Search
  • .

Tekoäly taloushallinnon tehostamisessa

Updated: Apr 24

Author: Staria


Tekoäly on yksi moderneimmista työkaluista talousprosessien tehostamisessa. Siitä usein puhutaan ohjelmistorobotiikan yhteydessä, mutta käytännössä kyseessä on kuitenkin kaksi toisistaan erillistä teknologiaa. Molempia voidaan kuitenkin hyödyntää prosessien automatisoinnissa yhdessä ja erikseen.


Tekoäly ja ohjelmistorobotiikka – kaksi toisistaan erillistä teknologiaa

Ohjelmistorobotiikka soveltuu muuttumattomien ja rutiininomaisten työvaiheiden automatisointiin, joissa tarvittava päätöksenteko perustuu esimerkiksi tietojen vertailuun keskenään. Ohjelmistorobotit eivät itsessään osaa muuttaa toimintaansa, vaan kaikki toiminta perustuu ihmisen sille etukäteen opettamiin toimintamalleihin. Ohjelmistorobottien merkittävin ominaisuus on kyky käyttää prosesseissa tarvittavia järjestelmiä käyttöliittymän kautta ja näin suorittaa prosesseja, kuten me ihmisetkin niitä suoritamme.


Tekoälyn rooli prosessien automatisoinnissa taas painottuu yksittäisten, mutta monimutkaisten päätösten tekemiseen. Sille syötetään mahdollisimman suuri määrä ihmisten tekemiä päätöksiä sekä lähtötiedot, joiden perusteella ihminen on yksittäiset päätökset muodostanut. Näin tekoäly saadaan opetettua tekemään samanlaisia päätöksiä käytettävissä olevista lähtötiedoista, kuin ihmiset olisivat vastaavista lähtötiedoista todennäköisesti tehneet.


Tekoälyn merkittävin ominaisuus on kyky löytää toistuvia kaavoja ja riippuvuuksia isoista datamassoista. Tämän pohjalta se luo itselleen sääntöjä, joiden perusteella se pystyy tekemään vastaavia päätöksiä tulevaisuudessa omatoimisesti. Tekoäly pystyy myös oppimaan uusia sääntöjä ja tekemään tarkempia päätöksiä, jos ihmiset korjaavat sen tekemiä virheitä ja syöttävät korjatut päätökset takaisin tekoälylle opittavaksi. Kun kone pystyy muodostamaan tarvittavat säännöt itselleen datan avulla, ei ihmisen tarvitse erikseen ohjelmoida päättelyketjuja jokaiselle mahdolliselle päätökselle, johon koneen toivotaan pystyvän.


Staria AI käytännössä


Tekoälyn hyödyntäminen vaatii olemassa olevaa dataa, josta se tunnistaa loogisia toistuvuuksia sekä riippuvuussuhteita. Näin ollen ensimmäinen luonteva kohde tekoälyn hyödyntämiseen Starian liiketoiminnassa löydettiin suurimpien asiakkaiden ostolaskuprosesseista laskujen tiliöinnistä. Tekoäly opetettiin aluksi ihmisten tekemien tiliöintipäätösten avulla ja nykyään oppiminen on jatkuvaa ihmisen korjatessa mahdolliset virheet. Näin sen tekemien tiliöintipäätösten onnistumisprosentti kasvaa jatkuvasti. Tekoälyn jatkuvasta jatkokouluttamisesta vastaa Starian tekoälyasiantuntijat yhdessä kirjanpidon asiantuntijoiden kanssa. Staria AI on yhteensopiva minkä tahansa ostolaskuja käsittelevän järjestelmän kanssa.


AI-ratkaisu mahdollistaa merkittävät kustannussäästöt ostolaskujen käsittelyssä. Se on helppokäyttöinen eikä vaadi uusien ohjelmistojen käyttöönottoa loppukäyttäjille. Staria AI mahdollistaa ostolaskujen käsittelyyn kuluneen ajan käyttämisen johonkin enemmän arvoa tuottavaan ja ihmiselle merkityksellisempään työhön. Laadukkaasta ostolaskuaineistosta luotu tekoäly osaa määrittää tiliöinti- ja k


ustannuspaikkaennusteen oikein jopa yli 85% ostolaskun riveistä. Ostolaskuaineiston laatuun vaikuttaa mm. ihmisten tekemien päätöksien yhtenäisyys, johdonmukaisuus ja yksittäisten päätösten lukumäärä eli aineiston koko. Tekoäly luo jokaiselle ennusteelle myös arvion oikeellisuudesta, jota voidaan hyödyntää tiliöintiprosessin automatisoinnissa. Jos arvio tekoälyn laskulle antamien ennusteiden oikeellisuudesta on korkea, voidaan lasku ohjata suoraan hyväksyttäväksi. Vastaavasti jos arvio on matala, voidaan ostolasku ohjata kirjanpitäjälle tarkistettavaksi. Tekoälyn tuottamien ennusteiden laatua pystytään ylläpitämään ja jopa parantamaan jatkuvasti, kun tekoälylle opetetaan säännöllisesti viimeisimmät tehdyt tiliöinnit. Näin kokonaisuuden automaatioaste ja ennusteiden laatu pysyvät korkeana, vaikka uusia toimittajia ja hankintoja tulevilla ostolaskuilla esiintyykin. Isoissa ostolaskumassoissa on mahdollista säästää jopa 60%-75% ostolaskujen käsittelyyn käytettävästä ajasta.


Mihin ihmistä sitten tarvitaan?


Isojen ostolaskumassojen käsittely on hyvin rutiininomaista työtä. Tekoäly ei väsy isojenkaan massojen käsittelystä kuten ihmisaivot ja näin sen tekemien tiliöintipäätösten laatu on tasaisempaa ja eikä sisällä inhimillisiä virheitä. Jatkossa ostolaskunkäsittelijän tehtävä on korjata tekoälyn virheellisiä ehdotuksia ja näin parantaa opetusaineiston laatua. Työn painopiste siirtyy myös luovuutta ja laajempaa ymmärrystä vaativiin tehtäviin, jotka usein koetaan myös mielekkäämmiksi. Näin ollen sekä työn tuottavuus, että viihtyvyys paranevat rutiininomaisten töiden vähennyttyä.


Staria AI ostolaskuprosessin tehostukseen


  • ohjelmistoriippumaton

  • jatkuvasti oppiva tiliöintityökalu

  • työajan vapauttaja

  • edellyttää riittävää ostolaskuvolyymia

  • edellyttää riittävää ostolaskuhistoriaa ja datan laatua


Haluatko kuulla aiheesta lisää? Ota yhteyttä ja etsitään ratkaisut liiketoimintanne tarpeiden tukemiseksi.




Anu Hemmila

Sales Executive

anu.hemmilä@staria.com

+ 358 50 5015 315


CHIEF OF FINANCE 2020

KUMPPANUUDET JA LIPUT

Tuija Taivainen

+358 40 530 1351
tuija.taivainen(at)bignordic.com

ASIAKASPALVELU

Noora Veijalainen

+358 40 704 8239
noora.veijalainen(at)bignordic.com

Subscribe to our newsletter and we'll inform you about upcoming B2B conferences most suitable for your profession and interests.
 

All new subscribers will receive a 15% discount voucher that can be used for participation tickets!

Business Insight Group

Kalevankatu 31, 00100 Helsinki
www.bignordic.com

  • Facebook - Grey Circle
  • Twitter - Grey Circle
  • LinkedIn - Grey Circle
  • Instagram - Grey Circle
  • Vimeo - Grey Circle