Slik bruker eiendomsselskaper AI til å frigjøre tid og få bedre innsikt

Stadig flere eiendomsselskaper tar i bruk kunstig intelligens (AI) for å effektivisere økonomifunksjonen og hente ut innsikt. Heimstaden, OBOS og Avantor er blant dem som har erfart at riktig AI-teknologi frigjør både tid og verdi.

Økonomifunksjonen presses fra flere kanter

Eiendomsselskaper står overfor en krevende hverdag. Komplekse konsernstrukturer, mange juridiske enheter, høyt fakturavolum og strenge krav til MVA og kostnadsfordeling gjør at regnskap og økonomi sjelden er rett frem.

Samtidig øker forventningene til økonomiavdelingen. Den skal ikke bare levere tall – men også bidra til innsikt, kontroll og støtte til strategiske beslutninger. Når store deler av kapasiteten fortsatt går med til manuelle prosesser og fragmenterte systemer, blir det vanskelig å levere på disse forventningene.

Fra automatisering til innsikt

Mange eiendomsselskaper har allerede gjort investeringer i automatisering, ofte i form av regelmotorer eller robotiserte prosesser. Slike løsninger kan redusere noe manuelt arbeid, men fungerer som oftest bare når prosessene er helt like fra gang til gang. Når fakturaene blir mer komplekse – med linjedeling, variabel MVA, prosjektkontering og avvik fra standardmønstre – kommer slike løsninger ofte til kort. Det krever kontinuerlig vedlikehold og manuell inngripen, noe som undergraver hele hensikten med automatisering.

Det er først når løsningen er bygget med AI i bunnen – såkalte native AI-løsninger – at systemet virkelig kan lære av historikk, forstå variasjon og forbedre seg over tid. Da kan konteringsforslag bli mer treffsikre, flyten mer robust og automatiseringsgraden høyere – uten at man må justere og “mate systemet” manuelt hver gang noe endrer seg.

For økonomiavdelinger i eiendom, hvor fakturavolumet er høyt og kompleksiteten stor, er det nettopp denne typen intelligens som gjør det mulig å skalere uten å øke bemanningen – og samtidig få bedre datakvalitet og innsikt.

Innsikten er der – du må bare få tak i den

Hver eneste faktura inneholder mer enn bare et totalbeløp. Den forteller noe om hva som er kjøpt, hvor og av hvem – og kan gi verdifull informasjon om kostnadsutvikling, innkjøpsmønstre og leverandørbetingelser. Likevel er det mange som ikke får hentet ut verdien, rett og slett fordi dataene ikke er tilgjengelige eller strukturert godt nok.

Med et bedre datagrunnlag, kan økonomifunksjonen analysere utviklingen i driftskostnader per bygg, avdekke uvanlige variasjoner, følge opp leverandører og støtte ESG-rapportering med konkrete tall. Det gjør økonomiavdelingen bedre rustet til å handle – ikke bare rapportere.

Slik gjør de beste det

Flere eiendomsselskaper har allerede tatt tydelige grep for å jobbe smartere med fakturaflyten. Blant dem er Heimstaden og OBOS – to aktører som har dokumentert store gevinster ved å bruke kunstig intelligens til automatisering.

Allerede etter 3 måneder med SEMINE, var nær 90 % av innkommende fakturaer til Fredensborg-selskapet, Heimstaden automatisert. For OBOS automatiserer SEMINE konteringen av en halv million fakturaer per år, og de har en automasjonsgrad på 83 prosent, og har frigjort mer enn syv årsverk.

Andre eiendomsaktører, slik som SKB Eiendom, NHC og Anker STI, følger samme vei. Felles for dem er at de har tatt et tydelig steg fra manuelle prosesser til datadrevne, lærende systemer – og bruker økonomifunksjonen som en innsiktsmotor, ikke bare et kostnadssenter.

En økonomifunksjon med rom for innsikt

Når repetitive oppgaver reduseres og data gjøres tilgjengelige, endres også rollen til økonomiavdelingen. I stedet for å bruke tid på å søke etter informasjon, kan teamet bruke tiden på å forstå den – og formidle innsikt videre i organisasjonen.

I en bransje med pressede marginer og høye krav til rapportering, kan det utgjøre en betydelig forskjell.

Vil du lære hvordan andre eiendomsselskaper jobber smartere? Meld deg på vårt webinar: "Derfor velger eiendomsselskaper AI for å automatisere fakturaflyten" den 24. april – eller book et demomøte for en personlig gjennomgang.