الرئيسية
  • تكنولوجيا
  • خمسة طرق للأتمتة و الذكاء الإصطناعي سوف تُحوِل عمليات معالجة المصروفات و تغيرها تمامًا

    خمسة طرق للأتمتة و الذكاء الإصطناعي سوف تُحوِل عمليات معالجة المصروفات و تغيرها تمامًا

    • نشر الإثنين ،
    • 3 فبراير 2020


    مع توفر الكثيرمن أدوات التمويل والمحاسبة المُستنِدة إلى مجموعة النظراء ، نميل إلى الإعتقاد بأن تطبيق التحول الرقمي والأتمتة في وزارة المالية قد إكتمل تقريبًا. ولكن العديد من أدوات اليوم هي ببساطة رقمنة العمليات وخطوات سير العمل المُرهِقة – يمكن أن تأخُذ حلول إدارة المصروفات كمثال أولي ، والتي تعتمد على استعارة تقرير المصاريف الورقية القديم. مثل هذه النظم لا تزال تتطلب قدراً كبيراً من المعالجة اليدوية وإدخال البيانات ، وخاصة من وحدات التحكم وفرق المحاسبة.

     

    ستعمل الموجة التالية من التكنولوجيا ، التي تعمل بنظام التشغيل الآلي المتقدم والذكاء الإصطناعي، على تحويل عمليات المصروفات بالكامل ، وتبسيط تدفق الأعمال ودمج البيانات في الوقت الفعلي المحدد بحيث تحتاج فرق التمويل فقط إلى التركيز على القضايا الأكثر أهمية. إليك كيف سيحدث التحول الحقيقي في كل مرحلة من مراحل دورة المصروفات إلى فرق التمويل والشركات التي ترغب في تحقيق المزيد من النجاح و التقدم.

     

    1)    تقديم المصروفات

    المشكلة: نظرًا لأن تقديم تقارير المصروفات يظل عملية شاقة ، حتى مع وجود أفضل أدوات الإبلاغ عن المصروفات اليوم ، لا يزال الأشخاص يتسوّقون حتى نهاية الشهر. و قد تصبح التفاصيل الرئيسية المطلوبة للإمتثال ضبابية و غير واضحة بحلول ذلك الوقت ، وتكرس الفرق المالية وقتًا ثمينًا لإرسال رسائل التذكير وتتبع المعلومات المفقودة وتحقيق مستحقات للنفقات غير المُرسَلة لإغلاق الدفاتر في الوقت المحدد.

     

    الحل: سوف يقوم البرنامج بإلتقاط وإنشاء وتقديم المصاريف تلقائيًا ، مما يُقلِل بشكل كبير الوقت الذي يحتاجه الموظف لإنهائه لأعمال تقارير المصروفات. يمكن لـ "التنفيذ التلقائي" و "الذكاء الإصطناعي" تحليل صورة إيصال مع الموقع والبائع والتفاصيل السياقية الأخرى ومطابقتها مع معاملة البطاقة الصحيحة وإثراءها بالمعلومات المطلوبة تلقائيًا. بمرور الوقت ، سيتم حذف تقرير مصروفات الدُفعات بالكامل ، مع تقديم النفقات الفردية للموافقة عليها عند تكبدها.

     

    الفائدة أو النتيجة: سيتطلب تطبيق تقريرالمصروفات وقتًا أقل بكثير من الموظفين ويمكن أن يصبح رقميًا بالكامل. يمكنك تحقيق مكاسب مالية في كل من النفقات المقدمة وغير المصرح بها ، مما يعني أنه بإمكانهم تحويل الوقت الذي يقضونه عادةً في تعقب الإيصالات وتقدير المستحقات إلى أنشطة أكثر استراتيجية وعالية التأثير مثل تحليل الإنفاق والتعاون بين فريق العمل.

     

    2)    الموافقة على المصروفات

    المشكلة: بمجرد قيام الموظف بتقديم تقرير مصاريف نموذجي ، يمكن أن يتعطل هذا التقرير بسهولة في إنتظار موافقة المدير. ونظرًا لأن تقارير المصروفات عادةً ما تجمع العديد من المصاريف المختلفة في تقرير واحد ، عادةً ما لا يقوم المديرون بالتحقق من بنود التقريرعن قرب. نتيجة لذلك ، يجعل بعض المنفقين يقوموا بوضع حدود لأنواع النفقات التي يقدمونها. إذا كان لدى المدير سؤال حول عنصر واحد ، فسيتم تأخير التقرير بالكامل ، مما يحد من قدرة الفريق المالي على إنتاج تقارير دقيقة وإغلاق الدفاتر في الوقت المناسب كل شهر.

