Yritysten kirjanpitotyöstä löytyy paljon tehostamisen varaa. Ostolaskujen manuaalinen käsittely on edelleen yleistä, vaikka nykyaikaiset teknologiaratkaisut mahdollistaisivat prosessin päivittämisen.
– Käsin tehtävä ostolaskujen käsittely vie ison siivun taloushallinnon työajasta ja kuluttaa yrityksen resursseja. Manuaalisessa tiliöinnissä tapahtuu myös helposti inhimillisiä virheitä, joiden seurauksena yrityksen päättäjät saavat luettavakseen epätarkkoja kuluanalyyseja, Elinarin CTO Ari Juntunen kuvaa monen yrityksen nykytilannetta.
Kun yritykseen ostetaan mitä tahansa, vaikkapa lyijykyniä, hankinnasta syntyy tosite. Yhdellä tositteella voi olla jopa satoja rivejä, jotka on tiliöitävä yksitellen.
Isoihin yrityksiin voikin saapua jopa satatuhatta ostolaskua kuukaudessa. Manuaalisen käsittelyn takia niiden prosessoinnissa syntyy paljon virheitä, ja vielä enemmän kustannuksia. Laskuja päätyy esimerkiksi väärän yksikön maksettaviksi tai henkilön hyväksyttäväksi.
Juntusen mukaan yksittäisen ostolaskun käsittelyn hinta voi kohota jopa viiteen euroon.
– Rakenteen puuttuminen tekee sisääntulevista laskuista ongelmallisia, jos automatisointiin käytetään perinteisiä lähestymistapoja. Lasku sisältää monenlaista ohjaustietoa, mukaan lukien laskurivit. Niiden tunnistamisen jälkeen ihmisen on vielä pääteltävä, mille tilille kukin laskurivi on tiliöitävä.
”Rakenteen puuttuminen tekee sisääntulevista laskuista ongelmallisia, jos automatisointiin käytetään perinteisiä lähestymistapoja.”
Elinarin tekoälytuote, ElinarAI, on kehitetty automatisoimaan rakenteettoman datan käsittely ja tunnistaminen. Juntusen mukaan se soveltuu loistavasti tiliöinnin haasteiden ratkomiseen.
– ElinarAI opetetaan tunnistamaan halutut asiat ostolaskuilta riippumatta siitä, onko kyseessä paperilasku, e-lasku vai sähköposti. Se käsittelee laskut yhdessä IBM Datacapin kanssa ja siivoaa niistä tiliöinnin kannalta epäoleellisen tiedon. Tämän jälkeen se luo yrityksen historiatiedon perusteella arvion siitä, mille tilikartan riville kukin laskurivi tulee tiliöidä, ja kenen hyväksyttäväksi lasku kuuluu. Sitten ostolasku siirtyy automaattisesti jatkokäsittelyyn käytössä olevaan kirjanpitojärjestelmään.
Opetusdatan on oltava kunnossa
Juntunen sanoo, että automatisoinnin myötä yksittäisen ostolaskun käsittelyn hinta voi tippua jopa 30 senttiin. Ei olekaan ihme, että isot yritykset ovat kiinnostuneet hyödyntämään teknologiaa.
ElinarAI opetetaan asiakasyrityksen oman historiatiedon avulla. Opetusdatan on oltava riittävän laadukasta, jottei tekoäly opi vääriä toimintatapoja. Se näet tunnistaa ihmisen tekemät virheet vain tiettyyn pisteeseen asti. Ennen kouluttamista opetusdata onkin syytä putsata systemaattisista virheistä.
– Jos kymmenestä ihmisestä neljä tekee keskimääräisesti enemmän virheitä, kannattaa opetusdatasta poistaa näiden neljän työjälki ennen kuin tekoälyä aletaan kouluttaa, Juntunen kehottaa.
Ari Juntunen
ElinarAI:n tiliöintiprosessiin kuuluu tarkistusvaihe, jossa tekoälyn käsittelemä data validoidaan yhdessä asiakkaan kanssa ennalta määritellyin säännöin. Esimerkiksi skannatusta paperilaskusta täytyy tunnistaa sanat riittävän tarkasti, jotta se siirtyy automaattisesti hyväksyntään ja kirjanpitoon. Mikäli kaikki asetetut validointiehdot eivät täyty, lasku menee ihmisen tarkastettavaksi.
– Ihmisen korjaama data päätyy seuraavaan opetusdataan, jonka avulla tekoäly kehittyy koko ajan paremmaksi, Juntunen sanoo.
Tekoäly vie pienten tilitoimistojen työt
ElinarAI sopii ratkaisuiksi yrityksille ja tilitoimistoille, joissa käsitellään paljon ostolaskuja.
– Jos tilitoimistolla on vain muutamia kymmeniä asiakkaita, opetusdata ei ole yhtä laadukasta kuin niillä tilitoimistoilla, joilla on satoja asiakkaita. Tekoäly toimii paremmin, kun volyymit ovat suuria.
Pienten tilitoimistojen tulevaisuudesta puhuttaessa Juntunen vaikuttaa muutenkin skeptiseltä. Hän uskoo, että tekoälyä hyödyntämättömät tilitoimistot katoavat jo lähitulevaisuudessa.
– Viiden vuoden kuluttua on olemassa vain tekoälyä hyödyntäviä tilitoimistoja. Kirjanpidon prosesseja automatisoiva yritys pystyy hoitamaan nykyisellä henkilöstömäärällä kymmenen kertaa enemmän asiakkaita, hän ennustaa.
”Kirjanpidon prosesseja automatisoiva yritys pystyy hoitamaan nykyisellä henkilöstömäärällä kymmenen kertaa enemmän asiakkaita.”
ElinarAI:n asiakaskuntaa on tarkoitus kasvattaa myös lisensoinnin kautta. Juntunen sanoo, että ElinarAI soveltuu hyvin upotettavaksi osaksi olemassa olevia liiketoimintajärjestelmiä automatisoimaan ei-rakenteellisen tiedon, kuten laskujen ja ostotilausten käsittelyä. Elinarille sopivia kumppaneita voisivat olla esimerkiksi ERP-konsulttitalot.
Pääasia on, että kumppani tuntee oman toimialansa ja omaa sillä asiakaskuntaa.
Tuote soveltuu monenlaisten liiketoimintahaasteiden ratkaisuun. Esimerkiksi ruotsalainen Aigine hyödyntää sitä GDPR:n alaisten henkilötietojen käsittelyssä.
Lopuksi Juntunen lähettääkin terveisensä yrityksille, joita kirjanpidon automatisointi kiinnostaa.
– Johdon saamien raporttien tarkkuus nousee, kun tiliöinnissä ei tapahdu systemaattisia virheitä. Tulokset ovat todella hyviä, sillä olemme päässeet tuotekehityksen aikana jopa yli 95 prosentin konfidensseihin. Se tarkoittaa, että ElinarAI onnistuu tiliöinnissä ihmistä paremmin.
Katso englanninkielinen esittelyvideo ElinarAI:n hyödyntämisestä tiliöinnissä.
ite wikin yrityshaku »
Kaikki it-alan työpaikat »
Kaikki it-alan tapahtumat »
ite wikin referenssihaku »
ite wikin julkaisuhaku »
