4 Verslo tendencijos, į kurias reikia atsižvelgti renkantis debesų apskaitos programinę įrangą

Net mažoms ir vidutinėms įmonėms (SMB) pasirinkti naują debesų apskaitos platformą ar atnaujinti esamą gali būti sudėtinga užduotis, padariusi iššūkį ne tik dėl poreikio patenkinti tiesioginius organizacijos reikalavimus, bet ir dėl to, kad reikės numatyti ateityje taip pat. Norėdami padėti, pateikiame keturias svarbias tendencijas, apie kurias norėsite pasidomėti kalbėdami su potencialiais pardavėjais.

Pirmiausia norėsite sužinoti, ar naršoma programinė įranga naudoja kompiuterinį mokymąsi (ML). Tuomet, jei tai įvyksta, kaip tas ML tampa dirbtiniu intelektu (AI) skaitmenine pagalba? Po to guma tikrai eina tuo keliu, kuriame susikerta šios dvi pirmosios tendencijos ir visi jūsų turimi duomenys: būtent kaip jūsų būsimas paketas tvarko duomenų analizę? Galiausiai norėsite sužinoti, kiek praplečiama jūsų programinė įranga, kai reikia integruoti jos duomenis su kitomis „back-office“ programomis, kurios gali būti bet kas, pradedant skaitmenine rinkodara ir baigiant jūsų pardavimo vietos (POS) sistemomis.

Aš aptariau šias tendencijas su keliomis debesų apskaitos ir įmonės išteklių planavimo (ERP) įmonėmis, kad nustatyčiau, kiek svarbu kiekvienai iš jų padėti jums atlikti savo darbą. Dar svarbiau, mes aptarėme, koks svarbus bus kiekvienas iš jų, ar gerai atliksite savo darbą artimiausioje ateityje, kai šios tendencijos taps apskaitos programinės įrangos norma.

1. Mašinų mokymasis (ML)

Pačiame pagrindiniame lygmenyje ML nurodo programinės įrangos sistemos sugebėjimą modifikuoti savo vidinius algoritmus, kad pagerėtų jų našumas. Jūs žinote, kaip „Facebook“ žino, kuriuos draugus pažymėti, kai paskelbiate nuotrauką? Taip yra todėl, kad „Facebook“ rinko informaciją iš visų jūsų anksčiau pažymėtų įrašų. Ar kada nors žiūrėjote filmą, kurį jums rekomendavo „Netflix“? „Netflix“ žinojo, kad rekomenduos tą filmą pagal jūsų ankstesnius pasirinkimus.

Dabar, kaip tai susiję su apskaitos programine įranga? Na, ML padeda atlikti tokius veiksmus, kaip automatiškai rūšiuoti atsiskaitymo ataskaitas, rekomenduoti sąskaitų kodus ir siūlyti pakartotines duomenų talpinimo vietas. Dar svarbiau, kad ir toliau naudodamiesi savo programine įranga ir toliau priimdami ar atmesdami pasiūlymus pagal savo ML algoritmus, tuo intelektualikesnė programinė įranga tampa. Užuot naudodami ML rekomendacijoms gauti ir rūšiuoti informacijai, jūsų programinė įranga pradės siūlyti kelių pakopų automatizavimą.

„Mašinų mokymasis leis priimti geresnius sprendimus“, - teigė įmonės išteklių planavimo bendrovės „Acumatica“ generalinis direktorius Jonas Roskillas. "Tai taip pat padidins produktyvumą ir suteiks griežtesnę kontrolę bei daugiau duomenų įžvalgų, kad matytųsi aplink kampus. Biudžetas ir prognozės šiandien grindžiami atgaline perspektyva per ilgas tendencijų linijas, o ne naujausiais įvykiais ir į ateitį nukreiptomis prognozėmis."

Jei visa tai skamba gerai, brangiai, nesijaudinkite. Daugelis didesnių apskaitos programinę įrangą naudojančių įmonių jau naudoja ML savo sistemose. Neilgai trukus ši technologija taps norma net ir mažiausio verslo apskaitos sprendimui.

