Adoption av artificiell intelligens i företag: Lärdomar från ledare

Artificiell intelligens har för företag gått från att vara en teknisk nyfikenhet till att bli en direkt ledningsfråga. Medan de högsta teknikcheferna på globalt verksamma bolag leder denna omställning, berör den mest värdefulla delen av erfarenheten faktiskt ekonomiteamen: De företag som anammar artificiell intelligens känner denna kraft allra mest konkret i sina utläggs-, spend- och ekonomiprocesser.

I den här artikeln sammanfattar vi kort lärdomarna från erfarenheterna hos de föregångsledare som satt artificiell intelligens i centrum av sina företagsstrategier, och går sedan steg för steg igenom hur du kan föra över dessa lärdomar till ekonomifunktionen.

Varför är adoption av artificiell intelligens en ledarskapsfråga?

Företagens användning av artificiell intelligens har spridit sig snabbt de senaste åren; globala studier visar att en majoritet av de stora bolagen drar nytta av artificiell intelligens i minst en affärsfunktion. Men att se artificiell intelligens enbart som ett teknikprojekt räcker inte. Det gemensamma för framgångsrika tillämpningar är att den högsta ledningen tar ägarskap och att tekniken kopplas till konkreta affärsresultat.

I den här ekvationen växer ekonomichefernas roll allt mer, eftersom:

• Data ligger hos ekonomi: Data om spend, budget och likviditet är ett av de områden där artificiell intelligens arbetar mest effektivt.
• Resultatet är mätbart: Förbättringar i utläggsprocesserna kan rapporteras direkt som tids- och kostnadsbesparingar.
• Behovet av kontroll ökar: Ju större spendvolymen blir, desto omöjligare blir det att fånga regelvidriga transaktioner för hand.

Korta lärdomar från föregångsföretag

Erfarenheterna från fem stora företag i olika branscher ger vägledning om hur adoption av artificiell intelligens styrs. Vi håller exemplen korta och lyfter från vart och ett fram den lärdom som ekonomiteam kan ta med sig.

Netflix — personalisering: Bolagets rekommendationssystem erbjuder varje användare en skräddarsydd upplevelse genom att analysera tittarvanor. Lärdom för ekonomi: artificiell intelligens skapar störst effekt när den placeras mitt i processen och inte i bakgrunden; samma princip gäller i utläggshantering.

JPMorgan Chase — avtals- och transaktionsanalys: Banken automatiserade i stor utsträckning granskningen av kreditavtal och upptäckten av misstänkta transaktioner. Lärdom för ekonomi: I hårt reglerade processer bör artificiell intelligens byggas tillsammans med ett starkt ramverk för risk och kontroll.

Amazon — leveranskedja: Maskininlärning inom efterfrågeprognoser och lagerprocesser har blivit bärare av den operativa effektiviteten. Lärdom för ekonomi: Investeringar som börjar i intern effektivitet förvandlas med tiden till utåtriktat värde; åtgärda din egen utläggsprocess först.

Siemens — industriella tillämpningar: Prediktivt underhåll och simulering av produktionsprocesser i en virtuell miljö minskar oplanerade stopp. Lärdom för ekonomi: Adoptionen skalar inte utan nära samarbete mellan teknik- och verksamhetsteam; ekonomiteamet bör också sitta med vid det bordet.

Unilever — HR och marknadsföring: Bedömning med artificiell intelligens i rekryterings- och marknadsföringsprocesser snabbade upp arbeten med stor volym. Lärdom för ekonomi: Det är nödvändigt att definiera tydliga framgångskriterier när man går från pilotfas till skalning.

Dessa ledares gemensamma strategier

Adoptionsfärdplan i ekonomifunktionen

Du behöver inga enorma budgetar för att föra över lärdomarna ovan till din organisation. Ekonomi- och utläggsprocesser är ett av de lämpligaste områdena att börja anamma artificiell intelligens i, eftersom data redan finns i dina händer och resultatet kan mätas snabbt. Färdplanen vi föreslår består av fem steg:

1. Samla din spenddata på ett ställe. Så länge kvitton, fakturor, kortutlägg och förskott ligger utspridda i olika kanaler kan inget smart system fungera sunt. Första steget är att samla all utläggsdata i ett enda flöde. Den osynliga kostnaden för en utspridd och manuell process granskade vi i detalj i vår artikel den dolda tidskostnaden för utläggsregistrering för företaget.

