Hurtigveiledningen til prosessautomatisering for økonomiteams

En del av optimaliseringen av det økonomiske arbeidet i selskapet ditt ligger i implementeringen av automatisering av prosesser og daglige oppgaver. Maskinlæring og kunstig intelligens er eksempler på nye teknologier som er på radaren for mange økonomidirektører.

I 2020 gjorde 73 % av organisasjonene som ble undersøkt av Deloitte det klart at de utforsket intelligent automatisering - en økning på 58 % fra 2019. I tillegg var de samme organisasjonene allerede i gang med overgangen fra pilotprogrammer til skalering av automatisering.

Det vi vet er klart: å automatisere og optimalisere økonomiske prosesser er vel verdt investeringen for finansdirektører.

Automatisering generelt er attraktivt for bedrifter fordi det er raskt, skalerbart og kan redusere menneskelige feil betydelig når det implementeres riktig. Det frigjør også ansattes tid som ellers ville blitt brukt på repetitive, enkle oppgaver.

Vi er endelig kommet til et punkt der digitalisering har gjort det mulig for virksomheter å optimalisere sine økonomiske prosesser på en meningsfull måte, og automatisering er bare toppen av denne trenden.

Les videre for å lære mer om prosessautomatisering i finans, hva det kan gjøre for virksomheten din og annen innsikt i denne transformative teknologien.

Automatisering i dag handler i stor grad om repetitive og regelbaserte prosesser som krever lite tankevirksomhet. Tenk på et kundesenter som utfører en rutinemessig kredittsjekk, eller en kundeserviceavdeling som sender ut velkomstmeldinger. Noen eksempler er

Fordi disse oppgavene er så enkle, bidrar automatisering til å frigjøre tid for de ansatte, noe som øker motivasjonen deres på jobb og gjør at de kan fokusere på viktigere aspekter ved driften av organisasjonen.

Du kan digitalisere oppgaver i front-end gjennom direkte samhandling med skrivebordsapplikasjoner eller i back-end ved å jobbe med databasene og nettjenestene virksomheten er avhengig av internt. Du kan tenke på automatisering som å hjelpe personalet med arbeid "bak kulissene" som ellers ville tatt for mye tid i løpet av dagen.

En studie fra McKinsey Global Institute viser at dagens teknologier har potensial til å automatisere 42 % av alle finansielle aktiviteter. Når du ser på fordelene ved å implementere automatiseringsteknologier, bør det være åpenbart hvorfor denne plutselige eksplosjonen i popularitet har skjedd i næringslivet.

Det er av disse grunnene at automatisering har dukket opp i en rekke forskjellige bransjer, for eksempel bank, telekommunikasjon og kundeservicesentre.

Ikke alle implementeringer av automatiserte prosesser trenger maskinlæring eller kunstig intelligens, ettersom noen oppgaver er strukturerte og regelbaserte nok til å programmere arbeidssekvenser i en "hvis dette enn det" -stil. Noen av de mer avanserte teknikkene som brukes av bedrifter i dag, inkluderer imidlertid følgende.

Forskjellen mellom en grunnleggende algoritme og en maskinlæringsalgoritme er at sistnevnte forbedrer seg selv over tid gjennom tilbakemelding og kontinuerlig databehandling. Jo mer maskinen "lærer", jo mindre menneskelig inngripen er nødvendig for fremtidig drift.

Du kjenner kanskje til NLP som "talegjenkjenning" og har brukt det før når en automatisk telefonsvarer har bedt deg om å si med egne ord hva du trenger hjelp til i begynnelsen av en samtale.

Denne typen maskiner kan ikke bare analysere språk og sette det inn i tekst, men kan også identifisere innringerens hensikt. NLP akselererer kundeserviceprosessen ved å lede innringere til nøyaktig der de trenger å være.

OCR gjør det mulig for programvaren å skanne tekstkilder - for eksempel brev, bilder eller bilder av dokumenter - og konvertere dem til lettlest klartekst som kan brukes av en rekke andre automatiseringsverktøy.

For eksempel kan du legge inn en kundes kredittkort eller identifikasjonsinformasjon umiddelbart bare ved å ta et bilde av selve kortet.

I fakturabehandling er OCR en viktig teknologi for å konvertere PDF-fakturaer til et maskinlesbart format, ettersom tegn på bildefiler tolkes til digital informasjon, tall og sifre.

Du kan ikke snakke om automatisering uten å nevne det populære nøkkelordet "robotisert prosessautomatisering". Fra 2016 til 2021 vokste RPA-markedet fra 250 millioner dollar til imponerende 2,9 milliarder dollar, og det virker som om alle bedrifter ønsker å begynne å programmere sin egen hær av robotsoldater for å ta på seg nye utfordringer i markedet.

RPA i sin nåværende form har imidlertid noen ulemper som hindrer det i å bli det "universalmiddelet" de fleste kanskje tenker på det som:

Alle disse ulempene peker mot en enkel konklusjon: RPA kan ennå ikke håndtere alle de små detaljene og raske endringene som skjer i moderne finans. I stedet for å kaste deg ut i RPA, bør du heller utforske hvordan spesialiserte automatiseringsløsninger for finans kan hjelpe deg med å kartlegge og automatisere viktige prosesser.

Det vil si å begynne med å digitalisere filer og annen informasjon. E-fakturaer bidrar for eksempel til å sikre at viktige transaksjonsdata aldri går tapt. Se deretter på hvordan alle disse dataene beveger seg gjennom virksomheten din og hvordan de behandles, inkludert eventuelle godkjenningsarbeidsflyter de går gjennom.

Ved å forstå finansdataenes reise gjennom selskapet vil økonomidirektører få en dypere forståelse av avhengighetene og kravene som finnes i arbeidsflyten, og kan dermed begynne å automatisere disse prosessene.

RPA er bare en del av det du kan tilby organisasjonen din. Implementering av RPA kan være risikabelt hvis det gjøres for raskt, ettersom du ikke bare trenger de riktige forberedelsene, men også god datakvalitet, vedlikeholdsprotokoller og støtte for potensielle avvik i økonomiske data.

Finn ut mer om hvordan du kan optimalisere prosessene dine i vår e-bok Automatisering for økonomidirektører.