Inteligența artificială (AI) este acum capabilă să preia majoritatea sarcinilor de rutină și repetitive, cum ar fi introducerea datelor, codificarea tranzacțiilor și gestionarea conturilor de plătit/încasat. Acest lucru ridică întrebarea: ce vor face exact contabilii umani? Conform mai multor furnizori importanți de software prezentați în cadrul Institute of Management Accounting's Technology Showcase, răspunsul aparent este verificarea acestei munci pentru a se asigura că AI-ul nu a făcut vreo greșeală.
Acest punct a fost subliniat în mod repetat pe parcursul evenimentului, care a demonstrat o serie de soluții pentru profesioniștii din contabilitate corporativă. O mare parte din aceasta se datorează faptului că multe dintre procesele de rutină din acest domeniu sunt bazate pe reguli și formule, ceea ce permite automatizarea consecventă de la o sarcină la alta.
Dana Alhasawi, senior manager pentru soluții mid-market și comerciale la furnizorul de soluții de plată Ramp, a subliniat acest aspect în timpul prezentării sale, spunând că funcția financiară este domeniul care are cel mai mult de câștigat de pe urma AI-ului decât orice altă parte a afacerii. Procesele financiare sunt construite pe tipare învățabile, aplicabile, bazate pe datele bogate pe care fluxurile de lucru financiare le produc în timpul sarcinilor operaționale repetitive care au loc în fiecare zi, cum ar fi codificarea tranzacțiilor, potrivirea facturilor cu colegii, urmărirea chitanțelor, închiderea registrelor lună după lună. Acest lucru, a spus ea, este deosebit de important datorită mizelor mari ale funcției financiare.
"Știm că finanțele sunt o cultură de zero erori. Nu vă puteți permite să aveți un agent AI care ia decizii pe întuneric. Așa că tot ceea ce am construit, fiecare flux de lucru bazat pe AI, are trasee de audit complete, vizibilitate completă asupra a ceea ce a făcut sistemul și de ce, și control uman în fiecare punct de decizie semnificativ. AI este aplicată selectiv. Tu decizi unde acționează autonom și unde escaladează cerințele de conformitate care guvernează funcția ta nu dispar", a spus ea.
În cadrul finanțelor în mod specific, a spus ea, procesele de plăți reprezintă unul dintre cele mai concrete exemple ale modului în care finanțele funcționează cu AI. Laura Van Lenten, consultant principal de soluții al Ramp pentru piața de mijloc, a demonstrat capacitatea soluției de a citi facturile cu recunoașterea optică a caracterelor pentru a extrage elemente precum numerele și datele facturilor și de a codifica automat aprobările și de a optimiza plățile conform specificațiilor utilizatorului. Poate face acest lucru nu numai pentru facturile pe care clientul le are în prezent, ci și pentru cele noi pe care nu le-a mai văzut niciodată. În general, a spus ea, scopul este de a crea o experiență cât mai lipsită de intervenție posibilă.
"Întregul nostru scop cu tot ceea ce facem la Ramp, fie că este vorba de partea de plăți sau de partea de carduri, este ca fiecare experiență să fie esențial lipsită de intervenție pentru tine. Ceea ce este de obicei un proces de introducere pentru echipele tale astăzi ar trebui să fie mai mult un proces de revizuire, eliminând acea muncă manuală și economisind, evident, ore și ore de introducere a datelor", a spus ea.
Cu cea mai mare parte a muncii de rutină făcută, utilizatorii vor revizui în mare parte rezultatele și vor aproba plățile; și chiar și aici, AI-ul semnalează deja facturile care demonstrează riscuri de fraudă și chiar oferă recomandări cu privire la dacă ar trebui sau nu aprobat ceva pe baza activității și a datelor utilizatorului. În timp ce oamenii revizuiesc în general automatizările acum, Ramp poate automatiza chiar și părți din revizuire până la punctul în care chiar și acest proces se face cu o nevoie redusă de examinare intensă.
"Și apoi, pe măsură ce indivizii devin din ce în ce mai confortabili cu aceste recomandări. Vedem echipe care vin aici și spun: Da, acestea sunt bune de dus. Gata cu scufundarea, căutarea linie cu linie. Și din nou, deoarece oferă acel nivel de detaliu, echipele câștigă încredere foarte repede cu soluția și reduc ore din timpul aprobat foarte repede înainte de a trece la plăți", a spus ea.
Un mesaj similar a apărut în cele din urmă de la Asaf Gover, CEO și cofondator al soluției de automatizare a fluxurilor de lucru financiare Apprentice. El a început prin a remarca faptul că, deși există nevoi similare printre toate companiile, cum ar fi procesele de documente, particularitățile variază prea mult pentru o soluție cu adevărat universală. El a spus că, de fapt, poate fi foarte complicat să automatizezi funcțiile financiare ca rezultat. Chiar dacă ar exista un AI care ar putea înlocui perfect un om, oamenii ar trebui totuși să explice specificul afacerii individuale, inclusiv procesele sale, structurile sale de date, controalele sale și multe altele.
Cu toate acestea, dificil de automatizat nu înseamnă imposibil. Gover a spus că are nevoie doar de o abordare diferită. În loc să urmeze un lanț de reguli și proceduri, programul învață prin acțiune. Utilizatorii, când încep, se înregistrează făcându-și treaba și oferă o explicație verbală a ceea ce fac pas cu pas. Sistemul sintetizează apoi acea explicație și, de acolo, construiește automatizări unice care se potrivesc cu ea. După aceea, oamenii pot ajusta automatizările și pot oferi feedback sistemului dacă a greșit ceva.
