Topp 5 farhågor om AI för fakturahantering och hur man undviker dem

Processen med att hantera inköpsfakturor är ofta tidskrävande och frustrerande. De flesta fakturor konteras och skickas vidare till godkännandeflödet manuellt. Detta manuella arbete orsakar förseningar i betalningen och leder ofta till konteringsfel. Att hantera inköpsfakturor är sällan någons favoritsyssla i affärslivet, så det skjuts ofta upp till sista minuten.

Vanligtvis är den person som ansvarar för konteringen av fakturor en anställd från den affärsenhet som initierade köpet. När andra än redovisningspersonal sköter denna uppgift kan kvaliteten på konteringen bli ganska dålig, vilket man kan förvänta sig.

Ganska ofta måste leverantörsreskontran göra en sista kontroll av inköpsfakturorna innan de bokförs i redovisningssystemet, främst för att korrigera konteringsfel. Det innebär att en stor del av fakturorna i slutändan konteras två gånger: först av affärsenheten och sedan korrigeras de av leverantörsreskontran.

Regelbaserad automatisering har inte löst problemet

Om det vore enkelt att automatisera processen för inköpsfakturor med traditionella regelbaserade metoder skulle vi inte ha dessa utmaningar med manuellt arbete. Alla skulle ha automatiserat sina inköpsfakturaprocesser. Men med regelbaserad automatisering har man bara lyckats automatisera en liten del av processen.

Det finns flera skäl till detta, som jag har beskrivit i ett tidigare blogginlägg. Kort sagt, komplexa fakturor som ändras ofta kan inte automatiseras med enkla regler. Du kan läsa mer om det i min andra blogg.

AI är ett utmärkt användningsfall för att automatisera inköpsfakturor

AI har visat sig vara en utmärkt teknik för att automatisera kontering och routning av inköpsfakturor. Med AI kan du uppnå över 90 % automatisering. Till skillnad från regelbaserad automatisering behöver du inte skapa automatiseringsregler för AI, utan AI lär sig allt från historiska data.

Det finns dock flera vanliga farhågor kring AI. Vi träffar ofta representanter från stora företags ekonomiavdelningar och diskuterar användningen av AI och stöter då på några återkommande farhågor.

Här är de fem största farhågorna med AI i hanteringen av inköpsfakturor och några tankar om hur man kan undvika dem.

De 5 största farhågorna med AI vid hantering av inköpsfakturor

1. “AI är en svart låda – Jag har ingen kontroll.”

Oro: Jag har ingen kontroll över eller insyn i hur AI fungerar. Jag vet inte hur bra den faktiskt presterar eller varför den fattar vissa kodningsbeslut.

Lösning: En välrenommerad AI-tjänst för inköpsfakturor innehåller alltid transparenta analyser i realtid. Det gör att du kan följa exakt hur bra AI:n fungerar och hur den har förbättrats över tid. Om en AI-lösning erbjuds utan analys är det värt att tänka om.

2. “AI gör misstag.”

Bekymmer: AI gör misstag vid kontering. Om dessa misstag inte upptäcks kan felaktigt konterade fakturor hamna i bokföringen.

Lösning: Det är en vanlig och förståelig oro. Faktum är att AI gör misstag, men det är betydligt färre misstag än människor. AI baserar alla sina förutsägelser på historiska data och tappar inte fokus som människor kan göra. AI ger också en konfidenspoäng för varje förutsägelse, vilket indikerar hur säker den är. Du kan filtrera bort förutsägelser baserat på dessa konfidensnivåer för att säkerställa att endast de mest säkra förutsägelserna används i din redovisning.

3. “Hur väljer jag den bästa AI-lösningen?”

Bekymmer: Det finns många AI-alternativ för att automatisera inköpsfakturor. Hur väljer jag det som passar bäst för våra behov?

Lösning: Även om många lösningar marknadsför sig som AI kan deras kapacitet variera. De flesta AI-lösningar fokuserar på att extrahera data från PDF-fakturor och mappa dem. När det gäller AI som automatiskt kodar och dirigerar fakturor för godkännandeflöde finns det färre alternativ, men de finns. För mindre fakturavolymer (under 10 000 per år) kan det räcka med en intern AI-lösning i ert system för inköpsfakturor.

För större volymer är en specialiserad, systemoberoende AI-tjänst vanligtvis mer exakt och kapabel. Leverantörer som enbart fokuserar på att utveckla AI-tjänster är mer specialiserade och har bredare resurser jämfört med dem som utvecklar och underhåller ett helt arbetsflödessystem för inköpsfakturor. Denna specialisering resulterar i mer exakta AI-förutsägelser och bredare kapacitet. En annan tydlig fördel med specialiserade AI-moduler är deras systemoberoende. Om du byter arbetsflödessystem kan AI-modulen följa med dig från ett system till ett annat, vilket säkerställer en hög automatiseringsnivå.

När man jämför AI-moduler är den bästa metoden ett AI-kapacitetstest. Detta test använder dina historiska inköpsfakturadata, vanligtvis cirka 6 månader, tillsammans med motsvarande konteringsinformation och information om fakturagodkännandekedjan, för att utvärdera AI:ns förutsägelseprecision. Du kan läsa mer om detta i en annan av våra bloggar.

4. “Ännu ett IT-projekt?”

Problem: Att implementera AI för inköpsfakturor ses som ett IT-projekt som kräver mycket tid och resurser.

Lösning: Välj en paketerad AI-lösning med färdiga gränssnitt för ditt system för inköpsfakturor för att säkerställa en smidig implementering utan ett omfattande IT-projekt. De bästa lösningarna är enkla att installera och kräver bara att AI:n utbildas i dina historiska data och ansluts till ditt system.

“Kunderna behöver inte oroa sig för att implementeringen av Snowfox.AI ska bli ett stort åtagande. För oss var det ett okomplicerat och kortlivat projekt.” – Hanna Van Enk, CFO, Lumon

5. “Måste vi införa ytterligare ett nytt system?”

Bekymmer: Kommer implementering av AI att innebära att vi måste införa ett nytt system som vi måste ta i bruk?

Lösning: Se till att den AI-lösning du väljer integreras sömlöst med ditt befintliga system för inköpsfakturor. På så sätt fortsätter hanteringen av fakturor i ditt nuvarande system, men processen automatiseras med AI, utan att du behöver ett nytt gränssnitt.

Jag hoppas att dessa insikter hjälper dig på din resa mot att automatisera din inköpsfakturaprocess!