Tegenwoordig kunnen Large Language Models (LLM's) beweren dat ze slagen voor het CPA-examen, maar zijn ze echt klaar om de boekhoudwereld over te nemen? In dit artikel duiken we in hoe daadwerkelijke AI-automatisering eruit ziet (en waarom dit niet zo eenvoudig is).

Introductie

Er valt eenvoudigweg niet te ontkomen aan het feit dat AI in 2024 het meest besproken onderwerp op internet is. Chat-GPT, de populaire chatgebaseerde interface voor het verkennen van de LLM-mogelijkheden (Large Language Model), ontwikkeld door OpenAI, werd vrijgegeven voor het publiek eerder in het jaar.

Speel er een paar minuten mee en je kunt beginnen te begrijpen waarom iedereen en hun hond hierover praten - Chat-GPT kan op vrijwel elk domein bovenmenselijke vaardigheid demonstreren. AI belooft duidelijk veel werkterreinen aanzienlijk te transformeren, terwijl het mogelijk miljoenen banen en loopbanen beïnvloedt.

Kunstmatige intelligentie wordt nu toegepast in professionele domeinen die rijp zijn voor automatisering – werkgebieden zoals software, recht, boekhouding, advies, financiën enzovoort. Binnen de financiële wereld is de boekhoudfunctie een functie die in de schijnwerpers komt te staan ​​als enigszins uniek – vooral omdat er aan beide kanten van de discussie evenveel ophef lijkt te bestaan, waarbij AI-voorstanders en nee-zeggers allebei een heftig debat voeren over wat wel (of zal niet) gebeuren.

De jury weet nog steeds niet hoe deze snelle transformatie precies zal worden bereikt - en dit is waar de meeste verhandelingen over de voordelen van ChatGPT in het bijzonder (en AI in het algemeen) de grens trekken.

De behoefte aan AI in de boekhouding

Bij traditionele boekhoudactiviteiten vertrouwen bedrijven vaak op handmatige processen, uitgebreid papierwerk en repetitieve taken om hun crediteurenfunctie af te handelen. Deze taken zijn activiteiten zoals gegevensinvoer, factuurverwerking en financiële analyse, die cruciaal zijn voor besluitvorming, operationele planning en risicobeheer.

Deze processen brengen echter tijd (en geld) met zich mee. De belangrijkste nadelen van handmatig boekhoudwerk zijn:

Handmatige gegevensinvoer introduceert een groot risico op fouten, omdat mensen fouten kunnen maken bij het invoeren van gegevens in grote volumes. Denk aan velden als factuurnummers, datums en dollarbedragen; als deze fout zijn, heeft dit grote gevolgen.

Het is tijdrovend en vergt vele uren werk om rekeningen af ​​te stemmen, rapporten te genereren en financiële analyses uit te voeren.

Het is zwaar op synchrone communicatie. Bent u situaties zoals hieronder tegengekomen?

A. Goedkeuringen vinden pas plaats als u de klant en de CPA belt

B. Regelitems worden pas opgelost als de klant een vergadering plant met uw team dat de factuurgegevens invoert en het documentbeheer verzorgt

Dit alles leidt tot vertragingen bij de maandelijkse afsluiting voor klanten, late betalingen aan leveranciers, ontoereikende kostenplanning en problemen bij het handhaven van de financiële integriteit.

AI voor de boekhouding hoeft geen volledige herziening te betekenen

De hierboven genoemde problemen zijn goed gedocumenteerd – en desgevraagd zullen de meeste accountantsteams het erover eens zijn dat de introductie van AI hen zeker zal helpen. Technologieën zoals machinaal leren en natuurlijke taalverwerking hebben het vermogen om de boekhoudfunctie op een zeer diepgaande manier te revolutioneren – op voorwaarde dat ze op de juiste manier worden geïmplementeerd en geïntegreerd.

Dit leidt velen echter meestal tot de conclusie dat op AI gebaseerde automatisering niets voor hen is – het lijkt omslachtig, tijdrovend en duur om te implementeren.

De realiteit kan echter niet anders zijn: vandaag de dag is het mogelijk om binnen enkele minuten aan de slag te gaan met het gebruik van AI voor uw boekhoudproces. En u kunt dit bereiken zonder concessies te doen aan de betrouwbaarheid, veiligheid en efficiëntie van uw huidige proces.

