Hoe machine learning financiële processen kan optimaliseren | Domani Business Solutions

Hoe machine learning financiële processen kan optimaliseren

Hoe machine learning financiële processen kan optimaliseren

Machine learning lijkt tegenwoordig voor bijna elke branche een modewoord te worden, en finance is hierin geen uitzondering. Naarmate de toepassingen en mogelijkheden groeien, stimuleert machine learning financiële afdelingen naar de nieuwste generatie van digitalisatie. Hier zijn drie manieren waarop financiële professionals machine learning kunnen integreren om de volwassenheid van hun financiële managementsystemen te verhogen of hun mogelijkheden op het vlak van accounting of rapportage uit te breiden. Op deze manier kunnen zij beter voldoen aan de hedendaagse zakelijke uitdagingen.

Digitalisatie in uw financiële strategie omarmen
Voordat financiële afdelingen de waarde van machine learning kunnen ontsluiten, moeten ze er eerst voor zorgen dat digitale systemen een belangrijk onderdeel van hun activiteiten zijn. Machine learning is afhankelijk van live business en de integratie van Big Data in de gehele organisatie. Al die data kan alleen in real-time geaggregeerd worden door digitale in-memory applicaties die gebaseerd zijn op een modern ERP-platform. Op dit moment gebruikt bijna een op de vijf kleine en middelgrote bedrijven helemaal geen boekhoudsoftware. Veel bedrijven blijven achter in het toepassen van geavanceerdere technologieën.

Terwijl nieuwe technologie het voor financiële afdelingen eenvoudiger maakt om een digitale infrastructuur te implementeren die verbonden, intelligent, reactief en voorspellend is, kan machine learning deze afdelingen ook helpen nog betere bedrijfsprestaties te bereiken. Samen met digitale oplossingen voor het beheren van grote data-hoeveelheden kan machine learning een logische volgende stap zijn om efficiency te verhogen en bedrijfsprestaties te verbeteren.

Automatisering gebruiken waar het telt
In het huidige bedrijfsleven gebruiken financiële professionals slechts zeventien procent van hun tijd voor strategische activiteiten. De grootste boosdoener voor deze inefficiëntie is een gebrek aan automatisering. Terwijl financiële teams overstappen van werken via spreadsheets naar digitale en cloud ERP-oplossingen, kan machine learning een additioneel voordeel bieden om financiële afdelingen te helpen innoveren.

Digitale financieringsoplossingen die de capaciteiten van machine learning bevatten, kunnen transactionele taken in grote mate versnellen en teams geleidelijk helpen handmatig administratief werk volledig te schrappen. Financiële professionals kunnen meer tijd besteden aan strategische prioriteiten door backofficeprocessen zoals procure-to-pay, order-to-cash en record-to-report te automatiseren. Machine learning-programma’s die gebruikmaken van voorspellende algoritmes om enorme hoeveelheden data te verwerken, werken veel sneller dan traditionele processen die afhankelijk zijn van menselijke input. Door het overhevelen van niet-strategische taken naar computers krijgen financiële professionals meer tijd voor werk dat lonender en belangrijker is, zoals verkoopondersteuning of geavanceerde analyses, wat voor de organisatie uiteindelijk resulteert in een toename van verkoopkansen.

Aanvullen van menselijke processen met machine learning
Hoewel niet alle financiële processen volledig geautomatiseerd kunnen worden, kan machine learning toch helpen transacties te ondersteunen en fouten te verminderen in taken die menselijke input vereisen. De controle van financiële verslagen zal bijvoorbeeld waarschijnlijk nooit helemaal aan machines worden toevertrouwd. Dit is namelijk afhankelijk van menselijke beoordeling en het evalueren van indirecte redeneringen die achter data schuilgaan. Toch kunnen machines nuttig zijn om met behulp van patronen in datasets potentiële gebieden met afwijkingen aan te geven en menselijk werk dubbel te controleren. Technologieën op het gebied van machine learning kunnen grote hoeveelheden aan data van financiële rapporten exponentieel sneller doorzoeken dan mensen, en vervolgens de data overdragen aan menselijke ogen. Hierdoor kan vervolgens het verhaal achter de getallen onderzocht worden en geëvalueerd worden of patronen of afwijkingen reden tot zorg zijn.

Andere processen die financiële teams helpen voordeel te hebben van de samenwerking tussen mensen en intelligente machines zijn fraudebestrijding en cybersecurity. Terwijl financiële afdelingen digitale oplossingen voor opslag en beheer van financiële data omarmen, of dat nu on-premise of in de cloud is, wordt cybersecurity een steeds belangrijker reden voor bezorgdheid voor CFO’s die erop moeten toezien dat informatie wordt gecontroleerd en gereguleerd. Ook hierin hebben machines het vermogen om grote hoeveelheden datasets te verwerken in verband met toegang tot en transacties betreffende deze sets. Abnormale patronen of bijzonder toegangsgedrag kunnen zo geïdentificeerd worden. Cybersecurity professionals in het bedrijf kunnen die data vervolgens analyseren en de volgende stappen bepalen die nodig zijn om de voortdurende beveiliging van gevoelige financiële informatie te waarborgen. Hiermee kunnen ze de zorgen van CFO’s verminderen.

Door het omarmen van een solide digitale strategie, waarbij administratief werk wordt overgenomen door automatisering, en het toepassen van machine learning om menselijke processen aan te vullen, kunnen financiële professionals op de benodigde bedrijfssnelheid werken en erop toezien dat hun organisaties voortdurend kunnen innoveren. Terwijl de mogelijkheden van machine learning blijven groeien, moeten CFO’s ervoor zorgen dat hun organisaties klaar zijn om maximaal te profiteren van automatisering en machine learning dankzij de vele applicaties op het gebied van boekhouding en finance.

Bron: Schliebs, H (2018, 11 juli) Hoe machine learning financiële processen kan optimaliseren. Geraadpleegd op 20 juli 2018, van blogs.sap.nl/digital-transformation/hoe-machine-learning-financiële-processen-kan-optimaliseren

Lees hier het vorige bericht: Een blik op de toekomst: Slimme wegen

Sap Business One Webshop Sluiten