4 Poslovni trendovi koje treba uzeti u obzir pri odabiru softvera za računovodstvo u oblaku

Čak i za mala i srednja poduzeća (SMB), odabir nove platforme za računovodstvo u oblaku ili nadogradnju postojeće može biti teška vježba koja postaje izazovnija, ne samo potrebom da se zadovolje neposredni zahtjevi vaše organizacije, već i zato što ćete trebati predvidjeti budućnost takođe. Da vam pomognem, evo četiri važna trenda o kojima biste se željeli raspitati kada razgovarate s potencijalnim dobavljačima.

Prvo ćete htjeti znati koristi li softver koji pregledavate strojno učenje (ML). Ako se to dogodi, ako to uspije pretvoriti u digitalnu pomoć putem umjetne inteligencije (AI)? Nakon toga guma zaista zadovoljava put na kojem se presiječu ta prva dva trenda i svi vaši postojeći podaci: naime, koliko dobro vaš potencijalni paket postupa s analizom podataka? Napokon, morat ćete znati koliko je vaš softver proširiv kada je u pitanju integracija njegovih podataka s podacima drugih zaostalih aplikacija, što bi moglo biti bilo što, od digitalnog marketinga do sustava prodaje na vašem prodajnom mjestu (POS).

Razgovarao sam o tim trendovima s nekoliko tvrtki za oblačno računovodstvo i planiranje resursa poduzeća (ERP) kako bih odredio koliko je svaka od njih važna za pomoć u obavljanju vašeg posla. Što je još važnije, razgovarali smo o tome koliko bi svaki bio važan u pogledu toga koliko ćete dobro raditi svoj posao u skoroj budućnosti kada ti trendovi postanu norma za računovodstveni softver.

1. Strojno učenje (ML)

Na svojoj osnovnoj razini ML se odnosi na sposobnost softverskog sustava da mijenja svoje interne algoritme kako bi poboljšao performanse. Znate kako Facebook zna koje prijatelje označiti kad objave fotografiju? To je zato što Facebook prikuplja informacije iz svih vaših prethodno označenih postova. Jeste li ikad gledali film koji vam je Netflix preporučio? Netflix je znao preporučiti taj film na temelju vaših prethodnih odabira.

E sad, kako se to odnosi na računovodstveni softver? Pa, ML vam pomaže učiniti stvari poput automatskog sortiranja izvoda o naplati, preporučiti kodove računa i predložiti ponavljajuće položaje podataka. Što je još važnije, što nastavite koristiti svoj softver i što više prihvaćate ili odbijate prijedloge u vašim ML algoritmima, softver postaje inteligentniji. Umjesto da se ML posluži za dobivanje preporuka i sortiranje informacija, vaš će softver početi predlagati višestupanjske automatizacije radnog tijeka.

"Strojno učenje rezultirat će boljim donošenjem odluka", rekao je Jon Roskill, direktor tvrtke za planiranje resursa poduzeća Acumatica. "To će također povećati produktivnost i pružiti pooštrene kontrole i više uvida u podatke koji se mogu vidjeti oko svih uglova. Proračun i predviđanje danas se zasniva na gledanju unatrag po dugim linijama trenda, a ne na nedavnim kretanjima i projekcijama u budućnosti. Bolje izvještavanje rezultira boljim odlukama."

Ako ovo sve zvuči, dobro, skupo, ne brinite. Mnoga veća poduzeća koja koriste računovodstveni softver već koriste ML u svojim sustavima. Neće proći puno vremena prije nego što ova tehnologija postane norma za čak i najmanje poslovno računovodstveno rješenje.

"Kao i kod mnogih softverskih inovacija u računovodstvu i financiranju, vjerovatno je da će veća poduzeća voditi u izgradnji ili zahtijevanju rješenja koja uključuju neki oblik strojnog učenja", rekao je Scott Davisson, suosnivač softverske tvrtke za mala poduzeća Acclivity. "Odatle milioni malih poduzeća mogu naslijediti te inovacije jer se primjenjuju na njihove potrebe / zahtjeve. No, vlasnici malih poduzeća su utilitarni što se odnosi na inovacije računovodstvene tehnologije. Drugim riječima, zauzeti su i zalažu se za resurse, pa imaju tendenciju u prihvaćanju rješenja koja pokazuju opipljivu korist. Dakle, iako će možda trebati vremena da se strojno učenje probije do SMB prostora, vjerojatno će to pružiti ključne, mjerljive prednosti kada se to dogodi."

2. Umjetna inteligencija (AI)

Prije nego što razmotrimo kako će AI utjecati na softver za računovodstvo malih poduzeća, važno je razlikovati ML i AI. Iako su slični, oba se termina često upotrebljavaju naizmjenično (i pogrešno). Evo osnovne razlike između oba termina: ML sustavi koriste inteligenciju za poboljšanje performansi nudeći vam preporuke i načine za pojednostavljivanje procesa, dok sustavi koji koriste AI daju softver autonomiji za izvršavanje zadataka i donošenje odluka bez ljudskog nadzora. ML je Netflix koji daje filmske preporuke; AI je automobil koji te vozi na posao dok spavaš na stražnjem sjedalu.

Okej, vjerojatno se pitate kako se osobni automobil odnosi na SMB računovodstvo. Dobro pitanje. Sjećate se u prethodnom odjeljku kad sam spomenuo da će ML preporučiti i predložiti unose? Što ako ste povjerili softveru da unosi podatke bez potrebe za nadgledanjem?

