4 Liiketoiminnan kehityssuunnat, jotka on otettava huomioon valittaessa pilvilaskentaohjelmistoa

Jopa pienille ja keskisuurille yrityksille, uuden pilvipalvelualustan valitseminen tai nykyisen päivittäminen voi olla vaikea tehtävä, joka tekee haastavammaksi paitsi tarpeesta tyydyttää organisaation välittömät vaatimukset myös siitä syystä, että joudut ennakoimaan myös tulevaisuuden. Tässä on neljä tärkeää suuntausta, joista haluat kysyä puhuttaessa mahdollisille myyjille.

Ensin kannattaa tietää, hyödyntääkö selaamasi ohjelmisto koneoppimista (ML). Sitten, jos se tapahtuu, miten tämä ML muuntuu digitaaliseksi avuksi keinotekoisen älykkyyden (AI) avulla? Sen jälkeen kumi todella kohtaa tietä, jolla nämä kaksi ensimmäistä trendiä ja kaikki nykyinen tietosi leikkaavat toisin sanoen: kuinka hyvin potentiaalinen paketisi käsittelee tietoanalytiikkaa? Lopuksi haluat tietää, kuinka laajennettavissa on ohjelmistosi, kun kyse on tietojen integroinnista muiden back-office-sovellusten tietoihin, mikä voi olla kaikkea digitaalisesta markkinoinnista myyntipistejärjestelmiin (POS).

Keskustelin näistä suuntauksista muutaman pilvilaskenta- ja yritysresurssisuunnittelutoimiston (ERP) kanssa selvittääkseen kuinka tärkeätä kukin on auttaa sinua tekemään työsi. Vielä tärkeämpää on, että keskustelemme siitä, kuinka tärkeätä kukin olisi suhteessa siihen, kuinka hyvin suoritat työsi lähitulevaisuudessa, kun näistä suuntauksista tulee kirjanpito-ohjelmistojen normi.

1. Koneoppiminen (ML)

Perustasolla ML viittaa ohjelmistojärjestelmän kykyyn muokata omia sisäisiä algoritmejaan suorituskyvyn parantamiseksi. Tiedätkö kuinka Facebook tietää mitä ystäviä merkitä, kun lähetät kuvan? Tämä johtuu siitä, että Facebook on kerännyt tietoja kaikista aiemmin merkitsemistäsi viesteistä. Katsoitko koskaan elokuvaa, jota Netflix suositteli sinulle? Netflix tiesi suositella kyseistä elokuvaa aiempien valintasi perusteella.

Kuinka tämä liittyy kirjanpito-ohjelmistoihin? No, ML auttaa tekemään sellaisia ​​asioita kuin laskutustietojen automaattinen lajittelu, suosittelemaan tilikoodeja ja ehdottamaan toistuvia tietojen sijoitteluita. Vielä tärkeämpää on, että kun jatkat ohjelmistosi käyttöä ja kun hyväksyt tai hylkäät ML-algoritmeidesi ehdotuksia, sitä älykkäämmäksi ohjelmisto muuttuu. Sen sijaan, että ML: tä käytettäisiin suositusten vastaanottamiseen ja tietojen lajitteluun, ohjelmistosi alkaa ehdottaa monivaiheisia työnkulun automaatioita.

"Koneoppiminen johtaa parempaan päätöksentekoon", sanoi Jon Roskill, yrityksen resurssisuunnitteluyrityksen Acumatica toimitusjohtaja. "Se lisää myös tuottavuutta ja tarjoaa tiukempia valvontatoimenpiteitä ja enemmän tietämystä kulmien ympärillä. Budjetti ja ennustaminen perustuvat nykyään taaksepäin suuntautumiseen pitkiin suuntauksiin, ei viimeaikaiseen kehitykseen ja tulevaisuudennäkymiin. Parempi raportointi johtaa parempiin päätöksiin."

Jos tämä kaikki kuulostaa hyvin, kalliilta, älä huoli. Monet suuret kirjanpito-ohjelmistoja käyttävät yritykset käyttävät jo ML: tä järjestelmissä. Ei kulu kauaa, ennen kuin tästä tekniikasta tulee normi pienimmänkin yrityksen kirjanpitoratkaisulle.

