Blogi: Miten lisätä kirjanpidon automatisointia nykyisillä ohjelmisto-ominaisuuksilla ja tekoälyllä?

Taloushallinnon automatisoinnin lisääminen on ollut yrityksille hieman hankalaa. Toki on olemassa osia prosesseista ja tehtävistä, jotka on ollut mahdollista automatisoida. Mutta yksi osa-alue, johon ei ole ollut hyviä automaatioratkaisuja, on ostolaskujen käsittely.

Kuitenkin juuri tässä kohtaa yrityksillä on yleensä paljon voitettavaa automatisointitasojensa kasvattamisessa. Joitakin ostolaskuja voidaan käsitellä kirjanpidon ohjelmistoissa sääntöjen avulla, mutta sääntöjä voidaan soveltaa vain murto-osaan ostolaskuista. Automaatiotason nostamiseksi tarvitaan jotakin enemmän. Tämä on tekoäly (AI).

Laskujen automatisoinnin nykytilanne maksupuolen kirjanpidossa

Kun puhutaan laskujen automatisoinnista, tarkoitetaan yleensä ostotilausten, sopimusten ja koodausmallien yhteensovittamista. Nämä ovat yleisimpiä tapoja käyttää automaatiota laskutusprosesseissa.

Mutta on myös muita mahdollisuuksia. Katsotaanpa esimerkkiä:

• Yritys vastaanottaa vuosittain 100 000 laskua.
• Näistä 45 000 on tilauslaskuja ja 10 000 sopimuslaskuja.

➡️ Entä loput 45 000 laskua?

Niitä käsitellään yleensä manuaalisesti. Yhden muun kuin postilaskun postittaminen ja reitittäminen manuaalisesti vie keskimäärin noin 10-15 minuuttia, ja se on yleensä melko kivulias prosessi asianosaisille. Se on paljon työtunteja, kun 45 000 laskua siirretään prosessin läpi käsin.

Tässä vaiheessa kuvitteellinen yrityksemme alkaa miettiä, pitäisikö sen käyttää vain ostotilauksia?

On totta, että jotkut suuret yritykset ovat ottaneet käyttöön niin sanotun “No-PO-No-Pay”-politiikan. Ne pyrkivät saamaan kaikki hankinnat tehtyä ostotilausten kautta, ja jos laskussa ei ole ostotilausnumeroa, laskua ei makseta.

Mutta laskutusprosessin saaminen toimimaan täysin ostotilausten kautta ja sen saaminen toimimaan 100-prosenttisesti oikein on massiivinen prosessi, ja vain muutama yritys on onnistunut saamaan sen toimimaan. Tämä johtuu siitä, että sen toteuttamiseen ja pyörittämiseen liittyy paljon haasteita.

Jos haluat lisätä automaatiotasoa, siihen on oltava muita, parempia tapoja.

Sääntöihin perustuva maksuliikenteen automatisointi

Yksi tapa, jolla yritykset pyrkivät automatisoimaan laskutusprosessinsa, on kirjanpito-ohjelmiston säännöt. Mutta tämäkään ei ole ongelmatonta. AP-automaatio-ohjelmistot eivät tarjoa riittäviä ratkaisuja muiden kuin ostoreskontran laskujen automatisointiin. Kyllä, voit automatisoida osan laskuista sääntöjen avulla. Mutta ei kaikkia eikä varmasti suurinta osaa. Sylissäsi on edelleen tuhansia ei-PO-laskuja, jotka sinun on käsiteltävä käsin.

Olemme kartoittaneet satoja laskujen käsittelyprosesseja sadoille yrityksille, ja automaatioasteet ovat aina alhaisimmat, yleensä 10-25 prosenttia, muiden kuin maksullisten laskujen käsittelyssä. Vain hyvin harvoilla tapaamillamme yrityksillä muiden kuin ostoreskontran automaatioaste on ollut yli 25 prosenttia.

Tämä johtuu siitä, että näiden automaatiosääntöjen luominen ja ylläpitäminen on hyvin aikaa vievää ja monimutkaista työtä, joka on tehtävä käsin. Yritysten on tyypillisesti luotava satoja, jopa tuhansia sääntöjä muille kuin postimyyntilaskuille, koska niiden välillä on paljon vaihtelua.

Sääntöihin perustuvalla laskuautomaatiolla on edelleen jonkinlainen rooli laskujen automatisoinnissa, mutta jos haluat todella nostaa automaatiotasoa, tarvitset paremman tavan. Tässä kohtaa tekoäly tulee kuvaan mukaan.

Tekoäly taloushallinnossa

Tekoäly on avain automaatiotason nostamiseen taloushallinnossa yleensä ja erityisesti maksettavassa kirjanpidossa. Tekoälyn ympärillä viime vuosina vallinnut pöhinä on kuitenkin saanut taloushallinnon työntekijät miettimään, onko olemassa edes toimivia ratkaisuja.

