Husker du beløpene på de siste 20 fakturaene du godkjente? Denne roboten gjør det.
Tenk deg å huske alle dimensjonene på de siste 20 fakturaene. Det er vanskelig selv når du er kjent med regnskapsprosessen.
Alle selskaper er forskjellige når det gjelder regnskapets rutiner og prosesser. Det kan ta lang tid for en nyansatt å lære bedriftens kontoplan eller regnskapssystem til fingerspissene, selv om han/hun kommer fra samme bransje.
Å lære disse rutinene og prosessene kan være svært krevende for folk så vel som at det utgjør en tidkrevende onboarding, noe som kan føre til lengre opplæringstid for nye ansatte. Det er også viktig å merke seg at hvert selskap har et annet syn på hvordan de kategoriserer kostnadene sine i ulike kontoplaner. Det kan gjelde eksempelvis avdeling, prosjekt og andre type dimensjoner. Denne variasjonen fra selskap til selskap krever at nyansatte må lære alt på nytt hver gang du ansetter nye kollegaer.
Så hvordan kan bedrifter tilby fantastisk opplæring for sine nye regnskapsførere samtidig som de reduserer tiden på onboarding?
Implementeringen av nye teknologier, for eksempel kunstig intelligens, kan gjøre en stor forskjell når det gjelder å administrere eksempelvis kostnadskontoene dine. Mer spesifikt, implementering av en høykvalitets AI-plattform som tar variasjoner av kostnadskontoer i betraktning og forstår de forskjellige typene innkommende kostnader. Bedriftens mylder av kostnader må konteres annerledes og nøyaktig til deres riktige kostnadskontoer. Med disse egenskapene kan AI både forbedre bedriftens onboardings-tid og skape et mer effektivt styringssystem med færre menneskelige feil.
Hvordan lærer roboten av ditt regnskap?
Akkurat som alt du kan kjøpe, kan AI variere mye, fra ferdigheter og effektivitet til kvalitet. Det er to hovedfaktorer som påvirker hvor god en AI-plattform er designet for regnskap og for å definere riktige kostnadskontoer basert på type kost. Den første er algoritmene og sofistikeringen av teknologien, og den andre er mengden data som brukes til å trene teknologien. Som vi vet er en AI-plattform helt drevet av data, så jo mer data den har evaluert, jo bedre.
Fun Fact: AI løsningen vi leverer er trent på mer enn en halv milliard dokumenter! Sier: Einar Bergsaker - Head of Product Propell.ai.
Tenk deg at dine regnskapsførere var i stand til å huske nøyaktig de siste 500 millionene av fakturaene de har behandlet, og regnskapsføreren din brukte denne informasjonen mens han/hun behandler alle innkommende fakturaer. Ved å se på dataene på en annen måte, ved å kjenne forfallsdatoer på mottatte fakturaer, kan AI ikke bare sortere og klassifisere kostnader i deres riktige konto, men til og med forutsi kontantstrøm mer nøyaktig. Det er ideelt å benytte historiske data for at et AI-system skal fungere skikkelig, slik at det kan forstå fremtidige fakturaer eller innkjøpsordrer.
Med AI løsningens enorme mengde behandlede fakturaer, kan den lese hele fakturaen og gi nøyaktig prediksjon på kostnadskontoer og andre dimensjoner fra dag én for nye kunder. Uten historiske fakturaer vil AI’en trenge litt veiledning fra deg som kunde og for å komme i gang og lære å forstå,og predike på hundrevis av ordrelinjer.
Unike lokale kostnadskontoer
Så hvordan fungerer implementering av AI for regnskapet for hvert enkelt selskap eller enheter i et konsern?
Å trekke ut og lese data fra fakturaer er svært likt, uavhengig av selskap eller bransje, mens hovedbok, regnskap, avdelinger, prosjekter og dimensjoner er unike.
Hvis regnskapsavdelingen din er ansvarlig for å administrere flere enheter eller selskaper, må de hele tiden skille mellom de ulike kundespesifikke føringene til hver enkelt kunde. Denne typen rutiner kan gi negative konsekvenser som forveksling av kontoplaner og vanskelig å skille kundene, har du ikke fullt fokus i disse prosessene vil det føre til feil som ellers kunne ha blitt unngått. Dette tar også bort muligheten for andre til å hjelpe til med regnskapet dersom noen ansatte slutter eller skal i permisjon.
Et godt trent AI-system kan fungere når som helst uavhengig av hvilken plattform eller enhet du benytter, selvfølgelig er det en betydelig fordel å ha løsningen tilgjengelig til enhver tid.
AI løsningen vi leverer er utformet på en måte som gjør at den drar nytte av både global kunnskap, så vel som kunnskap bygget opp på hver enkelt klient for å komme med sine predikeringer. Den ser mønstre på global basis. Men den er også konstruert på en måte der den lærer nyansene til hvert selskap for å kunne bestemme de spesifikke dimensjonene som blir benyttet.
