Mikael Mangs

Viseadministrerende direktør, Network Services 

Outsourcing av fakturabehandling eller sentralisering av funksjoner til sentrale støttefunksjoner, har vært en ledende trend i flere tiår. Dette anses som en standard del av nesten alle selskapers organisering. I dag ser man flere muligheter som hjelper virksomheter med å bli mer effektive, hvor en av de kan være; robotic process automation (RPA) og maskinlæring.

Hvorfor bruke RPA og maskinlæring til fakturabehandling?

De økonomiske argumentene for å sette ut fakturabehandling er gode; fleksibilitet, standardisering, fornyelse av teknologi, bransjeledende praksiser, reduksjon av manuelt arbeid, støtte på flere språk og døgnkontinuerlig drift er noen av de. Målet er å oppnå konkurransefordeler ved ytterligere å redusere feil og behovet for menneskelig innblanding og samtidig innhente økonomiske data og reduserer risiko. Dette vil redusere mengden repetisjonsarbeid og vil frigjøre kapasitet for en digital arbeidsstyrke som kan fokusere på verdiskapende oppgaver, som strategisk outsourcing og forbedre forholdet mot leverandør.

Kunstig intelligens – for eksempel systemer aktivert for maskinlæring som analyser tidligere data og tar avgjørelser basert på erfaring – kombinert med dyp automatisering av komplekse prosesser, gir ny oversikt og uovertruffen produktivitet. Med denne teknologien vil fakturabehandling generere inntekt i den totale behov-til-betaling verdikjeden.

Hvilke fakturaoppgaver er best egnet for RPA og maskinlæring?

De største faktorene som motiverer virksomheter til å outsoure deler av eller hele fakturabehandlingen, er krevende prosesser / flaskehalser og økt risiko for feil som oppstår i arbeidsflyten fra mottak til fakturabehandling. Ønsket om effektiv og strømlinjeformet drift, samt behovet for å automatisere og dermed bidra til strategisk forbedrede operasjoner, øker motivasjonen for innovasjon innen fakturabehandling.

Nedenfor er noen eksempler på roller innen fakturabehandling som kan endres av RPA og maskinlæring:​

  • ekspedisjonsavdelingen, inkludert skanning og innhenting av fakturainformasjon for å samle strukturerte data og utføre regelbaserte aktiviteter
  • mottak og registrering av faktura og innkjøpsordre i ERP
  • arbeidsflyt for faktura og innkjøpsordre, godkjenning, avvik og løsningshåndtering – administrasjon av fakturabehandling
  • fakturaautomatisering, inkludert automatisk fakturamatching fra match til postering
  • avstemming av fakturaopplysninger i forhold til betalinger og videre til hovedbok og ERP
  • betalingsgodkjenning gjennom håndtering av flere oppgaver i flere kilder
  • ivaretagelse av leverandørers masterdata
  • automatisert rapportering for analyse og beslutningstaking

Hva er kjennetegn på suksess?

Hvis du er ute etter å automatisere alle eller noen av oppgavene ovenfor, må du kunne vise til konsekvent kvalitet basert på KPI’er i bruk som har blitt definert av virksomheten. Styring, kostnadsreduksjoner og resultater er under kontinuerlig oppsyn, så sørg for å identifisere hvordan du vil definere og kommunisere suksess når du vil innføre ny teknologi på gamle prosesser.

Selskaper som har omfavnet denne nye teknologien, ser på grad av fullføring og nøyaktighet innen områder som:

  • malbasert brukeradministrasjon over flere økonomisystemer
  • nye rabatter for tidlig betaling som mottas, rapporteres og overvåkes
  • automatisert filkonvertering mellom økonomisystemer
  • avstemming av betalinger og dokumenter
  • automatisert tvisteløsning – for eksempel håndtering av krav og endringsforespørsler
  • oppdateringer av leverandørmasterdata og dokumentadministrasjon gjennom import/eksport
  • oppdagelse av svindel i hele behov-til-betaling verdikjeden
  • automatiserte datafangstelementer kombinert med maskinlæring
  • flerdimensjonal kildeinnhenting for dataanalyse og visning for beslutningsformål
  • håndtering av forsendelsesvarsler

Hvorfor er RPA og maskinlæring bedre enn tradisjonell outsourcing?

Tradisjonell outsourcing kan ha en rekke ulemper – for eksempel manglende oversikt over kostnader og operasjoner, en lite fleksibel samarbeidspartner, tap av leverandørkontroll og administrasjon, kompleks kommunikasjon fra leverandører, dårlig kvalitet osv.

RPA løser mange av utfordringene som er knyttet til outsourcing, inkludert følgende:

  • Manglende oversikt og åpenhet: En samarbeidspartner for outsourcing av forretningsprosesser kan bli en utfordring når det gjelder innkjøp og fakturering, og du kan fort komme til å spørre deg selv: Hvor er innkjøpsordren eller fakturaen?
  • Sen betaling og dårlig behandling av leverandører: Dårlig behandling av leverandører kan føre til økte priser og til og med tap av viktige leverandører.
  • Dårlig kvalitet på tjenester og unøyaktige data: Billige leverandører for outsourcing av forretningsprosesser leverer ikke alltid den kvaliteten som kreves for enkelte volumer og bedrifter.
  • Ufullstendige data for å administrere utgifter på riktige måte; Outsourcing av forretningsprosesser kan etterlate hull i dataene dine, noe som forhindrer deg i å få den fulle oversikten over direkte og indirekte utgifter.
  • Uforutsette driftskostnader: Disse kan oppstå når leverandører priser tjenester som altomfattende – vær oppmerksom på emner som er utenfor omfanget. Kjøp av en grunnleggende tjeneste kan føre til en enorm økning i indirekte kostnader, med store endringer i omfanget og prosjektet.

Hvordan bruker selskaper RPA og maskinlæring til å automatisere fakturabehandling?

Fremtidsrettede bedrifter tar i bruk disse verktøyene ved å samarbeide med riktig leverandør for automatisert fakturabehandling, en som har erfaring i å kombinere løsningsmuligheter, automatisering, RPA og kvalitet. Hvis du ønsker RPA og maskinlæring, bør du finne en leverandør som er opptatt av innovasjon, og som aktivt utforsker nye områder innen teknologi for økonomifeltet for å gi deg de nyeste og beste løsningene. I takt med at disse leverandørene lanserer nye utgaver på markedet, vil stadig mer av denne teknologien bli tilgjengelig for deg som kunde. Se dessuten etter en leverandør som tilbyr bedriftsrådgivning for å hjelpe deg med å ta i bruk innovasjoner i virksomheten og maksimere verdien av ny teknologi.

Vil du lese mer og oppdatere deg på aktuelle trender, kan du lese vårt whitepaper om Fremtidens økonomi her.