Itse asiassa ongelmat, joita tekoäly voi ratkaista, ovat melko tavallisia: tehdä syklisestä työstä sujuvampaa, helpottaa työtaakkaa, parantaa raportoinnin laatua, vähentää virheitä prosesseissa jne. Päivittäistä työtä, ei rakettitiedettä.

Mitä taloushallinto voi saavuttaa tekoälyn avulla?

Seuraavassa ei ole tyhjentävä luettelo hyödyistä, joita tekoäly voi tuoda taloushallinnon prosesseihin:

• Parempi tiedon laatu prosesseissa
• Prosessien vaihtelut ovat pienempiä, kun prosessin syklisyyteen ei vaikuta se, kuinka kiireisiä ihmiset ovat, sairauslomat tai kuukausittaiset/neljännesvuosittaiset/vuosittaiset ruuhka-ajat.
• Parempi skaalautuvuus: liiketoiminta voi kasvaa ilman, että taloushallinto kasvaa samassa suhteessa.
  Parempi kustannustehokkuus.
• Merkittävä oppiminen taloushallinnon alalla
• Parempi valmius käyttää tekoälyä koko organisaatiossa.
• Parempi ymmärrys taloushallinnon prosesseista sekä taloushallinnon ja liiketoiminnan välisistä prosesseista.
• Nykyaikaiset ja avoimet prosessit

Voitettavaa on siis paljon. Seuraavaksi keskitytään kuitenkin maksettavien tilien prosessiin.

Mitä tekoäly tuo mukanaan kirjanpitoprosessiin?

Tekoäly on tehokkain tapa kirjata ja reitittää muut kuin postilaskut. Se ei ole monimutkaista tai vaikeaa. Se on itse asiassa helppo ja nopea ottaa käyttöön ja käyttää.

Mitä vaiheita voit automatisoida kirjanpidossa?

Yleisesti ottaen melko paljon. Seuraavassa on luettelo vaiheista, joiden automatisoinnista voi olla hyötyä:

• Myyjätietojen hallinta
• Vastaanota lasku
• Kaappaa laskuun tallennetut tiedot
• Vahvista lasku
• Luo kirjanpitokirjaus
• Suorita maksut ajallaan

Jos pystyt automatisoimaan edes joitakin, jos et kaikkia, näistä vaiheista, lisäät laskujen automatisointia harppauksin.

Mitkä ovat Snowfox.AI:n ominaisuudet ostolaskuprosessissa?

Kyllä, olemme puolueellisia. Kerromme kuitenkin 30 sekunnissa, mihin tekoälymme pystyy:

• Automatisoi koodaus
• Automatisoi lähettäminen
• Automatisoi reititys
• Hae tietoja laskutiedostoista
• Analysoi tuloksia reaaliaikaisesti

Kun kaikki nämä seikat ovat kunnossa, siirrytään matalan automaation nykytilasta automaatiomaahan.

Katso tätä kuvaa:

Nykytilanne kuvaa tyypillistä tilannetta, jonka näemme työskennellessämme yritysten kanssa. Heidän muiden kuin postiennakkolaskujen automatisoinnin tasonsa on 15-25 prosenttia. Tämän lisäksi on joukko laskuja, jotka on käsiteltävä manuaalisesti.

Tekoälyn avulla voit todella lisätä ostolaskujen automatisointia. Nykyinen ostoreskontrajärjestelmäsi voi automatisoida ne laskut, jotka se voi automatisoida, mutta on silti huomattava määrä laskuja, joita et pysty automatisoimaan. Tekoäly on nopein tapa käsitellä ne. Meillä on asiakkaita, joiden automaatioaste on noussut 25 prosentista 90 prosenttiin kahdessa vuodessa tekoälyn käyttöönoton jälkeen.

Miten laskujen automatisointi toimii tekoälyn avulla?

Kun alat hyödyntää tekoälyä, sinun ei tarvitse luoda sääntöjä. Tekoäly oppii historiatiedoista ja luo automaatiosääntöjä historiallisista laskuista ja kirjauksista.

Miten?

Tekoäly käy järjestelmällisesti läpi vanhoja laskuja yksi kerrallaan.

