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中小企業（SMB）の場合でも、新しいクラウドアカウンティングプラットフォームを選択するか、既存のクラウドアカウンティングプラットフォームをアップグレードすることは、組織の当面の要件を満たす必要性だけでなく、未来も。 支援するために、潜在的なベンダーと話をするときに問い合わせたい重要な4つの傾向を以下に示します。
まず、閲覧しているソフトウェアが機械学習（ML）を利用しているかどうかを知りたいでしょう。 次に、もしそうなら、そのMLは人工知能（AI）を介してどのようにデジタル支援に変換されますか？ その後、最初の2つのトレンドと既存のすべてのデータが交差する道、つまり、見込みのあるパッケージがデータ分析をどれだけうまく処理するかを、ゴムが本当に満たしますか？ 最後に、デジタルマーケティングからPOSシステムに至るまで、他のバックオフィスアプリケーションのデータとデータを統合する際に、ソフトウェアがどれだけ拡張可能であるかを知る必要があります。
これらの傾向について、いくつかのクラウドアカウンティングおよびエンタープライズリソースプランニング（ERP）企業と話し合い、各企業が仕事を遂行するうえでどれだけ重要かを判断しました。 さらに重要なことは、これらの傾向が会計ソフトウェアの標準になったときに、近い将来にあなたがどれだけうまく仕事をするかに関して、それぞれがどれほど重要かを議論したことです。
1.機械学習（ML）
最も基本的なレベルでは、MLはパフォーマンスを改善するために独自の内部アルゴリズムを変更するソフトウェアシステムの能力を指します。 写真を投稿するときに、Facebookがどの友人にタグを付けるかを知っていますか？ これは、Facebookが以前にタグ付けされたすべての投稿から情報を収集しているためです。 Netflixから勧められた映画を見たことがありますか？ Netflixは、以前の選択に基づいてその映画を推奨することを知っていました。
さて、これは会計ソフトウェアにどのように関係していますか？ まあ、MLは、請求書の自動ソート、アカウントコードの推奨、反復的なデータ配置の提案などを行うのに役立ちます。 さらに重要なことは、ソフトウェアを使い続け、MLアルゴリズムによる提案を受け入れたり拒否したりするにつれて、ソフトウェアはよりインテリジェントになります。 MLを使用して推奨事項を受け取って情報をソートする代わりに、ソフトウェアはマルチステップのワークフロー自動化を提案し始めます。
「機械学習により、より良い意思決定が可能になります」と、エンタープライズリソースプランニング会社AcumaticaのCEO、Jon Roskill氏は述べています。 「また、生産性を高め、より厳密な制御とより多くのデータ洞察を提供します。今日の予算と予測は、最近の開発や将来の予測ではなく、長いトレンドラインを後方に振り返ることに基づいています。 」
これがすべて、まあ、高価に聞こえるなら、心配しないでください。 会計ソフトウェアを使用する大企業の多くは、すでにシステムでMLを使用しています。 このテクノロジーが最小規模の企業の会計ソリューションでさえも標準になるまで、そう長くはかからないでしょう。
「多くの会計および金融ソフトウェアの革新と同様に、大企業は何らかの形の機械学習を含むソリューションを構築または要求する方法を先導する可能性が高い」と、中小企業ソフトウェア企業Acclivityの共同設立者Scott Davissonは述べた。 「そこから、何百万もの中小企業が彼らのニーズ/要件に適用するときにそれらの革新を継承できます。しかし、中小企業の所有者は会計技術革新に関連するため実用的です。言い換えれば、彼らは忙しく、リソースのために伸びています具体的なメリットを実証するソリューションを採用する傾向があります。したがって、機械学習がSMBスペースに浸透するのに時間がかかる可能性がありますが、その場合、定量化可能な重要な利点が得られる可能性があります。
2.人工知能（AI）
