Sztuczna inteligencja (ang. AI – artificial intelligence) może wspierać prowadzenie procesów na różne sposoby, co sprawiło, że dzisiaj odgrywa ona coraz większą rolę w biznesie.
Maszyny wykonują wiele zadań o wiele szybciej i dokładniej niż człowiek, dzięki czemu pracownicy mogą skoncentrować się na innych ważnych celach, na przykład na poprawie relacji z klientami zamiast czasochłonnych zadań, takich jak ręczne wprowadzanie danych do systemu.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej temu, jak nowe technologie na bazie AI wspierają księgowość i używane są w działach HR do zarządzania zasobami ludzkimi!
Czym jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja w ostatnich latach zyskała na popularności. Jest to ogólny termin, który reprezentuje wiele technologii symulujących zdolności ludzkiego mózgu, co pozwala na rozwiązywanie problemów tak, jak robi to człowiek.
Pojęcie sztucznej inteligencji powiązane jest również z uczeniem maszynowym (ang. machine learning). Termin ten odnosi się do obszaru sztucznej inteligencji skoncentrowanego na algorytmach, które doskonalone są poprzez ekspozycję na dane.
Uczenie maszynowe odnosi się do oprogramowania pozwalającego na inteligentne automatyzowanie procesów pozyskiwania i analizowania danych. Systemy te automatycznie pobierają i uczą się nowych informacji, a następnie wykorzystują uzyskaną wiedzę do podejmowania samodzielnych decyzji, minimalizując albo eliminując interwencję człowieka.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w księgowości
Sztuczna inteligencja coraz częściej używana jest w programach księgowych oraz w systemach do analizy danych i zarządzania dokumentami. Jak wykorzystać AI w księgowości?
1. Prognozowanie popytu i przychodów
Korzystając z zewnętrznych i wewnętrznych źródeł danych, technologie AI umożliwiają przewidywanie popytu i powiązanych przychodów w różnym zakresie, na przykład dla konkretnych produktów, regionu czy grup klientów.
Prognozowanie ręczne wymaga przeprowadzenia dużej liczby operacji przez pracowników, co przekłada się na jego wysoką zawodność. Sztuczna inteligencja w dużej mierze automatyzuje procesy przewidywania, co zwiększa dokładność prognoz.
2. Wykrywanie błędów i nieprawidłowości
Sztuczna inteligencja może analizować różne dokumenty, takie jak wyciągi bankowe, listę płac czy sprawozdania finansowe, a następnie zajmować się analizą danych, aby wykrywać błędy i nieprawidłowości, które mogą naruszać przepisy i standardy rachunkowości.
Dodatkowo wykorzystanie rozwiązań AI pozwala na prowadzenie analiz w czasie rzeczywistym w trakcie wprowadzania danych, na przykład przy skanowaniu dokumentów, dzięki czemu zmniejsza się ryzyko popełnienia błędów na dalszych etapach przepływu pracy (ang. workflow).
3. Podejmowanie decyzji
Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają na przewidywanie wyników na podstawie aktualnych danych, na przykład ze sprawozdań finansowych.
Dzięki temu mogą one samodzielnie podejmować trafniejsze decyzje finansowe lub ułatwiać podejmowanie decyzji podczas pracy księgowym.
4. Wyznaczanie procentu wykonania (PoC)
Procent wykonania (ang. PoC – procent of completion) jest często używany w księgowości do wyliczenia tymczasowego przychodu na bazie dotychczasowych danych, szczególnie w długoterminowych umowach.
Sztuczna inteligencja umożliwia prognozowanie wskaźników procentu wykonania, co pozwala na przewidzenie przychodów oraz określenie pozostałego wysiłku niezbędnego do zakończenia zadania.
5. Windykacja należności
Warto też wskazać, że za pomocą sztucznej inteligencji można efektywniej windykować należności, na przykład prognozować, kiedy klienci i partnerzy biznesowi opłacą faktury, a także przewidywać, czy zostaną one opłacone w terminie.
Korzystając z tych przewidywań, można następnie z wyprzedzeniem powiadamiać klientów i kontrahentów o zbliżających się terminach płatności, uwzględniając dotychczasowy obieg faktur, a przez to przewidywać w większym stopniu przepływy pieniężne.
6. Skanowanie dokumentów
Podczas skanowania dokumentów papierowych można wykorzystać inteligentną technologię OCR w celu automatycznego wydobywania danych finansowych oraz ich kategoryzowania, co znacznie ułatwia przekształcanie ich w dokumenty cyfrowe.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w HR
Firmy w branży HR oraz działy HR odpowiedzialne są za zasoby ludzkie. W procesach HR sztuczna inteligencja może być wykorzystana następująco:
1. Procesy rekrutacyjne
Rozwiązania AI można wykorzystać w procesach rekrutacyjnych, co pozwala na zastąpienie żmudnych obowiązków zautomatyzowanymi procesami.
Sztuczna inteligencja wspomaga procesy rekrutacyjne przez analizę aplikacji składanych przez kandydatów, planowanie rozmów kwalifikacyjnych oraz zaproszenie na nie najbardziej dopasowanych osób.
