4 Bulut muhasebe yazılımı seçerken dikkat edilecek hususlar

Küçük ila orta ölçekli işletmeler için bile (KOBİ'ler), yeni bir bulut muhasebe platformu seçmek ya da var olanı yükseltmek, yalnızca kuruluşunuzun acil gereksinimlerini karşılama ihtiyacı nedeniyle değil, aynı zamanda beklentileri karşılamanız gerekeceğinden daha zorlu bir egzersiz olabilir. gelecek de. Yardım etmek için, işte potansiyel satıcılarla konuşurken sormak isteyeceğiniz dört önemli trend.

İlk önce, taradığınız yazılımın makine öğrenmeyi (ML) kullanıp kullanmadığını bilmek isteyeceksiniz. Öyleyse, bu ML, yapay zeka (AI) ile dijital yardıma nasıl çevrilir? Bundan sonra, lastik gerçekten ilk iki eğilimin olduğu ve tüm mevcut verilerinizin kesiştiği yolla buluşuyor: yani olası paketiniz veri analizini ne kadar iyi ele alıyor? Son olarak, dijital pazarlamadan satış noktası (POS) sistemlerinize kadar herhangi bir şey olabilecek, verilerini diğer arka ofis uygulamalarıyla entegre etmek söz konusu olduğunda yazılımınızın ne kadar genişletilebilir olduğunu bilmek isteyeceksiniz.

Bu eğilimleri, işinizi yapmanıza yardımcı olmanın ne kadar önemli olduğunu belirlemek için birkaç bulut muhasebe ve kurumsal kaynak planlama (ERP) firması ile konuştum. Daha da önemlisi, bu eğilimler muhasebe yazılımı için norm haline geldiğinde yakın gelecekte işinizi ne kadar iyi yapacağınız konusunda ne kadar önemli olacağını tartıştık.

1. Makine Öğrenmesi (ML)

ML, en temel seviyesinde, bir yazılım sisteminin performansı geliştirmek için kendi dahili algoritmalarını değiştirme yeteneğine atıfta bulunur. Facebook, bir fotoğraf gönderirken hangi arkadaşların etiketleneceğini nasıl biliyor? Bunun nedeni, Facebook'un daha önce etiketlenmiş yayınlarınızın tümünden bilgi topladığıdır. Netflix'in size önerdiği bir filmi hiç izlediniz mi? Netflix bu filmi önceki seçimlerinize dayanarak tavsiye etti.

Şimdi, bunun muhasebe yazılımı ile ilgisi nedir? ML, fatura beyanlarını otomatik olarak sıralama, hesap kodları önerme ve tekrarlayan veri yerleşimleri önerme gibi işlemleri yapmanıza yardımcı olur. Daha da önemlisi, yazılımınızı kullanmaya devam ettikçe ve ML algoritmalarınızın önerilerini kabul etmeye veya reddetmeye devam ettikçe, yazılım daha akıllı hale gelir. Öneri almak ve bilgi sıralamak için ML kullanmak yerine, yazılımınız çok adımlı iş akışı otomasyonları önermeye başlayacaktır.

Kurumsal kaynak planlama şirketi Acumatica CEO'su Jon Roskill, "Makine öğrenmesi daha iyi karar verilmesine neden olacak" dedi. “Aynı zamanda verimliliği artıracak ve daha sıkı kontroller ve köşelerde görmek için daha fazla veri anlayışı sağlayacak. Bugün bütçe ve tahminler, son gelişmelere ve ileriye dönük projeksiyonlara değil, uzun vadeli çizgilerden geriye doğru bakmaya dayanıyor. Daha iyi kararlar için daha iyi raporlama sonuçları. "

Tüm bunlar kulağa geliyorsa, pahalı, endişelenme. Muhasebe yazılımı kullanan büyük işletmelerin çoğu, sistemlerinde zaten ML kullanıyor. Bu teknolojinin en küçük işletme muhasebe çözümü için bile norm haline gelmesi çok uzun sürmeyecek.

