4 Az üzleti trendek, amelyeket figyelembe kell venni a felhőszámviteli szoftver kiválasztásakor

Még a kkv-k számára is, az új felhőalapú számviteli platform kiválasztása vagy a meglévő frissítése nehéz feladat lehet, amely nemcsak a szervezet azonnali igényeinek való megfelelés iránti igény, hanem azért is, mert előre kell számolnia a jövőben is. Segítséget nyújtunk itt: négy fontos trendről érdemes érdeklődni, amikor a potenciális szállítókkal beszél.

Először azt szeretné tudni, hogy a böngészett szoftver használ-e gépi tanulást (ML). Akkor, ha igen, hogyan átalakítja az ML digitális segítségré a mesterséges intelligencián (AI) keresztül? Ezután a gumi valóban megfelel az útnak, ahol az első két tendencia és az összes meglévő adat keresztezi egymást: nevezetesen, hogy a leendő csomag hogyan kezeli az adatok elemzését? Végül meg szeretné tudni, mennyire bővíthető a szoftver, amikor adatait más back-office alkalmazásokkal integrálja, amelyek bármi lehet a digitális marketingtől az értékesítési pont (POS) rendszerekig.

Néhány felhőalapú könyvelési és vállalati erőforrás-tervezési (ERP) céggel megvitattam ezeket a tendenciákat annak meghatározása érdekében, hogy mennyire fontosak mindegyik a munkád elvégzésében. Ennél is fontosabb, hogy megvitattuk, mennyire fontosak lennének mindegyik abban, hogy mennyire jól fogja elvégezni a munkáját a közeljövőben, amikor ezek a trendek a számviteli szoftverek normáivá válnak.

1. Gépi tanulás (ML)

A legalapvetőbb szinten az ML egy szoftver rendszer azon képességére utal, hogy módosítsa saját belső algoritmusait a teljesítmény javítása érdekében. Tudod, hogy a Facebook tudja, mely barátait kell megcímkézni, amikor fotót tesz közzé? Ennek oka az, hogy a Facebook minden korábban megcímkézett üzenetéről információkat gyűjtött. Mindig nézett egy filmet, amelyet a Netflix ajánlott neked? A Netflix tudta, hogy ajánlja ezt a filmet a korábbi választásaid alapján.

Hogyan viszonyul ez a számviteli szoftverhez? Nos, az ML elősegíti a számlázási nyilatkozatok automatikus rendezését, a számlakódok ajánlását és az ismétlődő adatelhelyezéseket. Ennél is fontosabb, hogy mindaddig, amíg tovább használja a szoftvert, és ahogy továbbra is elfogadja vagy elutasítja az ML algoritmusait, annál intelligensebb lesz a szoftver. Az ML használata helyett az ajánlások fogadására és az információk rendezésére, a szoftver elkezdi javasolni a többlépcsős munkafolyamat-automatizálást.

"A gépi tanulás jobb döntéshozatalt fog eredményezni" - mondta Jon Roskill, az Acumatica vállalati erőforrás-tervező cég vezérigazgatója. "Emellett növeli a termelékenységet, és szigorúbb ellenőrzéseket, valamint több adatot nyújt betekintést a sarkok körül. A költségvetés és az előrejelzés ma a hosszú tendenciákra való visszafelé nézésen alapszik, nem pedig a legújabb fejleményekre és az előretekintő előrejelzésekre. A jobb jelentések jobb döntéseket eredményeznek."

Ha ez mind jól hangzik, akkor ne aggódjon. A számviteli szoftvert használó nagyobb vállalkozások közül sok már alkalmaz ML rendszereiben. Nem sokkal később válik ez a technológia a legkisebb üzleti számviteli megoldás normájává.

