Mikä on Staria AI? – Usein kysytyt kysymykset tekoälystä
AI (Artificial intelligence) eli tekoäly saattaa jo terminä herättää paljon erilaisia mielikuvia. Osa voi kokea tekoälyn uhkaavana asiana esimerkiksi elokuvien aiheuttamien kauhuskenaarioiden myötä, ja osa taas saattaa pelätä tekoälyn vievän työpaikkansa. Uhkakuvat ovat mahdollisesti maalautuneet ihmisten mieliin siitä syystä, että tekoälystä ei yksinkertaisesti tiedetä tarpeeksi. Käsittelemme tässä blogitekstissä kahdeksaa tekoälystä ja Staria AI -ratkaisusta useimmiten kysyttyä kysymystä sekä hyötyjä, joita yritykset voivat ratkaisun avulla saavuttaa.
1. Mitä AI on ja miten sitä hyödynnetään?
Tekoälyn merkittävin ominaisuus on kyky löytää toistuvia kaavoja ja riippuvuuksia isoista datamassoista. Tämän pohjalta se luo itselleen sääntöjä, joiden perusteella se pystyy tekemään vastaavia päätöksiä tulevaisuudessa omatoimisesti. Tekoäly pystyy myös oppimaan uusia sääntöjä ja tekemään tarkempia päätöksiä, jos ihmiset korjaavat sen tekemiä virheitä ja syöttävät korjatut päätökset takaisin tekoälylle opittavaksi. Kun kone pystyy muodostamaan tarvittavat säännöt itselleen datan avulla, ei ihmisen tarvitse erikseen ohjelmoida päättelyketjuja jokaiselle mahdolliselle päätökselle, johon koneen toivotaan pystyvän.
2. Mitä prosesseja tekoälyn avulla voidaan automatisoida?
Tekoälyn rooli prosessien automatisoinnissa painottuu yksittäisten, mutta monimutkaisten päätösten tekemiseen. Sille syötetään mahdollisimman suuri määrä ihmisten tekemiä päätöksiä sekä lähtötiedot, joiden perusteella ihminen on yksittäiset päätökset muodostanut. Näin tekoäly saadaan opetettua tekemään samanlaisia päätöksiä käytettävissä olevista lähtötiedoista, kuin ihmiset olisivat vastaavista lähtötiedoista todennäköisesti tehneet.
Oletteko tunnistaneet potentiaalisia automatisointikohteita?:
VARAA ILMAINEN TEKOÄLYN KONSULTOINTI >>>
3. Mikä on Staria AI?
Staria AI on Starian kehittämä koneoppimispohjainen tekoälyratkaisu, joka pystyy tiliöimään yrityksen verkkolaskuna saapuvat ostolaskut tehokkaasti ja tarkasti. Ratkaisu on kehitetty Starian palvelukeskusten käyttöön ja se on suunniteltu suoriutumaan suurista ostolaskuvolyymeista ennusteiden laatua optimoiden. Staria AI on yhdistettävissä osaksi mitä tahansa ostolaskujenkierrätysjärjestelmää.
4. Mitä vaiheita Staria AI:n hyödyntämiseen liittyy?
Staria AI -projekti voidaan jakaa karkeasti viiteen osa-alueeseen:
- Aineiston kerääminen
- Mallin kouluttaminen
- Tekoälyn kytkeminen osaksi prosessia
- Ylläpito (jatkuva)
- Laskujen käsittelyautomaation käyttöönotto
5. Kuinka kauan Staria AI -käyttöönottoprojekti kestää?
Staria AI -käyttöönottoprojekti kestää yleensä 3-6 viikkoa. Käyttöönottoprojektin aikatauluun vaikuttaa mm. opetusaineiston saatavuus ja laatu sekä käytössä olevan ostolaskujärjestelmän joustavuus.
6. Millaisia hyötyjä ja tuloksia Staria AI -ostolaskutekoälyltä voidaan olettaa?
Ensimmäiset ratkaisun hyödyt ilmenevät heti käyttöönoton yhteydessä, kun osana Staria AI:n luomista analysoidaan laskumassaa ja tämä lisää ymmärrystä yrityksen ostolaskuista.
Käyttöönoton jälkeen ostolaskujen käsittely tehostuu, kun ostolaskujen tiliöinti muuttuu luonteeltaan tiliöintitietojen määrittelystä tekoälyn tekemien esitiliöintien tarkastus- ja hyväksymisprosessiksi.
Viimeisessä vaiheessa, kun ostolaskujen käsittelyautomaatio kytketään päälle, on odotettavissa että 50-70% ostolaskuista voidaan ohjata automaattisesti asiatarkistukseen sekä hyväksyntään ilman erillistä ihmisen suorittamaa tiliöintivaihetta. Parhaat saavutetut automaatiotasot kattavat yli 90% ostolaskuista.
7. Mistä Staria AI -hankkeen kustannukset muodostuvat?
Staria AI -hankkeen kustannukset muodostuvat käyttöönottoprojektista sekä tekoälyn ylläpidosta eli uudelleen koulutuskustannuksista.
8. Kuinka paljon AI-hankkeet sitovat organisaation resursseja?
Staria AI -ostolaskutekoälyn käyttöönotossa tarvitaan asiakasorganisaation ostoreskontranhoitajia sekä IT-/järjestelmäasiantuntijoita.
