenaihetta tekoälystä ostolaskujen käsittelyssä ja muutamia ajatuksia siitä, miten ne voidaan välttää.
Top 5 huolenaihetta tekoälystä ostolaskujen käsittelyssä
1. “Tekoäly on musta laatikko – En voi hallita sitä.”
Huoli: En voi valvoa tai nähdä, miten tekoäly toimii. En tiedä, kuinka hyvin se toimii tai miksi se tekee tiettyjä koodauspäätöksiä.
Ratkaisu: Hyvämaineinen ostolaskujen tekoälypalvelu sisältää aina läpinäkyvän reaaliaikaisen analytiikan. Näin voit seurata tarkasti, miten hyvin tekoäly toimii ja miten se on parantunut ajan myötä. Jos tekoälyratkaisua tarjotaan ilman analytiikkaa, sitä kannattaa harkita uudelleen.
2. “Tekoäly tekee virheitä.”
Huoli: Tekoäly tekee virheitä koodauksessa. Jos nämä virheet jäävät huomaamatta, kirjanpitoon voi päätyä virheellisesti koodattuja laskuja.
Ratkaisu: Se on yleinen ja ymmärrettävä huolenaihe. Tosiasia on, että tekoäly tekee virheitä, mutta se tekee huomattavasti vähemmän virheitä kuin ihminen. Tekoäly perustaa kaikki ennusteensa historiatietoihin, eikä se menetä keskittymistään, kuten ihmiset voivat. Tekoäly antaa myös jokaiselle ennusteelle luottamuspisteen, joka osoittaa, kuinka varma se on. Voit suodattaa ennusteita näiden luottamustasojen perusteella varmistaaksesi, että kirjanpidossasi käytetään vain kaikkein varmimpia ennusteita.
3. “Miten valitsen parhaan tekoälyratkaisun?”
Huoli: Ostolaskujen automatisointiin on saatavilla monia tekoälyvaihtoehtoja. Miten valitsen tarpeisiimme parhaiten sopivan?
Ratkaisu: Vaikka monet ratkaisut markkinoivat itseään tekoälynä, niiden ominaisuudet voivat vaihdella. Useimmat tekoälyratkaisut keskittyvät tietojen poimimiseen PDF-laskuista ja niiden kartoittamiseen. Kun on kyse tekoälystä, joka koodaa ja reitittää laskut automaattisesti hyväksymisvirtaa varten, vaihtoehtoja on vähemmän, mutta niitäkin on olemassa. Pienemmille laskumäärille (alle 10 000 laskua vuodessa) voi riittää ostolaskujärjestelmän sisäinen tekoälyratkaisu.
Suurempia määriä varten erikoistunut, järjestelmästä riippumaton tekoälypalvelu on tyypillisesti tarkempi ja kykenevämpi. Palveluntarjoajat, jotka keskittyvät pelkästään tekoälypalveluiden kehittämiseen, ovat erikoistuneempia ja niillä on laajemmat resurssit verrattuna niihin, jotka kehittävät ja ylläpitävät koko ostolaskujen työnkulkujärjestelmää. Tämä erikoistuminen johtaa tarkempiin tekoälyennusteisiin ja laajempiin valmiuksiin. Toinen erikoistuneiden tekoälymoduulien selkeä etu on niiden järjestelmäriippumattomuus. Jos vaihdat työnkulkujärjestelmääsi, tekoälymoduuli voi siirtyä mukanasi järjestelmästä toiseen, mikä takaa korkean automaatiotason.
Tekoälymoduuleja vertailtaessa paras menetelmä on tekoälykykytesti. Tässä testissä käytetään tekoälyn ennustetarkkuuden arvioimiseksi ostolaskujen historiatietoja, tyypillisesti noin 6 kuukauden ajalta, sekä vastaavia koodaustietoja ja laskujen hyväksymisketjun tietoja. Löydät lisätietoja tästä toisesta blogistamme.
4. “Taas yksi IT-projekti?”
Huoli: Tekoälyn käyttöönottoa ostolaskujen käsittelyssä pidetään IT-projektina, joka vaatii paljon aikaa ja resursseja.
Ratkaisu: Valitse ostolaskujärjestelmään valmis tekoälyratkaisu, jossa on valmiit rajapinnat, jotta käyttöönotto sujuu ilman laajaa IT-projektia. Parhaat ratkaisut on helppo ottaa käyttöön, ja ne vaativat vain tekoälyn kouluttamisen historiatiedoillasi ja sen liittämisen järjestelmääsi.
“Asiakkaiden ei tarvitse huolehtia siitä, että Snowfox.AI:n käyttöönotto on valtava urakka. Meille se oli suoraviivainen ja lyhytkestoinen projekti.” – Hanna Van Enk, talousjohtaja, Lumon
- “Pitääkö meidän ottaa käyttöön toinen uusi järjestelmä?”
Huoli: Tarkoittaako tekoälyn käyttöönotto uuden järjestelmän käyttöönottoa, joka meidän on hyväksyttävä?
Ratkaisu: Varmista, että valitsemasi tekoälyratkaisu integroituu saumattomasti nykyiseen ostolaskujärjestelmään. Näin laskujen käsittely jatkuu nykyisessä järjestelmässäsi, mutta prosessi automatisoidaan tekoälyn avulla ilman uutta käyttöliittymää.
Toivottavasti nämä oivallukset auttavat sinua matkallasi kohti ostolaskuprosessin automatisointia!
