Ostoreskontran automatisointi finanssialan yrityksessä
Ivanoff, Laura (2022)
Pro gradu -tutkielma
Ivanoff, Laura
2022
School of Business and Management, Kauppatieteet
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022053141274
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2022053141274
Tiivistelmä
Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli tutkia ostoreskontran automatisointia erityisesti tapauksessa, jossa käytetään tekoälyä automatisoinnin toteuttamiseksi. Tutkimuksessa selvitettiin ostoreskontran automatisointiprojektissa mukana olevien taloushallinnon työntekijöiden näkemyksiä ostoreskontran automatisoinnista ja sen kehityskohteista. Lisäksi tutkittiin aiheuttaako automatisointi muutoksia taloushallinnon työntekijöiden tehtäviin, rooleihin ja osaamisvaatimuksiin. Tämä tutkimus toteutettiin kvalitatiivisena tutkimuksena. Tutkimusaineisto kerättiin haastatteluilla, jotka pidettiin yhden finanssialan yrityksen ostoreskontran automatisointiprojektissa mukana oleville henkilöille. Haastateltaviksi valittiin viisi taloushallinnon työntekijää ja esihenkilö toimeksiantajayrityksestä sekä kaksi henkilöä yhteistyökumppaniyrityksestä, jotta ostoreskontran automatisoinnista tekoälyä käyttäen saataisiin mahdollisimman laaja käsitys.
Tutkimustulosten mukaan tekoäly pystyy tekemään laskulle yksirivisiä ennusteita noin kuukausi käyttöönoton jälkeen. Tekoäly pystyy ennustamaan useimmissa tapauksissa oikein kustannuspaikan, tilin sekä tarkastajan ja hyväksyjän. Lisäksi tekoäly antaa ennusteita tuote- ja projektikoodeista sekä arvonlisäverotiliöinneistä. Verrattaessa tämän tutkimuksen tuloksia aikaisempiin tutkimuksiin, näyttää siltä, että tekoälyn kouluttaminen ja datan laatu ovat tärkeässä roolissa tekoälyn käyttöönotossa ja kehittämisessä. Myös yhteistyö ja viestintä korostuvat sekä yrityksen sisällä että ulkoisten yhteistyökumppaneiden kanssa, jos ostoreskontran automatisoinnin tekoälyä käyttäen halutaan onnistuvan ja kehittyvän edelleen. Niin ikään työntekijöiden riittävä perinteisten taitojen ja uusien osaamisvaatimuksien hallinta tulee taata. The purpose of this study was to investigate the automation of the accounts payable, especially in the case where an artificial intelligence is used to implement automation. The study examined the views of the financial management employees involved in the accounts payable automation project on the accounts payable automation and development targets of the accounts payable automation. In addition, it was investigated whether automation causes changes in the tasks, roles, and competence requirements of financial management employees. This study was conducted as a qualitative study. The research material was collected through interviews conducted with persons involved in the accounts payable automation project of one financial sector company. Five financial management employees and a supervisor from a principal company and two people from a partner company were selected for interviews to gain the widest possible understanding of the automation of the accounts payable using artificial intelligence.
According to the research results, artificial intelligence is able to make one-line forecasts for a bill about a month after its introduction. In most cases, artificial intelligence can correctly predict the cost center, account, and inspector and approver. In addition, artificial intelligence provides forecasts for product and project codes as well as value added tax accounting. Comparing the results of this study with previous studies, it appears that artificial intelligence training and data quality play an important role in the introduction and development of artificial intelligence. Cooperation and communication are also emphasized both within the company and with external partners, if the accounts payable automation using artificial intelligence is to be successful and further developed. Adequate mastery of employees' traditional skills and new competence requirements must also be guaranteed.
Tutkimustulosten mukaan tekoäly pystyy tekemään laskulle yksirivisiä ennusteita noin kuukausi käyttöönoton jälkeen. Tekoäly pystyy ennustamaan useimmissa tapauksissa oikein kustannuspaikan, tilin sekä tarkastajan ja hyväksyjän. Lisäksi tekoäly antaa ennusteita tuote- ja projektikoodeista sekä arvonlisäverotiliöinneistä. Verrattaessa tämän tutkimuksen tuloksia aikaisempiin tutkimuksiin, näyttää siltä, että tekoälyn kouluttaminen ja datan laatu ovat tärkeässä roolissa tekoälyn käyttöönotossa ja kehittämisessä. Myös yhteistyö ja viestintä korostuvat sekä yrityksen sisällä että ulkoisten yhteistyökumppaneiden kanssa, jos ostoreskontran automatisoinnin tekoälyä käyttäen halutaan onnistuvan ja kehittyvän edelleen. Niin ikään työntekijöiden riittävä perinteisten taitojen ja uusien osaamisvaatimuksien hallinta tulee taata.
According to the research results, artificial intelligence is able to make one-line forecasts for a bill about a month after its introduction. In most cases, artificial intelligence can correctly predict the cost center, account, and inspector and approver. In addition, artificial intelligence provides forecasts for product and project codes as well as value added tax accounting. Comparing the results of this study with previous studies, it appears that artificial intelligence training and data quality play an important role in the introduction and development of artificial intelligence. Cooperation and communication are also emphasized both within the company and with external partners, if the accounts payable automation using artificial intelligence is to be successful and further developed. Adequate mastery of employees' traditional skills and new competence requirements must also be guaranteed.