"Umjetna inteligencija automatizirat će svakodnevne zadatke i ne smije nedostajati svakodnevnih zadataka", rekao je Roskill. "AI će pružiti beskonačnu razinu brzine i točnosti, uklanjajući pogreške i ljudske pogreške, rezultirajući boljom preciznošću."

Određeni zadaci, poput unosa i revizije troškova, odgovaranja na osnovna pitanja klijenta i procjene i odbijanja kredita na temelju automatiziranih procjena rizika, samo su neki od mnogih korisnih načina na koje AI već utječe na velike računovodstvene firme poduzeća. No, ova razina automatizacije uskoro će doći do računovodstvenih alata svih veličina.

"Umjetna inteligencija otvorit će softver za financiranje i računovodstvo novom skupu korisnika koji ne trebaju govoriti računovodstvo da bi dobili uvid u sustav", rekao je Aaron Harris, središnji direktor softverske tvrtke Intacct za financijsko upravljanje. "Proizvođači pametnog računovodstvenog softvera dizajniraju svoju interaktivnost s umjetnom inteligencijom, imajući na umu točan skup korisnika."

3. Podaci i analitika

Ključno područje na kojem se presijecaju AI, ML i dijelovi računovodstvenih podataka jest poslovna analitika. I dok sigurno možete implementirati alat treće strane, poput pobjednika izbora Editors 'Choice Tableau, kako biste pomogli da se analiziraju svi ti različiti skupovi podataka u uvidljive učinke, također biste trebali izdvojiti vrijeme da istražite što vaša temeljna računovodstvena platforma sama radi u tom pogledu. U posljednjih nekoliko godina sve vrste poslovnih aplikacija odgovornih za stvaranje ili prosijavanje kroz velike skupove podataka istražuju analitiku podataka kao temeljni dodatak vrijednosti i računovodstvo nije iznimka.

Računovodstveni paketi usmjereni su na nekoliko područja u tom pogledu, posebno reviziju i procjenu rizika, kao i otkrivanje prijevara. Integrirajući dodatne izvore podataka iz drugih aplikacija u portfelju vaše organizacije, kao što su podaci o klijentima iz vašeg sustava upravljanja odnosima s klijentima (CRM), senzorski podaci iz proizvodnje i kupovina podataka iz vašeg lanca opskrbe i upravljanja zalihama, računi upućeni u analizu podataka mogu pružite dublji uvid i višu razinu vidljivosti o tome kako vaša organizacija stvarno funkcionira i zarađuje.

Za organizacije koje podliježu propisima o poštivanju zakona, trend korištenja analitičkih podataka za otkrivanje prijevara može uštedjeti velik novac tvrtkama uz spašavanje ugroženih odnosa s kupcima i partnerima. Napredak u vizualizaciji podataka i mogućnost spajanja datuma iz alternativnih izvora omogućuje nekim računovodstvenim aplikacijama da uoče i najsitnije probleme i utvrde može li prijevara biti čimbenik.

4. Integracije i proširenja

Svatko tko je koristio poslovni softver temeljen na oblaku razumije važnost povezivanja skupova podataka s jednog na drugi alat. Na primjer, vaš softver za upravljanje odnosima s klijentima (CRM) i softver za automatizaciju marketinga mogu potjecati od različitih dobavljača, ali različiti skupovi podataka u svakom alatu relevantni su za korisnike oba sustava. Kao rezultat, mogućnost prebacivanja podataka iz jednog sustava u drugi ili povezivanje tijekova rada u oba sustava bez duboke tehnološke pozadine olakšat će vam život, a vaš rad mnogo pametnijim.

Davisson je rekao kako je fleksibilnost računovodstvenog softvera važna jer omogućava vlasnicima malih poduzeća da djeluju kao programeri softvera. "Oni mogu procijeniti svoje unutarnje potrebe, gdje trebaju efikasnije tijekove rada ili koje aplikacije trebaju koje podatke", rekao je. "I mogu implementirati rješenja bez upuštanja u skupe, komplicirane razvojne projekte."

Alati poput IFTTT i Zapier ne samo da spajaju različite sustave, već vam omogućuju automatiziranje složenih radnih tokova kroz više sustava - i omogućuju vam to uz minimalno tehnološko iskustvo. Odličan primjer onoga što biste mogli postići kupnjom računovodstvenog sustava koji se može povezati u jedan od ovih alata za povezivanje je sljedeći: Kada se nova transakcija prijavi u vaš sustav, tijek rada stvara fakturu na Zoho Račun, objavljuje obavijest u Slack-u, stvara niz podataka na Google tablicama, šalje e-poštu relevantnim suradnicima i zakazuje buduće plaćanje. Shvaćate ideju.

"Fleksibilnost računovodstvenih alata je najvažnija", rekao je Harris. "Čak će i potrošači koji su se odlučili za pakete vjerojatno primijeniti mnoga rješenja. Računovodstvena rješenja poput Intacct-a dizajnirana su predviđajući pristup većem broju nego samo standardnim računovodstvenim informacijama i osmišljena su da budu dio poslovnih poslovnih procesa u cijeloj tvrtki. Povezivanje svih ovih sustava neće samo omogućiti bogatiji skup podataka iz kojih se dobiva uvid, to će umanjiti i kašnjenje podataka."