Tekoäly laskujen käsittelyssä: Mitä autoalalla tulisi ottaa huomioon ratkaisuavalittaessa

Digitalisointihankkeista ja sääntöpohjaisista järjestelmistä huolimatta monet yritykset autoalalla kokevat, että ostoreskontraprosessien kehitys on pysähtynyt. Monet harkitsevat tekoälyn käyttöä seuraavana kehitysaskeleena. Lähes kaikki toimittajat markkinoilla väittävät tarjoavansa tekoälyratkaisuja, ja siksi on tärkeää tietää, mitä ominaisuuksia todella kannattaa etsiä ja painottaa.

Monet yritykset ovat jo pitkällä digitalisoinnissa. ERP-järjestelmistä, verkkolaskutuksesta ja sääntöpohjaisista ostoreskontrajärjestlemistä huolimatta laskujen käsittely vaatii yhä paljon resursseja. Tämä ei johdu välttämättä huonoista ratkaisuista, vaan siitä, että laskujen sisältö on liian monimutkaista pelkän sääntöpohjaisen logiikan käsiteltäväksi. Monimutkaiset ja moniriviset tiliöinnit, koontilaskut, kustannusten kohdistaminen esimerkiksi useille eri ajoneuvoille, projekteille ja muille laskentakohteille, jaksotukset jne. ovat tilanteita, joissa taloustiimi joutuu jatkuvasti tekemään manuaalista työtä ja korjauksia.

Tässä kohtaa yhä useampi harkitsee tekoälyä vaihtoehtona – sen avulla voidaan ratkaista asioita, joita ei ole aiemmin onnistuttu automatisoimaan.

Mitä hyvältä tekoälyratkaisulta tulisi odottaa

Monet yritykset ovat jo automatisoineet sen, mikä on ollut mahdollista sääntöjen avulla. Alalle tyypilliset laskut, kuten huolto- ja korjauslaskut, leasinglaskut ja vakuutuslaskut, sisältävät vaihtelevia tuotteita ja palveluja.Sääntöpohjaiset järjestelmien kyvykkyydet eivät riitä sellaisten laskujen käsittelyn automatisointiin. Usein lisätään tekoälykerros hoitamaan poikkeamia, mutta tämä johtaa vain uusien sääntöjen luomiseen.

McKinsey huomauttaa, että tällaiset hybridiratkaisut eivät opi tai kehity ajan mittaan ja siksi ne eivät ratkaise ongelman ydintä. Aidosti tekoälypohjaiset ratkaisut on suunniteltu ymmärtämään vaihtelua ja oppimaan jatkuvasti. Ne mukautuvat laskusisällön muuttuessa ja tekevät järjestelmästä älykkäämmän ilman talousosaston manuaalista työtä (McKinsey, "AI-powered Finance Function").

Aidot tekoälyratkaisut on rakennettu oppimaan annetusta datasta itsenäisesti, eikä niille määritellä toimintaohjeita jokaista erillistä tilannetta varten. Ne tunnistavat datasta kaavamaisuuksia ja mukautuvat, kun laskun sisältö muuttuu. Näin järjestelmä kehittyy ajan myötä ja talousosaston ei tarvitse enää käyttää aikaa säätöjen manuaaliseen luomiseen ja ylläpitoon.

Yksityiskohdat antavat parempaa ohjausta

Autoalalla laskujen käsittely on paljon enemmän kuin pelkkää maksamista. Kyse on siitä, mitä maksetaan, missä ja miksi. Siksi kyky liittää laskut oikeisiin ajoneuvoihin, yksiköihin ja palveluihin on keskeistä.

Rivikohtaisesti toimivat tekoälyratkaisut mahdollistavat tarkan kustannusten jakamisen ja tarjoavat analysointimahdollisuuksia, jotka aiemmin vaativat manuaalista työtä. Samalla ne luovat pohjan merkittävästi korkeammalle automaatioasteelle – myös silloin, kun laskut poikkeavat rakenteeltaan tai sisällöltään aikaisemmista. Tämä tuo näkyvyyttä kustannusten kehittymiseen ja auttaa tunnistamaan poikkeamia, parantamaan budjetointia ja tekemään parempia päätöksiä.

Yrityksille, joilla on useita juridisia yksiköitä, on myös iso etu, kun kaikkien yhtiöiden laskut voidaan käsitellä käyttöoikeuksien puitteissa yhdestä käyttöliittymästä käsin. Tämä lisää hallittavuutta, vähentää manuaalista navigointia järjestelmien välillä ja tekee laskujen käsittelystä tehokkaampaa.

Mitä kysymyksiä sinun tulisi esittää?

Kun harkitset tekoälyratkaisua laskujen käsittelyyn, on tärkeää katsoa pintaa syvemmälle ja arvioida, mitä ratkaisu todella tarjoaa. Kysy esimerkiksi:

• Voiko ratkaisu tulkita ja tiliöidä ja kierrättää laskut laskunrivitasolla?
• Tunnistaako se poikkeamat laskudatassa automaattisesti?
• Vaatiiko järjestelmä edelleen sääntöjen ylläpitämistä tai manuaalista korjaamista?
• Tarjoaako se näkymän kustannuksiin ajoneuvoittain, projekteittain tai toimittajittain?

Monet näistä arviointikriteereistä – kuten rivitasoinen tiliöinti, strukturoimattoman datan käsittely ja yksityiskohtainen tieto kustannuksista – ovat Capgeminin mukaan avaintekijöitä korkean automaatioasteen saavuttamisessa (Digital Procurement Research 2020-2021).