2. Gör dina regler skriftliga. Artificiell intelligens lär sig vad som är tillåtet och vad som avviker endast från definierade regler. Utgiftsgränser, godkännandesteg och undantag bör samlas i en tydlig utläggspolicy.

3. Börja med en pilot med smalt omfång. Föregångsföretagens gemensamma lärdom gäller även här: Försök inte förändra allt på en gång. Börja med en enda process, som automatisk avläsning av kvitto- och fakturauppgifter från foto eller automatisk klassificering av utlägg, och mät resultatet.

4. Bädda in kontroll och granskning i processen. Regelvidriga transaktioner, dubbletter och ovanliga utgiftsmönster går inte att fånga för hand när volymen växer. Här kliver granskning med artificiell intelligens in; omfattningen av denna risk tog vi upp i vår artikel utläggsmissbruk.

5. Mät, rapportera, skala. Följ pilotens resultat med mått som handläggningstid, felandel och antal policyöverträdelser; koppla vinsterna till dina processer för budgethantering och utvidga den tillämpning som fungerar till andra utgiftstyper.

Hur använder Masraff artificiell intelligens i spendhantering?

Masraff levererar den tekniska delen av denna färdplan färdig och transformerar den företagsövergripande utläggsprocessen från början till slut med artificiell intelligens:

• Smart kvitto- och fakturaavläsning: Det räcker att du fotograferar dokumentet; belopp, datum, skatt och leverantörsuppgifter känns igen automatiskt och överförs till systemet.
• Automatisk klassificering: Utlägg placeras av sig själva i rätt utläggskategorier.
• Upptäckt av regelvidriga transaktioner: Utlägg som inte följer företagets policy eller är ovanliga upptäcks och rapporteras till cheferna.
• Smart rapportering: Utgiftstrender analyseras och möjligheter till kostnadsförbättring blir synliga.

På så sätt ägnar sig ekonomiteamet åt analys och beslut i stället för dataregistrering. Utforska Masraffs lösning med artificiell intelligens för utläggshantering eller kontakta oss.

Vanliga frågor

Hur förändrar artificiell intelligens ekonomichefens roll?

I takt med att manuell dataregistrering och kontrollarbete automatiseras förflyttas ekonomiteamen mot analys, planering och strategiska beslut. Ekonomichefen blir, som ägare av spenddatan, en naturlig föregångare i organisationens resa med artificiell intelligens.

Vilka är de vanligaste misstagen i företags projekt inom artificiell intelligens?

Att starta ett projekt utan tydlig strategi, att försumma datakvaliteten, att inte kunna gå från pilot till skalning och att hoppa över medarbetarutbildning är de vanligaste misstagen. Framgångsrika organisationer undviker dessa fällor genom att koppla sina investeringar till mätbara affärsresultat.

Hur kan små och medelstora företag dra nytta av artificiell intelligens?

Även om du inte har de stora bolagens budgetar kan du börja med färdiga molnlösningar. Plattformar som Masraff gör utläggshantering med artificiell intelligens tillgänglig utan investering i ytterligare infrastruktur; den snabbaste avkastningen kommer oftast från utgiftsprocesserna.

Hur säkerställs datasäkerheten under adoptionsprocessen för artificiell intelligens?

Datakryptering, åtkomstkontroll, regelbundna säkerhetsgranskningar och efterlevnad av dataskyddslagstiftningen bör byggas in i designen redan från projektets början. Masraff arbetar med datasäkerhetsstandarder på företagsnivå och säkerställer att spenddata hanteras tryggt.

Gör artificiell intelligens verkligen skillnad i spendhantering?

Ja. Den minskar fel som uppstår vid manuell dataregistrering, snabbar upp godkännandeprocesser, gör policyöverträdelser synliga direkt och ger insikter baserade på utgiftstrender. För att se motsvarigheten till dessa vinster i din organisation rekommenderar vi att du börjar med en pilot med smalt omfång och mäter resultaten med dina egna data.