1. Se etsii laskun tiedot ja tarkastelee laskun jokaista yksittäistä tietopistettä ymmärtääkseen, miten lasku on käsitelty.
2. Se tarkastelee koodausta saadakseen selville, miten lasku on koodattu.
3. Se tekee johtopäätöksiä siitä, miten ja miksi laskut on kirjattu ja koodattu niin kuin ne ovat.
4. Se luo automaatiosääntöjä automaattisesti oppimansa perusteella.
5. Se kytkeytyy AP-automaatiojärjestelmään ja alkaa automatisoida saapuvia laskuja sen perusteella, mitä se on oppinut ja miten sitä on opetettu.
6. Kun uusi lasku saapuu, tekoäly ottaa laskun ja tarkastelee sen kaikkia tietoja.
7. Se ennustaa koodauksen ja reitityksen laskun tietojen ja historiatietojen perusteella. Se ennustaa jokaisen ulottuvuuden: mikä on todennäköisin GL-tili, todennäköisin kustannuspaikka, alv, projektikoodi, mikä tahansa käyttämäsi ulottuvuus.
8. Se tekee laskun esipostituksen ja esireitityksen ja lähettää sen tarkistusprosessiin.

Mutta entä jos tekoäly tekee virheen?

Tekoäly on itsekorjautuva ja itseoppiva!

Jos tekoäly tekee virheen, se oppii siitä ja mukauttaa sitä tulevissa laskuissa. Oletetaan, että tarkastaja näkee tekoälyn tekemän virheen laskussa. Tekoäly on esimerkiksi ennustanut kustannuspaikan väärin. Tarkastaja korjaa virheen.

Kun lasku on käynyt läpi tarkastus- ja hyväksymisprosessin ja lasku on valmis kirjattavaksi ja maksettavaksi, järjestelmä lähettää lopulliset kirjaustiedot takaisin tekoälylle. Tekoäly tarkastelee lopullista kirjaustietoa ja vertaa sitä siihen, miten se oli ennakoinut sen. Sen jälkeen se näkee, että muutos on tapahtunut, ja ymmärtää tehneensä virheen. Se oppii ja mukauttaa sääntöään tulevaisuutta varten.

Näin tekoäly paranee ja paranee jokaisen laskun myötä. Tarvitaan vain tietoa.

Miten aloittaa tekoälyn hyödyntäminen laskuautomaatiossa?

1. Jos voit, tee automaatiosta strateginen prioriteetti. Konsultointiyritys McKinsey on huomannut, että yritykset, jotka ovat tehneet näin, ovat onnistuneet automaatiohankkeissaan paremmin.
   
2. Vaikka et saisikaan automaatiota strategisten prioriteettien kärkeen, älä anna sen estää sinua. Aloita tunnistamalla parhaat automaatiokohteet omissa prosesseissasi. Arvioi nykyinen automaatiotasosi ja tutki, mikä on teknisesti saavutettavissa kunkin tehtävän osalta.
   
3. Tämän prosessin avulla saat selkeämmän kuvan laskutusprosessistasi. Sitten sinun on ymmärrettävä nämä prosessit perusteellisesti. Tutustu prosesseihisi, tarkastele tietojasi ja laske, kuinka paljon aikaa kuluu kuhunkin vaiheeseen.
   
4. Tutki eri tekniikoita ja sitä, mitä niillä voidaan tehdä. Älä pelkää tehdä tätä, vaikka tuntisitkin, että nykyinen tietämyksesi ei riitä. Se paranee tutkimuksen myötä.
   
5. Etsi valmiita ratkaisuja, maailma on täynnä niitä. Tekoäly ei ole enää marginaaliteknologiaa.
   
6. Mitä tahansa tekniikoita valitsetkin, varmista, että käytät niitä järjestelmällisesti. Ad hoc -ratkaisut aiheuttavat aina enemmän päänvaivaa kuin ratkaisua.

Ihmiset + tekoäly + kirjanpidon automatisointiohjelmistot = korkea automaatioaste.

Tekoäly ei korvaa ihmistä. Tekoäly tarvitsee opettajan, ja ihmiset ovat parhaita opettajia, joita sillä voi olla. Tekoälyn keskeinen ominaisuus on, että se oppii jatkuvasti, se ei koskaan unohda, eivätkä kiireet, stressi, huonot päivät tai sairauslomat vaikuta siihen. Se jatkaa työtään kaikesta huolimatta. Ja kun yhdistät ihmisen opettaman tekoälyn ja ostoreskontraohjelmistosi, katat automaattisesti suurimman osan ostolaskuistasi ja saat automaatiotasosi nousuun.

Saimmeko sinut kiinnostumaan tekoälyn mahdollisuuksista? Tässä on lisää luettavaa aiheesta, jos haluat syventyä aiheeseen:

• Mitkä ovat tyypillisiä pullonkauloja ostolaskuprosessissa ja miten ne voidaan korjata?
• Näyttääkö ostolaskujen automatisointijärjestelmäsi Frankensteinin hirviöltä?
• Taloushallinnon prosessien automatisointi: käytännön neuvoja taloushallinnon asiantuntijoilta
• Miten lasketaan ostolaskujen käsittelykustannukset taloushallinnossa?