Kan ERP-systemet ditt avstemme?

ERP som avstemmingsverktøy

Enterprise Resource Planning (ERP) systemer er utviklet for å administrere og integrere ulike forretningsprosesser og funksjoner i et sentralisert kontrollsystem. Selv om de vanligvis kan håndtere enkle avstemmingsoppgaver som bankavstemminger, er de ikke alltid i stand til å håndtere mer komplekse avstemmingsbehov. Dette kan skyldes faktorer som antall transaksjoner, antall kildesystemer og datakvalitet.

Hvis teamet ditt bruker tid på å avstemme transaksjoner manuelt, går organisasjonen glipp av muligheten til å oppnå betydelige effektivitetsgevinster. Ved å bruke en skreddersydd løsning ved siden av ditt ERP, kan bedrifter dra nytte av automatisk avstemming, noe som gir verdifull tid til å fokusere på andre viktig oppgaver. 

Nedenfor finner du fem grunner til at du bør vurdere å investere i en spesialutviklet avstemmingsløsning i stedet for å prøve å tilpasse kravene dine til standardfunksjonene i ERP-systemet ditt.

5 grunner til å investere i en spesialutviklet avstemmingsløsning

1. Mangel på funksjonalitet

For mer komplekse avstemmingsbehov, avhenger graden av automatisering ofte av kvaliteten på avstemmingsfunksjonaliteten og muligheten til å konfigurere avstemmingsregler. Når flere datakilder er involvert – for eksempel innkjøpsordrer, fakturaer, kvitteringer og betalinger – krever avstemmingen av disse transaksjonene algoritmer og logikk for å sikre nøyaktighet og høy grad av automatisk avstemming.

Mange virksomheter har komplekse regler for hvordan transaksjoner skal avstemmes, for eksempel gjennom rabatter, avslag og andre skreddersydde prisavtaler. En avstemmingsløsning bør ha teknisk kapasitet til å avstemme én til én, én til mange og mange til mange-scenarioer, og den bør også kunne avstemme ved hjelp av flere felt i stedet for å være begrenset til dato og verdi.

Generative AI (GenAI) gir nå en enorm mulighet til å foreslå komplekse avstemmingskombinasjoner, men den må først lære seg hvordan man gjør dette – og den raskeste måten å lære seg det på, er å ha muligheten til å lage disse avstemmingskombinasjonene. I tillegg må den også sørge for full sporbarhet/revisjonsspor for å sikre tilstrekkelig kontroll og innsyn i prosessen.

2. Datakvalitet

ERP-systemer er svært avhengige av nøyaktige data. Hvis dataene som legges inn i systemet er ufullstendige, inkonsekvente eller unøyaktige, kan det føre til problemer med å avstemme transaksjoner på en effektiv måte. Komplekse avstemminger krever dessuten at data må avstemmes med eksterne systemer, noe som ofte betyr at det er en utfordring med kvaliteten på de tilgjengelige dataene som skal avstemmes.

Den mest effektive måten å håndtere disse uoverensstemmelsene på, er å sørge for at du har muligheten til å bearbeide eller transformere dataene dine – såkalte ETL-funksjoner (Extract, Transform, Load) – for å maksimere den automatiske gjenfinningsgraden. Dette kan omfatte behovet for å samle eller gruppere individuelle transaksjoner på den ene siden for å matche data på sammendrags- eller saldonivå på den andre siden. På samme måte kan det også være behov for å bruke konkatenering for å velge ut spesifikke variabler i lengre datastrenger og bruke dem til å lage mer spesifikke matchregler.

Unike identifikatorer mangler ofte i data, og må opprettes fra bunnen av for å matche dataene. Applikasjons- og API-oppslagstabeller gir en nøyaktig måte å lage disse manglende dataene på. Dette er ikke noe som finnes lett tilgjengelig i et ERP-system og krever bruk av verktøy som Excel for å gjøre den nødvendige koblingen.