Zet generatieve AI en LLM's even opzij: de realiteit is dat zelfs AI-automatisering op instapniveau aanzienlijk kan helpen bij het aanpakken van deze problemen. Zelfs de bescheiden OCR – die al tientallen jaren bestaat – vermindert de tijd die nodig is om een ​​factuur te verwerken met minstens 60%, waardoor boekhoudteams meerdere dagen per maand besparen. En toch is de adoptie van deze technologie nog steeds niet wijdverspreid.

Potentiële use-cases voor AI binnen het boekhoudproces

Hoe moet u AI precies in uw boekhoudproces integreren? Waar begin je?

De eerste plaats om te beginnen is kijken naar welk deel van het proces werkelijk het grootste deel van de tijd in beslag neemt. Typische knelpunten die door accountingteams worden gemeld zijn activiteiten als:

1. Factuurcodering
2. Grootboektoewijzing (GL).
3. Verificatie van betalingsgegevens (om te controleren op fraude)
4. Dubbele detectie

Er is hier een heel duidelijk onderliggend thema: handmatige gegevensinvoer en -verificatie zorgt ervoor dat deze taken vervelend en tijdrovend zijn.

Deze onderzoeksgrafiek hierboven (uit het Automation Trends 2022-rapport) onthult veel: bijna 70% van de mensen heeft de meest urgente problemen in hun boekhoudproces nog steeds niet geautomatiseerd. De hierboven genoemde taken zijn allemaal handmatig: iemand moet naar de daadwerkelijke gegevens op de factuur kijken en bevestigen dat deze correct zijn voordat verder wordt gegaan.

Als zodanig kan het automatiseren van deze taken overweldigend lijken, omdat u er nu op vertrouwt dat een machine hetzelfde niveau van discretie heeft als een (getraind) mens.

Het goede nieuws? AI kan ook net zo goed worden getraind! Hieronder gaan we dieper in op enkele gebruiksscenario's.

1. Factuurcodering en toewijzing van grootboekrekeningen (GL).

Misschien wel een van de moeilijkste taken om te automatiseren, is het toewijzen van facturen en bonnen aan de juiste categorie en GL-code binnen uw boekhoudsysteem. Waarom is dit bijzonder lastig?

Er zijn vaak meerdere GB-codes die van toepassing zijn op dezelfde uitgave, uitgesplitst naar regelitems/afzonderlijke productcodes. Toewijzing van deze GB-codes is meestal handmatig en moet worden gedaan in overleg met de businessteams en de CFO.

Het toewijzen van een grootboekcode aan een factuur is soms subjectief. Terwijl reguliere verkoopfacturen bijvoorbeeld altijd kunnen worden toegewezen aan 'Verkoop' in uw rekeningschema, wordt soms exact hetzelfde factuurformaat gebruikt voor aannemers en niet-werknemers. Dit kan ertoe leiden dat contractuele uitgaven door basisautomatiseringstools ten onrechte als 'Verkoop' worden getagd.

Hoe kan AI hier helpen?

Automatiseer factuurcodering op basis van LLM-verwerking – hier vertelt de AI u in principe in welke GL deze factuur moet worden gecategoriseerd, en dit kan worden geconfigureerd om meerdere suggesties te bieden die passend kunnen zijn. Dit maakt de taak van de gebruiker iets eenvoudiger.

Leer gebruikersinvoer en onthoud deze – zodra een gebruiker daadwerkelijk de GL-code selecteert, kan het systeem de selectie onthouden en de volgende keer voor dezelfde leverancier automatiseren.

2. Fraudedetectie en foutafhandeling

Een andere cruciale taak van een boekhoudteam is het onderkennen van fouten voordat ze zich voordoen. Het kan zo ernstig zijn als verkeerde betalingsgegevens en factuurfraude, maar ook zo simpel als een dubbele factuur.

Zonder twijfel kunnen deze problemen het beste worden voorkomen voordat ze zich voordoen. De meeste organisaties staan ​​erop dit proces handmatig te maken. Het is echter lastig om elke factuur door een mens te laten controleren, omdat:

Het biedt één enkel faalpunt (en knelpunt) voor het proces – hoewel het goed is om een ​​medewerker elke uitgave op fouten te laten controleren, kunnen er soms dingen door de mazen van het net glippen.