Ostoreskontranhoitajien rooli on ottaa kantaa mm. käytössä olevan tilikartan ja avoimien kustannuspaikkojen oikeellisuuteen. Lisäksi jos opetusaineisto sisältää ristiriitaista tietoa tiliöintikäytännöistä, ostoreskontranhoitajilta voidaan odottaa ohjeistuksia, miten tekoälyn tulisi tulevaisuudessa kyseisiä ristiriitaisia tapauksia käsitellä.
IT-/järjestelmäasiantuntijoita tarvitaan käyttöönottoprojektissa yleensä tuottamaan opetusaineisto olemassa olevista järjestelmistä ja toteuttamaan ostolaskujen kierrätys Staria AI -palvelimelle. Asiantuntijoita tarvitaan mahdollisesti myös toteuttamaan muutokset tekoälyllä käsiteltyjen ostolaskujen sisäänlukuun ostolaskujen käsittelyjärjestelmään. Lisäksi IT-/järjestelmäasiantuntijoita tarvitaan yleensä Staria AI -ostolaskutekoälyn uudelleen kouluttamiseen vaadittavan palauteaineiston tuottamisen automatisointiin.
Ajallisesti näissä tarpeissa puhutaan yleensä muutamista päivistä käyttöönottoprojektin yhteydessä.
Haluatko kuulla aiheesta lisää? Ota yhteyttä ja etsitään ratkaisut liiketoimintanne tarpeiden tukemiseksi.
Matias Tiala
Director, RPA & AI
+358 40 749 6176
Lisätietoja
Tagit
Erikoisosaaminen
Tekoäly (AI) ja koneoppiminen |
Tarjonnan tyyppi
Konsultointi | |
Toteutustyö | |
Tuki- ja ylläpitotyö |
Omat tagit
Staria - Asiantuntijat ja yhteyshenkilöt
Kai Kortteinen
Finland Country Manager
NetSuite-järjestelmäratkaisut. ERP-, BI-, talous- ja palkkapalvelumme tukevat kansainvälistä kasvua. Staria on Pohjoismaiden johtava NetSuite-kumppani.Menestyksemme perustuu .. | |
kai.kortteinen@staria.com +358 44 7609 432 |
|
Staria - Muita referenssejä
Staria - Muita bloggauksia
It- ja ohjelmistoalan työpaikat
- Laura - Gaming Product Security Lead
- Laura - Suunnittelupäällikkö – TECH
- Innofactor Oyj - Sales Manager (Dynamics 365)
- Innofactor Oyj - Azure Data Engineer
- Innofactor Oyj - Konsultti, Finance & Operations (Dynamics 365)
- Innofactor Oyj - Konsultti, Business Central (Dynamics 365)
- Innofactor Oyj - Ohjelmistokehittäjä, D365 Business Central
Premium-asiakkaiden viimeisimmät referenssit
- Vetonaula Oy - Vetonaula HTJ:n liiketoiminnan kasvun mahdollistajana
- SD Worx - LUMENE ja SD Worx yhteistyössä jo yli 10 vuotta
- Pengon Oy - Molokin vastuullisuusraportointi pohjaa ajantasaiseen ja automatisoituun dataan
- Pengon Oy - Tiedolla johtaminen tuo Toyota Tammer-Autolle kilpailuedun markkinoilla
- SD Worx - Bilfingerin palkkaprosessiin kaivattua tehokkuutta SD Worxin palkkapalvelun avulla
- Agenda Digital - Hiilineutraali kiinteistö websovelluksena
- Hion Digital Oy - Kokonaisvaltainen digikumppanuus auttaa keskittymään olennaiseen
Tapahtumat & webinaarit
- 13.11.2024 - Rakettiwebinaari: ohjelmistotestaus ja sen tulevaisuus
- 13.11.2024 - Miten palvelumuotoilu poistaa epävarmuutta digi-investoinneista?
- 14.11.2024 - RoimaDay 2024
- 14.11.2024 - Verkkolaskufoorumin syysseminaari 2024
- 14.11.2024 - Tervetuloa syventymään NIS2 -direktiiviin torstaina 14.11. klo 9 - 9.45
- 19.11.2024 - The Future of Software - Embracing Collaboration in an AI-Powered World
- 19.11.2024 - Tehokkuutta ja säästöjä low-code-ratkaisuilla
Premium-asiakkaiden viimeisimmät bloggaukset
- Vetonaula Oy - 10 kyberturvallisuusvinkkiä yrityksille
- Vetonaula Oy - Dropbox-hyökkäykset ja kalasteluviestit: Mitä toimenpiteitä tulisi tehdä?
- SD Worx - Miten generatiivinen tekoäly vaikuttaa työntekijäkokemukseen?
- SD Worx - Kaipaatko lisää tehokkuutta ja tarkkuutta? On aika hyödyntää automaatiota HR:ssä ja palkanlaskennassa
- SD Worx - Miten ESG-raportointi voi vahvistaa HR:n asemaa?
- SD Worx - Palkanmaksu ei voi katketa, vaikka palkka-asiantuntija olisi poissa – ennakoi, varaudu ja hanki erityisosaaja avuksi
- SD Worx - 7 yleisintä piilokustannusta, joita aiheutuu, jos HR:n digitalisointiin ei investoida
Digitalisaatio & innovaatiot blogimediaBlogimediamme käsittelee tulevaisuuden liiketoimintaa, digitaalisia innovaatioita ja internet-ajan ilmiöitä |