AI teknologi løser problemstillinger på andre måter enn vi har sett før. Selv om det er veldig enkelt for den menneskelige hjernen å forstå en regel, er maskinlæring veldig forskjellig fra et regelbasert system. Maskinlæring er smartere fordi den bruker store data og har supermenneskelig minne som gjør det mulig å følge trender i sanntid.
For eksempel, hvis dataene kommer inn merket som Oslo Taxi, vil systemet se det som en transportkostnad. Så hvis den ser noe komme inn merket med Vy, vil den også assosiere det som en transportkostnad. Et regelbasert system kan ikke gjøre dette veldig bra, og det skaleres ikke fordi du må kopiere eller gjenskape regelen for hver klient.
Med historisk kunnskap om vanlige transportselskaper, er AI i stand til å klassifisere disse leverandørene i samme kategori automatisk. Hvis det er et mindre kjent transportselskap som blir brukt et sted der Vy eller Oslo Taxi ikke finnes, kan det hende at AI løsningen ikke oppdager leverandørkategorien første gang den ser fakturaen. Så snart brukerenforteller systemet at feks Trønderbilene er en transportkostnad, vil AI gjenkjenne og klassifisere den neste gang Trønderbilene blir benyttet.
AI lærer av dine hovedbokkontoer
Maskinlæring er mye kraftigere enn regelbasert automatisering fordi den er i stand til å lære mønstre og vaner fra tidligere atferd for å lage mer nøyaktige og pålitelige prediksjoner, omtrent som mennesker. Den gir deg og teamet ditt også innsikt i tillit statusen gjennom ulike nivåer av tillit. Når tillitsnivået er lavt, vil det fortelle deg når du skal trekke inn en person for å få hjelp, i motsetning til når tillitsnivået er høyt og menneskelig inngripen ikke er nødvendig. Ved høyt tillitsnivå blir autopiloten skrudd på. På bildet nedenfor kan du se hvordan det vises i grensesnittet.
Så hvordan fungerer maskinlæring for fakturabehandling?
Maskinlæring bruker store mengder data og informasjon for å gi deg de beste anbefalingene for prosessering og kostnadsklassifisering. Gjennom bruk av sofistikerte algoritmer har AI trinnvise instruksjoner om hvordan den leser fakturaen din og bruker informasjonen som er gitt til å gi den riktige kontostrengen I tillegg, jo mer AI-en brukes, jo mer lærer den av ditt selskaps interaksjoner og mønstre, og blir derfor mer kjent med variasjonen som ofte forekommer i deres fakturaer.
Med systemer som Vic.ai, jo mer det brukes, jo smartere blir systemet. Dette gjør at systemet blir mer nøyaktig over tid og kan til slutt fungere uavhengig.
Den leser innholdet i fakturaen og ser gjennom dokumentet for å finne de beste anbefalingene for fakturanummer, fakturadato, leverandørinformasjon eller annen nøkkelinformasjon. Dette bidrar virkelig til å gjøre prosessen mer effektiv.
Å forbedre forretningssystemene dine med AI-algoritmer kan transformere arbeidsflyten for leverandørgjeld fullstendig, slik at du kan utføre oppgaver mer effektivt og nøyaktig.
Forestill deg din økonomiske drift med autonom fakturabehandling
Autonom fakturabehandling erstatter eldre OCR og regelbaserte metoder. Derimot kan fakturaer automatisk leses inn i systemet fra ulike kilder, inkludert elektroniske filformater som PeppolBis, e-post, PDF-er, direkte tilkoblinger og mer.
Når de er hentet ut, blir data på faktura gjennomgått av AI, som deretter matcher og behandler all relevant fakturainformasjon, inkludert leverandør, datoer, tall, kostnadskontoer, dimensjoner, eiendeler og innkjøpsordrer. Programvaren er utviklet for å fungere på tvers av ett eller flere ERP-systemer, og integrasjonen kan settes opp ved hjelp av selskapets API og Propell.ai sin integrasjonsplattform.
Ved å gjøre dette arbeidet for deg som CFO, controller, leverandørteam eller finans- og regnskapsteam, kan du frigjøres fra tidkrevende fakturabehandling til å dykke ned i mer kritiske funksjoner som forbruksinformasjon, benchmarking og kostnadsoptimalisering.
Les også. Forskjellen på autonom fakturabehandling og automatisering av fakturabehandling
Er du klar til å gå inn i den nye æraen innen regnskap?
Begynn din autonome regnskapsreise med en løsning som forstår og fungerer sammen med leverandørteamet ditt, og som ikke er begrenset til et forhåndsbestemt sett med regler som på mange måter kompliserer regnskapet ytterligere.
Vi viser deg gjerne hvordan vår AI løsning kan hjelpe deg med dette.
Ta kontakt for en uforpliktende prat eller bok en demo
Relevante artikler:
AI kan med autonomi og intelligens sørge for fakturabehandling på autopilot
Virksomheter kan automatisere opp mot 95% av all inngående fakturabehandling med AI