4 اتجاهات العمل التي يجب مراعاتها عند اختيار برامج المحاسبة السحابية

حتى بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة (SMBs) ، فإن اختيار منصة محاسبة سحابية جديدة أو ترقية نظامك الحالي يمكن أن يكون تمرينًا صعبًا يصعب تحقيقه ليس فقط بسبب الحاجة إلى تلبية متطلبات مؤسستك الفورية ولكن أيضًا لأنك ستحتاج إلى توقع المستقبل أيضا. للمساعدة ، إليك أربعة اتجاهات مهمة سترغب في الاستفسار عنها عند التحدث إلى البائعين المحتملين.

أولاً ، ستحتاج إلى معرفة ما إذا كان البرنامج الذي تتصفحه يستخدم التعلم الآلي (ML). ثم ، إذا حدث ذلك ، كيف يترجم هذا ML إلى مساعدة رقمية عبر الذكاء الاصطناعي (AI)؟ بعد ذلك ، يلتقي المطاط حقًا بالطريق الذي تتقاطع فيه اتجاهات الاتجاهين الأولين وكل البيانات الموجودة لديك: أي مدى تعامل الحزمة المرتقبة مع تحليلات البيانات؟ أخيرًا ، ستحتاج إلى معرفة مدى قابلية تمديد البرنامج عندما يتعلق الأمر بدمج بياناته مع تطبيقات المكاتب الخلفية الأخرى ، والتي يمكن أن تكون أي شيء من التسويق الرقمي إلى أنظمة نقاط البيع (POS).

لقد ناقشت هذه الاتجاهات مع بعض شركات المحاسبة السحابية وتخطيط موارد المؤسسات (ERP) لتحديد مدى أهمية كل منها لمساعدتك في أداء وظيفتك. الأهم من ذلك ، ناقشنا مدى أهمية كل منها فيما يتعلق بمدى حسن أدائك لعملك في المستقبل القريب عندما تصبح هذه الاتجاهات هي القاعدة لبرامج المحاسبة.

1. تعلم الآلة (ML)

على المستوى الأساسي ، يشير ML إلى قدرة نظام البرنامج على تعديل خوارزمياته الداخلية لتحسين الأداء. أنت تعرف كيف يعرف Facebook أي الأصدقاء سيضعون علامة عند نشر صورة؟ ذلك لأن Facebook قام بجمع المعلومات من جميع منشوراتك المعلمة مسبقًا. هل سبق لك مشاهدة فيلم أوصت به Netflix؟ عرف Netflix أن يوصي بهذا الفيلم بناءً على اختياراتك السابقة.

الآن ، كيف يرتبط هذا إلى برامج المحاسبة؟ حسنًا ، يساعد ML في القيام بأشياء مثل فرز عبارات الفواتير تلقائيًا والتوصية برموز الحساب واقتراح مواضع بيانات متكررة. والأهم من ذلك ، مع استمرارك في استخدام برنامجك ومع استمرارك في قبول أو رفض اقتراحات خوارزميات ML ، كلما أصبح البرنامج أكثر ذكاءً. بدلاً من استخدام ML لتلقي التوصيات وفرز المعلومات ، سيبدأ البرنامج في اقتراح عمليات تلقائية متعددة الخطوات لسير العمل.

وقال جون روسكيل ، الرئيس التنفيذي لشركة Acumatica لتخطيط موارد المؤسسات: "التعلم الآلي سيؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل". "ستؤدي أيضًا إلى زيادة الإنتاجية وتوفير ضوابط أكثر تشددًا ورؤى أكثر للبيانات للتعرف على الجوانب. تستند الميزانية والتنبؤ اليوم إلى النظر إلى الوراء على خطوط الاتجاه الطويلة ، وليس على التطورات الأخيرة والتوقعات المستقبلية. نتائج أفضل للإبلاغ في قرارات أفضل."

إذا كان كل هذا يبدو جيدًا ، غالي الثمن ، فلا تقلق. العديد من الشركات الكبيرة التي تستخدم برامج المحاسبة تستخدم بالفعل ML في أنظمتها. لن يمر وقت طويل قبل أن تصبح هذه التقنية هي المعيار للحل المحاسبي لأصغر الأعمال.