El a remarcat că, odată ce sistemul are un proces stabilit, acesta nu este rulat prin AI probabilistic, ci un sistem determinist care va produce rezultate consistente de fiecare dată. Așadar, deși Apprentice nu se bazează pe reguli specifice definite de la început, este totuși menit să automatizeze o mare parte din munca banală. Și încă o dată, odată ce acest lucru a fost stabilit, rolul omului va fi în principal de a revizui rezultatele și de a supraveghea sistemul.
"Ar putea fi un proces foarte lung sau foarte scurt, dar utilizatorul ajunge să îl revizuiască pas cu pas. Au liniștea sufletească că sistemul l-a capturat efectiv în toată complexitatea sa și pot avea încredere în el", a spus el. "Și utilizatorul care revizuiește automatizarea este același utilizator care rulează procesul, același utilizator care cunoaște toate detaliile și știe dacă automatizarea a făcut-o corect."
Noel English, consultant senior de soluții la platforma de plăți și finanțe Bill, a remarcat în mod similar că, cu atât de multe procese automatizate, omul devine în mare parte un revizor. Documentele, fie scanate fizic, fie accesate digital, sunt procesate instantaneu și apoi revizuite automat pentru elemente precum duplicate sau informații incomplete. Sistemul va prelua, de asemenea, automat detalii la nivel de antet printr-o combinație de AI și OCR pentru a introduce informații precum numele furnizorului, numărul facturii, data scadentă, suma totală și termenele de plată. Face lucruri similare pentru fluxurile de lucru ale comenzilor de cumpărare, sistemul preluând automat comanda de cumpărare și completând singur detaliile pe baza comportamentului utilizatorului.
Odată ce totul este gata, omul trebuie să se uite la informații pentru a vedea dacă totul este în regulă.
"Deci, după cum puteți vedea, cam 90%, poate 95% din muncă este deja făcută aici. Pentru mine, devine cu adevărat mai mult un proces de revizuire în acest moment", a spus el.
Mark Fisher, vicepreședinte senior de marketing la Vic.ai, un furnizor de soluții de automatizare a conturilor de plătit, a făcut un punct similar cu Alhasawi în sensul că conturile de plătit sunt într-o poziție unică pentru automatizarea AI, deoarece este o zonă cu risc foarte scăzut, cu recompense mari, unde există deja o mulțime de sarcini manuale repetitive în care AI excelează, motiv pentru care atât de multe firme sunt concentrate acolo în acest moment.
"Și astfel, vedem AI împotriva conturilor de plătit în mod clar ca unul dintre cele mai bune puncte de intrare în contabilitate", a spus el.
Steph Hartnett, inginer de soluții la Vic.ai, a remarcat că programul prezice datele de antet care sunt de obicei scrise pe factură, cum ar fi un furnizor sau o sumă totală, împreună cu informații mai puțin obișnuite, cum ar fi un departament sau o locație pentru orice facturi susținute de ordine de cumpărare, cu o precizie de 97% din cutie. Ea a remarcat că programul chiar parcurge e-mailul utilizatorului pentru a găsi facturi sau comunicări cu furnizorii care necesită atenție.
La fel ca celelalte soluții, o mare parte din aceasta este automatizată și omul revizuiește în mare parte lucrurile. Dar Vic.AI, de asemenea, face multe pentru a automatiza chiar și procesul de revizuire. Facturile marcate cu verde au un grad ridicat de încredere și, prin urmare, pot fi setate să ocolească complet revizuirea conturilor de plătit și să direcționeze automat factura către etapa de aprobare (care, în cele din urmă, trebuie decisă de un om.) În cele din urmă, omul nu trebuie să revizuiască tot ceea ce produce AI, ci doar ceea ce necesită atenție umană în primul rând, ceea ce nu este atât de mult pe cât ar crede oamenii.
"Așa că imaginați-vă că echipa dvs. de conturi de plătit lucrează cu adevărat la un subset de facturi pe care le primiți. 50% sunt procesate autonom de AI, iar dintre cele 50% rămase care ajung în coada lor. Doar 20% ar necesita ca ei să facă o modificare la un câmp prezis de AI. Echipa poate naviga cu ușurință la acea coadă de revizuire direct de pe tabloul de bord", a spus ea.
Și chiar dacă un sistem nu este nativ AI, el poate avea totuși capabilități puternice de automatizare care, încă o dată, necesită revizuirea umană. Jonathan Grimes, consultant tehnic în contabilitate la platforma de operațiuni financiare FinQuery, a remarcat că platforma sa scanează automat toate informațiile de pe facturi de care cineva ar avea nevoie dintr-o perspectivă organizațională.
"Așadar, sistemul este construit cu scopul de a se asigura că acest proces este ușor și simplificat pentru organizația dvs., ca să nu mai vorbim de faptul că avem toate detaliile suplimentare pentru ca organizația dvs. să obțină mai mult context în jurul portofoliilor dvs., dacă vorbim despre plăți anticipate și facturile dvs.", a spus el.
Webcast-ul a avut loc pe 12 martie. A fost prima prezentare tehnologică găzduită de IMA.