     

    الحل: في نموذج انسيابي مدعوم بالذكاء الإصطناعي، يمكن تحليل المعاملات وتوجيهها تلقائيًا في الوقت الفعلي المُحدَد. يمكن الموافقة تلقائيًا على المعاملات التي تندرج ضمن المبادئ التوجيهية التي وضعها المديرون وتوجيهها مباشرة إلى عمليات التمويل ، في حين يتم عرض المعاملات التي تتطلب و تحتاج فقط  للمراجعة اليدوية. يمكن للذكاء الإصطناعي أن يقوم بإتخاذ قرارات ذكية بشأن مكان توجيه النفقات الفردية وفقًا للقواعد والإرشادات المُحدَدة مُسبقًا. بمرورالوقت ، ومع مراجعة المزيد من المعاملات ومعالجتها ، سيكون التعلم الآلي قادرًا على تحليل الأنماط والتنبؤ بالنتائج واقتراح تغييرات ذكية في السياسات أو العمليات.

     

    الفائدة أو النتيجة: يمكن للمديرين المشغولين إلقاء نظرة سريعة فقط على المعاملات التي تم وضع علامة عليها للمراجعة بدلاً من جميع المعاملات ، وتسريع عملية الموافقة بالكامل وتمكين الفريق المالي من إغلاق الدفاتر بسرعة أكبر وإنتاج تقارير مالية أكثر دقة و وضوح.

     

    3) مراجعة المصروفات

    المشكلة: غالبًا ما يتعين على المديرين مراجعة التقارير الواردة من عِدَة موظفين في اللحظة الأخيرة ، وبما أن الضغوط تتصاعد و تزداد على الفريق المالي للوفاء بالمواعيد النهائية ، فمن المُحتمل أن يقوم المديرون بالموافقة على ختم التقارير بعد إجراء فحص سريع فقط. لهذا السبب ، تشعر معظم الفرق المالية بأنها مضطرة إلى مراجعة المصروفات التي سيراجعها المدير. بالنظر إلى العدد الهائل من التقارير والقيود الزمنية الضيقة ، يعتمد التمويل غالبًا على إختصارات المراجعة و التدقيق. ليس من الغريب أن ينتهي إعتماد عدد كبير من المصروفات الخارجة عن السياسة و النظام. أيضًا ، حتى عند مراجعة تقارير المصروفات بدقة ، يَصعُب على البشر تحديد الإحتيال والغش من خلال مؤشرات مثل أنماط السلوك مع مرور الوقت.

     

    الحل: المراجعة المُستمرة ، التي تعمل بالذكاء الإصطناعي، ستقوم بمراجعة جميع المصروفات بكفاءة بدلاً من مجرد مجموعة فرعية سطحية. يُمكِن أن ترحل غالبية المصروفات مباشرةً إلى دفتر الأستاذ العام ، في حين أن التحليل المستند إلى البيانات لأنماط الإنفاق الفردي والجماعي السابقة يمكن أن يُشير إلى المعاملات الشاذة للمراجعة اليدوية أو البشرية. بمرور الوقت ، سوف يصبح التعلم الآلي أكثر فعالية مع هذه المهام ويساعد الموظفين و فِرَق العمل على التطور إلى ما بعد التصنيفات الثنائية "في السياسة" أو "خارج السياسة" من خلال التحديد والتعلم من القضايا الأكثر تعقيدًا. سوف يكون الذكاء الإصطناعي أيضًا قادرعلى تحديد أنماط الإنفاق العادية لموظفين معينين ، مما يسمح بتخصيص السياسات على المستوى الفردي.

     

    الفائدة أو النتيجة: توقع إجراء عمليات مراجعة و تدقيق مدعومة من قِبَل الذكاء الإصطناعي للتخلص من 75 في المائة أو أكثر من أعمال المعالجة اليدوية لمؤسسة أو كيان ما ، مما يُزيد بشكل كبير من الوقت الذي يتعين على الموظفين المسئولين في القيام بوظائفهم. توفير الوقت لهم يجعلهم يقومون بعملهم بشكل أكثر فعالية. يُمكِن لفِرق العمل أن تُحوِل إهتمامها إلى القضايا ذات التأثير الكبير مثل التقديمات المتأخرة ، والإتجاهات الناشئة ، والتحسينات في السياسات ، والتدريب بين الفرق لتوصيل التوقعات وتعزيز التوافق.

