Machine Learning ingår snart i alla ekonomisystem

Artificiell Intelligens (AI) är ett aktuellt ämne sedan en tid tillbaka, men nu börjar det bli verklighet inom olika områden. Machine Learning (maskininlärning på svenska), som är en del av AI, innebär att algoritmer utvecklar mönsterigenkänning och förutsäger hur det ska vara utan att någon människa har varit inblandad i programmeringen. Hur kan vi dra nytta av det inom ekonomi och bokföring?

Automatiserade tjänster i ekonomisystem som berör flöden och processer samt få konteringsförslag på en leverantörsfaktura är inget nytt. Men att få ett intelligent konteringsförslag sprunget ur Machine Learning innebär att en ”bokföringsrobot” tolkar mer av innehållet på fakturan, lär sig variationer över tid och använder sina nya kunskaper för att ge riktigt smarta konteringsförslag. Precis det här är produktägare Peter Bergman på Hogia Business Products involverad i när tester av en ”bokföringsrobot” pågår.

− Det är riktigt spännande att omvärldsbevaka kring automatisering via AI och robotar, och även för oss på Hogia blir detta allt mer aktuellt. Våra tester innebär att vi lär oss vilka möjligheter som finns när vi vill göra avancerad nytta tillgänglig för användarna - på ett enkelt sätt. Vi börjar med några delar av fakturaflödet, exempelvis tolkning av innehållet i leverantörsfakturan och konteringsförslag, men självklart vill vi att det mesta av fakturaprocessen kan hanteras med hjälp av maskininlärning. Till slut är det bara attestering som sker av människor, som en kontrollpunkt i fakturaflödet, men egentligen behöver det inte vara så heller! påpekar Peter. En faktura som kan matchas med ett inköp eller ett avtal, skulle kunna vara attesterad och godkänd utan mänsklig inblandning.

Bokföringsrobot utbildar sig själv hela tiden
Istället för en stelbent konteringsmall i systemet som inte kan ”se” skillnad på uppgifterna när de inte stämmer med mallen, så innebär en intelligent ”bokföringsrobot” att den kan tolka fler parametrar i fakturans innehåll och över tid lära sig mer och mer utan att ha blivit förprogrammerad. Utvecklingsansvarig Daniel Nilsson på Hogia Business Products ser med tillförsikt på utvecklingen av maskininlärning inom redovisning.

− När vi utvecklar våra ekonomiprodukter ska det vara användarvänligt samt ge korrekt resultat för kunderna, därför gör vi inget förhastat. Att tänka långsiktigt har vi i vårt Hogia-DNA. Vi testar oss gärna fram för att få till långsiktigt bra och hållbara lösningar för våra kunder. Att ytterligare automatisera bokföringen med hjälp av maskininlärning är en spännande resa, och nu händer det mycket tack vare de tekniska möjligheterna vi har i vår Hogia Star-plattform, berättar Daniel.

− Vi har testat en tid nu och kan se att roboten lär sig. Det här kan vi sedan kopiera och även branschanpassa. Vi ser i förlängningen att maskininlärning möjliggör funktioner som kan stötta användarna i det dagliga arbetet; exempelvis leda in dem i rätt arbetsflöde och olika processer i rätt tid. Då tänker jag exempelvis på momsredovisningen eller att göra bokslut, men även att ta fram budgetförslag och prognoser, avslutar Daniel.

Vad gör ett redovisningsproffs i framtiden?
Peter Bergman ser många fördelar för kunderna när maskininlärning är en naturlig del av ekonomisystemet. 

− Det går snabbare att få en överblick på hur det går för företaget när bokföringen i stort sett sker i realtid. Det innebär mer aktuellt och relevant underlag när företagare fattar beslut om sin verksamhet. Ingen ska behöva skanna eller mata in uppgifter i ekonomisystem framöver när flöden blir digitala och ”bokföringsroboten” gör jobbet. Men redovisningskompetens kommer alltid att behövas och ekonomerna får nya arbetsuppgifter där de verkligen får använda hela sin potential, exempelvis i analyser, avslutar Peter.