Pikaopas prosessien automatisointiin taloushallinnon tiimeille

Osa yrityksesi taloudellisen työn optimoinnista on prosessien ja päivittäisten tehtävien automatisointia. Koneoppiminen ja tekoäly ovat esimerkkejä monien talousjohtajien tutkassa olevista uusista teknologioista.

Vuonna 2020 73 prosenttia Deloitten kyselyyn vastanneista organisaatioista teki selväksi, että ne tutkivat älykästä automaatiota - 58 prosenttia enemmän kuin vuonna 2019. Lisäksi samat organisaatiot olivat jo siirtymässä pilottiohjelmista automaation skaalaamiseen.

Se, mitä tiedämme, on selvää: talousprosessien automatisointi ja optimointi on talousjohtajien investointien arvoista.

Automaatio on yleisesti ottaen houkuttelevaa yrityksille, koska se on nopeaa, skaalautuvaa ja oikein toteutettuna se voi vähentää merkittävästi inhimillisiä virheitä. Se myös vapauttaa työntekijöiden aikaa, joka muuten kuluisi toistuviin, vähäpätöisiin tehtäviin.

Olemme vihdoin siinä vaiheessa, että digitalisaatio on antanut yrityksille mahdollisuuden optimoida taloudellisia prosessejaan, ja automatisointi on vain tämän suuntauksen huippu.

Lue lisää prosessiautomaatiosta taloushallinnossa, mitä se voi tehdä yrityksellesi ja muita näkemyksiä tästä mullistavasta teknologiasta.

Automaatio käsittelee nykyään pitkälti toistuvia ja sääntöihin perustuvia prosesseja, joiden suorittaminen ei vaadi juurikaan todellista ajattelua. Ajattele puhelinkeskusta, joka suorittaa rutiininomaisen luottotietojen tarkistuksen, tai asiakaspalveluosastoa, joka lähettää tervehdyssähköposteja. Joitakin esimerkkejä ovat mm:

Koska nämä tehtävät ovat vähäisiä, automatisointi auttaa vapauttamaan työntekijöiden aikaa, mikä lisää heidän työmotivaatiotaan ja antaa heille mahdollisuuden keskittyä organisaation johtamisen tärkeämpiin asioihin.

Voit digitalisoida tehtäviä front-endissä toimimalla suoraan vuorovaikutuksessa työpöytäsovellusten kanssa tai back-endissä työskentelemällä tietokantojen ja verkkopalveluiden kanssa, joista yritys on sisäisesti riippuvainen. Voit ajatella, että automatisointi auttaa henkilöstöä "kulissien takana" tehtävissä töissä, jotka muuten veisivät liikaa aikaa päivässä.

Erään McKinsey Global Instituten tutkimuksen mukaan nykyisillä teknologioilla voidaan automatisoida 42 prosenttia kaikista rahoitustoiminnoista. Kun tarkastellaan automatisointiteknologioiden käyttöönoton hyötyjä, pitäisi olla selvää, miksi tämä äkillinen suosion räjähdysmäinen kasvu on tapahtunut yrityssektorilla.

Näistä syistä automaatio on tullut käyttöön monilla eri aloilla, kuten pankkialalla, televiestinnässä ja asiakaspalvelukeskuksissa.

Kaikki automatisoitujen prosessien toteutukset eivät tarvitse koneoppimista tai tekoälyä, sillä jotkin tehtävät ovat riittävän strukturoituja ja sääntöpohjaisia, jotta ne voidaan ohjelmoida "jos tämä, niin sitten tuo" -tyylisesti. Joitakin kehittyneempiä tekniikoita, joita yritykset käyttävät nykyään, ovat kuitenkin seuraavat.

Perusalgoritmin ja koneoppimisalgoritmin ero on siinä, että jälkimmäinen parantaa itseään ajan myötä palautteen ja jatkuvan tietojenkäsittelyn avulla. Mitä enemmän kone "oppii", sitä vähemmän ihmisen toimia tarvitaan jatkossa.

Saatat tuntea NLP:n nimellä "puheentunnistus" ja olet ehkä käyttänyt sitä ennenkin, kun automaattinen puhelinvastaaja on pyytänyt sinua puhelun alussa kertomaan omin sanoin, mihin tarvitset apua.

Tämäntyyppiset koneet voivat paitsi jäsentää kieltä ja muuntaa sen tekstiksi myös tunnistaa soittajan aikomuksen. NLP nopeuttaa asiakaspalveluprosessia ohjaamalla soittajat juuri sinne, missä heidän on oltava.

OCR-ohjelmiston avulla ohjelmisto voi skannata tekstilähteitä, kuten kirjeitä, kuvia tai asiakirjojen kuvia, ja muuntaa ne helposti luettavaksi tekstiksi, jota monet muut automaatiotyökalut voivat käyttää.

Voit esimerkiksi syöttää asiakkaan luottokortti- tai tunnistetiedot välittömästi ottamalla kuvan itse kortista.

Laskujen käsittelyssä OCR on olennainen tekniikka, jolla PDF-laskut muunnetaan koneellisesti luettavaan muotoon, kun kuvatiedostojen merkit tulkitaan digitaalisiksi tiedoiksi, numeroiksi ja numeroiksi.

Et voi puhua automaatiosta mainitsematta suosittua avainsanaa "robottiprosessien automatisointi". Vuodesta 2016 vuoteen 2021 RPA-markkinat kasvoivat 250 miljoonasta dollarista vaikuttavaan 2,9 miljardiin dollariin, ja näyttää siltä, että jokainen yritys haluaa alkaa ohjelmoida omaa robottisotilasarmeijaansa ottamaan vastaan markkinoiden uusia haasteita.

RPA:lla on kuitenkin nykymuodossaan muutamia haittoja, jotka estävät sitä kehittymästä "kaiken kattavaksi", kuten useimmat ihmiset saattavat ajatella:

Kaikki nämä haitat johtavat yksinkertaiseen johtopäätökseen: RPA ei vielä pysty käsittelemään kaikkia nykyaikaisessa rahoituksessa esiintyviä pieniä monimutkaisuuksia ja nopeita muutoksia. Sen sijaan, että sukellat RPA:han, tutki, miten erikoistuneet rahoituksen automaatioratkaisut voivat auttaa sinua hitaasti kartoittamaan ja automatisoimaan keskeisiä prosesseja.

Aloita siis digitoimalla tiedostosi ja muut tietosi. Esimerkiksi verkkolaskujen avulla voidaan varmistaa, että kriittiset transaktiotiedot eivät koskaan katoa. Tarkastele sitten, miten kaikki nämä tiedot liikkuvat yrityksessäsi ja miten niitä käsitellään, mukaan lukien hyväksyntätyönkulut, joiden läpi ne kulkevat.

Ymmärtämällä taloustietojen kulkua yrityksen läpi talousjohtajat ymmärtävät entistä paremmin työnkulussa esiintyvät riippuvuudet ja vaatimukset ja voivat näin alkaa automatisoida näitä prosesseja.

RPA on vain osa siitä, mitä voit tarjota organisaatiollesi. RPA:n käyttöönotto voi olla riskialtista, jos se tehdään liian hätäisesti, sillä oikeiden valmistelujen lisäksi tarvitaan myös hyvää tietojen laatua, ylläpitoprotokollia ja tukea taloudellisten tietojen mahdollisille poikkeamille.

Lue lisää prosessien optimoinnista e-kirjastamme Automaatio talousjohtajille.