AI inom ekonomi: Från tidig digitalisering till finansiell klarhet

AI har gått från teori till verklighet — och få delar av verksamheten är bättre positionerade att dra nytta än ekonomifunktionen. Från redovisning och transaktionshantering till inköp är processerna datadrivna, hanterar stora volymer och är affärskritiska.

Det är därför ingen överraskning att organisationer i allt större utsträckning experimenterar med hur AI kan användas här. Få tvivlar på att AI har potential att förändra ekonomi- och inköpsrelaterade arbetsuppgifter långt mer på djupet än någon tidigare teknologisk utveckling.

AI är dock bara så effektiv som den data den arbetar med. Organisationer med strukturerad och normaliserad tillgänglig data kommer att vara först ut att dra nytta av tekniken, medan andra står inför en betydligt längre resa för att implementera AI på ett effektivt och kvalitativt sätt.

För att förstå möjligheterna behöver vi se på hur AI har utvecklats inom ekonomifunktionen — och vart den är på väg.

Även om det ofta uppfattas som nytt har AI rötter i datorernas barndom. Visionärer som Alan Turing och John McCarthy såg tidigt potentialen för maskiner att automatisera arbetsuppgifter, analysera information, göra prognoser — och fatta beslut.

Sedan dess har AI utvecklats i vågor, där varje epok fört ekonomifunktionens processer närmare automatisering och intelligens. Fyra huvudfaser kan urskiljas:

The first experiments with expert systems and neural networks marked the birth of AI. In finance, early use cases emerged in credit scoring, fraud detection, and algorithmic trading, but adoption was limited by computing power and data availability.

Övergången från papper till digitala fakturor skapade det första stora språnget. ERP-system och e-fakturapiloter möjliggjorde automatisering som minskade manuellt arbete och fel i exempelvis order-till-betalning-flöden.

Big data öppnade för mer avancerade användningsfall. Ekonomiteam kunde optimera kassaflöden, förbättra prognoser och fatta beslut baserat på allt större och mer komplexa datamängder. Maskininlärning drev utvecklingen av avvikelseidentifiering och bedrägeriprevention.

Djupinlärning och generativ AI gör det möjligt att identifiera mönster och avvikelser i enorma transaktionsflöden. Detta möjliggör insikter i realtid om kostnader, regelefterlevnad och agentbaserad automatisering.

Den långsiktiga visionen för AI är artificiell generell intelligens (AGI) — system som kan resonera och anpassa sig ungefär som människor. Oavsett om AGI kommer om tio år eller längre bort, kommer den att förändra alla delar av affärslivet, inklusive ekonomifunktionen.

Men vägen dit formas av de genombrott som redan nu omvandlar processerna i ekonomi, inköp och transaktionshantering. Detta är teknologier som ledande företag redan tar i bruk.

Dessa utvecklingar banar väg för mer precisa, förklaringsbara och pålitliga AI-lösningar. Och det bästa: företag kan redan idag dra nytta av detta skifte — och omsätta sin egen data till verklig affärsnytta.

Här kommer Clarity, Qvalias AI-agent för ekonomi, in i bilden. Clarity kopplar direkt till din strukturerade transaktionsdata och levererar förklaringsbara insikter på radnivå — utan hallucinationer. Från regelefterlevnad till spendanalys ger den precisa svar när du behöver dem.

För ledare inom ekonomi och inköp är fokus tydligt: genom att prioritera standardiserad, berikad och tillgänglig data kan organisationer redan nu uppnå betydande fördelar med AI.

Lär dig hur du går från idé till genomförande — och hur du förbereder din data för att frigöra det fulla värdet av AI. Ta del av praktiska exempel, möjligheter och strategier för att implementera AI i hela ekonomifunktionen i vår kostnadsfria whitepaper AI för ekonomiteam.