"Kuten monet kirjanpito- ja finanssiohjelmistoinnovaatiot, todennäköisesti suuret yritykset johtavat tietä rakentamisessa tai vaatimalla ratkaisuja, jotka sisältävät jonkinlaista koneoppimista", sanoi Scott Davisson, pienyritysohjelmistoyrityksen Acclivity perustaja. "Sieltä miljoonat pienyritykset voivat periä noita innovaatioita, kun ne soveltuvat heidän tarpeisiinsa / vaatimuksiinsa. Pienyritysten omistajat ovat kuitenkin utilitaristisia, koska ne liittyvät kirjanpitoteknologian innovaatioihin. Toisin sanoen he ovat kiireisiä ja venyneet resursseihin, joten he pyrkivät yleensä ottamaan käyttöön ratkaisuja, jotka osoittavat konkreettisia hyötyjä. Joten vaikka koneoppiminen voi viedä jonkin aikaa SMB-tilaan, se tarjoaa todennäköisesti tärkeitä, mitattavissa olevia etuja, kun se tapahtuu."

2. Keinotekoinen äly (AI)

Ennen kuin selvitämme siitä, miten AI vaikuttaa pienyritysten kirjanpito-ohjelmistoihin, on tärkeää erottaa ML ja AI. Vaikka ne ovat samanlaisia, niitä käytetään usein vuorottelevasti (ja väärin). Tässä on perusedellytys molempien termien välillä: ML-järjestelmät käyttävät älykkyyttä suorituskyvyn parantamiseksi tarjoamalla sinulle suosituksia ja tapoja virtaviivaistaa prosesseja, kun taas AI: tä käyttävät järjestelmät antavat ohjelmistolle itsenäisyyden suorittaa tehtäviä ja tehdä päätöksiä ilman ihmisen valvontaa. ML on Netflix, joka antaa elokuvasuosituksia; AI on auto, joka ajaa sinut töihin, kun nukut takaistuimella.

Okei, kysyt todennäköisesti itseltäsi, kuinka itse ajava auto liittyy SMB-kirjanpitoon. Hyvä kysymys. Muista edellisessä osassa, kun mainitsin, että ML suosittelisi ja ehdottaa panoksia? Entä jos luottaisit ohjelmiston syöttämään tietoja itse ilman, että tarvitset valvontaa?

"Keinotekoinen älykkyys automatisoi arkipäivän tehtäviä, ja arkipäiväisistä tehtävistä ei ole pulaa", sanoi Roskill. "AI tarjoaa äärettömän nopeuden ja tarkkuuden, poistamalla virheet ja inhimilliset virheet, mikä johtaa parempaan tarkkuuteen."

Tietyt tehtävät, kuten kulujen syöttäminen ja tarkastaminen, asiakaskysymyksiin vastaaminen sekä lainojen arviointi ja hylkääminen automatisoitujen riskinarviointien perusteella, ovat vain muutamia monista hyödyllisistä tavoista, joilla AI vaikuttaa jo suuryritysten kirjanpitoyrityksiin. Mutta tämä automatisointitaso tulee pian käyttöön kaikenkokoisissa kirjanpitotyökaluissa.

"Keinotekoinen älykkyys avaa rahoitus- ja kirjanpito-ohjelmistot uudelle käyttäjäjoukolle, jonka ei tarvitse puhua kirjanpitoa saadakseen käsityksen järjestelmästä", sanoi Aaron Harris, taloushallinnon ohjelmistoyrityksen Intacct CTO. "Älykkäät kirjanpito-ohjelmistotoimittajat suunnittelevat keinotekoisen älykkyyden interaktiivisuutensa oikean käyttäjäjoukon mielessä."

3. Data ja Analytics

Avainalue, jolla AI, ML ja tilinpäätöstietojen leikkauskohdat menevät toisiinsa, on liiketoimintaanalytiikka. Ja vaikka voit varmasti ottaa käyttöön kolmannen osapuolen työkalun, kuten Editors 'Choice -voittaja Taulukko. Jotta voisit jäsentää kaikki nämä erilaiset tietojoukot toimiviin oivalluksiin, sinun kannattaa myös ottaa aikaa tutkia, mitä kirjanpitoympäristösi tekee yksin tässä suhteessa. Viime vuosina kaikenlaiset yrityssovellukset, jotka vastaavat suurten tietosarjojen tuottamisesta tai seulomisesta, ovat tutkineet data-analytiikkaa ydinarvonlisäyksenä, ja kirjanpito ei ole poikkeus.

