Keskustelua siitä, kuinka talousosasto voi hyödyntää tekoälyä (AI) kirjanpitoprosessien parantamisessa, ostolaskujen käsittelyssä ja tiedonhallinnan tehostamisessa
Tekoäly aiheuttaa mullistuksia lähes kaikilla toimialoilla ja sillä on laajoja vaikutuksia yhteiskuntaan yleensä. Se vaikuttaa elämäämme monella tavoin ilman, että olemme täysin tietoisia siitä.
Jo nyt voit hyötyä tekoälystä, kun Google Maps suunnittelee matkasi tehokkaammin kuin mikään perinteinen GPS, tai kun Spotify ehdottaa sinulle uutta musiikkia aiempien mieltymystesi perusteella. Tekoälyä hyödynnetään myös mobiilisovelluksessa, joka muuntaa kasvokuvasi hauskaksi hahmoksi –tehtävä, jonka suorittaminen vaati aiemmin valtavaa laskentatehoa.
Joku saattaisi väittää, että tekoäly taloushallinnossa on tylsä aihe, mutta on erittäin tärkeää ymmärtää, että tekoälyyn perustuvat ratkaisut eivät ole enää tieteisfiktiota – ne tapahtuvat parhaillaan ja nyt.
Googlen reittisuunnittelun ylivoimaisuus ja Spotifyn hyvin osuvat musiikkisuositukset perustuvat kilpailijoita parempiin koneoppimisen malleihin ja laajaan käytössä olevaan dataan. Tekoälyn perusperiaatteiden hallitseminen tarjoaa edellytykset ymmärtää myös tekoälyn ostoreskontraprosessien automatisointiin liittyvä potentiaali. Se auttaa myös hahmottamaan tekoälypohjaisten ja puhtaaseen sääntöpohjaiseen automaatioon perustuvien järjestelmien välisiä eroja.
LUE LISÄÄ: Tämän vuoksi tekoäly lisää tehokkuutta taloushallinnossa
Aivan kuten Spotify oppii musiikkimakusi, laskujenkäsittelyohjelmisto voi oppia käsittelemään laskuja aikaisemmin tehtyjen tiliöintien perusteella. Taloushallinnossa on jo pitkään käytetty sääntöpohjaista automaatiota esimerkiksi saapuvien laskujen käsittelyssä, mutta sääntöjen haittapuoli on niiden rakentamisen ja ylläpitämisen työläys ja kustannukset. Sen lisäksi säännöt soveltuvat huonosti sellaisiin tilanteisiin, joissa laskun sisällössä tapahtuvat muutokset vaikuttavat laskun tiliöintiin tai työnkulkuihin. Sääntöpohjaiset järjestelmät ovat myös herkkiä laskun muoto- ja sisältövirheille.
Sitä vastoin tekoälypohjaiset ostolaskujen käsittelyratkaisut oppivat aikaisemman tiedon perusteella ja niiden tarkkuus paranee ajan mittaan. Ne soveltavat oppimaansa tehtävien virtaviivaistamisessa, kuten samankaltaisten toimittajien laskuilta automaattisesti tunnistettujen rivitietojen hyödyntäminen tiliöinnissä. Tämä mahdollistaa korkeamman automaation, mikä parantaa tehokkuutta merkittävästi.
Laskujenkäsittelyprosessin optimoinnin lisäksi tekoäly avaa uusia mahdollisuuksia tiedon analysointiin ja hyödyntämiseen. Laskun rivitietojen poimiminen ja hyödyntäminen automatisoinnissa tuottaa tarkempia ja johdonmukaisempia tuloksia kuin perinteiset menetelmät. Sen lisäksi kaikki laskun tiedot ovat hyödynnettävissä ulkoisissa BI- ja raportointijärjestelmissä. Ne mahdollistavat usein syvemmälle menevät analyysit, trendien ja poikkeamien tunnistamisen sekä reaaliaikaiset raportit laskun rivitietojen avulla.
LUE LISÄÄ: Miksi talousosasto kieltäytyisi säästämästä yhtä päivää viikossa?
Datan avulla voidaan pureutua esimerkiksi osasto- tai projektikohtaisiin kuluanalyyseihin, neuvotella parempia toimittajasopimuksia ja tunnistaa muutoksia ostokäyttäytymisessä. Roolipohjaiset dashboard-näkymät helpottavat tietojen käyttämistä ja tulkitsemista, Niiden avulla voidaan varmistaa että henkilöillä on käytössään oikeassa muodossa oleva tieto oikea-aikaisesti.