Fra bilagsregistrering til kunstig intelligens

ERP systemet kan nå gi deg verdifull informasjon både om historien og om fremtiden.

De siste 40 årene har det skjedd mye når det kommer til utviklingen av forretningsapplikasjoner. I denne artikkelen vil du få et historisk tilbakeblikk på de første elektroniske regnskapssystemene og frem til dagens intelligente ERP system. Mer automatisering, forbedret innsikt og enklere brukeropplevelse er trenden i dagens løsninger.

På 80-tallet kom de første elektroniske regnskapssystemene

Da de første PC-baserte regnskapssystemene kom på slutten av 1980-tallet handlet det om å kunne effektivisere registreringen av det som hadde skjedd. For når det gjelder regnskap er det jo nettopp det det handler om – ett blikk mot det som har vært. Noen av systemene som var på markedet den gangen fikk etterhvert enkle funksjoner for ordreregistrering og budsjettering. På den måten kunne man begynne å bruke systemene til å måle de forventningene man hadde opp mot det som faktisk hadde skjedd av forretningstransaksjoner. 

90-tallet ga oss integrerte systemer og skreddersøm

På siste halvdel av 90-tallet begynte vi å få integrerte systemer som kunne ivareta flere aspekter av virksomhetenes behov for systemer. Der man tidligere måtte ha egne systemer for ulike deler av forretningsprosessene, kom det nå integrerte systemer. Vi gikk fra å snakke om regnskapssystemer til å snakke om ERP-systemer (Enterprise resource planning).

Senere på 90-tallet kom systemer som i større grad kunne skreddersys til ulike bransjer og bedrifter. Hadde du behov for en tilpasset funksjonalitet i ditt ERP-system kunne du få denne utviklet eller du kunne kjøpe en løsning spesielt laget for din bransje. Her i Norge var det i stor grad systemene Navision og Concorde som ga disse mulighetene i alle fall der vi snakker om mindre og mellomstore bedrifter. 

2000-tallet – produktutvikling, fusjoner og oppkjøp

Gjennom produktutvikling, fusjoner og oppkjøp gikk disse systemene gjennom en forvandlig og ble til Navision og Axapta, eiet av det danske selskapet Navision A/S. I 2002 ble Navision A/S kjøpt av Microsoft og produktene er i dag basis i det Microsoft kaller Dynamics 365. Navision har blitt til Microsoft Dynamics 365 Business Central. Axapta har blitt til Dynamics 365 Finance med tilhørende applikasjoner som dekker ett vidt spekter av funksjonalitet. 

Utover på 2000-tallet var det slik at ERP-systemene i hovedsak ble brukt til registrering av historiske transaksjoner, mens analysearbeid og prognoser i stor grad måtte lages ved hjelp av andre løsninger. Disse løsningene ble da gjerne integrert med ERP-systemet.

Etterhvert begynte man å få systemer for OCR-tolkning av dokumenter og utveksling av elektroniske dokumenter. I dag har de fleste bedrifter systemer for tolking av inngående fakturaer og ressursene kan brukes på kontroll og oppfølging i stedet for til registrering.

Med dagens mest moderne og skybaserte løsninger har vi endelig begynt å kunne ta steget fra der ERP-systemene kun forteller oss noe om historien, men nå også kan si noe om fremtiden.

Kunstig intelligens en integrert del av teknologien i ERP-systemene

Kunstig intelligens er nå blitt en integrert del av teknologien som vi benytter oss av i ERP-systemene. En stor fordel med kunstige intelligens er at man ikke kun lærer av din bedrifts data, men man kan benytte data fra mange kunder til å forbedre tjenestene.

Ett eksempel på dette er bildegjenkjenning. Når man nå skal opprette nye varer i et artikkelregister kan bildegjenkjenning brukes for å legge informasjon til varebeskrivelsen, og andre attributter ved varen som farge, type vare og lignende kan tolkes. De attributtene som tolkes av bildegjenkjenningen kan også brukes som data på en webside eller i en nettbutikk der man ønsker å presentere produktene. På denne måten kan man sørge for at de attributtene vi samler og presenterer er konsistente for alle varer, noe som i sin tur igjen gjør de mer søkbare. Jo enklere det er for en kunde å søke etter den varen hun ønsker, jo større er sjansen for at kjøpet blir fullført.

Vi ser også eksempler på at bildegjenkjenning kan brukes til å kontrollere kvaliteten både på varer som kommer inn til lageret vårt og som forlater lageret vårt. På den måten kan man trene sine lagerhåndteringssystemer til å stanse varer på vei inn eller ut av lageret som ikke holder den kvaliteten vi ønsker.

Kunstig intelligens kan føre til økt kundetilfredshet

Å kunne tilby kundene riktige varer til rett tid er avgjørende for å oppnå kundetilfredshet. I den sammenheng er prediktive salgsprognoser og analyser ett viktig hjelpemiddel. Dette er også et område der vi ser at kunstig intelligens nå benyttes som en integrert del av en moderne ERP-løsninger. Gjennom de dataene vi har om kundene våre og de historiske transaksjonene vi tidligere har gjort, kan vi utarbeide salgsprognoser både for enkelte kunder og for kundemassen som helhet.

Salgsprognosene oppdateres kontinuerlig etterhvert som datafangsten øker og vi får dermed ett bedre grunnlag for å kunne planlegge fremtidige innkjøp og lagerbehov. Har bedriften spesielle forhold som spesifikke sesongsvingninger og lanseringssykluser kan systemene læres opp til å ta hensyn til dette.

Automatiske likviditetsanalyser

Et annet viktig område for mange bedrifter i dag er likviditetsplanlegging. Ofte er det ikke manglende økonomiske resultater som medfører de største problemene for ett selskap – ofte er det rett og slett mangel på likvider. Kunstig intelligens kan bistå oss med å analysere data og si noe om hvordan likviditetssituasjonen i virksomheten kan forvente å utvikle seg. For mange bedrifter har dette ofte vært en tidkrevende prosess som ofte krever spesiell kompetanse, der mange faktorer skal tas hensyn til. Med automatiske likviditetsanalyser basert på skytjenester og kunstig intelligens kan ERP- systemet nå selv vedlikeholdene slike analyser og selskapets økonomiavdeling kan heller bruke sine krefter på å følge opp og forbedre prognosene i stedet for selv å måtte utarbeide disse. 

Ett salg er ikke ferdig før kunden har betalt 

Hva om vi allerede kunne vite når vi gir ett tilbud til en kunde hva sannsynligheten er for at kunden betaler sin faktura i tide? I dag er dette faktisk mulig ved bruk av kunstig intelligens i ERP- systemet. Intelligente skytjenester kan analysere betalingshistorikk for en samlet kundemassen og for hver enkelt kunde. Dermed kan vi tidlig i salgsprosessen få en indikasjon på når vi faktisk kan forvente at kunden vil betale sin faktura. Typisk kan dette være nyttig for en selger som skal forhandle med kunden om en pris eller for en regnskapsavdeling som skal drive med oppfølging av utestående fakturaer. 

Dette er vel kostbart, komplisert og bare for de få?

Når du har lest dette innlegget kan det hende du tenker at dette høres fint ut, men dette er sikkert en teknologi som er kostbar å benytte og som krever avanserte oppsett. Heldigvis er ikke dette tilfelle. Alle de tjenestene som jeg har omtalt her er allerede tilgjengelig og kan brukes med den standard konfigurasjonen som leveres som en del av ERP-tjenestene levert i skyen. Det som for noen år siden kanskje ville hørtes ut som «Science fiction» i ørene til en økonomimedarbeider er faktisk tilgjengelig her og nå.