4 Zakelijke trends om te overwegen bij het kiezen van cloud accounting software

Zelfs voor kleine tot middelgrote bedrijven (MKB's) kan het kiezen van een nieuw cloud-accountingplatform of het upgraden van uw bestaande platform een ​​moeilijke oefening zijn, niet alleen moeilijker vanwege de noodzaak om te voldoen aan de onmiddellijke vereisten van uw organisatie, maar ook omdat u moet anticiperen op de toekomst ook. Om u te helpen, zijn hier vier belangrijke trends waar u naar wilt informeren wanneer u met potentiële leveranciers spreekt.

Allereerst wil je weten of de software die je gebruikt, machine learning (ML) gebruikt. Als dat zo is, hoe vertaalt die ML zich dan in digitale hulp via kunstmatige intelligentie (AI)? Daarna komt het rubber echt overeen met de weg waar die eerste twee trends en al uw bestaande gegevens elkaar kruisen: namelijk hoe goed verwerkt uw potentiële pakket gegevensanalyses? Ten slotte wilt u weten hoe uitbreidbaar uw software is als het gaat om de integratie van gegevens met die van andere backoffice-applicaties, van digitale marketing tot uw POS-systemen.

Ik besprak deze trends met een paar cloud accounting- en enterprise resource planning-bedrijven (ERP) om te bepalen hoe belangrijk elk is om u te helpen uw werk te doen. Wat nog belangrijker is, we hebben besproken hoe belangrijk elk zou zijn met betrekking tot hoe goed je je werk zult doen in de nabije toekomst wanneer deze trends de norm worden voor boekhoudsoftware.

1. Machine learning (ML)

Op het meest basale niveau verwijst ML naar het vermogen van een softwaresysteem om zijn eigen interne algoritmen te wijzigen om de prestaties te verbeteren. Je weet hoe Facebook weet welke vrienden je moet taggen wanneer je een foto plaatst? Dat komt omdat Facebook informatie heeft verzameld over al uw eerder getagde berichten. Heb je ooit een film bekeken die Netflix je aanbeveelde? Netflix wist die film aan te bevelen op basis van je vorige selecties.

Hoe verhoudt dit zich nu tot boekhoudsoftware? Nou, ML helpt dingen te doen zoals automatisch factuurafschriften sorteren, accountcodes aanbevelen en repetitieve gegevensplaatsingen voorstellen. Wat nog belangrijker is, is dat naarmate u uw software blijft gebruiken en suggesties van uw ML-algoritmen blijft accepteren of weigeren, des te intelligenter de software wordt. In plaats van ML te gebruiken om aanbevelingen te ontvangen en informatie te sorteren, zal uw software multi-step workflowautomatiseringen voorstellen.

"Machine learning zal leiden tot betere besluitvorming", zegt Jon Roskill, CEO van Acumatica, een bedrijf voor resourceplanning. "Het zal ook de productiviteit verhogen en strakkere controles en meer gegevensinzichten bieden om in de hoeken te kijken. Budget en voorspelling is vandaag gebaseerd op terugkijken over lange trendlijnen, niet op recente ontwikkelingen en toekomstgerichte projecties. Betere rapportering resulteert in betere beslissingen."

Als dit allemaal klinkt, wel, duur, maak je geen zorgen. Veel van de grotere ondernemingen die boekhoudsoftware gebruiken, maken al gebruik van ML in hun systemen. Het zal niet lang duren voordat deze technologie de norm wordt voor zelfs de boekhoudoplossing van het kleinste bedrijf.

"Zoals bij veel software-innovaties op het gebied van boekhouding en financiën, zullen waarschijnlijk grotere ondernemingen het voortouw nemen bij het bouwen of vereisen van oplossingen die een vorm van machine learning omvatten, " zei Scott Davisson, mede-oprichter van softwarebedrijf Acclivity voor kleine bedrijven. "Van daaruit kunnen miljoenen kleine bedrijven die innovaties erven wanneer ze van toepassing zijn op hun behoeften / vereisten. Maar eigenaren van kleine bedrijven zijn utilitair als het gaat om innovaties op het gebied van boekhoudtechnologie. Met andere woorden, ze zijn druk en hebben veel geld nodig, dus hebben de neiging om oplossingen aan te nemen die een tastbaar voordeel laten zien. Dus hoewel het enige tijd kan duren voordat machine learning tot in de MKB-ruimte sijpelt, biedt het waarschijnlijk belangrijke, kwantificeerbare voordelen wanneer het dat doet."

2. Kunstmatige intelligentie (AI)

Voordat we ingaan op de invloed van AI op boekhoudsoftware voor kleine bedrijven, is het belangrijk dat we onderscheid maken tussen ML en AI. Hoewel ze vergelijkbaar zijn, worden beide termen vaak door elkaar gebruikt (en onjuist). Dit is het fundamentele verschil tussen beide termen: ML-systemen gebruiken intelligentie om de prestaties te verbeteren door u aanbevelingen en manieren te bieden om processen te stroomlijnen, terwijl systemen die gebruikmaken van AI autonomie verlenen aan de software om taken uit te voeren en beslissingen te nemen zonder menselijk toezicht. ML is Netflix die filmaanbevelingen doet; AI is een auto die je naar je werk brengt terwijl je een dutje doet op de achterbank.

Oké, je vraagt ​​je waarschijnlijk af hoe een zelfrijdende auto zich verhoudt tot MKB-boekhouding. Goede vraag. Weet je in het vorige gedeelte nog dat ik zei dat ML de invoer zou aanbevelen en aanbevelen? Wat als u erop vertrouwde dat de software zelf gegevens invoerde zonder uw toezicht te vereisen?

