Tässä on todellista arvoa ja paljon kohinaa. Hyödyllinen kehys on yksinkertainen: tekoäly muuttaa sitä, mitä kirjanpitodatastasi voi irrottaa, mutta ei muuta mitään sen suhteen, onko data oikein. Nämä kaksi ovat toisistaan riippumattomia, ja vain toinen on sinun hallinnassasi.
Missä se aidosti toimii
Luokittelu ja kohdistus. Tapahtumien kirjaaminen tileille, maksujen kohdistaminen laskuihin, kaksoiskappaleiden merkitseminen. Tämä on hahmontunnistusta toistuvasta datasta, ja se on nyt aidosti hyvää: luotettavasti ihmistä nopeampaa ja rutiinitapauksissa suunnilleen yhtä tarkkaa.
Poikkeamien tunnistus. Sen löytäminen, mikä ei sovi joukkoon: toimittajan lasku 40 prosenttia tavanomaista korkeampi, tässä kuussa ilmestynyt maksu, päällekkäinen tilaus, asiakas, jonka maksukäyttäytyminen muuttui. Tässä tekoäly voittaa ihmisen ylivoimaisesti, koska se ei kyllästy ja katsoo jokaisen rivin.
Ennustaminen. Kassatilanteen ennustaminen historiallisista kuvioista, kausivaihtelusta ja tunnetuista sitoumuksista. Verkkokaupalle, jolla on kahden tai kolmen vuoden puhdas kuukausidata, tämä on olennaisesti parempi kuin taulukon ekstrapolointi.
Poikkeamien selittäminen. Kysyminen, miksi kate laski tietyssä kuussa, ja vaikuttavien tekijöiden saaminen järjestettynä sen sijaan, että ne selvittäisi käsin.
Missä se epäonnistuu, itsevarmasti
Se ei voi tietää, että datasi on väärin. Jos alustan tilitykset on kirjattu liikevaihdoksi, tekoäly analysoi liikevaihtoasi suurella hienostuneisuudella ja jokainen johtopäätös on väärä. Sillä ei ole mitään keinoa tietää, että pohjalla oleva luokittelu on virheellinen, eikä se epäröi.
Se ei tunne liiketoimintasi taustaa. 30 prosentin liikevaihdon pudotus on joko kriisi tai odotettu kausivaihtelun pohja. Malli näkee saman luvun kummassakin tapauksessa.
Verokohtelu ei ole hahmontunnistusongelma. Onko tietty kulu vähennyskelpoinen, onko maksu luontoisetu, synnyttääkö tapahtuma kiinteän toimipaikan: nämä riippuvat säännöistä ja tosiseikoista, ei siitä, miten samannäköiset tapahtumat on aiemmin kirjattu. Yleiskäyttöiset mallit ovat tässä itsevarmasti väärässä useammin kuin oikeassa, ja virheet näyttävät uskottavilta.
Tarkkailtava virhetyyppi ei ole ilmeinen soopa. Se on hyvin esitetty, tarkasti sanottu vastaus, joka perustuu virheelliseen luokitteluun, jota kukaan ei tarkistanut. Väärä data ja tekoäly eivät tuota näkyviä virheitä vaan itsevarmoja.
Miksi rakenne ratkaisee kaiken
Kysy tekoälyltä, mikä myyntikanava on kannattavin. Jos kirjanpidossasi jokainen tapahtuma on merkitty kanavalla ja täsmäytät kuukausittain, saat todellisen vastauksen sekunneissa. Jos kaikki on yhdellä liikevaihtotilillä, saat joko kieltäytymisen tai keksityn vastauksen työkalusta riippuen.
Tämä on käytännön yhteys aiheen kahden puolen välillä. Arvo, jonka tekoäly voi irrottaa, rajoittuu siihen, kuinka hyvin pohjadata on jäsennelty, mikä on kirjanpidon päätös, joka on tehty kauan ennen kuin kukaan ajaa analyysia.
Mitä kannattaa oikeasti tehdä
- Korjaa data ensin. Oikea luokittelu ja kuukausittainen täsmäytys. Jokainen tähän käytetty tunti kertoo kaiken sen jälkeen tulevan arvon
- Käytä tekoälyä siellä, missä virheet näkyvät. Luokittelu, poikkeamien merkitseminen, vaihteluanalyysin ensimmäinen luonnos: siellä, missä ihminen näkee heti, onko vastaus väärin
- Älä käytä sitä verokohtelun viimeisenä sanana. Käytä sitä kysymyksen muotoiluun ja hanki vastaus joltakulta, joka vastaa siitä
- Tarkista laskutoimitukset. Kielimallit päättelevät lukujen kanssa paljon paremmin kuin ennen, eivätkä silti ole laskin. Kaikki, mikä ohjaa päätöstä, tarkistetaan
- Pidä ihminen tarkastamassa kuukausipäätös. Automaatio hoitaa volyymin, harkinta huomaa sen, mikä on teknisesti oikein ja liiketoiminnallisesti hälyttävää
Realistinen lähitulevaisuus
Kirjanpidon rutiiniosat automatisoituvat, ja se on aidosti hyvä asia: suurin osa niistä ei koskaan ollut arvokasta työtä. Automatisoitumatonta on sen päättäminen, miten tapahtumaa pitäisi käsitellä, sen tietäminen, että asiakaskeskittymä on muuttumassa riskiksi, tai sen huomaaminen, että rakenne ei enää sovi liiketoimintaan.
Yritykset, jotka hyötyvät tekoälystä taloushallinnossa eniten lähivuosina, eivät ole niitä, jotka ottivat työkalun käyttöön. Ne ovat niitä, joiden kirjanpitodata oli jäsennelty niin hyvin, että työkaluilla oli jotain todellista, mitä käsitellä.
Usein kysytyt kysymykset
Voiko tekoäly hoitaa kirjanpitoni?
Se voi hoitaa suuren osan rutiineista: tapahtumien luokittelun, maksujen kohdistamisen laskuihin sekä kaksoiskappaleiden ja poikkeamien merkitsemisen. Se ei voi tietää, onko pohjalla oleva luokittelu oikein, eikä tehdä harkintapäätöksiä verokohtelusta.
Onko tekoäly luotettava verokysymyksissä?
Ei lopullisena vastauksena. Verokohtelu riippuu tietyistä säännöistä ja tosiseikoista, ei samankaltaisten tapahtumien kuvioista, ja yleiskäyttöiset mallit ovat itsevarmasti väärässä riittävän usein, jotta sillä on merkitystä. Käytä sitä kysymyksen muotoiluun, älä sen ratkaisemiseen.
Miksi tekoälyanalyysini antaa vääriä vastauksia yrityksestäni?
Lähes aina siksi, että pohjadata on luokiteltu väärin. Jos alustan tilitykset on kirjattu liikevaihdoksi, kaikki liikevaihtoa koskeva analyysi on väärin, eikä työkalulla ole mitään keinoa tietää sitä.
Mitä pitää tehdä ennen tekoälyn käyttöä kirjanpitodatassa?
Saada luokittelu oikeaksi, täsmäyttää kuukausittain ja merkitä tapahtumat kanavan, maan ja tuoteryhmän mukaan. Rakenne määrää, mitä mikä tahansa työkalu voi irrottaa.
Aiheettekoäly kirjanpitokassavirran ennustaminenpoikkeamien tunnistusjohdon raportointi