"Mint sok könyvelési és pénzügyi szoftverinnováció esetében, valószínűleg a nagyobb vállalkozások mutatják majd az útját olyan megoldások építésében vagy megkövetelésében, amelyek valamilyen formában tartalmazzák a gépi tanulást" - mondta Scott Davisson, az Acclivity kisvállalkozás-szoftverek társalapítója. "Innentől kezdve millió millió kisvállalkozás örökölheti ezeket az innovációkat, amikor az igényeikhez / követelményeikhez igazodnak. De a kisvállalkozások tulajdonosai utilitáriusak, mivel a számviteli technológiai innovációkkal kapcsolatosak. Más szavakkal, elfoglaltak és erőforrásokra feszültek, tehát hajlamosak olyan megoldásokat elfogadni, amelyek kézzelfogható előnyt mutatnak. Tehát, amíg eltarthat egy ideig, amíg a gépi tanulás elindul az SMB-területre, valószínűleg kulcsfontosságú, számszerűsíthető előnyöket fog biztosítani, amikor ezt megteszi."

2. Mesterséges intelligencia (AI)

Mielőtt megtudnánk, hogy az AI hogyan befolyásolja a kisvállalkozások számviteli szoftvereit, fontos, hogy különbséget tegyünk az ML és az AI között. Bár hasonlóak, mindkét kifejezést gyakran felcserélhetően (és helytelenül) használják. Itt van az alapvető különbség a két kifejezés között: Az ML rendszerek intelligenciát használnak a teljesítmény javítása érdekében, ajánlásokat és módszereket kínálva a folyamatok ésszerűsítésére, míg az AI-t használó rendszerek önállóságot adnak a szoftvernek a feladatok elvégzésére és a döntések meghozatalára emberi felügyelet nélkül. Az ML a Netflix filmjavaslatokat készít; Az AI egy autó, amely vezet, hogy dolgozzon, miközben lepihen a hátsó ülésen.

Oké, valószínűleg azt kérdezi tőle, hogyan kapcsolódik egy önálló autó az SMB számviteléhez. Jó kérdés. Emlékszel az előző szakaszban, amikor megemlítettem, hogy az ML bemeneteket javasol és javasol? Mi lenne, ha megbízik abban, hogy a szoftver magát az adatbevitelt végzi felügyelet nélkül?

"A mesterséges intelligencia automatizálja a hétköznapi feladatokat, és nincs hiány a hétköznapi feladatokról" - mondta Roskill. "Az AI végtelen sebességet és pontosságot fog biztosítani, eltávolítva a hibákat és az emberi hibákat, így jobb pontosságot eredményezve."

Bizonyos feladatok, például a költségek bevitele és ellenőrzése, az ügyfelek alapvető kérdéseinek megválaszolása, valamint a kölcsönök automatikus kockázatértékelés alapján történő értékelése és elutasítása, csak néhány a sok hasznos módszer közül, amelyekkel az AI már hatással van a nagyvállalati könyvelő cégekre. De az automatizálás ezen szintje hamarosan minden méretű könyvelő eszközön elérhető lesz.

"A mesterséges intelligencia olyan új felhasználói csoport számára nyitja meg a pénzügyi és számviteli szoftvereket, akiknek nem kell beszélniük a számvitelről, hogy betekintést nyerjenek a rendszerből" - mondta Aaron Harris, az Intacct pénzügyi menedzsment szoftvercég műszaki vezetője. "Az intelligens számviteli szoftverek gyártói mesterséges intelligencia interaktivitásukat a megfelelő felhasználói csoport szem előtt tartásával tervezik."

3. Adatok és elemzés

Az üzleti elemzés olyan kulcsfontosságú terület, ahol az AI, ML és a számviteli adatok gyűjtése keresztezik egymást. És bár biztosan telepíthet egy harmadik féltől származó eszközt, például a Szerkesztők választásának győztesét Tableau, annak érdekében, hogy elősegítse mindazon eltérő adatkészletek gyakorlati betekintést, akkor szánjon rá időt arra is, hogy megvizsgálja, mit végez ön az alapvető számviteli platform önmagában ebben a tekintetben. Az elmúlt években a különféle üzleti alkalmazások, amelyek felelősek nagy adatsorok előállításáért vagy szitálásáért, az adatanalitikát kutatták mint alapvető hozzáadott értéket, és a számvitel sem kivétel.

