Automatisering av regnskapet? Disse begrepene må du kunne.

Automatisering av regnskapsoppgaver er ikke nytt, men teknologiene bak er svært forskjellige. For folk som ikke jobber med IT blir det lett begrepsforvirring. Vår Sales Manager, Mats Gottenberg, har lagd en oppstilling av begreper for ikke-teknologer. 

 

Mats-1

 

Selv om det høres nokså likt ut når programvareleverandører eller regnskapsbyråer snakker om automatisering av regnskapsføring, så er det en vesensforskjell på den teknologien som ligger i bakkant. Og det er forskjell på hva som finnes tilgjengelig i dag, og hva som kommer senere. Under har jeg laget en beskrivelse av de forskjellige teknologiene som jeg mener at alle moderne økonomi- og regnskapsavdelinger bør ha et minimum av kjennskap til: 

Intelligent automasjon (IA) 

Intelligent automation eller intelligent automasjon (IA) er et overliggende begrep eller sekkepost for å beskrive ulike former for mer eller mindre “intelligente” løsninger for å automatisere for eksempel regnskapsføringen, basert på svært ulik teknologi. Noen bruker synonymet kognitiv automasjon.  

Teknologier som hører inn under sekkeposten er eksempelvis kunstig intelligens (AI), Business Process Management (BPM) og RPA. Intelligent automasjon kan også handle om at man bruker en kombinasjon av disse teknologiene.  

RPA (robotisering av prosesser)

Robotisering av prosesser, eller “Robotic Process Automation” har, til tross for at begrepet hører inn under “intelligent automasjon”, ingen kunstig intelligens. Ordet “robotic” forleder til å tro at her snakker vi om en veldig smart teknologi. 

RPA er en nokså enkel programvare fra for eksempel UiPath eller Blue Prism, som kan læres opp til å eksempelvis gjenta en repetitiv prosess i et gammelt datasystem i det uendelige, ved at den ser hva som skjer på skjermen når noen kopierer innhold fra ett program til et annet, for eksempel personalia. Deretter kan den settes til å gjøre den nøyaktig samme prosessen 24 timer i døgnet.  

RPA er ikke noe nytt. For fem år siden skyllet det en RPA-bølge over landet, og mange forsøkte å bruke verktøyene til å få fart på digitaliseringen uten å måtte bytte bakenforliggende gammeldagse systemer. Noen opplevde stor suksess med RPA, men innenfor økonomifunksjonen har RPA hatt begrenset suksess. 

RPA er fantastisk til riktig formål, men en kjent ulempe er at statiske regler krever mye vedlikehold, da de må oppdateres når forutsetningene endres. 

Analysebyrået Gartner skriver om RPA at "RPA kan gi deg en rask lindring, som en ikke-invaderende form for integrasjon. Prosesser er imidlertid ikke alltid enkle, rutinemessige, repeterende og stabile (...). Selskaper som har tatt i bruk oppgaveorienterte automasjonsteknologier som RPA opplever at oppgavebaserte automasjonsverktøy er ikke godt nok for å implementere effektive og fleksible digitale forretningsprosesser."  

Regelstyrt bilagsføring

Flere av våre konkurrenter som snakker om automatisering og intelligens driver med regelstyrt bilagsføring. Det betyr at man manuelt vedlikeholder en liste med regler, og når et bilag importeres, så påføres det kontonummeret som er definert for akkurat dette bilaget. Du kan spare noe tid, og sikrer at like bilag alltid føres likt ved hjelp av regelstyrt bilagsføring.  

Regelstyrt bilagsføring er også ofte innebygd i ulike ERP-systemer. 

Kunstig intelligens (Artificial Intelligence, AI)

AI er utvilsomt et av de største buzzwords på markedet nå. Det finnes en lang rekke AI-teknologier på markedet.

Hvis du ønsker å dykke ned i teknologiene, anbefaler jeg analysebyrået Gartner, som i sin hypekurve tar for seg dusinvis av dem, for eksempel Deep Neural Networks, machine learning, chatbots, computer vision og augmented intelligence

Noen av disse teknologiene er svært umodne, mens andre er i ferd med å bli helt vanlige.  

Maskinlæring

Maskinlæring (machine learning) er den kanskje aller mest utbredte AI-teknologien på markedet, og det er denne AI-teknologien vi benytter i SEMINE. Teknologien har eksistert i flere tiår, men det var først etter at man fikk nok datakraft gjennom skyteknologi at maskinlæring ble en mye brukt teknologi. 

 

SEMINE og maskinlæring 

Det er maskinlæringen som gjør at AI-plattformen vår, SEMINE, forstår både innhold og kontekst i fakturaer som kommer inn. Siden både mønstre og kontekst i bilagene identifiseres, får man automatisk forslag til bokføring og kategorisering av kostnader. Både kontokode, periodisering, kostnadstyper og ulike dimensjoner kan derfor  automatiseres fullt ut, slik at økonomiavdelingen kan konsentrere seg om avvikene. Og maskinlæringen fungerer slik, at så snart disse er håndtert, så forstår SEMINE enda bedre hvordan jobben skal gjøres neste gang. Man kan gjerne si at SEMINE blir flinkere for hver kontering regnskapsfører lærer henne opp til. 

Maskinlæring er essensielt for at vi skal kunne tilby våre kunder økt automatisering, bedre data og bedre innsikt på det nivået som vi gjør.

LES OGSÅ: Slik får du en effektiv håndtering av fakturaene

 

Begrepsforvirret?

Det finnes enda mange begreper, men dette er de aller viktigste. Ta gjerne kontakt om du har synspunkter på artikkelen, om det er begreper du savner eller om du ønsker en praktisk demonstrasjon av SEMINE. Du kan også laste ned e-boken under, som går enda mer i dybden på automatisering av økonomifunksjonen. 

 

Vil du vite mer om automatisering med kunstig intelligens?

Last ned vår e-bok, AI-basert regnskapsføring er nøkkelen til en verdiskapende virksomhet.

 

Last ned e-boken her