Se webinar: Dataflyt mellom regnskap og avstemmign i Adra

3. Ulike dataformater 

Det er en selvfølge at datafiler må være maskinlesbare for å kunne leses og behandles effektivt. Likevel har mange ERP-systemer utfordringer med å håndtere mer komplekse filformater. Det er fortsatt vanlig at kildefiler må manipuleres for å konverteres til formater som støttes, noe som bidrar til unødvendig arbeidsmengde.

Selv om denne konverteringen kan automatiseres ved hjelp av tredjepartsapplikasjoner, tilbyr spesialbygde avstemmingsløsninger, som Adra Suite, ferdig konfigurerte muligheter til å håndtere mer komplekse kildefuler som .xlsx, uten behov for forhåndskonvertering. Selv om et spesielt uvanlig filformat ikke er «støttet» er det sannsynlig at en spesialtilpasset løsning kan automatisere konverteringsprosessen mer grundig.

For de som har investert i GenAI, er det nå også mulig å lese og opprette inputfiler fra ikke-maskinlesbare kildefiler som PDF-dokumenter. Omtrent som en kraftig versjon av Optical Character Recognition (OCR).

4. Transaksjonsvolum

ERP-systemer er spesialbygd for å håndtere store transaksjonsvolumer for daglig registrering og rapportering. Men, avhengig av kravets kompleksitet og størrelse, kan det være utfordrende for et ERP å håndtere og avstemme store volumer av transaksjoner, spesielt hvis systemet mangler skalerbarhet eller prosesseringskraft. Dette kan til slutt påvirke ytelsen i et produksjonssystem hvor det ikke er tilstrekkelig tilpasset.

Spesialløsninger for avstemming og matching, som Adra Matcher, er designet med transaksjonsvolum i tankene, men ikke alle løsninger er like gode. Bransjer som detaljhandel, finansinstitusjoner og offentlig etater behandler millioner av transaksjoner hvert år, og avstemmingsprosessen er ofte en kritisk del av oppgavene som påvirker periodeavslutningen. Overgangen til en automatisert periodeavslutningsprosess bidrar til å redusere arbeidsmengden til regnskapsavdelingen ved månedslutt (inkludert håndtering av åpne poster, konsertintern avstemming og likviditetsavstemming).

Les kundecaset: 20 år med effektive avstemminger i Drammen Kommune

5. Integrasjonsutfordringer 

ERP-systemer må ofte å integreres med andre systemer og plattformer, som e-handelsplattformer, supply chain management-systemer og banksystemer. Det kan være en utfordring å sikre integrasjon og datasynkroniseringen på tvers av disse systemene kan være en utfordring, noe som kan påvirke muligheten til å matche transaksjoner effektivt.

Spesialbygde matchingsløsninger har forhåndsbygde ERP-connectorere og åpne API-er som gir sømløs integrasjon mellom flere systemer. Med dette er det ikke nødvendig uten å investere tid og ressurser i prosesser/rutiner for filuthenting som raskt blir utdaterte i takt med endringer i virksomheten og/eller tredjepartssystemer, som for eksempel endringer i bankfilformatet.

Konklusjon 

Tiden vår er dyrebar. Derfor er det viktig at vi bruker tiden vår fornuftig og fokuserer på de oppgavene og aktivitetene som gir mest mulig verdi. Trintech sine spesialbygde matchingsløsninger er utviklet for å møte spesifikke bransjebehov. Vi tilbyr en gjennomsnittlig automatisk gjenkjenningsgrad på 85 % for å hjelpe kundene våre med å redusere tiden de bruker på å identifisere manuelle matchingsassosiasjoner, redusere effekten av menneskelige feil og frigjøre tid til å fokusere på å løse avvik og levere aktiviteter av høyere verdi. Make time count – med Trintech.

Skrevet av: Scott Vipond, Managing Director – EMEA