Bruk av AI i regnskapsavslutningen

Periodeavslutning er en av de mest kritiske prosessene i økonomifunksjonen. Tidsfrister, dokumentasjonskrav og behovet for nøyaktighet gjør at små feil kan få store konsekvenser. Samtidig bruker mange regnskapsteam fortsatt mye tid på manuelle og repeterende oppgaver.

Kunstig intelligens (AI) kan bidra til å effektivisere regnskapsprosesser, men det er viktig at den brukes på en trygg, forklarbar og kontrollert måte. I Trintech er tilnærmingen til AI tydelig: AI skal støtte regnskapsfaget – ikke erstatte det.

AI bygget for regnskap, ikke for markedsføring

AI for regnskap skiller seg fra generiske AI-løsninger. Her er kravene til sporbarhet, dokumentasjon og etterprøvbarhet høye. Derfor er AI-funksjonaliteten i Adra utviklet spesifikt for økonomi- og regnskapsprosesser som:

• Avstemming og matching av transaksjoner
• Oppfølging av oppgaver i periodeavslutningen
• Datakvalitet og struktur ved import av regnskapsdata

Målet er ikke et fullautomatisert regnskap, men å redusere manuelt arbeid der risikoen er lav – og samtidig gi brukerne bedre oversikt og kontroll.

Mennesket har alltid siste ord

I regnskapsfaget er det avgjørende at alle vurderinger, endringer og beslutninger kan forklares, dokumenteres og etterprøves. Derfor er menneskelig kontroll i alle beslutninger et grunnleggende prinsipp for hvordan Trintech benytter AI i regnskapsavslutningen. AI skal fungere som støtte for regnskapsteamet – ikke som en selvstendig beslutningstaker.

I praksis innebærer dette at AI-funksjonaliteten i Adra analyserer data, identifiserer mønstre og foreslår tiltak, for eksempel for avstemmingsregler, oppgaver eller datakvalitet. Forslagene presenteres direkte til brukeren, som alltid har full kontroll over om de skal godkjennes, justeres eller avvises. Ingen endringer gjennomføres automatisk uten eksplisitt godkjenning fra regnskapsmedarbeideren.

Alle forslag, valg og handlinger loggføres, er transparente og kan enkelt spores tilbake til både datagrunnlag og beslutning. Dette sikrer at bruken av AI er fullt forenlig med krav til internkontroll, revisjon og compliance. Resultatet er en trygg og ansvarlig bruk av AI som bidrar til effektivisering, samtidig som faglig vurdering, kontroll og ansvar alltid forblir hos menneskene som eier regnskapet.

Konkrete eksempler på AI-funksjonalitet i Adra

Adra har nå integrert AI-funksjonalitet som ytterligere reduserer manuelt arbeid, sikrer nøyaktighet, og hjelper teamet med å avslutte perioden raskere og med større sikkerhet, på toppen av automatiseringen som allerede ligger til grunn.

1. AI avstemmingsregler

Avstemming er ofte tidkrevende, særlig når avstemmingsregler må bygges og vedlikeholdes manuelt. AI-funksjonalitet i Adra Matcher konfigurerer og optimaliserer avstemmingsregler og forbedrer vellykket matchingsgrad ved å:

• Analysere tidligere og umatchede transaksjoner for å identifisere mønstre og foreslå nye matchingregler.
• La brukeren akseptere eller avvise foreslåtte regler i brukergrensesnittet, noe som eliminerer behov for teknisk opprettelse av regler ved hjelp av for eksempel RegEx.
• Sikre at brukere enkelt kan redefinere og vurdere reglene kontinuerlig, for å øke ytelsen og forbedre automatisk matchingsgrad over tid.

Funksjonen for AI avstemmingsregler optimaliserer matchingsgrad, forenkler logikk, gjør brukerene mindre avhengig av avanserte RegEx-formler, reduserer kostnader og avhengighet av betalte tjenester. I tillegg bli onboardingen av nyansatte mer effektiv.

2. AI oppgavesjekklister

God struktur er avgjørende i regnskapsavslutningen, spesielt i større eller desentraliserte organisasjoner. AI-funksjonalitet i Adra Task Manager foreslår steg-for-steg-sjekklister basert på oppgavens beskrivelse og etablerte rutiner.

Forslagene kan brukes direkte eller tilpasses bedriftens behov, noe som:

• reduserer tiden brukt på å bygge oppgaver og maler,
• bidrar til mer enhetlig gjennomføring på tvers av enheter,
• og støtter etterlevelse av interne retningslinjer og revisjonskrav.

3. AI-assistert import

Datakvalitet er en forutsetning for gode avstemminger. Ved import av data kan AI-assistert import identifisere strukturer, foreslå feltmapping og varsle om avvik før dataene lastes inn. Brukeren godkjenner alltid forslagene før importen fullføres.

Dette fører til færre importfeil, mindre manuelt oppryddingsarbeid og raskere vei til ferdige avstemminger.

Ansvarlig AI med dokumenterte gevinster

Trintechs tilnærming til bruk av AI i regnskapsavslutningen er bevisst konservativ og tydelig forankret i regnskapsfaglige behov. Fremfor uoversiktlige og lite forklarbare automatiseringsløfter, prioriterer vi målbare forbedringer, konkrete brukstilfeller etterspurt av kundene og løsninger som er enkle å forstå og ta i bruk i praksis. Kortere avslutningssykluser, færre feil og mer forutsigbare prosesser er viktigere enn ambisiøse visjoner om fullautomatisert økonomifunksjon uten tilstrekkelig kontroll og etterprøvbarhet.

Denne tilnærmingen er også beskrevet i vårt whitepaper Klargjør økonomiavdelingen for AI, som gir en overordnet gjennomgang av hva som kreves for å ta i bruk AI på en trygg og ansvarlig måte i økonomifunksjonen.

Samtidig videreutvikles AI-funksjonaliteten i Adra på en trygg og kontrollert måte, blant annet gjennom innebygd, kontekstbasert veiledning i løsningen, utvidet støtte for oppgaver, bilag og analyse av avvik, samt et fortsatt sterkt fokus på forklarbarhet og brukerkontroll. Fellesnevneren er den samme: AI skal gjøre regnskapsteam mer effektive, uten å gå på kompromiss med kvalitet, kontroll eller ansvar.