2. Onboarding
Kolejnym procesem, który wspiera sztuczna inteligencja w HR, jest onboarding nowych pracowników, czyli ich wdrażanie na dane stanowisko.
AI może wówczas wspomagać wiele procesów, między innymi systemy można wykorzystać do personalizacji wdrożenia, analizy postępów, organizacji szkolenia oraz otrzymywania informacji zwrotnych przez nowych pracowników.
Ponadto pracownicy mogą mieć do dyspozycji chatboty wykorzystujące technologię NLP, które oferują pomoc 24 godziny na dobę w razie pojawienia się jakichkolwiek zapytań.
3. Zarządzanie talentami
Retencja pracowników powinna być kluczowym celem każdej firmy, a w jego osiągnięciu może pomóc sztuczna inteligencja. Specjaliści HR wykorzystują ją po to, aby dowiedzieć się, kto planuje odejść z pracy, aby zaprezentować lepsze oferty na podstawie listy płac i negocjować nowe warunki zatrudnienia z pracownikami.
Dzięki temu oprogramowanie ze sztuczną inteligencją pozwala zatrzymać w firmie cenne na rynku pracy talenty, czyli pracowników mających duże doświadczenie, a przez to zaoszczędzić czas oraz pieniądze.
4. Skanowanie dokumentów
Podobnie jak sztuczna inteligencja w księgowości, można wykorzystać ją także do skanowania dokumentów w dziale HR. Dzięki technologii OCR oraz automatyzacji przekształcanie oraz organizacja dokumentów stają się dziecinnie proste.
Sztuczna inteligencja – słowniczek
Algorytm – sekwencja reguł dla maszyny AI, która pozwala jej na wykonanie zadania albo rozwiązanie problemu.
Deep learning (uczenie głębokie) – model uczenia maszynowego, który polega na opracowaniu sieci neuronowej ze sztucznych neuronów, aby tworzyć abstrakcyjne koncepcje. Za pomocą systemu stosującego uczenie głębokie można przetwarzać duże ilości danych, na przykład danych finansowych, uogólniać kategorie i cechy związane z tymi danymi poprzez uczenie się bez nadzoru człowieka.
Uczenie nadzorowane – model uczenia maszynowego, w którym maszyna nadzorowana jest przez człowieka dostarczającego jej dane wejściowe i wyjściowe. Nauka odbywa się przez porównywanie wyników maszyny z prawidłowymi wynikami podanymi przez człowieka.
Uczenie bez nadzoru – uczenie maszynowe, w którym nie stosuje się przykładowych danych. Maszyna otrzymuje wtedy polecenie do samodzielnego znalezienia wzorców i uczy się metodą prób i błędów. Technika ta jest pomocna w analizie dużych zbiorów danych w celu wyszukiwania występujących w nich prawidłowości.
Dane strukturalne, ustrukturyzowane – dane, które zostały zorganizowane w określonym formacie, na przykład dokumenty, e-maile, zdjęcia, książki, filmy, dzięki czemu są bardziej zrozumiałe.
Dane nieustrukturyzowane – dane, które nie są zorganizowane w żaden zdefiniowany sposób.
Dane częściowo ustrukturyzowane – mieszczą się pomiędzy danymi ustrukturyzowanymi a nieustrukturyzowanymi, mogą mieć pewne atrybuty ułatwiające ich organizację.
Eksploracja, wydobywanie danych – wykorzystanie maszyny do wyszukiwania ukrytych dla człowieka prawidłowości. Jedną z form eksploracji danych jest uczenie maszynowe.
Sieć neuronowa – system komputerowy, który jest wzorowany na pracy ludzkiego mózgu. Wykorzystuje węzły, które przypominają neurony biologiczne, na przykład do interpretacji danych, podejmowania decyzji, dzięki czemu uczy się na podstawie danych wejściowych.
Zrobotyzowana automatyzacja procesów (ang. RPA – robotic process automation) – technologia używana do realizacji powtarzalnych czynności z użyciem robotów, które symulują pracę człowieka.
Optyczne rozpoznawanie znaków (ang. OCR – optical character recognition) – proces polegający na rozpoznawaniu znaków i tekstów przez oprogramowanie w zeskanowanym dokumencie.
Przetwarzanie języka naturalnego (ang. NLP – natural language processing) – wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykonywania zadań polegających na automatyzacji analizy, rozumienia, generowania oraz tłumaczenia języka naturalnego przez maszyny, na przykład analizy dokumentów, syntezy mowy.
Podsumowanie – wykorzystaj sztuczną inteligencję w swoim biznesie!
Zastosowanie sztucznej inteligencji w branży HR oraz w księgowości niesie za sobą liczne korzyści dla firm. Brak potrzeby realizacji czasochłonnych zadań, redukcja ryzyka błędów, oszczędność czasu, trafniejsze podejmowanie decyzji – te korzyści pokazują, że AI odgrywa dzisiaj istotną rolę w prowadzeniu biznesu.
Aby usprawnić procesy związane z zarządzaniem dokumentami w swojej firmie, warto zdecydować się na oprogramowanie klasy DMS (ang. document mangement system) DocuWare, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji procesów importowania, opisywania i klasyfikacji dokumentów. Wykorzystując szereg technologii AI, DocuWare umożliwia efektywniejszą pracę z dokumentami!