وقال سكوت دافيسون ، الشريك المؤسس لشركة Acclivity لبرامج الأعمال الصغيرة: "كما هو الحال مع العديد من ابتكارات برامج المحاسبة والمالية ، من المحتمل أن تقود الشركات الكبرى الطريق في بناء أو طلب حلول تتضمن شكلاً من أشكال تعلم الآلة". "من هناك ، يمكن لملايين الشركات الصغيرة أن ترث تلك الابتكارات لأنها تنطبق على احتياجاتهم / متطلباتهم. لكن أصحاب الأعمال الصغيرة يتمتعون بالنفع من حيث صلته بالابتكارات في مجال تكنولوجيا المحاسبة. وبعبارة أخرى ، إنهم مشغولون ومجهدون بالموارد ، لذلك هم تميل إلى تبني حلول تثبت فائدة ملموسة ، لذلك ، في حين أن التعلم الآلي قد يستغرق بعض الوقت للوصول إلى مساحة SMB ، فمن المحتمل أن يوفر مزايا رئيسية قابلة للقياس عندما يحدث ذلك."

2. الذكاء الاصطناعي (AI)

قبل أن ندخل في كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على برامج المحاسبة التجارية الصغيرة ، من المهم أن نميز بين ML و AI. على الرغم من أنها متشابهة ، فغالبًا ما يتم استخدام المصطلحين بالتبادل (وغير صحيح). إليك الفرق الأساسي بين كلا المصطلحين: تستخدم أنظمة ML الذكاء لتحسين الأداء من خلال تقديم توصيات لك وطرق لتبسيط العمليات ، في حين أن الأنظمة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تمنح الحكم الذاتي للبرنامج لتنفيذ المهام واتخاذ القرارات دون إشراف بشري. ML تقوم Netflix بعمل توصيات للأفلام ؛ AI هي سيارة تقودك إلى العمل بينما تأخذ غفوة في المقعد الخلفي.

حسنًا ، ربما تسأل نفسك عن مدى ارتباط السيارة ذاتية القيادة بمحاسبة الشركات الصغيرة والمتوسطة. سؤال جيد. تذكر في القسم السابق عندما ذكرت أن ML سوف يوصي ويقترح مدخلات؟ ماذا لو كنت تثق في البرنامج لإدخال البيانات نفسها دون الحاجة إلى إشرافك؟

وقال روسكيل "الذكاء الاصطناعي سيؤدي المهام الدنيوية إلى أتمتة وليس هناك نقص في المهام الدنيوية". "ستوفر الذكاء الاصطناعي مستوى غير محدود من السرعة والدقة ، مع إزالة الأخطاء والخطأ البشري ، مما يؤدي إلى دقة أفضل."

بعض المهام ، مثل نفقات الإدخال والتدقيق ، والإجابة على أسئلة العملاء الأساسية ، وتقييم ورفض القروض بناءً على تقييمات المخاطر الآلية ، ليست سوى عدد قليل من الطرق المفيدة العديدة التي تؤثر منظمة العفو الدولية بالفعل على شركات محاسبة الشركات الكبيرة. ولكن هذا المستوى من الأتمتة سيأتي قريبًا إلى الأدوات المحاسبية بجميع أحجامها.

وقال آرون هاريس ، CTO من شركة برمجيات الإدارة المالية Intacct: "سيفتح الذكاء الاصطناعي برامج التمويل والمحاسبة لمجموعة جديدة من المستخدمين الذين لا يحتاجون إلى التحدث بالمحاسبة للحصول على نظرة ثاقبة من النظام". "يعمل بائعو برامج المحاسبة الذكية على تصميم تفاعل ذكائهم الاصطناعي مع مجموعة المستخدمين الصحيحة في الاعتبار."

3. البيانات والتحليلات

يعد تحليلات الأعمال أحد المجالات الرئيسية التي يتقاطع فيها الذكاء الاصطناعى و ML و Reams للبيانات المحاسبية. وبينما يمكنك بالتأكيد نشر أداة خارجية ، مثل فائز Editors 'Choice Tableau ، للمساعدة في تحليل جميع مجموعات البيانات المتباينة هذه إلى رؤى عملية ، يجب عليك أيضًا قضاء بعض الوقت في دراسة ما تقوم به منصة المحاسبة الأساسية من تلقاء نفسها في هذا الصدد. في السنوات القليلة الماضية ، كانت جميع أنواع تطبيقات الأعمال المسؤولة عن توليد أو فحص مجموعات كبيرة من البيانات تستكشف تحليلات البيانات باعتبارها القيمة المضافة الأساسية والمحاسبة ليست استثناءً.

