Buchhaltung

Webinar: Automatisieren Sie die mühsamste Arbeit Ihres Teams mit KI

3. Juni 2019 John Siegel

Die Technologie hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, drastisch verändert, aber da die Geschäftslandschaft von Tag zu Tag wettbewerbsintensiver wird, wird es für Unternehmen immer schwieriger, der Entwicklung voraus zu sein.

FloQast wurde entwickelt, um den wichtigen Prozess des Monatsabschlusses zu rationalisieren und Buchhaltern dabei zu helfen, effizienter zu arbeiten und ihre Unternehmen schneller und genauer abzuschließen. Anfang dieses Jahres sind wir noch einen Schritt weiter gegangen, als wir FloQast Matching eingeführt haben, ein Modul, das auf künstlicher Intelligenz basiert und den notorisch mühsamen Prozess des manuellen Abgleichs von Transaktionen für Konten mit hohem Volumen drastisch vereinfacht.

Auch wenn KI immer alltäglicher wird, ist vielen noch unklar, wie sich die Technologie auf ihre Arbeit auswirken wird. Um zu verstehen, wie sich der Einsatz von KI in naher Zukunft auf Buchhaltungsteams auswirken wird, haben Blake Oliver, Director of Product Marketing bei FloQast, und Erika Heckscher, Product Manager bei FloQast, kürzlich ein Webinar veranstaltet, um die Leistungsfähigkeit von FloQast Matching zu präsentieren und zu erklären, wie sich künstliche Intelligenz - sowie maschinelles Lernen - in nicht allzu ferner Zukunft positiv auf das Leben von Buchhaltern auswirken wird.

Die Macht des maschinellen Lernens

FloQast Matching nutzt künstliche Intelligenz, um Abstimmungen zu beschleunigen, und das Produktteam arbeitet daran, das Produkt durch maschinelles Lernen (eine Art von KI) noch weiter zu verbessern. Um die Funktionsweise des maschinellen Lernens zu veranschaulichen, hat Blake ein paar Beispiele aus unserem täglichen Leben herangezogen.

"Unter maschinellem Lernen versteht man Algorithmen und statistische Modelle, die von Computersystemen verwendet werden, um eine bestimmte Aufgabe effektiv auszuführen, ohne explizite Anweisungen zu verwenden und sich stattdessen auf Muster und Schlussfolgerungen zu verlassen", so Blake. "Das ist sehr leistungsfähig, denn es bedeutet, dass man eine KI mit einer Datenbank von Informationen füttert, und je mehr Informationen man ihr gibt, desto besser wird sie bei der Ausführung einer bestimmten Aufgabe. Wie wir sehen werden, könnte sie Hauptbuchtransaktionen mit einer externen Quelle abgleichen, sie könnte Filme vorschlagen, die man sich auf Netflix ansehen sollte, basierend auf dem bisherigen Fernsehverhalten, oder sie könnte Amazon vorschlagen, was man kaufen sollte, basierend auf dem eigenen Kaufverhalten."

Durch die gründliche Analyse der Informationen, mit denen es gefüttert wird, bietet das maschinelle Lernen die Möglichkeit, Muster zu erkennen, die Menschen aufgrund der schieren Menge an Daten nicht erkennen können.

"Man füttert diese KI mit Informationen, sie analysiert diese über Millionen von Menschen hinweg und entdeckt Muster. So weiß Netflix, dass es Ihnen neue Sendungen empfehlen kann, die auf dem basieren, was Ihnen zuvor gefallen hat. Oder es ist die Art und Weise, wie Wirtschaftsprüfer Anomalien in Hauptbuchdaten aufspüren, ohne dass sie überhaupt noch Stichproben nehmen müssen."

Helfen oder verletzen?

Wenn die Macht des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für Sie so klingt, als würden die Roboter den Menschen die Arbeitsplätze wegnehmen, sind Sie nicht allein. Die Mehrheit der Befragten einer kürzlich vom Pew Research Center durchgeführten Umfrage gab an, dass Roboter und Computer eines Tages viele der derzeit von Menschen ausgeführten Tätigkeiten automatisieren werden, aber nicht alle.

Vielleicht unterschätzen wir die Auswirkungen der KI, aber wir sollten auch nicht ausflippen. Laut einer von McKinsey durchgeführten Studie können demonstrierte Technologien 42 Prozent der Finanzaktivitäten vollständig und weitere 19 Prozent weitgehend automatisieren. Das mag beängstigend klingen, aber in Wirklichkeit bedeutet es, dass ein Großteil der automatisierten Tätigkeiten die langweiligen Aufgaben sind, die Buchhalter oft zu überlangen Arbeitszeiten zwingen. Wir werden immer noch Buchhalter brauchen, um die Algorithmen zu verwalten, die oft als "Bots" bezeichnet werden.

"Am Ende des vierten Quartals lag die Arbeitslosenquote bei Buchhaltern und Wirtschaftsprüfern bei 1,6 Prozent", so Blake. "Es gibt einfach nicht genug Leute, die in den letzten 20 Jahren in die Buchhaltung gegangen sind, um alle zu ersetzen, die in den Ruhestand gehen. Das ist eine gute Nachricht, denn wir werden KI und Automatisierung nutzen, um Arbeiten zu erledigen, die wir früher delegiert hätten. Die Mitarbeiter, die lernen, mit dieser Software umzugehen, können dann in der breiteren Organisation Werte schaffen. Insbesondere bei der Automatisierung von Prozessen durch Roboter könnte die Buchhaltungsabteilung zu einem Berater für die Personalabteilung, die Rechtsabteilung und den Betrieb werden. Wenn es darum geht, herauszufinden, wie man automatisieren kann, sind wir in einer perfekten Position, um das zu tun."

Was FloQast Matching für Buchhalter bedeutet

Buchhalter, die jeden Monat für den manuellen Abgleich von Transaktionen verantwortlich sind, sind an diesen mühsamen Prozess gewöhnt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz soll FloQast Matching die Buchhalter entlasten - und nicht ersetzen -, damit sie an Projekten arbeiten können, die einen größeren Wert für das Unternehmen darstellen.

"Wir sind große Fans von Excel - ich benutze Excel jeden Tag, aber es ist einfach nicht gut für den Abgleich von Transaktionen", sagt Erika. "Der Abgleich kann für Buchhalter sehr mühsam und nervenaufreibend sein. Wenn Sie bedenken, wie viel Zeit Ihre Mitarbeiter aufwenden und wie sehr sich das auf ihre Arbeit auswirkt, wenn sie jeden Monat mehrere Tage mit dem manuellen Abgleich von Transaktionen verbringen müssen, dann werden Sie überrascht sein, wie negativ sich dieser Prozess auswirken kann."

Durch die enge Zusammenarbeit mit den ersten FloQast Matching-Anwendern hat Erika - die als ehemalige Wirtschaftsprüferin die Herausforderungen des manuellen Abgleichs von Transaktionen erlebt hat - gesehen, welchen Unterschied das Matching für die Buchhaltungsteams jeden Monat macht.

"Wir haben Kunden, die sagen, dass sie das, wofür sie früher drei Tage brauchten, in einer Stunde erledigen können", so Erika. "Wenn man sich diese Art von Zeitersparnis ansieht - etwa so viel, wie Sie für Ihren derzeitigen Prozess brauchen, im Vergleich zu dem, was Sie mit FloQast brauchen werden -, dann denke ich, dass es sich auf jeden Fall für Sie lohnen wird."

Wie kann KI Ihr Buchhaltungsteam unterstützen?