„Kaip ir daugelio apskaitos ir finansų programinės įrangos naujovių atveju, tikėtina, kad didesnės įmonės parodys pavyzdį ar reikalauja sprendimų, kurie apima tam tikras mašininio mokymosi formas“, - teigė Scottas Davisonas, mažo verslo programinės įrangos bendrovės „Acclivity“ įkūrėjas. "Iš to milijonai mažų įmonių gali paveldėti tas naujoves, kai jos patenkinamos atsižvelgiant į jų poreikius / reikalavimus. Tačiau mažų įmonių savininkai yra utilitarūs, nes tai susiję su apskaitos technologijų naujovėmis. Kitaip tariant, jie yra užimti ir ištempę resursus, todėl jie linkę priimti sprendimus, rodančius apčiuopiamą naudą. Taigi, nors gali prireikti šiek tiek laiko, kol mašinų mokymasis padės pasiekti SMB erdvę, greičiausiai tai suteiks esminių kiekybiškai įvertinamų pranašumų. “

2. Dirbtinis intelektas (AI)

Prieš išsiaiškindami, kaip AI paveiks smulkaus verslo apskaitos programinę įrangą, svarbu atskirti ML ir AI. Nors jie abu panašūs, jie dažnai vartojami pakaitomis (ir neteisingai). Čia yra pagrindinis skirtumas tarp šių dviejų sąvokų: ML sistemos naudoja žvalgybos duomenis, siekdamos pagerinti našumą, siūlydamos jums rekomendacijas ir būdus, kaip supaprastinti procesus, o AI naudojančios sistemos suteikia programinės įrangos savarankiškumą užduotims atlikti ir priimti sprendimus be žmogaus priežiūros. ML yra „Netflix“ teikianti filmų rekomendacijas; PG yra automobilis, vedantis jus į darbą, kol atsiguliate ant nugaros.

Gerai, jūs tikriausiai klausiate savęs, kaip savarankiškai važiuojantis automobilis susijęs su SMB apskaita. Geras klausimas. Prisimeni ankstesniame skyriuje, kai minėjau, kad ML rekomenduos ir siūlys įvestis? Ką daryti, jei patikėjote, kad programinė įranga pati įves duomenis, nereikalaudama jūsų priežiūros?

"Dirbtinis intelektas automatizuoja kasdienes užduotis ir kasdienių užduočių netrūksta", - sakė Roskilas. "AI užtikrins begalinį greičio ir tikslumo lygį, pašalins klaidas ir žmogiškas klaidas, todėl bus didesnis tikslumas".

Tam tikros užduotys, tokios kaip išlaidų įvedimas ir auditas, atsakymai į pagrindinius klientų klausimus ir paskolų vertinimas bei atmetimas remiantis automatizuotu rizikos vertinimu, yra tik keli iš daugelio naudingų būdų, kuriais AI jau daro įtaką didelių įmonių apskaitos įmonėms. Bet toks automatizavimo lygis netrukus atiteks bet kokio dydžio apskaitos priemonėms.

„Dirbtinis intelektas atvers finansų ir apskaitos programinę įrangą naujam vartotojui, kuriam nereikia kalbėti apie apskaitą, kad gautumėte įžvalgos iš sistemos“, - sakė Aaronas Harrisas, finansų valdymo programinės įrangos bendrovės „Intacct“ technikos vadovas. "Išmaniosios apskaitos programinės įrangos pardavėjai projektuoja savo dirbtinio intelekto interaktyvumą, turėdami omenyje tinkamą vartotojų grupę."

3. Duomenys ir „Analytics“

Pagrindinė sritis, kurioje susikerta AI, ML ir apskaitos duomenų privalumai, yra verslo analizė. Ir nors jūs tikrai galite naudoti trečiosios šalies įrankį, pavyzdžiui, „Editors 'Choice“ nugalėtoją „Tableau“, norėdami padėti analizuoti visus tuos skirtingus duomenų rinkinius, į kuriuos galima reaguoti, taip pat turėtumėte skirti laiko išnagrinėti, ką šiuo atžvilgiu jūs darote pati pagrindinė apskaitos platforma. Per pastaruosius kelerius metus visų rūšių verslo programos, atsakingos už didelių duomenų rinkinių generavimą ar sijojimą, tyrinėjo duomenų analizę kaip pagrindinę pridėtinę vertę, o apskaita nėra išimtis.

