Зміст:
Відео: Настя и сборник весёлых историй (Листопад 2024)
Навіть для малого та середнього бізнесу (SMB) вибір нової платформи обліку хмари або модернізація існуючої може бути складним завданням, яке стає складнішим не лише необхідністю задоволення негайних вимог вашої організації, але й тому, що вам потрібно буде передбачити майбутнє теж. Щоб допомогти, ось чотири важливі тенденції, про які Ви хочете дізнатися, розмовляючи з потенційними постачальниками.
По-перше, ви хочете знати, чи програмне забезпечення, яке ви переглядаєте, використовує машинне навчання (ML). Тоді, якщо це так, як це ML перетворюється на цифрову допомогу за допомогою штучного інтелекту (AI)? Після цього гума дійсно відповідає дорозі, де перетинаються ці перші дві тенденції та всі ваші існуючі дані: а саме наскільки добре ваш потенційний пакет обробляє аналітику даних? Нарешті, ви хочете дізнатися, наскільки розширюється ваше програмне забезпечення, коли йдеться про інтеграцію своїх даних із даними інших бек-офісних додатків, що може бути будь-чим - від цифрового маркетингу до систем продажу вашої точки продажу (POS).
Я обговорював ці тенденції з кількома фірмами хмарного обліку та планування ресурсів підприємств (ERP), щоб визначити, наскільки важливим є кожен, щоб допомогти вам зробити свою роботу. Що ще важливіше, ми обговорили, наскільки важливим буде кожен з них щодо того, наскільки добре ви будете робити свою роботу найближчим часом, коли ці тенденції стануть нормою для бухгалтерського програмного забезпечення.
1. Машинне навчання (ML)
На найосновнішому рівні, ML посилається на здатність програмної системи змінювати власні внутрішні алгоритми для підвищення продуктивності. Ви знаєте, як Facebook знає, яких друзів позначити, коли публікуєте фотографію? Це тому, що Facebook збирає інформацію з усіх ваших раніше позначених публікацій. Ви коли-небудь дивилися фільм, який вам рекомендував Netflix? Netflix знав рекомендувати цей фільм на основі попередніх виборів.
Тепер, як це стосується програмного забезпечення бухгалтерського обліку? Добре, ML допомагає робити такі речі, як автоматичне сортування рахунків, рекомендувати коди облікових записів та пропонувати повторювані місця розташування. Що ще важливіше, оскільки ви продовжуєте використовувати своє програмне забезпечення і, як ви продовжуєте приймати або відхиляти пропозиції за своїми алгоритмами ML, тим розумнішим стає програмне забезпечення. Замість того, щоб використовувати ML для отримання рекомендацій та сортування інформації, ваше програмне забезпечення почне пропонувати багатоступеневі автоматизації робочого процесу.
"Машинне навчання призведе до кращого прийняття рішень", - сказав Джон Роскілл, генеральний директор компанії з планування ресурсів підприємства Acumatica. "Це також збільшить продуктивність і забезпечить більш чіткий контроль та більше розуміння даних, щоб побачити кути. Бюджет та прогнозування сьогодні ґрунтуються на огляді назад довгими напрямками тенденцій, а не на останніх подіях та прогнозованих прогнозах. Краще звітування приведе до кращих рішень. "
Якщо все це звучить, ну, дорого, не хвилюйтеся. Багато великих підприємств, які використовують програмне забезпечення бухгалтерського обліку, вже використовують МЛ у своїх системах. Мине дуже довго, перш ніж ця технологія стане нормою навіть для найменшого бухгалтерського рішення бізнесу.
"Як і у багатьох інноваціях програмного забезпечення бухгалтерського обліку та фінансів, ймовірно, більші підприємства будуть лідирувати в побудові або вимагають рішень, що включають певну форму машинного навчання", - сказав Скотт Девіссон, співзасновник компанії з програмного забезпечення для малого бізнесу Acclivity. "Звідси мільйони малих підприємств можуть успадкувати ці нововведення, оскільки вони застосовуються до їх потреб / вимог. Але власники малого бізнесу є утилітарними, оскільки це стосується інновацій у галузі бухгалтерського обліку. Іншими словами, вони зайняті і розтягнуті на ресурси, тому вони прагнуть приймати рішення, які демонструють відчутну користь. Отже, хоча машинне навчання може пройти певний час, щоб спуститися до простору SMB, воно, швидше за все, забезпечить ключові, кількісно виправдані переваги, коли це станеться ".
2. Штучний інтелект (ШІ)
Перш ніж ми розберемося, як AI вплине на програмне забезпечення для обліку малого бізнесу, важливо, щоб ми розрізняли ML та AI. Хоча вони схожі, обидва терміни часто використовуються взаємозамінно (і неправильно). Ось основна відмінність обох термінів: ML-системи використовують інтелект для підвищення продуктивності, пропонуючи вам рекомендації та способи впорядкування процесів, тоді як системи, що використовують AI, надають автономії програмному забезпеченню для виконання завдань та прийняття рішень без нагляду людини. ML - Netflix, що робить рекомендації щодо фільму; AI - це машина, яка веде вас до роботи, поки ви дрімаєте на задньому сидінні.
