Go Back Up

AI kan med autonomi og intelligens sørge for fakturabehandling på autopilot

Dec 15, 2021 2:16:00 PM Propell.ai 5 min read

 

 

Det er mye som kan forårsake forsinkelser i fakturabehandlingen. Autonomt forsystem for regnskapssystemer er på full fart inn i bransjen for å få helautomatisert fakturaprosessen.

Digitalisering av regnskapsfunksjonene er viktig for bedrifter som ønsker å forbli konkurransedyktige og bygge bærekraftig kundeverdi. I følge PYMNTS’ Strategic Role of the CFO-rapport, sier 96 prosent av CFOene at hovedgevinsten ved å automatisere regnskapsprosesser vil gi økt kunde- og leverandør-verdi.


Historien til regnskapssystemer

Regnskapsautomatisering er en hovedkomponent i digitaliseringsarbeidet. Den har eksistert siden 1880-tallet da William Burroughs fant opp kalkulatoren. Du tenker kanskje at den første versjonen av en kalkulator ikke passer inn i den moderne definisjonen av automatisering. Faktisk hadde ikke kalkulatoren minne, men den tillot regnskapsførere å gjøre raskere beregninger. Når du tenker på den grunnleggende betydningen av regnskapsautomatisering, har det kokt ned til å bruke programvare for å fullføre regnskapsoppgaver med høyere nøyaktighet og effektivitet, som er akkurat det kalkulatoren gjorde.

Et århundre senere mot slutten av 1970 tallet kom det første regnearkprogramet, to tiår senere i 1992 ble det første ERP-systemet lansert av tidligere IBM-ingeniører for enterprise markedet i Tyskland. 24SevenOffice var første ERP i skyen for det Nordiske markedet allerede i 1997. De gjorde datastyrt bokføring også strømlinjeformet for små bedrifter.

Disse tidlige programvarene er opphavet til dagens regnskapssystem. Innenfor regnskaps-verdenen har mange funksjoner blitt eksperimentert med, forbedret og automatisert på egenhånd som biprodukter av forskjellige programvarer som Quickbooks og ERP-systemer. Et eksempel på en spesifikk kreditorfunksjon er fakturabehandling, en kritisk del av hele regnskapssyklusen. På grunn av den kjedelige karakteren av fakturabehandling, har regnskapsmedarbeideren i stor grad blitt erstattet av teknologi. Uten effektive arbeidsflyter for fakturabehandling skjer det feil og regninger blir ikke betalt. Dette kan skade et selskaps omdømme internt og eksternt.

Heldigvis kan nye teknologier som kunstig intelligens fungere som din CFO-assistent. Kunstig intelligens kan da administrere 95 % av de manuelle prosessene rundt inngående fakturabehandling.


Hva er fakturabehandling?

Før vi går inn på hvordan fakturabehandling kan bli raskere og administreres autonomt, må vi definere nøkkelområdene. Fakturabehandling er hele syklusen med å motta en leverandørfaktura, betale den og registrere den i hovedboken. Det er flere trinn i mellom, inkludert: å motta fakturaen, kontere fakturaen på ulike dimensjoner, bestemme en betalingsdato, godkjenne den, fullføre betalingen og deretter bokføre.

Manuell fakturabehandling er tidkrevende, kostbart og unøyaktig

Selv om automatisering har vært en integrert del av å forbedre fakturabehandlingen, sier 30 % av regnskapsførere at de jobber i selskaper som sliter med å behandle fakturaer effektivt, ifølge nyere PYMNTS-undersøkelser. Faktureringsfeil forstyrrer til slutt hele forretnings-kontantstrømmen, og påvirker bunnlinjen.

Hva forårsaker problemer med fakturabehandling?

Vi har spurt Einar, leder for produktutvikling i Propell.ai, hva han mener er de største utfordringene for store virksomheter når det kommer til fakturabehandling. Han mener det er disse faktorene som spiller inn:

