Automatyzacja i sztuczna inteligencja w księgowości: przykłady konkretnych zastosowań. System wykryje oszusta i fałszywego dostawcę

• Automatyzacja i sztuczna inteligencja w księgowości - zastosowania. Rewolucja w procesach finansowych
• Księgowość się automatyzuje ale bardzo powoli
• Automatyczne wykrywanie prób wyłudzeń

Automatyzacja i sztuczna inteligencja w księgowości - zastosowania. Rewolucja w procesach finansowych

Automatyzacja procesów finansowych może przekształcić najbardziej nieustrukturyzowany proces biznesowy w płynny przepływ pracy. Jest to jeden z kluczowych trendów cyfryzacji finansów i ma znaczący wpływ na zespoły finansowe. Pozwala również osiągnąć lepszą zgodność z przepisami, ponieważ korzystanie z rozwiązań programowych pozwala wyznaczyć ścieżkę audytu.

Wszystko za sprawą Robotic Process Automation (RPA) i/lub sztucznej inteligencji (AI - Artificial intelligence).

W przypadku finansów RPA zapewnia zautomatyzowany sposób wykonywania prostych, ale żmudnych zadań, takich jak wprowadzanie danych, przetwarzanie transakcji, uzgadnianie i generowanie raportów czy dopasowywanie zamówień zakupu lub uzgadnianie płatności w celu stworzenia przepływu pracy dla powtarzalnych zadań, dzięki czemu nie trzeba zajmować się nimi ręcznie.

Sztuczna inteligencja, która integruje komponent uczenia maszynowego (ML), pomaga z kolei w wykrywaniu wzorców, a nawet przeprowadzaniu analiz predykcyjnych.

– Sztuczna inteligencja w finansach wykrywa błędy przetwarzania faktur AP, automatycznie koduje je na kontach GL i pomaga firmie analizować wydatki. Można użyć kombinacji obu tych elementów do stworzenia zautomatyzowanych procesów dla działu finansowego i całej organizacji. Na przykład zautomatyzowany proces raportowania finansowego, który uprości zgodność z przepisami – mówi Marzena Janta-Lipińska.

AI znajduje zastosowanie w analizie danych podatkowych, prognozowaniu zobowiązań, a także w monitorowaniu ryzyka podatkowego. W przypadku VAT i CIT, AI może automatyzować faktury sprzedaży i zakupu, aby obliczyć podatek zgodnie z przepisami. Jeżeli chodzi o ulgi i zwolnienia, AI identyfikuje, które transakcje kwalifikują się do ulg podatkowych, np. ulga B+R czy IP Box.

– W przypadku jednego z moich klientów, amerykańskiej firmy z branży Gas/Oil, przejście z generowania raportu VAT z SAP w formacie Excel i ręcznego dostosowywanie pliku do wysyłki zgodnie z wymogami Ministerstwa Finansów, na automatyczne generowanie i wysyłka plików JPK bezpośrednio z SAP, skróciło czas weryfikacji danych z rejestrów VAT i wysyłkę plików JPK średnio o 30% – podkreśla.

Autopromocja

Webinar:
KSeF 2.0 – co biuro rachunkowe musi wiedzieć przed wejściem w życie obowiązku?

Sprawdź

Autopromocja

Księgowość się automatyzuje ale bardzo powoli

Nowoczesnym przedsiębiorcom trudno dziś obyć się bez narzędzi umożliwiających automatyczne generowanie faktur cyklicznych, tworzenie szablonów faktur, które raz zaprojektowane pozwalają generować faktury zgodne z polskimi przepisami (np. zawierające numer NIP, VAT opis usługi), czy narzędzi do integracji z danymi klienta. Prawdziwym game-changerem są także systemy OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), które mogą zautomatyzować księgowanie faktur przychodzących czy obliczenia podatkowe.

Dane Eurostatu dotyczące wykorzystania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji nie pozostawiają jednak złudzeń – jedynie 8% europejskich przedsiębiorstw i 30,2% dużych europejskich firm deklaruje korzystanie z narzędzi AI.

Jak przyznaje Marzena Janta-Lipińska, działy księgowe i finansowe często napotykają trudności w dostosowywaniu się do cyfrowych zmian z powodu kombinacji czynników technologicznych, organizacyjnych i ludzkich.

Nie bez znaczenia są również koszty automatyzacji, które z pewnością nie są niskie. Jak wyjaśnia ekspertka, kwoty różnią się w zależności od zakresu wdrożenia, wybranych technologii, wielkości firmy czy poziomu skomplikowania procesów.

– Chociaż koszty początkowe mogą być wysokie (tj. zakup systemu ERP, integracja z KseF i RPA, szkolenie pracowników, abonament na OCR, wsparcie techniczne i aktualizacje), długoterminowe oszczędności wynikające z eliminacji liczby błędów, zwiększenia efektywności i optymalizacji procesów mogą z nawiązką zrekompensować te wydatki. Tym bardziej, że szybkie decyzje można podejmować tylko wtedy, gdy jest się w stanie zmierzyć wpływ danego działania. A znajomość wpływu finansowego wszystkich operacji prowadzonych przez organizację jest niezbędna, aby podążać we właściwym kierunku. Nowoczesne oprogramowanie uwalnia więc pełny potencjał księgowych i zespołów finansowych – mówi.

Czas zwrotu z inwestycji statystycznie wynosi 6-12 miesięcy.

Automatyczne wykrywanie prób wyłudzeń

Automatyzacja procesów finansowych sprawia, że firma staje się bardziej skalowalna i elastyczna, zdolna do radzenia sobie z dużymi ilościami danych lub nagłymi zmianami na rynku. Może też być ważnym elementem zapewniającym ochronę przed oszustwami.

Bez odpowiedniej strategii przeciwdziałania oszustwom firma jest narażona na phishing, który może prowadzić do stania się ofiarą wyłudzeń związanych z przelewami bankowymi.

– Oszustwa związane z fałszywymi dostawcami są obecnie powszechnym zagrożeniem. A zmiany w danych uwierzytelniających dostawców to jeden z głównych sposobów ich dokonywania. Korzystanie z rozwiązania antyfraudowego skraca, m.in. czas spędzony na szukaniu i sprawdzeniu danych kont bankowych dostawców. Wykrywa, czy np. ostatnio otrzymany mail z FV pokrywa się z poprzednim adresem mailowym. Wszystkie dane dostawców są stale dokładnie i automatycznie kontrolowane – podkreśla Janta-Lipińska.

– Korzystanie z automatyzacji procesów finansowych zapewnia lepszy wgląd w działalność firmy. Ponieważ procesy są zautomatyzowane, dane dokładniejsze, a wszystkie informacje scentralizowane, zyskujemy lepszy wgląd w kwestie finansowo - księgowe, w dodatku w czasie rzeczywistym. To z kolei oznacza lepsze zarządzanie przepływami pieniężnymi i lepszą ochronę przed próbami oszustwa – dodaje.

Oprogramowanie antyfraudowe, które integruje się z łańcuchem płatności i zabezpiecza proces P2P pozwala automatycznie i systematycznie sprawdzać informacje o stronie trzeciej, w międzynarodowych bazach danych, a komponent uczenia maszynowego pomaga wykryć wszelkie próby oszustwa. Wszystko to odbywa się w czasie rzeczywistym, co jest niemal niemożliwe do wykonania ręcznie, nawet przez najbardziej wykwalifikowanego pracownika.