A számviteli csomagok e tekintetben több területre összpontosítanak, nevezetesen az ellenőrzésre és a kockázatértékelésre, valamint a csalások felderítésére. Az adatok elemzésével jártas fiókok integrálásával a szervezet portfóliójában található egyéb adatforrásokból, például az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) rendszerből származó ügyféladatokból, a gyártásból származó érzékelők adataiból, valamint az ellátási láncból és készletkezelő alkalmazásokból származó adatok megvásárlásával mélyebb betekintést és magasabb szintű láthatóságot biztosít a szervezet valódi működésében és a pénzt keresésében.

Azoknál a szervezeteknél, amelyekre vonatkozik a megfelelési előírások, az a tendencia, hogy az adatelemzést a csalások felderítésére használják, nagy pénzt takaríthat meg a társaságok számára, miközben veszélyeztetett ügyfél- és partnerkapcsolatokat menthet fel. Az adatok megjelenítésében elért haladás és az alternatív forrásokból származó adatok idő szerinti szétválasztásának képessége lehetővé teszi egyes számviteli alkalmazások számára a legfinomabb problémák felismerését és annak meghatározását, hogy a csalás tényező lehet-e.

4. Integrációk és kiterjesztések

Bárki, aki felhőalapú üzleti szoftvert használ, megérti az adatkészletek egyik eszközhöz a másikba történő kötésének fontosságát. Például az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) és a marketing-automatizálási szoftverek különböző szállítóktól származhatnak, de az egyes eszközök különálló adatkészletei mindkét rendszer felhasználóira vonatkoznak. Ennek eredményeként az a képesség, hogy adatokat gyűjt az egyik rendszerből a másikba, vagy összekapcsolhatja a munkafolyamatokat mindkét rendszerben mély technológiai háttér nélkül, könnyebbé teszi az életét, és a munka sokkal okosabb lesz.

Davisson szerint a könyvelési szoftverek rugalmassága fontos, mivel lehetővé teszi a kisvállalkozások tulajdonosai számára, hogy szoftverfejlesztõként viselkedjenek. "Felbecsülhetik belső igényeiket, ahol hatékonyabb munkafolyamatokra van szükségük, vagy milyen alkalmazásoknak van szükségük milyen adatokra" - mondta. "És megoldásokat hajthatnak végre anélkül, hogy drága, bonyolult fejlesztési projektekbe kezdenénk."

Az olyan eszközök, mint az IFTTT és a Zapier, nemcsak egymástól eltérő rendszereket hoznak össze, hanem lehetővé teszik az összetett munkafolyamatok automatizálását több rendszeren keresztül - és minimális technológiai tapasztalattal teszik lehetővé. Kiváló példa arra, mit érhet el, ha megvásárol egy számviteli rendszert, amely bekapcsolódhat ehhez a csatlakozó eszközhöz: A következő: Amikor új tranzakciót jelent be a rendszerbe, a munkafolyamat számlát készít a Zoho számlán, és értesítést küld a Slack-ban., létrehoz egy adatsort a Google Táblázatokban, e-mailt küld a megfelelő munkatársaknak, és ütemezi a jövőbeni fizetést. Megkapod az ötletet.

"A könyvelési eszközök rugalmassága alapvető fontosságú" - mondta Harris. "Még azok a fogyasztók is, akik a lakosztályt választották, valószínűleg számos megoldást telepítenek. Az Intaccthoz hasonló számviteli megoldásokat úgy tervezték, hogy nemcsak a szokásos számviteli információkhoz való hozzáférésre számítanak, hanem a vállalati szintű üzleti folyamatok részeként is készüljenek. Ezen rendszerek összekötése nem csak lehetővé teszi egy gazdagabb adatkészlet, amelyből betekintést nyerhetünk, ez csökkenti az adatok késését is."