Tekoäly taloushallinnossa | Tuotatko laadukasta taloudellista raportointia? Hyödynnäthän siinä jo tekoälyä?
Taloudellisen raportoinnin luotettavuuden merkitystä ei taloushallinnossa tarvitse perustella. Ymmärrämme sen arvon niin liiketoiminnan johtamisen, lakisääteisten velvoitteiden kuin verotuksen näkökulmasta. Mutta tekoälyn myötä raportoinnin rima on noussut: käytettävissämme on aiempaa enemmän tietoa ja odotukset raportoinnin tuottamalle arvolle ovat kasvaneet.
Enemmän näkemystä vähemmällä työllä
Tekoälyn hyödyntäminen nostaa raportoinnin tasoa sekä laadullisesti että sisällöllisesti. Erilaisten tietolähteiden yhdistely, liiketoiminnan piilevien riippuvuuksien löytäminen ja uusien vaikuttavien tekijöiden tunnistaminen on aiempaa helpompaa. Pystymme tukemaan johtoa laajemmin, tarkemmin ja ennen kaikkea nopeammin.
Parasta on kynnyksen madaltuminen. Nykyään talousasiantuntija pystyy ilman teknistä osaamista analysoimaan massiivisia datamassoja, visualisoimaan raportteja nopeasti ja tarvittaessa automatisoimaan niiden jakelun oikeille sidosryhmille.
Innostusta jarruttaa perusfakta: tekoälykin kompastuu huonoon dataan
Innostuksen rinnalle tarvitaan kuitenkin ripaus tervettä kriittisyyttä ja entistä vahvempaa validointiosaamista. Sen lisäksi, että arvioimme lopputulosta, on meidän myös arvioitava: Antaako raportti oikean kuvan? Onko pohjadata eheää?
Hienoinkaan tekoälymalli ei pelasta raportointia, jos käytettävä data on viallista. Siksi katse on käännettävä myös prosessien alkupäähän. Raportoinnin laadun varmistamiseksi tiedon polut on perattava aina syntysijoilleen saakka – ja tässä tekoäly on korvaamaton apu. Meidän on selvitettävä:
- Missä data saa alkunsa? Muodostuuko tieto heti alkuvaiheessa yksiselitteisesti, ja mitä riskikohtia järjestelmien rajapinnoissa tai manuaalisissa kirjauksissa piilee?
- Miten data virtaa prosessissa? Missä kohdin tieto on vaarassa vääristyä, viivästyä tai muuttua matkalla?
Otantatestauksesta jatkuvaan laadunvalvontaan
Kun tekoälylle annetaan pääsy suoraan datavirtoihin ja taloushallinnon prosesseihin, päästään käsiksi aivan uudenlaiseen tehokkuuteen. Tässä vaiheessa tarvitaan usein teknistä tukea tai IT-kumppania, mutta vaiva maksaa itsensä takaisin.
Enää ei tarvitse tyytyä pistokokeisiin tai historiallisen datan jälkikäteiseen otantatestaukseen. Tekoäly pystyy analysoimaan tietovirrat kattavasti reaaliajassa. Siksi tekoälyä ei kannata jättää vain raportointiprosessin loppupäähän analyysityökaluksi, vaan valjastaa se parantamaan datan laatua ja prosesseja jo niiden syntyvaiheessa.
Oma tekoälyagentti poikkeamien vahtina
Koska maailma ei ole täydellinen, poikkeamia ja inhimillisiä virheitä sattuu aina. Siksi automaation rinnalla tarvitaan jatkuvaa monitorointia.
Tekoäly on poikkeuksellisen hyvä tunnistamaan massasta eroavia kuvioita ja tapahtumia. Voit rakentaa oman “AI-agentin” valvomaan tapahtumavirtoja ja nostamaan huomion heti, kun esimerkiksi kirjaus tai lasku poikkeaa normaalista suoriteperusteesta tai totutusta logiikasta. Ja mikä parasta: tällaisen apurin luomista voi opetella tekoälyn itsensä kanssa!
Haluatko kehittää omaa osaamistasi ja viedä talousraportointinne laatua kohti uutta tasoa?
Marja-Liisa Lohtander, Senior Business Analyst, Visma Solutions Oy
➡️ Tervetuloa mukaan taloushallinnon AI-valmennukseen – opitaan yhdessä!
