Automatisera – Hög tid att låta matchande algoritmer stödja ekonomifunktionen

Vi måste våga ta ett strategiskt grepp och behålla initiativet över företagets finansiella processer och samtidigt kasta nytt ljus över de traditionella ekonomiprocesserna. Möjligheterna är stora att dels utveckla befintliga processer, dels identifiera nya områden som kan automatiseras baserat på processens specifika behov.

Annons

Även om företag idag använder Robot Process Automation (RPA) för att effektivisera sina finansiella processer, lämnar tekniken mycket kvar som måste hanteras manuellt. Därför är det dags att anamma ny teknologi och lösningar som automatiskt kan matcha exempelvis kundfordringar och fakturor med hjälp av avancerad maskininlärning.

Teknikens frammarsch har möjliggjort nästa steg av automatisering, bortom det traditionella tillvägagångssättet som baseras på kodade automatiseringsregler. Avancerade algoritmer, drivna av maskininlärning och långtgående analys av data, gör det möjligt att uppnå en mycket hög grad av automatisering. Även i en komplex miljö som innefattar flera olika ERP-system, banker och betalningsmetoder.

Fokusera på att automatisera

Jag anser att alla företag oavsett bransch eller storlek bör fokusera på att automatisera så mycket av sina finansiella processer som möjligt.

Vi måste våga ta ett strategiskt grepp och behålla initiativet över företagets finansiella processer och samtidigt kasta nytt ljus över de traditionella ekonomiprocesserna. Möjligheterna är stora att dels utveckla befintliga processer, dels identifiera nya områden som kan automatiseras baserat på processens specifika behov.

I takt med en kraftfull teknisk utveckling växer också behovet av centralisering. Att exempelvis kunna hantera matchningsprocessen för olika typer av transaktioner i ett enda verktyg. Syftet är att lösa utmaningen med att söka data i flera olika system och processa betalnings- och referensinformation från olika källor. Istället kan betalningen automatiseras och anpassas fullt ut till de egenskaper som redan finns i företaget.

Snabbare och mer korrekt matchning

I värsta fall kan långsam matchning av fakturor och kundfordringar förhindra ytterligare försäljning. Kundens kreditgräns kan tyckas ha överskridits och företag fryser deras konto, även om fakturorna har betalats sedan länge. Det är ett exempel på när företag helt enkelt inte hunnit eller klarat av att hantera transaktionerna på rätt sätt. Med en snabbare och mer korrekt matchning av inkommande betalningar skapas en bättre bild över vilka kunder som betalat, vilket gör att kundkontakten inte skadas av onödiga påminnelser och notifikationer.

Vi ser hur hantering av kundfordringar och avstämningar av inkommande fakturor är ett område där manuellt arbete fortsatt är regel snarare än undantag. Det är inte hållbart i en digital ekonomi. Det förbrukar en ansenlig tid, energi och arbete. Genom att minska andelen rutinartat manuellt arbete ökar vi motivationen bland medarbetarna, vilket skapar förutsättningen för en kontinuerlig processutveckling.

Även för små och medelstora företag

Även om många lösningar idag primärt riktar sig mot större företag med internationell räckvidd, finns efterfrågan på att de ska fungera lika bra för små och medelstora företag. För oavsett storlek eller bransch, kan de företag som centraliserat sina nyckelprocesser uppnå stor affärsnytta om de vågar investera i nya lösningar.

I en transaktionsintensiv och digital värld öppnar intelligent matchning nya möjligheter att automatisera de finansiella processerna. Vi måste bara våga ta dem till oss.