Det vil ta tid å utvikle og implementere AI for fullt. Byråene som venter med å ta i bruk AI vil kunne ende opp med å ikke nå igjen konkurrentene. Se hva du kan gjøre for å henge med i utviklingen.
AI, kunstig intelligens, maskinlæring – buzzordene som for lengst har fått grobunn i samfunnet – ikke minst i regnskapsbransjen, og vi begynner allerede å se effekten. AI skaper betydelige forbedringer i nøyaktighet og effektivitet, gjør en betydelig forskjell i nesten alle domener. AI bidrar til endring av arbeidsflyt, jobber 24/7, gir umiddelbar verdi, og vil bidra med ca NOK 145 milliarder til verdensomspennende BNP innen 2030 (PwC).
Vi kan sammenligne AI-bølgen mer eller mindre i størrelsesorden til den industrielle revolusjonen, men det beveger seg mye raskere. Til tross for rask teknologisk utvikling, er mange regnskapsbyråer av den oppfatning at de venter med å omfavne teknologien til den har etablert seg enda mer. Men en slik tilnærming har sine ulemper. Realiteten er at byråene som venter med å ta i bruk AI vil kunne ende opp med å ikke nå igjen konkurrentene. Men hvorfor er det slik?
Les også: 6 gunner til å bruke AI i regnskapsføringen
AI og kunstig intelligens er metoder og teknikker som gjør at datasystemer er i stand til å gjennomføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Ved hjelp av smarte algoritmer er maskiner i stand til å tolke data, tilegne seg kunnskap, og lære seg å utføre spesielle handlinger — som et menneske. Ettersom at kunstig intelligens ikke bare baserer seg på regler, men smarte algoritmer som lærer og bygger opp erfaring, er det derfor mulig å automatisere regnskapet.
Det er likevel en vesentlig forskjell mellom et regelbasert system (som blant annet dagens Finago) og et AI-basert system. Et AI-basert system lærer over tid ved å bruke mye data. Eksempelvis, på noen fakturaer og med noen leverandører, kan læringen skje ganske raskt, mens i andre situasjoner tar det uker eller måneder. Det som gjør AI til en suveren og overlegen teknologi, er at den kommer til å nå 99 prosent automatisering over tid, men for å kunne nå denne automatiseringsgraden er AI helt avhengig av menneskelig input.
Det er ikke slik at du kan skru på AI, lene deg tilbake og se at regnskapet føres av seg selv. Det som er viktig er å lære opp AI slik du selv ønsker at regnskapet ditt skal bli bokført, og dette tar tid – maskinlæring tar tid! Data skal tolkes, leses og huskes, og det tar tid å distribuere kunnskapen.
AI lærer på makronivå på tvers av alle Finago sine over 40.000 kunder, samt på micro nivå hvor den i større grad klarer å fange opp særegenheter med regnskapet. Det kan være spesifikke kontoer som benyttes for ditt selskap som strider mot den globale læringen. Micro-læringen er den som vektes mest og vil være helt avgjørende for de ulike særegenhetene som ofte finnes i et regnskap.