Het zorgt ervoor dat alleen de persoon met de meeste context over boekhoudgegevens (CFO/hoofd boekhouding) correcties kan aanbrengen, en niemand anders. Alle kennis en context is slechts bij een paar mensen aanwezig en niet verspreid over de organisatie.

Hoe kan AI hier helpen?

Slimmere duplicaatdetectie/verkeerde informatie – Basiscontroles op duplicaatbestanden verifiëren alleen of de twee bestanden hetzelfde zijn. Met geavanceerde AI-duplicaatcontroles kunt u nog een stap verder gaan: controleren of de inhoud van twee verschillende bestanden verdacht veel op elkaar lijkt.

Meerdere gegevensvalidaties op factuurgegevens – Alleen het automatisch inlezen van de factuurgegevens heeft geen zin als iemand toch moet inloggen en verifiëren. Geavanceerde AI-tools kunnen nu gegevensvalidatie uitvoeren om hygiënecontroles te garanderen (als een nieuw bankrekeningnummer op een factuur bijvoorbeeld niet overeenkomt met het gebruikelijke nummer van een leverancier, krijgt u hiervan een melding!)

3. Eenvoudige acties leren die herhaalbaar zijn

Vraag iemand wat ze ECHT willen dat AI doet, en dit is het antwoord dat als beste uit de bus komt: veel mensen zijn van mening dat de echte waarde van AI is wanneer het hun patronen kan leren en tijd voor hen kan besparen.

Er zijn bijvoorbeeld veel kleine taken die op precies dezelfde manier worden uitgevoerd, voor meerdere soorten facturen/bonnen. Een paar voorbeelden:

Een factuur toewijzen aan de juiste categorie/klasse/project in uw ERP

Het wijzigen van de grootboektoewijzing voor één specifiek regelitem van een factuur

Elke keer de factuur van een bepaalde leverancier ter goedkeuring naar dezelfde persoon sturen

Hoe kan AI hier helpen?

De eerste stap is het identificeren van de stappen in het boekhoudproces die bij uitstek geschikt zijn voor herhaaldelijk opnieuw leren (dwz activiteiten die u dagelijks blijft doen, die uiteindelijk door de AI kunnen worden onthouden en 90% van de tijd kunnen worden geautomatiseerd).

Goede voorbeelden hiervan zijn:

GL-code toewijzing – De logica hier is simpel: als de applicatie de juiste GL-code aan een factuur toekent, geweldig! Zo niet, dan verander je het zelf, en de AI onthoudt deze wijziging voor de volgende keer. Hierdoor wordt de automatische toewijzing van de GL-code steeds beter met elke klik die u maakt.

Categorie/Klasse/Project classificatie – Als een bepaalde leveranciersfactuur niet automatisch in de juiste categorie kan worden geclassificeerd, kan AI patronen in uw selectie leren (classificeert u bijvoorbeeld Uber-bonnen altijd als 'Projectkosten' in plaats van 'Reis'?). Na verloop van tijd wordt dit een regelset binnen uw platform en wordt deze automatisch toegepast.

Hoe Nanonets u kunnen helpen bij het implementeren van AI in uw boekhoudproces

De bovenstaande voorbeelden zijn waarschijnlijk slechts het topje van de ijsberg: er is veel meer dan AI kan doen voor uw boekhoudproces, dat alleen wordt beperkt door hoe diep u in het proces van automatisering en machinaal leren kunt duiken.

Gelukkig hoeft u tegenwoordig niet technisch onderlegd te zijn om AI-mogelijkheden in uw boekhoudproces te gaan implementeren – er zijn tools waarmee u vrijwel onmiddellijk aan de slag kunt.

Nanonets is bijvoorbeeld een AI-platform dat uw huidige boekhoudproces kan transformeren en die essentiële AI-elementen aan uw workflow kan toevoegen. Het kan alles doen wat hierboven is aangetoond – en nog veel, veel meer.

Dit is eenvoudig te implementeren en toch complex qua mogelijkheden. Het is het ideale startpunt voor diegenen die hun boekhoudproces echt willen intensiveren en hun werklast efficiënter willen opschalen. Neem vandaag nog contact op voor een gratis demonstratie van wat dit AI-platform voor uw boekhoudfunctie kan betekenen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/