Küçük işletme yazılım şirketi Acclivity'nin kurucu ortağı Scott Davisson, "Birçok muhasebe ve finans yazılımındaki yeniliklerde olduğu gibi, daha büyük işletmelerin bir tür makine öğrenmesi içeren çözümler üretme veya bunlara ihtiyaç duymalarına yol açması muhtemel" dedi. “Oradan milyonlarca küçük işletme, bu yenilikleri kendi gereksinimlerine / gereksinimlerine uyguladıkları gibi devralabilir. Ancak küçük işletme sahipleri, muhasebe teknolojisi yenilikleriyle ilgili olduğu için faydacıdırlar. somut bir fayda gösteren çözümler benimseme eğilimindedir. Bu nedenle, makine öğreniminin KOBİ alanına girmesi biraz zaman alabilirken, büyük olasılıkla ne zaman önemli, ölçülebilir avantajlar sağlayacaktır. "

2. Yapay Zeka (AI)

AI'nın küçük işletme muhasebe yazılımını nasıl etkileyeceğini anlamadan önce, ML ve AI arasında ayrım yapmamız önemlidir. Benzer olmalarına rağmen, her iki terim de genellikle birbirinin yerine (ve yanlış) kullanılır. İşte her iki terim arasındaki temel fark: ML sistemleri size öneriler ve süreçleri düzene sokarak performansı geliştirmek için istihbarat kullanıyor; oysa AI kullanan sistemler, yazılımı gözetmeksizin görevleri yürütmek ve kararlar almak için yazılıma özerklik veriyor. ML, Netflix'e film önerileri yapıyor; AI, arka koltukta kestirirken sizi çalışmaya yönlendiren bir otomobildir.

Tamam, muhtemelen kendi kendine sürüş bir arabanın SMB muhasebesi ile nasıl bir ilişki kurduğunu kendinize soruyorsunuz. İyi soru. ML’nin girdileri önereceğini ve önereceğini söylediğimde önceki bölümde hatırlıyorum. Gözetiminize gerek duymadan yazılımın kendisine veri girmesine güvendiyseniz ne olur?

Roskill, "Yapay zeka sıradan işleri otomatik hale getirecek ve sıradan iş sıkıntısı çekmeyecek" dedi. "AI, hataları ve insan hatasını ortadan kaldırarak daha iyi doğrulukla sonuçlanan sonsuz bir hız ve doğruluk seviyesi sağlayacak."

Giderleri girmek ve denetlemek, temel müşteri sorularını cevaplamak ve otomatik risk değerlendirmelerine dayalı borçları değerlendirmek ve reddetmek gibi bazı görevler, AI'nın halihazırda büyük işletme muhasebe firmalarını etkilemesinin birçok yararlı yolundan sadece birkaçıdır. Ancak bu otomasyon seviyesi yakında her ölçekteki muhasebe araçlarına gelecek.

Finansal yönetim yazılımı şirketi Intacct'ten CTO'dan Aaron Harris, “Yapay zeka, sistemden bilgi almak için muhasebe konuşmasına gerek duymayan yeni bir kullanıcı grubuna finans ve muhasebe yazılımı açacak” dedi. "Akıllı muhasebe yazılımı satıcıları, yapay zeka etkileşimlerini, doğru kullanıcıları dikkate alarak tasarlıyorlar."

3. Veri ve Analitik

AI, ML ve muhasebe verilerinin kesiştiği kilit bir alan, iş analitiğidir. Editörün Seçimi kazanan gibi, kesinlikle bir üçüncü taraf aracı dağıtabilirsiniz. Tableau, tüm bu farklı veri setlerini eyleme geçirilebilir içgörülere ayrıştırmaya yardımcı olmak için, çekirdek muhasebe platformunuzun bu konuda ne yaptığını incelemek için zaman ayırmalısınız. Geçtiğimiz birkaç yılda, büyük veri kümeleri oluşturmaktan veya elemekten sorumlu olan her türlü iş uygulaması, veri analitiğini temel bir katma değer olarak araştırıyor ve muhasebe de istisna değil.

