I över tre decennier har företag använt samma metoder, eller ska vi säga mardrömmar, för att bygga in automatisering in sina system. Manuellt byggda regler för automatisering av leverantörsfakturor ofta är lika krångliga som Mensas antagningstest, men faktum är att de sällan ökar automatiseringsgraden mer än marginellt. För att kunna hantera en större del av fakturavolymen hamnar man till slut i en djungel av regler, vilket är ungefär lika hållbart som att laga en punktering med ett tuggummi.
Låt oss titta lite närmare på hur regelbaserad automatisering fungerar i praktiken.
Att skapa regler för automatisering är att skapa ett monster
Ingen har sagt att det är lätt att skapa regler för automatiserad fakturahantering. Så här brukar processen se ut:
- Företaget köper ett system, som påstås kunna höja automatiseringsgraden.
- Systemet installeras efter konstens alla regler.
- Leverantören vinkar hejdå och överlåter till företaget att skapa och underhålla regler för automatisering.
- Företaget står rådvilla, då de varken har den expertis eller kompetens som krävs.
- Företaget tar hjälp av en extern partner och får betala dyrt för kalaset.
Känner du igen det här? Inte konstigt, för precis så här har det sett ut de senaste tre decennierna.
Tyvärr tar problemen inte slut här. När systemet väl är på plats börjar det riktiga arbetet: att skapa och underhålla reglerna, och innan du hinner säga automatiserad fakturahantering står du där i en djungel av regler.
Så, varför blir det så här? Jo, därför att mängden data ökar i samma takt som företaget växer. Varje gång en ny leverantör eller tjänst tillkommer, måste en ny regel läggas till. Du kan säkert föreställa dig resultatet i ett företag med tusentals leverantörer.
Dessutom räcker det inte med att skapa regler. Någon måste även se till att leverantörerna använder rätt referensnummer eller fakturanummer – annars kommer ingen regel att triggas och ingen faktura att automatiseras.
Faktum är dessutom att majoriteten av alla leverantörsfakturor inte följer någon standard. Telefonräkningar, hyror och andra återkommande månadsfakturor står ofta bara för 10–25 % av den totala inköpsvolymen. Det finns alltid fler undantag, än det finns vanliga fakturor.
Den här problematiken gör att många företag landar i ett system med tusentals regler, som inte är särskilt flexibelt. Systemet verkar fungera okej så länge någon håller koll på det, men det är inte det lättaste eftersom ingen vet riktigt hur det är byggt. Den teknik som skulle lösa företagets automatisering blir med andra ord snarare ett Frankensteins monster, med en relativt låg automatiseringsgrad som enda resultat.
Vi ser det här tydligt när vi är ute och träffar företag. Automatiseringsgraden ligger i allmänhet på 15–20 %, vilket innebär att 80 % av fakturahanteringen fortfarande görs manuellt. I de sällsynta fall där man har lyckats uppnå en högre automatiseringsgrad, har man undantagslöst förbrukat enorma resurser på vägen dit.
Det är skillnad på automatisering och automatisering
Vad sägs om att låta regelbaserade system för automatiserad fakturahantering gå i pension nu? För ärligt talat; att överlåta ett löpande ansvar på personer utan rätt kompetens har aldrig varit ett lyckat koncept. Varför fortsätta på det sättet, när det finns smidigare lösningar att tillgå?
En av dessa lösningar är artificiell intelligens och den är minst sagt revolutionerande. Med hjälp av AI kan företag automatisera sin automatisering av leverantörsfakturor och behöver inte längre bygga några monster manuellt. Allt som krävs är några blueprints och sedan fixar AI:n resten på mindre än en sekund.
4 processer inom fakturahantering du slipper med AI
Det mesta blir lättare med artificiell intelligens och automatiserad hantering av leverantörsfakturor är inget undantag. Här är 4 exempel på processer som inte behövs längre, eller åtminstone kan förenklas väsentligt, med AI.
- Att övertala leverantörerna att skicka e-fakturor
Elektronisk fakturering är toppen, men det eliminerar inte behovet av regler. Det kommer alltid att finnas leverantörer som inte vill eller kan skicka e-fakturor och fakturaskanning medför alltid en lägre automatiseringsgrad. Med AI är det här inget problem, eftersom den inhämtar historiska data och kan härleda information från skannade dokument. - Att se till att leverantörerna skickar korrekta fakturor
För att en regel ska fungera måste fakturan innehålla vissa specifika uppgifter. Det innebär ofta att du behöver ha en tät dialog med leverantören för att se till att allt blir rätt. Dessutom måste reglerna uppdateras, om något ändras i ert eller leverantörens system.
Ett medelstort bolag har ofta ett fyrsiffrigt antal leverantörer. Det är inte svårt att föreställa sig den mängd av kommunikation som krävs för att hålla reda på allt. Med AI är inte heller det här ett problem, eftersom den fattar beslut baserat på historiska data och ser till att allt blir rätt. - Att skapa och underhålla en djungel av regler
Regelbaserad automatisering kräver mjukvara som stödjer reglerna, medarbetare som lär sig mjukvaran och experter som bygger och underhåller reglerna. Resultatet blir ofta en snårig djungel av tusentals regler, där ingen riktigt vet vilka som samverkar och vilka som tar ut varandra. AI behöver inte några regler för att veta vad som ska göras med fakturorna – den utgår istället från historiska data. - Att skapa flera regler för en och samma leverantör
Du kan aldrig få en regel att göra mer än 1 sak i taget. Om du har en leverantör som förser ditt företag med två olika produkter kan du med andra ord inte lägga båda dessa fakturor bakom en och samma regel, utan måste skapa två olika. Med AI spelar det ingen roll om en leverantör förser ditt företag med 1 eller 50 olika produkter – den kan hantera dem alla utan en enda regel.
AI-baserad automatisering av leverantörsfakturor förändrar spelplanen
Det är inte helt lätt att förklara hur stor förändring AI faktiskt faktiskt innebär för automatisering av leverantörsfakturor. Om vi gör en jämförelse med elitidrott så är AI bättre än ett proffs i världsklass – utan att ha tränat. Allt den behöver är data. Man kan också förklara det som ett hus, som bygger sig självt om du förser det med brädor och spik. Blev det tydligare?
Annars föreslår vi ett litet test. Prova att onboarda nästa nya medarbetare på ekonomiavdelningen med de här orden: "Här är våra fakturor från de senaste 2 åren, titta igenom dem och memorera hur de ska hanteras.” Hen kommer förmodligen att springa ut från kontoret snabbare än Usain Bolt. AI däremot, skulle lösa det utan problem.
Den stora grejen med AI är dess superminne. AI kommer alltid att lära sig mer och i snabbare takt än er vassaste medarbetare, oavsett hur länge hen har arbetat på företaget. Eftersom AI utgår från historiska data när den hanterar fakturor känner den igen detaljer som inte finns nedskrivna någonstans. Det kallar vi perfekt minneskapacitet.
Vill du veta mer om AI-baserad automatisering? Se en inspelning av vårt webbinarium Artificial Intelligence is The Next Big Thing in Invoice Automation (på engelska).
