Den hurtige startguide til procesautomatisering for finansteams

En del af optimeringen af din virksomheds finansielle arbejde ligger i implementeringen af automatisering af processer og daglige opgaver. Maskinlæring og kunstig intelligens er eksempler på nye teknologier, som mange CFO'er har på radaren.

I 2020 gjorde 73 % af de organisationer, som Deloitte har undersøgt, det klart, at de udforskede intelligent automatisering - en stigning på 58 % i forhold til 2019. Derudover var de samme organisationer allerede i gang med overgangen fra pilotprogrammer til at skalere automatisering.

Det, vi ved, er klart: Automatisering og optimering af finansielle processer er værd at investere i for CFO'er.

Automatisering er generelt attraktivt for virksomheder, fordi det er hurtigt, skalerbart og, når det er implementeret korrekt, kan reducere menneskelige fejl betydeligt. Det frigør også medarbejdernes tid, som ellers ville blive brugt på gentagende, ubetydelige opgaver.

Vi er endelig nået til det punkt, hvor digitaliseringen har gjort det muligt for virksomheder at optimere deres finansielle processer på en meningsfuld måde, og automatisering er blot toppen af denne tendens.

Læs videre for at få mere at vide om procesautomatisering i finanssektoren, hvad den kan gøre for din virksomhed, og andre indsigter i denne transformative teknologi.

Automatisering i dag handler i høj grad om gentagne og regelbaserede processer, der ikke kræver megen tankevirksomhed at gennemføre. Tænk på et callcenter, der kører et rutinemæssigt kreditcheck, eller en kundeserviceafdeling, der sender velkomstmails ud. Nogle eksempler omfatter:

Fordi disse opgaver er så små, hjælper automatisering med at frigøre tid for medarbejderne, hvilket øger deres motivation på arbejdet og giver dem mulighed for at fokusere på vigtigere aspekter af organisationens drift.

Du kan digitalisere opgaver i front-end ved at interagere direkte med desktop-applikationer eller i back-end ved at arbejde med de databaser og webtjenester, som virksomheden er afhængig af internt. Du kan tænke på automatisering som en hjælp til personalet med "bag kulisserne"-arbejde, der ellers ville tage for meget tid i løbet af dagen.

En undersøgelse fra McKinsey Global Institute viser os, at de nuværende teknologier har potentiale til at automatisere 42 % af alle finansielle aktiviteter. Når man ser på fordelene ved at implementere automatiseringsteknologier, burde det være indlysende, hvorfor denne pludselige eksplosion i popularitet er sket i erhvervslivet.

Det er af disse grunde, at automatisering er dukket op i en række forskellige brancher, f.eks. bankvæsen, telekommunikation og kundeservicecentre.

Det er ikke alle implementeringer af automatiserede processer, der kræver maskinlæring eller kunstig intelligens, da nogle opgaver er strukturerede og regelbaserede nok til at programmere arbejdssekvenser i en "hvis dette, så det"-stil. Nogle af de mere avancerede teknikker, der anvendes af virksomheder i dag, omfatter dog følgende.

Forskellen mellem en grundlæggende algoritme og en maskinlæringsalgoritme er, at sidstnævnte forbedrer sig selv over tid gennem feedback og løbende databehandling. Jo mere maskinen "lærer", jo mindre menneskelig indgriben er nødvendig for den fremtidige drift.

Du kender måske NLP som "talegenkendelse" og har måske brugt det før, når en automatisk telefonsvarer har bedt dig om at formulere med dine egne ord, hvad du har brug for hjælp til i begyndelsen af et opkald.

Disse typer maskiner kan ikke blot analysere sprog og omsætte det til tekst, men kan også identificere opkalderens hensigt. NLP fremskynder kundeserviceprocessen ved at lede opkaldene hen til præcis det sted, hvor de skal være.

OCR gør det muligt for softwaren at scanne tekstkilder - f.eks. breve, billeder eller billeder af dokumenter - og konvertere dem til letlæselig almindelig tekst, som kan bruges af en række andre automatiseringsværktøjer.

Du kan f.eks. indtaste en kundes kreditkort- eller identifikationsoplysninger med det samme ved blot at tage et billede af selve kortet.

I fakturabehandling er OCR en vigtig teknologi til at konvertere PDF-fakturaer til et maskinlæsbart format, da tegn på billedfiler fortolkes til digitale oplysninger, tal og cifre.

Du kan ikke tale om automatisering uden at nævne det populære nøgleord "robotic process automation". Fra 2016 til 2021 voksede RPA-markedet fra 250 millioner dollars til imponerende 2,9 milliarder dollars, og det ser ud til, at alle virksomheder ønsker at begynde at programmere deres egen hær af robotsoldater til at tage nye udfordringer på markedet op.

RPA i sin nuværende form har dog nogle få ulemper, som forhindrer det i at blive det "altoverskyggende", som de fleste mennesker måske tror, det er:

Alle disse ulemper peger på en simpel konklusion: RPA kan endnu ikke håndtere alle de små indviklede og hurtige ændringer, der sker i den moderne finansverden. I stedet for at dykke ned i RPA bør du i stedet undersøge, hvordan specialiserede finansautomatiseringsløsninger kan hjælpe dig med langsomt at kortlægge og automatisere nøgleprocesser.

Det vil sige, at du skal starte med at digitalisere dine filer og andre oplysninger. E-fakturaer er f.eks. med til at sikre, at vigtige transaktionsdata aldrig går tabt. Se derefter på, hvordan alle disse data bevæger sig gennem hele virksomheden, og hvordan de behandles, herunder eventuelle godkendelsesarbejdsgange, som de går igennem.

Ved at forstå de finansielle datas rejse gennem virksomheden vil CFO'er få en dybere forståelse af de afhængigheder og krav, der findes i arbejdsgangen, og de kan dermed begynde at automatisere disse processer.

RPA er kun en del af det, du kan tilbyde din organisation. Implementering af RPA kan være risikabelt, hvis det gøres for hurtigt, da du ikke kun har brug for de rigtige forberedelser, men også god datakvalitet, vedligeholdelsesprotokoller og støtte til potentielle afvigelser i finansielle data.

Få mere at vide om, hvordan du optimerer dine processer i vores e-bog, Automation for CFO'er.