Muhasebe paketleri, bu konuda özellikle dolandırıcılık tespitinin yanı sıra denetim ve risk değerlendirmesi gibi çeşitli alanlara odaklanmaktadır. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sisteminizden müşteri verileri, üretimden gelen sensör verileri ve tedarik zinciri ve envanter yönetimi uygulamalarınızdan veri satın alma gibi kuruluşunuzun portföyündeki diğer uygulamalardan ek veri kaynaklarını entegre ederek, Kuruluşunuzun gerçekte nasıl çalıştığı ve para kazandığı konusunda daha derin bilgiler ve daha yüksek düzeyde görünürlük sağlar.

Uyumluluk düzenlemelerine tabi olan kuruluşlar için dolandırıcılığı tespit etmek için veri analitiğini kullanma eğilimi, şirketleri tehlikeye atmış müşteri ve iş ortağı ilişkilerinden kurtarırken büyük para tasarrufu sağlayabilir. Veri görselleştirmedeki gelişmeler ve alternatif kaynaklardan tarihe ekleme yeteneği, bazı muhasebe uygulamalarının en ince problemleri bile tespit etmesine ve dolandırıcılığın bir faktör olup olmadığına karar vermesine olanak sağlar.

4. Entegrasyonlar ve Uzantılar

Bulut tabanlı iş yazılımı kullananlar, veri setlerini bir araçtan diğerine bağlamanın önemini anlıyor. Örneğin, müşteri ilişkileri yönetiminiz (CRM) ve pazarlama otomasyonu yazılımınız farklı satıcılardan gelebilir, ancak her bir araçtaki farklı veri setleri her iki sistemin kullanıcıları ile de ilgilidir. Sonuç olarak, bir sistemden diğerine veri çekebilmek veya her iki sistemde de derin bir teknolojik altyapıya sahip olmayan iş akışlarını bağlamak, hayatınızı kolaylaştıracak ve işinizi daha akıllı hale getirecektir.

Davisson, muhasebe yazılımı esnekliğinin önemli olduğunu, çünkü küçük işletme sahiplerinin yazılım geliştiricileri olarak davranmalarına izin verdi. “İç ihtiyaçlarını, daha verimli iş akışlarına ihtiyaç duydukları veya hangi uygulamaların hangi verilere ihtiyaç duyduğunu değerlendirebilirler” dedi. "Pahalı, karmaşık geliştirme projelerine başlamadan çözümleri uygulayabilirler."

IFTTT ve Zapier gibi araçlar, birbirinden ayrı sistemleri bir araya getirmekle kalmaz, aynı zamanda birden çok sistemde karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmenize izin verir - ve en az teknolojik deneyim ile yapmanıza izin verir. Bu bağlayıcı araçlardan birine bağlanabilecek bir muhasebe sistemi satın alarak başarabileceklerinize mükemmel bir örnek aşağıda verilmiştir: Sisteminize yeni bir işlem kaydedildiğinde, iş akışı Zoho Faturada bir fatura oluşturur, Slack’a bir bildirim gönderir, Google E-Tablolar üzerinde bir veri satırı oluşturur, ilgili iş arkadaşlarına bir e-posta gönderir ve gelecekteki bir ödeme planlar. Kaptın bu işi.

Harris, “Muhasebe araçları için esneklik çok önemlidir” dedi. “Paketleri seçmiş olan tüketiciler bile pek çok çözümü kullanacaklardır. Intacct gibi muhasebe çözümleri, sadece standart muhasebe bilgilerinden daha fazlasına erişim öngörülerek tasarlandı ve şirket genelinde iş süreçlerinin bir parçası olacak şekilde tasarlandı. içgörü kazanacak daha zengin bir veri seti, veri gecikmesini de azaltacaktır. "