     

    4)    الترحيل إلى دفتر الأستاذ العام

    المشكلة: حتى مع أفضل الأدوات المُتاحة اليوم ، فإن ترحيل مصروفات إلي دفتر الأستاذ أمر مُرهِق وعُرضَة للخطأ البشري. يُعَد الترحيل إليGL ، أمرًا ضروريًا للإبلاغ الدقيق ولضمان إنخفاض قيمة المشتريات مثل البرامج وأجهزة الكمبيوتر أو إستهلاكها أو رسملتها بشكل صحيح. المشكلة هي أن الموظفين يختارون نوع المصروفات لمعاملة ما أثناء عملية الإبلاغ عن المصروفات ، وأن القليل منهم يفهم عواقب إختياراتهم من منظور محاسبي.

     

    يُمكِن أن يُؤدي ذلك إلى بعض الأخطاء ، والتي يكاد يكون من المستحيل تحديدها وتعديلها في معظم أدوات المصروفات. تلجأ معظم فرق التمويل إلى الإختراقات المعقدة لإصلاح الأخطاء عند تحميل المصروفات على نظام تخطيط موارد المشاريع  .(ERP)

     

    الحل: من خلال إستخدام الذكاء الإصطناعي لجعل عملية ترحيل المصاريف أكثر سهولة (وحتى المصاريف المرحلة تلقائيًا عند وقت أو لحظة الشراء) ، يُمكِن إلغاء الحاجة إلى مراجعة عملية الترحيل تقريبًا. حيث يمكن للذكاء الإصطناعي تحليل عمليات الشراء والإعلام عند الحاجة إلى الإهتمام البشري للتصنيف الدقيق. بمرور الوقت ، يمكن للتعلم الآلي تطوير السرعة والدقة.

    الفائدة أو النتيجة: من خلال تقليل الجهد اليدوي المطلوب للترحيل الي دفتر الاستاذ وزيادة جودة ودقة البيانات بشكل كبير ، يمكن لفريق التمويل تقليل الوقت اللازم لتحويل إنتباههم إلى تحليل الإتجاهات وتعديل التوقعات.

     

    5)    التقارير والتحليل

    المشكلة: حتى مع وجود الأدوات الأكثر تقدمًا اليوم ، فإن عملية جمع البيانات المُفيدة للإبلاغ عن النفقات والمصروفات يُمكِن أن يكون صراعًا كبيراً للفرق المالية. ومع نمو الشركة و قيام عدد أكبر من الأشخاص بالإنفاق ، من الصعب تجميع تقارير دقيقة. حيث يتم تجميع تفاصيل المصروفات المدفوعة في دفتر الأستاذ دون تفاصيل لتحديد الإتجاهات والتحقيق في الحالات الشاذة. في حين أن الفرق المالية اليوم ليس لديها نقص في البيانات ، إلا أنها تفتقر إلى الوقت اللازم لتحليل تلك البيانات و الكشف عن الأفكار القيمة من تلك البيانات.

     

    الحل: إن إلغاء تجميع المصروفات من تقارير الدُفعات و تحويلها إلى معاملات فردية ، وإستخدام الأتمتة لمراجعتها على الفور ، سيمنح فِرَق العمل في النهاية الرؤية التي يحتاجون إليها في الوقت المُحدَد والمناسب، يمكن تسليط الضوء علي أنماط مهمة لأصحاب الميزانية وسيكون بمقدور المديرين سحب المعلومات التي يحتاجون إليها مباشرة بدلا من الإعتماد علي الفريق المالي للحصول عليها.

     

    الفائدة أو النتيجة:  مع توفير معلومات دقيقة في الوقت الفعلي مجانا في مكان واحد يمكن لأصحاب الارباح والخسائر تحمل المزيد من المساءلة عن ميزانياتهم الخاصة ويمكنهم اتخاذ القرارات بشكل استباقي قبل فوات الاوان. لكي يحدث تحول حقيقي يجب دمج كل هذه الخطوات بالكامل حتي تعمل معا، ويجب ان تستخدم الأدوات الأتمتة المتقدمة و AI لأكثر من مجرد توفير وقت. بينما تعمل الأتمتة علي تبسيط المعالجة، يمكن ل AI أيضا تحليل كميات كبيرة من البيانات لتوضيح رؤي ذات مغزي. 

     

     


    تنويه : جميع الحقوق محفوظة لموقع Acc4Arab.com ولايمكنكم نسخ نص المحتوي لأنه محمي بحقوق الملكية الفكرية، لكن يمكنكم مشاركته علي شبكات التواصل الاجتماعي.

    Ahmed_hasan17689

    433 مشاهدة

    مواضيع ذات صلة بــ : تكنولوجيا

    التعليقات

    اترك تعليقا

    النشرة الاخبارية