4 Poslovni trendi, ki jih je treba upoštevati pri izbiri programske opreme za računovodstvo v oblaku

Tudi za mala in srednje velika podjetja (SMB) je lahko izbira nove platforme za računovodenje v oblaku ali nadgradnja obstoječega težko zahtevna naloga, ki postane zahtevnejša, ne samo zaradi potrebe po izpolnjevanju neposrednih zahtev organizacije, ampak tudi zato, ker boste morali predvideti tudi prihodnost. V pomoč so vam štirje pomembni trendi, o katerih se želite pozanimati, ko govorite s potencialnimi prodajalci.

Najprej boste želeli vedeti, ali programska oprema, ki jo brskate, uporablja strojno učenje (ML). Če se to zgodi, če to stori, se ML prenese v digitalno pomoč z umetno inteligenco (AI)? Po tem se guma resnično sreča s cesto, na kateri se sekata ta prva dva trenda in vsi vaši obstoječi podatki: kako dobro vaš potencialni paket obravnava analitiko podatkov? Končno boste želeli vedeti, kako razširljiva je vaša programska oprema, ko gre za integracijo svojih podatkov s podatki drugih zalednih aplikacij, kar bi lahko bilo vse, od digitalnega trženja do sistemov vašega prodajnega mesta (POS).

O teh trendih sem razpravljal z nekaj podjetji za računovodstvo v oblaku in podjetniškim načrtovanjem virov (ERP), da bi določil, kako pomembno je vsako, da vam pomaga pri svojem delu. Še pomembneje pa je, da smo razpravljali o tem, kako pomembna bi bila vsaka glede tega, kako dobro boste svoje delo opravljali v bližnji prihodnosti, ko bodo ti trendi postali norma za računovodsko programsko opremo.

1. Strojno učenje (ML)

Na najpomembnejši ravni se ML nanaša na sposobnost programskega sistema, da spreminja svoje notranje algoritme za izboljšanje zmogljivosti. Veste, kako Facebook ve, katere prijatelje označiti, ko objavijo fotografijo? To je zato, ker Facebook zbira informacije iz vseh vaših prej označenih objav. Ste kdaj gledali film, ki vam ga je priporočil Netflix? Netflix je vedel, da je film priporočil na podlagi vaših prejšnjih izbir.

Zdaj, kako se to nanaša na računovodsko programsko opremo? Torej, ML pomaga narediti stvari, kot so samodejno razvrščanje izjav za obračun, priporočilo kod računov in predlaganje ponavljajočih se umestitev podatkov. Še pomembneje pa je, da ko programska oprema ML še naprej sprejemate ali zavračate predloge, bo programska oprema postala bolj inteligentna. Namesto da bi ML uporabljal za prejemanje priporočil in razvrščanje informacij, bo vaša programska oprema začela predlagati večstopenjske avtomatizacije delovnega toka.

"Strojno učenje bo prineslo boljše odločanje, " je dejal Jon Roskill, izvršni direktor podjetja Acumatica za načrtovanje podjetniških virov. "To bo tudi povečalo produktivnost in zagotovilo strožji nadzor in več vpogleda v podatke za vogale. Proračun in napovedovanje danes temeljita na gledanju nazaj po dolgih trendih, ne na nedavnih dogodkih in napovedanih napovedih. Boljše poročanje pomeni boljše odločitve."

Če se vse to sliši, dobro, drago, ne skrbite. Mnoga večja podjetja, ki uporabljajo računovodsko programsko opremo, že uporabljajo ML v svojih sistemih. Ne bo minilo dolgo, preden bo ta tehnologija postala pravilo tudi za najmanjšo računovodsko rešitev.

"Tako kot pri mnogih inovacijah programske opreme za računovodstvo in financiranje bo tudi to verjetno, da bodo tudi večja podjetja vodila pri gradnji ali zahtevanju rešitev, ki vključujejo določeno obliko strojnega učenja, " je dejal Scott Davisson, soustanovitelj podjetja za programsko opremo za mala podjetja Acclivity. "Odtlej lahko milijoni malih podjetij podedujejo te novosti, kolikor se nanašajo na njihove potrebe / zahteve. Toda lastniki malih podjetij so utilitaristični, kar se nanaša na inovacije računovodskih tehnologij. Z drugimi besedami, zaposleni so in raztegnjeni za vire, zato ponavadi sprejemajo rešitve, ki izkazujejo oprijemljivo korist. Torej, čeprav lahko traja nekaj časa, da se strojno učenje spušča v prostor SMB, bo to verjetno prineslo ključne, merljive prednosti."

2. Umetna inteligenca (AI)

Preden se lotimo, kako bo AI vplival na programsko opremo za računovodstvo za mala podjetja, je pomembno, da ločimo med ML in AI. Čeprav sta si podobna, se oba izraza pogosto uporabljata zamenljivo (in napačno). Tu je osnovna razlika med obema izrazoma: ML sistemi uporabljajo inteligenco za izboljšanje zmogljivosti, tako da vam ponujajo priporočila in načine za racionalizacijo procesov, medtem ko sistemi, ki uporabljajo AI, dajejo programski opremi avtonomijo za izvajanje nalog in sprejemanje odločitev brez človeškega nadzora. ML je Netflix, ki daje filmska priporočila; AI je avtomobil, ki vas vozi v službo, medtem ko si zadite na zadnji sedeži.

V redu, verjetno se vprašate, kako se osebni avtomobil nanaša na SMB računovodstvo. Dobro vprašanje. Se spomnite v prejšnjem razdelku, ko sem omenil, da bi ML priporočil in predlagal vnose? Kaj pa, če bi programju zaupali, da bo sam vnašal podatke, ne da bi zahteval vaš nadzor?

