We kennen ze allemaal: de sciencefictionfilms waarin iemand een robot vraagt om een klus uit te voeren. Het loopt altijd mis. De androïde slaat op hol, wil de wereld overnemen of keert zich tegen zijn maker. Dit ‘Frankenstein-complex’ lijkt er bij de mens diep in te zitten. Zo horen we de laatste tijd steeds vaker dat journalisten, vormgevers, acteurs en scenarioschrijvers bang zijn werk te verliezen aan slimme software zoals ChatGPT. Van administratief medewerkers horen we echter heel andere geluiden. Hoe meer taken een intelligent software-robotje uit handen kan nemen, hoe meer tijd ze hebben voor de echt interessante zaken.
AI en machine learning
Bijna alle grotere organisaties hebben de factuurstroom gedigitaliseerd. De voordelen zijn glashelder: processen zijn gestroomlijnd en gestandaardiseerd, zodat er minder (foutgevoelig) handwerk nodig is. De nieuwste technologische ontwikkelingen luiden de volgende stap in, met nóg meer besparingen en snelheid.
Zo is de factuurverwerkingssoftware van OpenText, Vendor Invoice Management (VIM), in elke release een stukje slimmer. Door de inzet van AI zijn er steeds minder menselijke handelingen nodig. Met name machine learning speelt hierin een glansrol. Wat we daar precies onder verstaan, legt onze partner SAP uit:
“Machine learning is een subset van artificial intelligence (AI). Het onderwijst computers om te leren van data en om steeds beter te worden door ervaring, in plaats van expliciet te worden geprogrammeerd om dat te doen. In machine learning worden algoritmen getraind om patronen en overeenkomsten te vinden in grote datasets en om de beste beslissingen en voorspellingen te maken op basis van die analyse. Applicaties voor machine learning worden steeds beter naarmate ze meer worden gebruikt en worden nauwkeuriger naarmate ze toegang hebben tot meer data.”
3x slimmer met factuurverwerkingssoftware
Zonder dat we erover nadenken, komen we dagelijks al in aanraking met dit soort slimme algoritmes. Die bepalen namelijk mede de zoekresultaten van Google of de aanbevelingen van Netflix, maar ook de route die bestelde producten in een pakhuis afleggen. Hoe worden slimme algoritmes precies ingezet door VIM?
- Als een factuur als een pdf of op papier wordt aangeleverd, moet deze worden ingelezen om in SAP te kunnen worden verwerkt. Dit gebeurt in VIM door middel van optical character recognition (OCR), of in het Nederlands: optische tekenherkenning. Dat is een transformatie waarbij de tekst uit een afbeelding wordt omgezet in leesbare tekst. De intelligente algoritmen van VIM worden steeds beter, zodat de kans op fouten steeds kleiner wordt.
- Dé manier om grip te krijgen op inkoop is Purchase-to-Pay (vaak afgekort tot P2P, ook bekend als ‘Procure-to-Pay’). Daarbij wordt het hele proces van bestelaanvraag, inkoop en levering tot en met het (automatisch) betalen van de factuur bedoeld. Als dit goed is ingericht, wordt er alleen besteld wat vooraf is afgesproken en hoeft de financiële administratie nauwelijks nog handwerk te verrichten. De slimme algoritmes van VIM kunnen het P2P-proces ondersteunen door data te verrijken.
- Machine learning helpt ook een handje bij het coderen van facturen. VIM leert voortdurend van ingevoerde facturen en detecteert vergelijkbare facturen waarop codering kan worden toegepast. Op basis van betrouwbaarheidsniveaus kunnen kostenelementen en het grootboekrekeningnummer automatisch worden ingevoegd. Wanneer er toch handmatige gegevensinvoer nodig is, krijgt de eindgebruiker een coderingsregel in Fiori of SAP GUI voorgesteld.
Kortom, VIM is net een echte collega: hoe meer hij aan het werk is, hoe beter hij erin wordt. En anders dan in sciencefictionfilms doet hij alleen wat er van hem wordt gevraagd. Logisch dat financiële afdelingen AI omarmen.