تركز حزم المحاسبة على عدة مجالات في هذا الصدد ، لا سيما التدقيق وتقييم المخاطر وكذلك اكتشاف الاحتيال. من خلال دمج مصادر بيانات إضافية من تطبيقات أخرى في محفظة مؤسستك ، مثل بيانات العملاء من نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) ، وبيانات الاستشعار من التصنيع ، وشراء البيانات من سلسلة التوريد وتطبيقات إدارة المخزون ، يمكن للحسابات على دراية بتحليل البيانات تقديم رؤى أكثر عمقًا ومستويات أعلى من الوضوح حول كيفية عمل مؤسستك حقًا وكسب المال.

بالنسبة لتلك المنظمة الخاضعة لأنظمة الامتثال ، يمكن أن يؤدي الاتجاه نحو استخدام تحليلات البيانات إلى اكتشاف الاحتيال إلى توفير أموال كبيرة للشركات أثناء إنقاذ علاقات العملاء والشركاء المهددة بالانقراض. إن التقدم في تصوُّر البيانات والقدرة على التأريخ من مصادر بديلة يتيح لبعض التطبيقات المحاسبية اكتشاف المشاكل الأكثر دقة وتحديد ما إذا كان الاحتيال قد يكون عاملاً.

4. التكامل والتمديدات

يفهم أي شخص يستخدم برامج العمل المستندة إلى مجموعة النظراء أهمية ربط مجموعات البيانات من أداة إلى أخرى. على سبيل المثال ، قد تأتي إدارة علاقات العملاء (CRM) وبرنامج أتمتة التسويق من موردين مختلفين ، ولكن مجموعات البيانات المميزة في كل أداة ذات صلة بمستخدمي كلا النظامين. ونتيجة لذلك ، فإن قدرتك على سحب البيانات من نظام ما إلى نظام آخر أو ربط سير العمل عبر كلا النظامين دون خلفية تقنية عميقة ، سيجعل حياتك أكثر سهولة وعملك أكثر ذكاءً.

وقال دافيسون إن المرونة في برامج المحاسبة مهمة لأنها تتيح لأصحاب الأعمال الصغيرة العمل كمطورين برامج. وقال "يمكنهم تقييم احتياجاتهم الداخلية ، حيث يحتاجون إلى سير عمل أكثر كفاءة ، أو التطبيقات التي تحتاج إلى البيانات". "ويمكنهم تنفيذ حلول دون الشروع في مشاريع تطوير مكلفة ومعقدة."

لا تجمع الأدوات مثل IFTTT و Zapier بين الأنظمة المتباينة فحسب ، بل تتيح لك أتمتة مهام سير العمل المعقدة عبر أنظمة متعددة - وتتيح لك القيام بذلك بأقل خبرة تكنولوجية. من الأمثلة الممتازة على ما يمكنك إنجازه من خلال شراء نظام محاسبة يمكن ربطه بأحد أدوات الموصل هذه ما يلي: عندما يتم تسجيل معاملة جديدة في نظامك ، ينشئ سير العمل فاتورة على Zoho Invoice ، وينشر إشعارًا في Slack ، ينشئ صفًا من البيانات على جداول بيانات Google ، ويرسل بريدًا إلكترونيًا إلى زملاء العمل ذوي الصلة ، ويقوم بجدولة دفعة مستقبلية. انت وجدت الفكرة.

وقال هاريس: "المرونة في أدوات المحاسبة أمر بالغ الأهمية". "حتى العملاء الذين اختاروا الأجنحة ، من المحتمل أن ينشروا العديد من الحلول. الحلول المحاسبية مثل Intacct مصممة لتوقع الوصول إلى أكثر من مجرد معلومات محاسبية قياسية ومصممة لتكون جزءًا من عمليات الأعمال على مستوى الشركة. لن يؤدي ربط جميع هذه الأنظمة إلى تمكين مجموعة بيانات أكثر ثراءً يمكن من خلالها اكتساب رؤى ، كما أنها تقلل من زمن انتقال البيانات ".