"Umetna inteligenca bo avtomatizirala navadne naloge in ne bo manjkalo niti dnevnih nalog, " je dejal Roskill. "AI bo zagotavljal neskončno raven hitrosti in natančnosti, odpravljal napake in človeške napake, kar bo prineslo boljšo natančnost."

Določene naloge, kot so vnos in revizija stroškov, odgovarjanje na osnovna vprašanja stranke ter ocena in zavrnitev posojil na podlagi avtomatiziranih ocen tveganja, so le nekateri od mnogih uporabnih načinov, na katere AI že vpliva na velika računovodska podjetja. Toda ta raven avtomatizacije bo kmalu prišla do računovodskih orodij vseh velikosti.

"Umetna inteligenca bo odprla programsko opremo za finance in računovodstvo novemu številu uporabnikov, ki jim ni treba govoriti o računovodstvu, da bi dobili vpogled v sistem, " je dejal Aaron Harris, predstavnik organizacije za programsko opremo za finančno upravljanje Intacct. "Prodajalci pametne računovodske programske opreme načrtujejo svojo interaktivno inteligenco s pravilnim naborom uporabnikov."

3. Podatki in analitika

Ključno področje, kjer sekajo AI, ML in področij računovodskih podatkov, je poslovna analitika. In medtem ko zagotovo lahko uvedete orodje drugih proizvajalcev, kot je na primer zmagovalec izbire urednikov Tableau, če želite pomagati razčleniti vse različne nabore podatkov v vzajemne vpoglede, bi si morali vzeti tudi čas, da preučite, kaj vaša temeljna računovodska platforma v zvezi s tem počne sama. V zadnjih nekaj letih so vse vrste poslovnih aplikacij, odgovornih za ustvarjanje ali presejanje z velikimi nabori podatkov, analizo podatkov raziskovale kot osrednjo dodano vrednost in računovodstvo ni nobena izjema.

V zvezi s tem so računovodski paketi osredotočeni na več področij, zlasti na revidiranje in oceno tveganja ter odkrivanje goljufij. Z vključitvijo dodatnih virov podatkov iz drugih aplikacij v portfelj vaše organizacije, na primer podatkov o strankah iz sistema upravljanja odnosov s strankami (CRM), senzorskih podatkov iz proizvodnje in nakupa podatkov iz vaše dobavne verige in aplikacij za upravljanje zalog, lahko računi, ki jih pozna analitika podatkov omogočite globlji vpogled in višjo stopnjo vidnosti, kako vaša organizacija resnično deluje in zasluži.

Za organizacije, za katere veljajo predpisi o skladnosti, lahko trend uporabe analitike podatkov za odkrivanje goljufij podjetjem prihrani velik denar ob reševanju ogroženih odnosov s strankami in partnerji. Napredek pri vizualizaciji podatkov in možnost, da se časovno zlijejo iz nadomestnih virov, nekaterim računovodskim aplikacijam omogoča, da odkrijejo tudi najbolj tanke težave in ugotovijo, ali je goljufija lahko dejavnik.

4. Integracije in razširitve

Kdor uporablja poslovno programsko opremo v oblaku, razume pomen vezanja podatkovnih nizov iz enega orodja v drugega. Na primer, vaša programska oprema za upravljanje odnosov s strankami (CRM) in programska oprema za avtomatizacijo trženja lahko prihajata od različnih prodajalcev, vendar različni nabori podatkov v vsakem orodju ustrezajo uporabnikom obeh sistemov. Posledično bo lahko življenje potegnilo podatke iz enega sistema v drugega ali povezalo delovne tokove v obeh sistemih brez globokega tehnološkega ozadja, vaše življenje pa lažje in vaše delo veliko pametnejše.

Davisson je dejal, da je prilagodljivost računovodske programske opreme pomembna, saj lastnikom malih podjetij omogoča, da delujejo kot razvijalci programske opreme. "Lahko presodijo svoje notranje potrebe, kje potrebujejo učinkovitejše delovne procese ali katere aplikacije potrebujejo, katere podatke, " je dejal. "In lahko izvajajo rešitve, ne da bi se lotili dragih, zapletenih razvojnih projektov."

Orodja, kot sta IFTTT in Zapier, ne samo združujejo različne sisteme, temveč vam omogočajo avtomatizacijo zapletenih delovnih tokov v več sistemih - in vam omogočajo, da to storite z minimalnimi tehnološkimi izkušnjami. Odličen primer tega, kar bi lahko dosegli z nakupom računovodskega sistema, ki se lahko poveže v eno od teh orodij za povezovanje, je naslednji: Ko se nova transakcija prijavi v vaš sistem, delovni tok ustvari račun za Zoho račun, objavi obvestilo v Slack, ustvari vrstico podatkov v Google Preglednicah, pošlje e-sporočilo ustreznim sodelavcem in načrtuje prihodnje plačilo. Idejo dobite.

"Prilagodljivost računovodskih orodij je najpomembnejša, " je dejal Harris. "Tudi potrošniki, ki so se odločili za pakete, bodo verjetno uvedli številne rešitve. Računovodske rešitve, kot je Intacct, so zasnovane tako, da predvidevajo dostop do več kot samo standardnih računovodskih informacij in so zasnovane tako, da so del poslovnih poslovnih procesov na celotnem podjetju. Povezovanje vseh teh sistemov ne bo samo omogočilo bogatejši nabor podatkov, na podlagi katerega se pridobi vpogled, bo tudi zmanjšal zakasnitev podatkov."