Tästä syystä autoala automatisoi laskujen käsittelyn tekoälyn avulla

Autoalan laskujen käsittely on usein monimutkaista ja vaihtelevaa, ja monissa yrityksissä käytetään yhä tarpeettoman paljon aikaa manuaaliseen työhön. Yhä useammat alan toimijat kääntyvät nyt tekoälyn puoleen varmistaakseen automaation ja kontrollin ilman tarvetta henkilöresurssien lisäämiseen.

Autoalalla ei ole kyse yhdestä toimittajasta, yhdestä ajoneuvosta tai yhdestä kustannustyypistä. Talousosastot ottavat vastaan laskuja korjaamoilta, rengasliikkeilta sekä leasing- ja vakuutusyhtiöiltäliikkeiltä. Monet niistä sisältävät laskurivejä, jotka on kohdistettava eri tavoin, jaettava useille eri ajoneuvoille tai liitettävä projekteihin ja kustannuspaikkoihin. Jopa pitkälle digitalisaatiossa päässeillä organisaatioilla laskujen käsittely on edelleen usein monimutkaista ja aikaa vievää.

Digitalisaatio ei ole sama asia kuin automaatio

Monet ovat ottaneet käyttöön ERP-järjestelmiä, verkkolaskutuksen ja skannausratkaisuja, ja laskut käsitellään ennalta määritettyjen työnkulkujen ja sääntöjen mukaan. Sähköisten / digitaalisten prosessien ja todellisen automaation välillä on kuitenkin suuri ero. Sääntöpohjaiset järjestelmät toimivat hyvin stabiilissa toimintaympäristössä ja yksinkertaisissa käyttötapauksissa, mutta pelkkä sääntöpohjainen automaatio palvele, jos laskujen sisältö vaihtelee paljon tai laskujen käsittely on monimutkaista. Talousosasto joutuu käyttämään paljon aikaa poikkeamien käsittelyyn, virheiden korjaamiseen ja sääntöjen ylläpitoon. 

Kun prosessi pysähtyy, useat valitsevat uuden tien automaatioon

Autoala on murroksessa. Uudet liiketoimintamallit ja liiketoiminnan kasvu merkitsee usein suurempaa laskuvolyymiä ja monimutkaisempaa kustannusrakennetta. Sisäiset prosessit eivät kuitenkaan skaalaudu samassa tahdissa, etenkin jos laskujen käsittely on edelleen hyvin manuaalista. Lisääntyneen työmäärän edellyttämiä resursseja ei kuitenkaan usein haluta lisätä vähän strategista arvoa tuottavien rutiinitehtävien suorittamiseen. Tästä aiheutuu pullonkauloja, ja moni huomaa, etteivät sääntöpohjaiset ratkaisut tuota niiltä odotettuja hyötyjä. Jotkut yrittävät lisätä tekoälyä olemassa olevien järjestelmien päälle, mutta päätyvät vain entistä useampiin ylläpidettäviin sääntöihin. Siksi yhä useammat harkitsevat nyt ratkaisuja, jotka on rakennettu alusta asti tekoälyä hyödyntäen ja tarjoavat todellisen vaihtoehdon perinteisille lähestymistavoille. 

LUE LISÄÄ: Tekoäly laskujen käsittelyssä: Mitä autoalalla tulisi ottaa huomioon ratkaisuavalittaessa

Fra prosessforbedring til strategisk  Prosessien kehittämisestä strategiseen ohjaukseen 

Tekoäly eroaa sääntöpohjaisesta automaatiosta siinä, että se oppii itsenäisesti ja sopeutuu vaihteluun ja muutoksiin. Deloitte’n mukaan tekoäly voi ottaa hoitaakseen koko laskunkäsittelyprosessin, mukaan lukien tiliöinnin ja hyväksynnän, mikä vähentää manuaalista työtä ja lisää tehokkuutta merkittävästi (Deloitte, Due for a Transformation). Tekoälyratkaisut voivat esimerkiksi  tiliöidä automaattisesti rivit, jotka liittyvät eri ajoneuvoihin, projekteihin tai toimipisteisiin – ilman että taloushenkilöstön tarvitsee tutkia jokaista laskua erikseen.

Ymmärrystä ja hallintaa reaaliajassa 

Tehokkuuden lisäksi tekoälypohjainen laskunkäsittely parantaa ohjattavuutta. Kun laskutiedot jäsennellään ja yhdistetään oikeisiin dimensioihin, dataa voidaan käyttää strategisesti eikä pelkästään kirjanpitoon. Tämä tarjoaa arvokasta tietoa esimerkiksi ajoneuvo- palvelu- tai korjaamokohtaisista kustannuksista, sekä mahdollisuuden vertailla toimittajia, tunnistaa poikkeamia ja tehdä parempia päätöksiä.Tämä on erityisen arvokasta toimijoille, jotka työskentelevät jälleenlaskutuksen, leasingin tai hajautettujen yksiköiden kanssa, joilla on omat hankintansa. Kun käytettävissä on rivitason laskudata, kustannukset voidaan kohdentaa tarkasti ja toimintaa seurata reaaliajassa. 

Strategisempi taloustoiminto tekoälyn avulla

Monet ovat digitalisoineet osia laskujenkäsittelyprosesseistaan, mutta harvat ovat saavuttaneet todellisen automaation. Suurin ero laskuautomaatiojärjestlemien välillä on niiden kyvyssä ymmärtää ja hyödyntää dataa myös silloin, kun laskujen sisältö ja rakenne vaihtelee. Tässä tekoäly loistaa – se ei korvaa ihmisiä, vaan vapauttaa aikaa rutiinitehtävistä enemmän arvoa tuottavaan strategiseen tekemiseen.

Laskuvolyymin ollessa suuri ja monimutkaisuuden korkea, kyse ei ole vain tehokkuudesta. Kyse on hallinnasta, skaalautuvuudesta ja paremmasta päätöksenteosta. Siksi yhä useammat valitsevat tekoälypohjaisen automaation seuraavaksi askeleeksi – ei siksi että heidän pitää tehdä niin, vaan siksi että se toimii. 

Löydä oikea ratkaisu yrityksellesi 

Tekoälyn mahdollisuuksien ymmärtäminen laskunkäsittelyssä on ensimmäinen askel. Seuraavaksi tulee löytää ratkaisu, joka sopii juuri sinun yrityksellesi. Tämä tarkoittaa esimerkiksi järjestelmäintegraation, käytettävyyden, skaalautuvuuden ja toimialakohtaisten tarpeiden huomioimista.