ftetoai На списъка с чакащи

Kennisbank

Списък на неплатени задължения на дебитори и кредитори: поема ли AI това?

Кратък отговор на въпроса

Да, в най-голямата част от случаите. Съставянето на преглед на все още необработени вземания и задължения за период е точно този тип задача, с която автоматизиран процес се справя добре: постоянен източник, фиксирани правила, не е необходима интерпретация. Това е една от задачите, при които преминаването към обработка с AI вече до голяма степен е извършено днес, а не нещо предвидено за след няколко години.

Защо тази задача се поддава добре на това

Три оси са решаващи тук: структурираност, обем и разходи от грешки.

Структурираността е висока. Списъкът на неплатени задължения не е свободен текст или разговор, който трябва да се обясни, а сбор от позиции, които вече се намират в счетоводната система: дата на фактурата, дата на падеж, сума, статус платено или неплатено. Системата вече знае това, задачата е да се съберат и организират по период. Това е задача с фиксирана процедура, не задача, изискваща преценка.

Обемът е висок и точно там автоматизацията доказва своята стойност. При компания със стотици или хиляди неплатени позиции на месец, ръчен преглед е податлив на грешки и отнема време, докато автоматизирана заявка дава същия списък за секунди и без отклонение. При компания с шепа позиции на месец, спестяването на време е по-малко, но надеждността на прегледа печели във всеки случай.

Разходите от грешки са относително ниски, защото тук става въпрос за преглед, а не за плащане или счетоводна операция, която премества пари. Ако има грешка в него, тя е видима и коригируема преди да се случи нещо финансово. Това е различно от, например, въвеждането на входящи фактури в счетоводната система, където грешка веднага се отразява в администрацията.

Останалите оси потвърждават картината. Пространство за преценка почти не е необходимо: не се преценява и не се обмисля, а се брои и сортира. Контактът с клиенти, физическите действия и творчеството не играят роля; това е вътрешна отчетност, не взаимодействие с трета страна. Съответствието с изискванията играе роля, защото списъкът на неплатените задължения често е част от периодична отчетност и понякога от външна отчетност, но изискванията за това са фиксирани и повторяеми, не нещо, което се променя от случай на случай.

Какво прави AI реално днес тук

Технологията, която е достатъчна за това, е RPA: софтуер, който според фиксирани правила извлича данни от счетоводната система, филтрира по статус и период, и поставя резултата в инструмент за отчетност. Не е необходим езиков модел, който трябва да интерпретира нещо, защото няма нищо за интерпретиране. Това прави тази задача една от по-простите в счетоводната верига за автоматизиране, за разлика от задачите, при които е необходима преценка.

Какво все пак е необходимо за това

Автоматизацията работи само ако основните данни са актуални. Ако фактурите се въвеждат със закъснение, списъкът на позициите не е коректен, колкото добре технически да е съставен прегледът. Това прави тази задача зависима от други звена във верижния процес: четенето и съпоставянето на банкови извлечения трябва да бъде актуално, а съставянето и изпращането на фактури за продажби трябва да се случва навреме, иначе в прегледа липсват позиции. Освен това не е необходим допълнителен ръчен принос, щом тази основа е в ред; прегледът тогава функционира до голяма степен без намеса.

Къде е различно

При компании, при които счетоводството все още се води частично на хартия или в разделени таблици, липсва структурираният източник, който тази автоматизация изисква. Тогава съставянето на списъка остава до голяма степен работа за хора, не защото самата задача е по-сложна, а защото данните не се намират на правилното място. Също и при компании с много различни договорености за плащане при отделни клиенти или доставчици — частични плащания, отстъпки, спорове — е необходима повече преценка, за да се определи какво се счита и какво не се счита за „неплатено“, което повишава оста на пространство за преценка и прави процеса по-малко въпрос на директна автоматизация. Такъв тип разлики играят роля например в ресторантьорския бранш, където плащанията протичат през множество касови и счетоводни системи; вижте какво може AI да поеме в ресторантьорския сектор за начина, по който излиза тази специфична за сектора сложност.

Също и свързаната работа, като например съгласуването на транзакции от платежни доставчици, определя колко чиста е основата, върху която се изгражда списъкът на неплатените задължения. Където това съгласуване все още се извършва ръчно, надеждността на списъка с позициите се променя съответно.

Какво не е това

Този преглед не е преценка кой дебитор трябва да бъде напомнен или кой кредитор получава приоритет при плащане. Това остава решение, което е в компетенцията на съответния служител или ръководител. И ако промяна в задачите засяга решения, свързани с персонала, за тях се прилагат собствени законови изисквания; това е въпрос на работодателя и неговите съветници, не нещо, по което тази страница се изказва.

Какво можете да направите сега

За да видите колко от часовете във вашия собствен счетоводен процес попадат в този профил, като отчети с постоянен обем и ниски разходи от грешки, можете да попълните безплатния бърз тест: дванадесет въпроса, без акаунт, с индикация за коя част от часовете в този профил може днес да бъде поета от AI. Пълният работен анализ, който оценява работата на вашата компания по задача по всички осем оси, все още е в изграждане.

KIPPde assistent van de werkscan

Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.

Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.