Kirjanpitopaketit keskittyvät useisiin aloihin tässä suhteessa, etenkin tilintarkastukseen ja riskien arviointiin sekä petosten havaitsemiseen. Integroimalla lisätietolähteitä muista sovelluksista organisaatiosi portfolioon, kuten asiakassuhteiden hallintajärjestelmän (CRM) järjestelmää koskevia tietoja, valmistustunnistustietoja ja ostamalla tietoja toimitusketju- ja varastonhallintasovelluksista, tietoanalytiikkaan perehtyneet tilit voivat tarjota syvempi käsitys ja parempi näkyvyys organisaatiosi todelliseen toimintaan ja ansaita rahaa.

Niille organisaatioille, joihin sovelletaan vaatimustenmukaisuusmääräyksiä, suuntaus käyttää tietoanalytiikkaa petoksien havaitsemiseksi voi säästää yrityksille suuria rahaa pelastettaessa uhanalaisia ​​asiakas- ja kumppanisuhteita. Tiedon visualisoinnin edistyminen ja kyky jakaa päivämäärä vaihtoehtoisista lähteistä antaa joidenkin kirjanpitosovellusten mahdollisuuden havaita kaikkein hienoimmatkin ongelmat ja määrittää, voivatko petokset olla tekijä.

4. Integroinnit ja laajennukset

Jokainen, joka on käyttänyt pilvipohjaisia ​​yritysohjelmistoja, ymmärtää, kuinka tärkeää on sitoa tietojoukot työkaluista toisiin. Esimerkiksi asiakassuhteiden hallinta (CRM) ja markkinoinnin automaatio-ohjelmistot voivat olla peräisin eri toimittajilta, mutta kunkin työkalun erilliset tietojoukot ovat merkityksellisiä molempien järjestelmien käyttäjille. Tämän seurauksena se, että pystyt vetämään tietoja yhdestä järjestelmästä toiseen tai yhdistämään työnkulut molemmissa järjestelmissä ilman syvää teknologista taustaa, tee elämästäsi helpompaa ja työsi paljon älykkäämpää.

Davisson sanoi, että kirjanpito-ohjelmistojen joustavuus on tärkeää, koska se antaa pienyritysten omistajille mahdollisuuden toimia ohjelmistokehittäjinä. "He voivat arvioida sisäisiä tarpeitaan, missä he tarvitsevat tehokkaampia työnkulkuja tai mitkä sovellukset tarvitsevat mitä tietoja", hän sanoi. "Ja he voivat toteuttaa ratkaisuja aloittamatta kalliita, monimutkaisia ​​kehitysprojekteja."

IFTTT: n ja Zapierin kaltaiset työkalut eivät vain tuota erillisiä järjestelmiä, vaan ne auttavat automatisoimaan monimutkaisia ​​työnkulkuja useissa järjestelmissä - ja antavat sinun tehdä sen minimaalisen teknologisen kokemuksen avulla. Erinomainen esimerkki siitä, mitä voit saavuttaa ostamalla kirjanpitojärjestelmän, joka voidaan yhdistää johonkin näistä liitäntätyökaluista, on seuraava: Kun uusi tapahtuma kirjataan järjestelmään, työnkulku luo laskun Zoho-laskuun, lähettää ilmoituksen Slackiin, luo tietorivin Google Sheetsiin, lähettää sähköpostia asiaankuuluville työtovereille ja ajoittaa tulevan maksun. Saat idean.

"Kirjanpitotyökalujen joustavuus on ensiarvoisen tärkeää", Harris sanoi. "Jopa asiakkaat, jotka ovat valinneet sviitit, todennäköisesti käyttävät monia ratkaisuja. Intacctin kaltaiset kirjanpitoratkaisut on suunniteltu ennakoimaan pääsyä muutakin kuin pelkkään tavanomaiseen kirjanpitotietoon ja suunniteltu olemaan osa koko yrityksen laajuista liiketoimintaprosessia. Kaikkien näiden järjestelmien yhdistäminen ei mahdollista vain rikkaampi tietojoukko, josta saa tietoa, se myös vähentää datan viivettä."