  • Dupliserte fakturaer
    Dupliserte fakturaer eller betalinger ved manuelle prosesser skaper ofte hodebry. Noe så enkelt som å motta en purring på en regning og prøve å finne ut om den allerede er betalt, kan fort bli tidkrevende.
  • Manuell punching
    Manuell punching fører ofte til høy turnover for økonomiansatte på grunn av deres frustrasjoner med manuelle oppgaver. Papirbaserte prosesser og personlig dokumentgodkjenning er de mest kjedelige oppgavene. Manuell punching fører også til tregere prosesser, tapte dokumenter, færre rabatter og dårlige leverandørforhold. Økonomiansatte er bundet til kontoret sitt når de manuelle prosessene ikke er digitalisert, noe som er lite fleksibelt for de ansatte.
  • Samsvarende feil
    Innkjøpsordre-matching er en viktig del av fakturaflyten ettersom den opprinnelige innkjøpsordren må verifiseres med kryssreferanser til den faktiske fakturaen. Manuell PO-matching er svært utsatt for feil og er tidkrevende.
  • Tapte fakturaer
    Fakturaer kan gå tapt på mange måter, fra den vanlige unnskyldningen "borte i posten" eller glemt å videresende faktura på e-post til at fakturaen forsvinner i godkjennerens e-post eller på skrivebordet deres hvis det er en papirfaktura. Dette kan føre til forsinket betaling, eller ekstra tid hos økonomiavdelingen eller leverandøren for å finne fakturaen.
  • Mangel på kunnskap
    Etter hvert som nye regnskapsførere ansettes, kommer det en arbeidsbelastning både for den nyansatte og ansatte i form av opplæring, de må bli kjent med bedriftens spesifikke prosesser og rapporteringsnivå, som nyansatt kan du ikke adoptere det du har gjort i tidligere arbeid. Nyansatte kjenner kanskje ikke til den nye kontoplanen og dimensjoner, noe som gjør at de bruker lengre tid på hele regnskapsprosessen og er avhengig av at noen lærer dem dette.
  • Flere godkjennere og ruting til rett person
    Bedrifter krever vanligvis fakturagodkjenning fra to til fem personer, dette kan variere basert på avdeling, beløp, kunde, klassifisering, prosjekt, leverandør. Jo flere godkjennere som kreves, jo lengre tid kan det ta før fakturaen godkjennes. Hvis forespørselen om fakturagodkjenning går tapt i én persons innboks eller sendes til feil godkjenner, stoppes hele arbeidsflyten opp.


Automatisering har sine begrensninger

Det er utallige alternativer for bedrifter å velge mellom når de leter etter riktig programvare for å automatisere regnskapet. Disse programmene er ikke laget likt, og god kartlegging er nøkkelen når du skal velge nytt system. Hastigheten på implementering og fokus på automatisering har økt for selskaper over hele verden, men den gitte automatiseringen har ikke møtt effektivitetsbehovene eller forventningene til økonomilederne.

Selv med regel- og malbasert automatisering forekommer det utfordringer og dataavvik. Manuelle prosesser og papirdokumenter er hovedutfordringene ved behandling av unntak og dette kan forårsake forsinkelser. IFOL rapporterer, "Det har vært en økning fra 36 % til 41 % for bedrifter som har til hensikt å endre økonomi-automatiseringsløsningen i løpet av de neste 12 månedene, noe som indikerer et potensielt ønske om løsninger med mer ledende funksjoner og muligheter."

Robotic process automation (RPA) er et av automatiseringsvalgene du har når du skal velge nytt system innen regnskap. RPA-teknologi har hjulpet bedrifter med å nå bedre effektivitetsnivåer enn de hadde før, men en svakhet er mangel på skalérbarhet og vedlikehold. Andre begrensninger inkluderer mangel på kognisjon, manglende evne til å lese ustrukturerte data og manglende evne til å tilpasse seg endringer (fakturaunntak). En fersk Gartner-studie fant at RPA og arbeidsflytautomatisering fortsatt er avgjørende, men "for å høste fordelene av automatisering og oppnå betydelige resultater, må finansdirektører nå fokusere på ytterligere teknologier (inkludert chatbots, kunstig intelligens og maskinlæring) som dekker stadig mer komplekse, dynamiske prosesser som krever menneskelig dømmekraft."


Hvordan gjøre fakturabehandling raskere med autonomt regnskap

I det en faktura kommer inn i en platform som er basert på kunstig intelligens vil den umiddelbart etter innlesning komme med predikerte forslag basert på historisk læring eller global læring. Kunstig intelligens ser mønster i data og tolker data helt ned på varelinjenivå og du kan anse dette som en digital ansatt.

Autonom fakturabehandling vil bidra til å spare tid og redusere feil ved å bruke kunstig intelligens til å kjøre regnskapsprosessen fra begynnelse til slutt, i hovedsak etterlignes menneskelig beslutningstaking og intelligens. Dette fjerner rom for feil ved at den via intelligens velger fakturaer og utgifter som oppfyller et visst tillitsnivå fra 0-100%, og deretter fyller ut all data fra fakturaen automatisk og sender dem til godkjennere uten å kreve menneskelig håndtering.


Fordeler med raskere fakturabehandling?

> Unngå fakturagebyr for sen betaling
> Kvalifiser deg for rabatter ved tidlig betaling
> Synlighet av utgifter
> Sparer ansatte for tid og penger
> Lønnskostnadsoptimalisering - evne til å omfordele backoffice-ressurser
> Raskere godkjenningsprosess
> Fornøyde regnskapsmedarbeidere


Ønsker du en AI prat med Einar eller andre i Propell.ai?

Fyll ut kontaktskjemaet og vi kontakter deg.

Propell.ai

Ready to Transform your Business with Little Effort Using Brightlane?