Apskaitos paketuose daugiausia dėmesio skiriama kelioms sritims, būtent auditui ir rizikos vertinimui bei sukčiavimo nustatymui. Integruodami papildomus duomenų šaltinius iš kitų programų į savo organizacijos aplanką, pvz., Klientų duomenis iš ryšių su klientais valdymo (CRM) sistemos, jutiklių duomenis iš gamybos ir įsigydami duomenis iš savo tiekimo grandinės bei atsargų valdymo programų, duomenų analitika besinaudojančios paskyros gali suteikite gilesnių įžvalgų ir geriau matysite, kaip jūsų organizacija iš tikrųjų veikia ir uždirba pinigus.

Toms organizacijoms, kurioms taikomi atitikties nuostatai, tendencija naudoti duomenų analizę siekiant pastebėti sukčiavimą gali padėti įmonėms sutaupyti didelių pinigų, tuo pačiu išsaugant nykstančius klientų ir partnerių santykius. Pažanga duomenų vizualizavime ir galimybė suskaidyti datą iš kitų šaltinių leidžia kai kurioms apskaitos programoms pastebėti net subtiliausias problemas ir nustatyti, ar sukčiavimas gali būti veiksnys.

4. Integracijos ir plėtiniai

Visi, kas naudojosi debesų pagrindu sukurta verslo programine įranga, supranta duomenų rinkinių susiejimo iš vieno įrankio į kitą svarbą. Pvz., Jūsų ryšių su klientais valdymas (CRM) ir rinkodaros automatizavimo programinė įranga gali būti skirtingų pardavėjų, tačiau kiekvienos priemonės atskiri duomenų rinkiniai yra svarbūs abiejų sistemų vartotojams. Dėl to, jei galėsite perkelti duomenis iš vienos sistemos į kitą arba susieti abiejų sistemų darbo eigą neturėdami gilių technologinių pagrindų, tai palengvins jūsų gyvenimą, o darbas bus daug protingesnis.

Davissonas teigė, kad apskaitos programinės įrangos lankstumas yra svarbus, nes tai leidžia smulkaus verslo savininkams veikti kaip programinės įrangos kūrėjams. „Jie gali įvertinti savo vidinius poreikius ten, kur jiems reikia efektyvesnių darbo eigų, ar programoms reikia kokių duomenų“, - sakė jis. "Ir jie gali įgyvendinti sprendimus nesiimdami brangių, sudėtingų plėtros projektų."

Tokie įrankiai kaip „IFTTT“ ir „Zapier“ ne tik sujungia skirtingas sistemas, bet ir leidžia automatizuoti sudėtingas darbo eigas keliose sistemose - ir leidžia tai daryti naudojant minimalią technologinę patirtį. Puikus pavyzdys, ką galėtumėte įsigyti įsigiję apskaitos sistemą, kurią galima susieti su vienu iš šių jungčių įrankių, yra šis: Kai į jūsų sistemą prisijungiama nauja operacija, darbo eiga sukuria sąskaitą faktūrą „Zoho“ sąskaitoje faktūroje, paskelbia pranešimą „Slack“., sukuria duomenų eilutę „Google“ skaičiuoklėse, siunčia el. laišką atitinkamiems bendradarbiams ir suplanuoja būsimą mokėjimą. Jūs gaunate idėją.

„Apskaitos priemonių lankstumas yra nepaprastai svarbus“, - sakė Harrisas. "Net vartotojai, pasirinkę apartamentus, greičiausiai diegs daugybę sprendimų. Apskaitos sprendimai, tokie kaip" Intacct ", yra skirti numatyti galimybę gauti ne tik standartinę apskaitos informaciją, bet ir skirti visos įmonės verslo procesams. Sujungus visas šias sistemas ne tik įgalinsite turtingesnis duomenų rinkinys, iš kurio galima gauti įžvalgų, tai taip pat sumažins duomenų vėlavimą “.