Pracownik działu zobowiązań lub księgowy w systemie księgowym śledzi, kiedy upływa termin płatności faktury zakupowej, czy można skorzystać z rabatu za wcześniejszą płatność oraz czy płatność zagraża spóźnieniem. To jest monitorowanie: porównywanie listy dat z kalendarzem i podejmowanie działań, gdy termin się zbliża. Pytanie brzmi, czy AI może to przejąć.
To zadanie na prawie wszystkich osiach wypada korzystnie. Ustrukturyzowanie jest wysokie: termin płatności to ustalona wartość w ustalonym miejscu w systemie, nie wymaga interpretacji. Wolumen jest wysoki: w firmie z regularnym strumieniem faktur zakupowych są to setki do tysięcy sztuk rocznie, wszystkie według tego samego schematu. Kontakt z klientem, czynności fizyczne i kreatywność nie odgrywają roli; to czysto wewnętrzna, cyfrowa, powtarzalna praca. Dokładnie ten rodzaj zadania, dla którego oprogramowanie istnieje od dawna i na które teraz nakłada się także sygnalizacja przypominająca AI.
Wyjątkiem są koszty błędów, które trochę korygują ten obraz. Przeoczony termin płatności kosztuje pieniądze: rabat za wcześniejszą płatność przepada albo przychodzi upomnienie i potencjalnie kara lub nadszarpnięty kontakt z dostawcą. Zakres oceny i zgodność z przepisami znajdują się na pozycji środkowej, nie dlatego, że jest wiele do interpretacji, ale dlatego, że odchylenie — faktura, która nie zgadza się z zamówieniem, termin płatności, który właśnie się zmienił, dostawca, który z innego powodu wstrzymuje płatność — wymaga oceny. To nie jest praca kreatywna, ale też nie da się jej w pełni zautomatyzować bez kogoś, kto zauważy wyjątek i podjęje decyzję.
Trzy osie, które tu decydują, to ustrukturyzowanie, wolumen i koszty błędów. Pierwsze dwie silnie przemawiają za automatyzacją: praca jest wystarczająco regularna i wystarczająco prosta, aby powierzyć ją oprogramowaniu. Trzecia osi to ogranicza: ponieważ błąd kosztuje pieniądze, system musi nie tylko sygnalizować, ale też być wiarygodny, i musi istnieć osoba, która może ocenić ostrzeżenie zanim płatność faktycznie zostanie zrealizowana.
Dlatego technologia, która dziś się do tego nadaje, to rpa: oprogramowanie, które odczytuje terminy płatności, porównuje je z kalendarzem płatności i generuje powiadomienia lub nawet przygotowuje propozycje płatności. Nie samodzielnie oceniająca AI, która płaci bez nadzoru, ale zautomatyzowane monitorowanie z człowiekiem, który obsługuje wyjątki. To przesunięcie już teraz zachodzi w wielu działach finansowych: prowadzenie przeglądu to praca, która zanika z codziennych zadań pracownika działu zobowiązań, natomiast decydowanie o odchyleniach pozostaje.
Dwa warunki wstępne decydują, czy to zadziała w konkretnej firmie. Pierwszy to wiarygodne dane planistyczne: jeśli terminy płatności, warunki płatności i uzgodnienia dotyczące rabatów są poprawnie i aktualnie zapisane w systemie, automatyczne monitorowanie może na tym się opierać. Jeśli te dane są rozproszone po e-mailach, oddzielnych ustaleniach z dostawcami lub systemie, który nie łączy się z księgowością, konieczne jest najpierw uporządkowanie, zanim automatyzacja ma sens. Drugi warunek to sygnalizacja odchyleń: system musi nie tylko obsługiwać standardowe przypadki, ale też wyraźnie wskazywać, kiedy coś wykracza poza wzorzec, aby człowiek mógł to ocenić.
W firmie z małą liczbą stałych dostawców i prostymi warunkami płatności monitorowanie da się zautomatyzować praktycznie w całości: mało wyjątków, przewidywalne wzorce. W firmie z dużą liczbą dostawców, zmiennymi warunkami umownymi, płatnościami międzynarodowymi w różnych walutach lub częstymi spornymi fakturami sytuacja jest inna: tam ryzyko odchyleń jest większe i strukturalnie pozostaje więcej pracy związanej z oceną. Różnicę robi też jakość danych źródłowych: dobrze skonfigurowany system księgowy daje automatyzacji więcej podstawy niż system z ręcznym wprowadzaniem danych i oddzielnymi listami Excel obok księgowości.
To zadanie nie stoi w izolacji. Wiąże się z szerszym przeglądem otwartych pozycji u dłużników i wierzycieli, z wczytywaniem i dopasowywaniem wyciągów bankowych, za pomocą którego rozliczane są płatności, oraz z rekoncyliacją transakcji dostawców płatności. Razem te zadania stanowią dużą część administracyjnego obiegu pieniędzy wpływającego do i wypływającego z firmy, i w każdym z tych przypadków obowiązuje ten sam wzorzec: struktura i wolumen umożliwiają automatyzację, koszty błędów i wyjątki utrzymują pewną formę nadzoru.
To nie jest porada personalna i nie jest argumentem za zmniejszaniem działu zobowiązań. To opis, która część zadania według ośmiu osi jest odpowiednia do przejęcia przez oprogramowanie, a która część pozostaje pracą ludzką. Jeśli przesunięcie zadań ma konsekwencje dla stanowisk, obowiązują dla tego własne wymogi prawne; zobacz też wyjaśnienie o tym, kiedy rada zakładowa musi w tym współdecydować. Nic tutaj nie gwarantuje, że zadanie zostanie faktycznie przejęte; zależy to od jakości danych, systemów i gotowości do dobrego sygnalizowania wyjątków.
Aby zobaczyć, jak to wypada w przypadku Państwa własnego procesu zobowiązań, warto przyjrzeć się wielkości strumienia faktur, liczbie dostawców oraz stopniowi, w jakim terminy płatności i uzgodnienia dotyczące rabatów są już ustrukturyzowane. Bezpłatny quickscan FTE TO AI daje w tym zakresie pierwszą wskazówkę: dwanaście pytań, bez konta, ze wskazaniem, jaka część godzin w Państwa profilu może już dziś zostać przejęta przez AI. Pełny werkscan, który rozkłada pracę całej firmy na poziom poszczególnych zadań, jest jeszcze w budowie.
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.