"Kunstmatige intelligentie automatiseert alledaagse taken en er is geen tekort aan alledaagse taken, " zei Roskill. "AI zal een oneindig niveau van snelheid en nauwkeurigheid bieden, fouten en menselijke fouten verwijderen, wat resulteert in een betere nauwkeurigheid."

Bepaalde taken, zoals het invoeren en controleren van uitgaven, het beantwoorden van basisvragen van klanten en het beoordelen en afwijzen van leningen op basis van geautomatiseerde risicobeoordelingen, zijn slechts enkele van de vele handige manieren waarop AI grote gevolgen heeft voor grote ondernemingen. Maar dit niveau van automatisering komt binnenkort voor boekhoudhulpmiddelen van alle groottes.

"Kunstmatige intelligentie zal financiële en boekhoudsoftware openen voor een nieuwe groep gebruikers die geen boekhouding hoeven te spreken om inzicht te krijgen in het systeem", aldus Aaron Harris, CTO van softwarebedrijf Intacct. "Verkopers van slimme boekhoudsoftware ontwerpen hun kunstmatige intelligentie-interactiviteit met de juiste set gebruikers in gedachten."

3. Gegevens en analyses

Een belangrijk gebied waar AI, ML en verschillende boekhoudkundige gegevens elkaar kruisen, is bedrijfsanalyse. En terwijl je zeker een tool van derden kunt inzetten, zoals de winnaar van de Editors 'Choice Tableau, om al die verschillende gegevenssets te helpen omzetten in bruikbare inzichten, moet u ook de tijd nemen om te onderzoeken wat uw belangrijkste boekhoudplatform op dit punt op zichzelf doet. In de afgelopen jaren hebben allerlei soorten zakelijke apps die verantwoordelijk zijn voor het genereren of doorzoeken van grote hoeveelheden gegevens, data-analyse onderzocht als een kernwaarde en boekhouding is geen uitzondering.

Boekhoudpakketten richten zich in dit verband op verschillende gebieden, met name audit en risicobeoordeling, evenals fraudeopsporing. Door extra gegevensbronnen van andere apps in de portfolio van uw organisatie te integreren, zoals klantgegevens van uw klantrelatiebeheer (CRM) -systeem, sensorgegevens van productie en inkoopgegevens van uw supply chain- en voorraadbeheer-apps, kunnen accounts vertrouwd zijn met gegevensanalyses bieden diepere inzichten en meer inzicht in hoe uw organisatie echt werkt en geld verdient.

Voor organisaties die onderworpen zijn aan compliancevoorschriften, kan de trend om data-analyse te gebruiken om fraude te ontdekken bedrijven veel geld besparen en tegelijkertijd bedreigde klant- en partnerrelaties redden. Dankzij de vooruitgang in datavisualisatie en de mogelijkheid om datum in andere bronnen te splitsen, kunnen sommige boekhoudtoepassingen zelfs de meest subtiele problemen herkennen en bepalen of fraude een factor kan zijn.

4. Integraties en uitbreidingen

Iedereen die cloudgebaseerde bedrijfssoftware heeft gebruikt, begrijpt het belang van het koppelen van gegevenssets van de ene tool naar de andere. Uw klantrelatiebeheer (CRM) en marketingautomatiseringssoftware kunnen bijvoorbeeld afkomstig zijn van verschillende leveranciers, maar de afzonderlijke gegevenssets in elke tool zijn relevant voor gebruikers van beide systemen. Als u gegevens van het ene naar het andere systeem kunt slepen of workflows tussen beide systemen kunt koppelen zonder een diepgaande technologische achtergrond, wordt uw leven eenvoudiger en wordt uw werk veel slimmer.

Davisson zei dat flexibiliteit voor boekhoudsoftware belangrijk is, omdat kleine ondernemers hierdoor als softwareontwikkelaars kunnen optreden. "Ze kunnen hun interne behoeften beoordelen, waar ze efficiëntere workflows nodig hebben of welke apps welke gegevens nodig hebben, " zei hij. "En ze kunnen oplossingen implementeren zonder dure, gecompliceerde ontwikkelingsprojecten aan te gaan."

Tools zoals IFTTT en Zapier brengen niet alleen ongelijksoortige systemen samen, ze laten u ook complexe workflows over meerdere systemen automatiseren - en ze laten u het doen met minimale technologische ervaring. Een uitstekend voorbeeld van wat u zou kunnen bereiken door een boekhoudsysteem te kopen dat aan een van deze connectortools kan worden gekoppeld, is het volgende: Wanneer een nieuwe transactie is aangemeld bij uw systeem, maakt de workflow een factuur op Zoho Invoice, plaatst een melding in Slack, maakt een rij met gegevens op Google Spreadsheets, verzendt een e-mail naar relevante collega's en plant een toekomstige betaling. Je snapt het wel.

"Flexibiliteit voor boekhoudhulpmiddelen is van het grootste belang", aldus Harris. "Zelfs consumenten die voor suites hebben gekozen, zullen waarschijnlijk veel oplossingen inzetten. Boekhoudoplossingen zoals Intacct zijn ontworpen om te anticiperen op toegang tot meer dan alleen standaard boekhoudinformatie en zijn ontworpen om deel uit te maken van bedrijfsbreed bedrijfsprocessen. Door al deze systemen te verbinden, worden niet alleen een rijkere gegevensset om inzichten te verkrijgen, zal het ook de latentie van gegevens verminderen."