Smart finans med AI-drevet automatisering

Teknologiske pionerer

De får sjelden anerkjennelse for det, men folk som jobber med økonomi og regnskap har lenge vært og er fortsatt teknologiske pionerer. På mange måter har finanssektoren i flere tiår, med elektroniske handelsplattformer, elektroniske betalingsmetoder, kryptovaluta, banet vei for utviklingen av digital teknologi på arbeidsplassen.

Optimalisering av den daglige driften

Må den teknologiske innovasjonen fortsette inn i det neste tiåret peker alt på det faktum at det er teknologi på områder som AI-drevet automatisering og nye analysverktøy og teknikker man bør investere i. Disse teknologiene kan potensielt optimalisere selskapets daglige drift, gi økt innsikt i selskapets kapasitet og evne og hjelpe selskapsledelse med strategisk planlegging for fremtiden.

Big Data

Innsamling av store mengder data, kjent under begrepet Big Data, er der i etterhånden blitt snakket mye om. Og selve datainnsamlingen har stor verdi, men kun når denne verdien er avdekket. Derfor er organisering og analyse av de innsamlede data minst like viktig som innsamlingen og derfor er det ikke overraskende at beslutningstakere løpende fokuserer på applikasjoner som håndterer og analyserer data.

Innsamling og analyse av data

For mange økonomiske ledere er evnen til å samle inn og analysere data kritisk og kan være ikke mindre enn nøkkelen til å starte og opprettholde profit veksten i selskapet. Det er også en høy prioritet blant finansielle beslutningstakere og ledere å øke analytisk funksjonalitet utviklet for å transformere og forbedre prognoser, risikostyring og forståelse av hva som driver forretningsverdi.

De riktige dataene

Som regnskaps og finansfolk i høyere grad deltar i strategier for selskapet og dermed inngår i ledelsesroller i selskapet, er betydningen av å få riktig kvalitetsdata presentert avgjørende. Derfor har det blitt stadig viktigere at forretningspartnene som er pålagt å drive selskapets business intelligence er kompetente og levere de riktige løsningene og presentere de riktige dataene. Med stadig  kraftigere og mer intelligente sky tjenester, flyttes de store mengder data raskere og gjøres derfor også raskere tilgjengelig noe som betyr at ledelsen hurtig er i stand til å   fullføre regnskapet, gir bedre og mer nøyaktig rapportering og ikke minst forretningsstrategier basert på innsikt og intelligens.

Håndtering av data

Analysedelen er imidlertid ikke den eneste utfordringen som moderne forretningsforvaltning står overfor når man arbeider med data, også den stigende problemstilling der gjelder den stadig voksende utfordringen med håndtering av data, hvilken inkluderer datalagring, overvåkning, sikkerhet og kvalitetskontroll av data, er en utfordring som skal løses. Disse ofte virksomhetskritiske oppgavene er av stor betydning for om ledelsen kan utføre sitt arbeid optimalt, men har også stor betydning for at andre funksjoner kan fungere så effektivt som mulig. Kort sagt, uten den rette håndtering av data, vil bedriftsledere ta beslutninger og legge strategier basert på mangelfull eller i verste fall ukorrekt informasjon.

Analyse av data

Ettersom analyse av data hele tiden får større betydning for bedrifter, blir dataanlysering et forretningsstrategisk utgangspunkt, ikke bare grunnlaget for etter rasjonalisering. Derfor er det også sædeles viktig at bedriftsledere har tilgang til de dataene de trenger når de trenger det, slik at strategiske beslutninger for virksomheten tas på en informert basis. Med andre ord gir Big Data-investeringene først for alvor avkast, når den nye innsikt som er innhentet på grunnlag av dataanalysene fordeles på tvers av selskapets avdelinger, der bygges datamodeller med maskinlæring og kunstig intelligens og der til slutt tas beslutninger og gjøres handlinger basert på den nye innsikt.

Optimaliser driften i selskapet med AI-drevet automatisering

På grunn av manglende interne kompetanser og betydelige kostnader velger en stor del av selskapene å outsource en del av sine finansielle funksjoner. Også en øket mengde av transaksjoner og stadig skiftende regler gjør finansforvaltning stadig mer kompleks. Derfor forsøker mange selskaper å redusere kostnadene forbundet med de mange manuelle arbeidsoppgaver som er knyttet til regnskap og bokføring.