Гаразд, ви, напевно, запитуєте себе, як автопоїзд відноситься до обліку SMB. Гарне питання. Пам'ятаєте, у попередньому розділі, коли я згадував, що МЛ рекомендуватиме та запропонувати вклад? Що робити, якщо ви довіряли програмному забезпеченню вводити самі дані, не вимагаючи вашого контролю?
"Штучний інтелект автоматизує мирські завдання і не вистачає мирських завдань", - сказав Роскілл. "AI забезпечить нескінченний рівень швидкості та точності, усуваючи помилки та помилки людини, в результаті чого підвищується точність".
Певні завдання, такі як введення та аудит витрат, відповіді на основні запитання клієнта та оцінка та відхилення позик на основі автоматизованих оцінок ризику, - лише деякі з багатьох корисних способів, які АІ вже впливають на великі бухгалтерські фірми підприємства. Але цей рівень автоматизації незабаром прийде до інструментів обліку всіх розмірів.
"Штучний інтелект відкриє програмне забезпечення для фінансів та бухгалтерського обліку для нового набору користувачів, яким не потрібно розмовляти з бухгалтерським обліком, щоб отримати уявлення про систему", - сказав Аарон Харріс, головний директор компанії програмного забезпечення фінансового менеджменту Intacct. "Постачальники програм розумного обліку програмного забезпечення розробляють інтерактивність свого штучного інтелекту з урахуванням правильного набору користувачів".
3. Дані та аналітика
Ключовою сферою, де AI, ML та ділянки ділянок бухгалтерських даних перетинаються, є бізнес-аналітика. І хоча ви, звичайно, можете розгорнути сторонній інструмент, як переможець вибору редакторів
У цьому плані бухгалтерські пакети зосереджуються на декількох напрямках, зокрема аудит та оцінка ризиків, а також виявлення шахрайства. Інтегруючи додаткові джерела даних з інших додатків у портфоліо вашої організації, наприклад, дані клієнтів із системи управління відносинами з клієнтами (CRM), сенсорні дані від виробництва та придбання даних із вашої мережі постачань та програм управління запасами, облікові записи, розроблені в аналітиці даних, можуть забезпечити більш глибоке розуміння та вищий рівень наочності того, як ваша організація дійсно працює і заробляє гроші.
Для тих організацій, на яких поширюються норми відповідності, тенденція до використання аналітики даних для виявлення шахрайства може заощадити компанії великі гроші, одночасно врятувавши зникаючі відносини з клієнтами та партнерами. Успіх візуалізації даних та можливість складання дат із альтернативних джерел дозволяє деяким обліковим програмам виявити навіть найтонші проблеми та визначити, чи може шахрайство бути фактором.
4. Інтеграції та розширення
Кожен, хто використовував хмарне бізнес-програмне забезпечення, розуміє важливість зв’язування наборів даних від одного інструменту до іншого. Наприклад, ваше програмне забезпечення для управління відносинами з клієнтами (CRM) та програмне забезпечення для автоматизації маркетингу можуть надходити від різних постачальників, але окремі набори даних у кожному інструменті стосуються користувачів обох систем. Як результат, можливість перетягувати дані з однієї системи в іншу або зв'язувати робочі процеси в обох системах без глибокого передумови технологій полегшить ваше життя, а робота значно розумніша.
Девіссон сказав, що гнучкість для облікового програмного забезпечення є важливою, оскільки дозволяє власникам малого бізнесу виступати розробниками програмного забезпечення. "Вони можуть оцінити свої внутрішні потреби, де їм потрібні ефективніші робочі процеси або які додатки потребують, які дані", - сказав він. "І вони можуть реалізовувати рішення, не вдаючись до дорогих, складних проектів розвитку".
Такі інструменти, як IFTTT і Zapier, не тільки об'єднують різні системи, вони дозволяють автоматизувати складні робочі процеси в декількох системах - і дозволяють вам це робити з мінімальним технологічним досвідом. Прекрасним прикладом того, що ви могли досягти, придбавши облікову систему, яка може зв’язатись із одним із цих інструментів роз’єму, є наступне: Коли нова транзакція входить у вашу систему, робочий процес створює рахунок-фактуру на рахунку Zoho Invoice, розміщує повідомлення на Slack, створює ряд даних у Google Таблицях, надсилає електронне повідомлення відповідним колегам та планує подальший платіж. Ви отримуєте ідею.
"Гнучкість для інструментів обліку є найважливішою", - сказав Гарріс. "Навіть споживачі, які обрали пакети, швидше за все, розгорнуть багато рішень. Бухгалтерські рішення, такі як Intacct, розроблені, передбачаючи доступ до більш ніж просто стандартної бухгалтерської інформації та призначені для участі в бізнес-процесах для всієї компанії. Підключення всіх цих систем не тільки дозволить більш багатий набір даних, на якому можна отримати уявлення, це також зменшить затримку даних ".
