Tekoälystä on puhuttu taloushallinnossa jo pitkään, mutta viime aikoina keskustelu on siirtynyt selvästi uudelle tasolle. Perinteisten automaatioiden ja AI-assistenttien rinnalle ovat nousseet AI-agentit – ratkaisut, jotka eivät ainoastaan tue käyttäjää, vaan suorittavat kokonaisia tehtäviä itse, luonnollisen kielen ohjauksen avulla.
Missä vaiheessa AI-agenttien hyödyntäminen taloushallinnossa tällä hetkellä on? Ja millaisia käytännön sovelluksia niillä jo nähdään?
AI-agentit ovat alkuvaiheessa, mutta nopeassa kasvussa
Tällä hetkellä markkinoilla on jo hyviä ja toimivia AI-ratkaisuja, mutta ollaan silti selvästi kehityksen alkuvaiheessa. Investoinnit tekoälyyn kasvavat voimakkaasti, ja kehityskäyrä ennustaa merkittävää harppausta seuraavien vuosikymmenten aikana. Tämä tarkoittaa ennen kaikkea sitä, että uusia ominaisuuksia, älykkäämpiä ratkaisuja ja laajempaa autonomisuutta on odotettavissa nopeassa tahdissa.
Taloushallinto on yksi niistä alueista, joissa AI-agenttien hyödyt konkretisoituvat erityisen selvästi.
Raportoinnista itsenäisiin analyysikokonaisuuksiin
Yksi tyypillinen esimerkki AI-agenttien käytöstä on raportointi. BI-raportointiin erikoistunut AI-agentti voi:
- analysoida kuukausitulokset automaattisesti
- tunnistaa ja etsiä poikkeamien syyt
- ja tuottaa tiivistetyn analyysin esimerkiksi hallitusraporttiin
Oleellista on tapa, jolla agenttia ohjataan. Käyttö ei perustu enää monimutkaisiin sääntöihin tai teknisiin määrityksiin, vaan luonnollisen kielen käskyihin:
“Tee analyysi kuukausituloksesta, vertaa edellisvuoteen ja laadi hallitusraportti.”
AI-agentti hakee tarvittavat tiedot tietokannoista, hyödyntää olemassa olevia raporttipohjia ja nostaa käyttäjälle esiin olennaiset huomiot.
Täsmäytykset ja compliance – tuttua työtä uudella tavalla
Täsmäytysagentit ovat hyvä esimerkki siitä, miten vanhat prosessit saavat uuden muodon. Täsmäytyksiä on tehty sääntöpohjaisesti jo vuosikymmeniä Excel-makroilla, ERP-järjestelmillä ja erillisillä closing-työkaluilla. AI-agentti vie tämän pidemmälle.
Kun täsmäytysero havaitaan, agentti pystyy:
- analysoimaan, mistä ero todennäköisesti koostuu
- vertaamaan aikaisempia tapahtumia
- ja ehdottamaan tarvittavia jatkotoimenpiteitä
Sama kehitys näkyy compliance-tehtävissä. AI-agentti voi analysoida esimerkiksi:
- täyttääkö dokumentti IFRS-vaatimukset
- sisältääkö tapahtuma verotuksellisia huomioita
- tai onko sopimus työehtosopimuksen mukainen
Monet nykyiset AI-assistentit ovat jo matkalla kohti agenttimaista toimintaa, jossa analyysin lisäksi tehdään myös jatkotoimia.
Controller-assistentti: vapautta analyysiin ja päätöksentekoon
Controllerin työ on yksi selkeimmistä alueista, joissa AI-agentit voivat tuoda merkittävää lisäarvoa. Kauden katkojen ja rutiinianalyysien keskellä aikaa kuluu usein paljon tietojen läpikäyntiin.
Controller-assistentille voisi antaa yksinkertaisen käskyn:
“Analysoi lokakuun liiketoiminnan muut kulut, selvitä budjetti–toteuma-erot ja vie selitykset hallitusraporttiin.”
Tällöin agentti tekee pohjatyön, ja controller voi keskittyä tulkintaan, keskusteluun ja päätöksentekoon. Kyse ei ole arvokkaan työn katoamisesta, vaan sen kohdistamisesta oikeaan paikkaan.
Käytännön esimerkki: ostolaskujen käsittely
Hyvä käytännön esimerkki löytyy ostolaskujen käsittelystä. Perinteinen koneoppiminen vaatii usein useita toistoja ennen kuin malli oppii tekemään oikeita tilikohdistuksia. Toimittajan laskun on pitänyt tulla useita kertoja ennen kuin järjestelmä oppii kaavan.
AI-agenttia hyödyntävä ratkaisu muuttaa tämän. Käyttäjä voi antaa agentille suoraan ohjeen:
“Kaikki ravintolakulut tälle tilille.”
“Ilmarisen laskut kirjataan jatkossa tähän.”
Käyttäjän ei tarvitse tietää, mistä järjestelmä tieto hakee tai miten se tunnistetaan – riittää, että asian pystyy selittämään kuten ihmiselle.
Opi tekoälyn mahdollisuudet taloushallinnossa, tunnista tekoälyn käyttökohteita ja ymmärrä, miten tekoäly muokkaa taloushallintoa nyt ja tulevaisuudessa ➡️ AI-valmennus – tekoäly taloushallinnossa