RPA

Med fremveksten og spredningen av tekonologi innenfor kunstig intelligens, har RPA (Robotic Process Automation) nå blitt interessant for selskapene. RPA kan potensielt redusere kostnadene, øke prosesshastigheten, forbedre kvalitetskontrollen og ikke minst frigjøre arbeidstakernes tid som de, i stedet for trivelle og manuelle oppgaver, kan bruke på for eksempel analytisk eller forretningsstrategisk arbeid.

Automatisering, styrket og optimalisert av AI og Machine Learning, kan strømlinjeforme og effektivisere driften av finansadministrasjonen og frigjøre ressurser ved å automatisere oppgaver som tidligere måtte utføres manuelt, både raskere og med lavere feilmargin. Allerede i dag kan RPA, de kunstig intelligente arbeidstakere, brukes til et bredt spekter av oppgaver der eksempelvis inkluderer digital fakturering, kostnadsstyring, regnskapsavstemming, revisjonskostnadsrapporter.

Automatisering av overholdelse

I tillegg til at automatisering kan utføre et stort antall oppgaver raskere og dermed til lavere kostnader, spiller den nye teknologien en enda større rolle i overholdelse. Med de intelligente og automatiserte systemene er det for eksempel mulig å gjennomgå informasjon om dine ansatte eller gjennomgå arbeidstakerkostnader, som kan brukes til å identifisere potensielle misbruk eller konfliktområder. Intelligente og automatiserte systemer kan også bidra til å håndtere og redusere økonomisk risiko som er knyttet til oppgaver, f.eks. ved å bestemme en risikoeksponering men også for å identifisere årsakene til en slik eksponering og å vurdere og begrense kunderisiko og foreslå kredittgrenser eller maksimale lånebeløp.

Større verdi for selskapet

Automatisering av manuelle arbeidsoppgaver og prosesser utført av såkalte digitale ansatte kan dermed redusere selskapenes driftskostnader og vil sannsynligvis om bare noen få år være i stand til å automatisere og eliminere store deler av regnskapsarbeidet. Det betyr imidlertid ikke at automatisk intelligens blir slutten av regnskapsføreren, tvert imot. Automatisering, AI og RPA kan løfte finansfunksjonen og driften og frigjøre både tid og ressurser, noe som betyr at ansatte kan bruke mindre tid på trivielle manuelle oppgaver og i stedet bruke tid på for eksempel strategisk eller analytisk arbeid, og dermed skape større verdi for selskapet.

Innenfor nær fremtid vil manuelle bokføringsprosesser bli en ting fra fortiden, men der vil imidlertid fortsatt være behov for menneskelig tilsyn i økonomiavdelingene, samt et kompetent personale som kan bidra til å analysere data og bestemme strategier for å drive veksten i selskapet.

Kunstig intelligens i Business Central

Ett av selskapene som gjør store investeringer i kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) er Microsoft, for eksempel med Cortana Intelligence og Cognitive Services. Som så mange andre selskaper som tilbyr forretningssoftware, er de fullt klar over at potensialet i den nye teknologien er et kritisk element i deres fremtidige tjenester og produkter.

Et eksempel på utfallet av denne innsatsen er, at det nå er tre AL og ML drevne funksjoner i Business Central og der er ingen tvil om at vi vil se enda mer intelligent og automatisert teknologi i fremtidige utgivelser av Microsofts ERP løsning.

AI og ML drevne funksjoner i Business Central er:

1. Varer oppsett assistert av bildegjenkjenning.

2. Forsinket betalingsforutsigelse for salgsordrer

3. Lager prognoser

Microsoft har utformet AI og ML-funksjonene basert på et prinsipp om å gjøre deres applikasjoner intelligente og personliggjøre databehandlingen, dette har i siste instans sikte på å effektivisere arbeidsprosessene.  AI og ML har sammen større kapasitet enn tradisjonelle rapporteringsmetoder og kan gi brukeren innsikt som ellers ikke ville være gjort synlig. Til syvende og sist kan disse innsiktene gi bedrifter som bruker kunstig intelligens og maskinopplæring en konkurransefortrinn.