AIが中小企業の会計ソフトウェアに与える影響について説明する前に、MLとAIを区別することが重要です。 それらは似ていますが、両方の用語はしばしば同じ意味で使用されます（そして誤って）。 両方の用語の基本的な違いは次のとおりです.MLシステムは、プロセスを合理化するための推奨事項と方法を提供することでパフォーマンスを改善するためにインテリジェンスを使用しますが、AIを使用するシステムは、タスクを実行し、人間の監視なしで意思決定を行うソフトウェアに自律性を与えます。 MLは、映画のレコメンデーションを作成するNetflixです。 AIは、後部座席で昼寝をしている間、あなたを仕事に駆り立てる車です。
おそらく、自動運転車がSMBアカウンティングにどのように関係するかを自問しているでしょう。 良い質問。 前のセクションで、MLが入力を推奨および提案すると述べたときのことを覚えていますか？ 監視を必要とせずにデータ自体を入力するソフトウェアを信頼した場合はどうなりますか？
「人工知能はありふれたタスクを自動化し、ありふれたタスクの不足はありません」とRoskill氏は述べています。 「AIは、無限レベルの速度と精度を提供し、ミスや人為的ミスを排除し、精度を向上させます。」
費用の入力と監査、基本的な顧客の質問への回答、自動リスク評価に基づくローンの評価と拒否などの特定のタスクは、AIが大企業の会計事務所に既に影響を与えている多くの有用な方法のほんの一部です。 しかし、このレベルの自動化は、まもなくあらゆる規模の会計ツールに導入される予定です。
「人工知能は、システムから洞察を得るために経理を話す必要のない新しいユーザーに財務および会計ソフトウェアを公開します」と、財務管理ソフトウェア会社IntacctのCTOであるアーロン・ハリスは述べました。 「スマートアカウンティングソフトウェアベンダーは、適切なユーザーセットを念頭に置いて人工知能の対話性を設計しています。」
3.データと分析
AI、ML、および会計データの連が交差する重要な領域は、ビジネス分析です。 また、エディターズチョイスの勝者などのサードパーティツールを確実に展開できます
会計パッケージは、この点でいくつかの領域、特に監査とリスク評価、不正検出に焦点を当てています。 顧客関係管理（CRM）システムからの顧客データ、製造からのセンサーデータ、サプライチェーンおよび在庫管理アプリからの購入データなど、組織のポートフォリオの他のアプリからの追加のデータソースを統合することにより、データ分析に精通しているアカウントができます組織が実際にどのように機能し、収益を上げているかについて、より深い洞察とより高いレベルの可視性を提供します。
コンプライアンス規制の対象となる組織では、データ分析を使用して詐欺を発見する傾向があるため、危険にさらされている顧客とパートナーの関係を救いながら、企業に大きなお金を節約できます。 データの視覚化の進歩と、代替ソースから日付をスプライスする機能により、一部の会計アプリケーションは、非常に微妙な問題を見つけて、詐欺が要因かどうかを判断できます。
4.統合と拡張
クラウドベースのビジネスソフトウェアを使用したことのある人なら誰でも、あるツールから別のツールにデータセットを結び付けることの重要性を理解しています。 たとえば、顧客関係管理（CRM）とマーケティング自動化ソフトウェアは異なるベンダーのものですが、各ツールの個別のデータセットは両方のシステムのユーザーに関連しています。 その結果、深いシステムのバックグラウンドなしで、あるシステムから別のシステムにデータをプルしたり、両方のシステムでワークフローを結び付けたりすることができるようになり、生活が楽になり、作業がよりスマートになります。
Davissonは、中小企業の所有者がソフトウェア開発者として行動できるようにするため、会計ソフトウェアの柔軟性が重要であると述べました。 「彼らは、内部のニーズ、より効率的なワークフローが必要な場所、またはどのアプリがどのデータを必要とするかを評価できます」と彼は言いました。 「そして、彼らは高価で複雑な開発プロジェクトに着手することなくソリューションを実装できます。」
IFTTTやZapierなどのツールは、異種のシステムを統合するだけでなく、複数のシステムにわたる複雑なワークフローを自動化することを可能にし、最小限の技術的経験でそれを可能にします。 これらのコネクタツールのいずれかに結び付けることができる会計システムを購入することによって達成できることの優れた例は、次のとおりです。新しいトランザクションがシステムにログインすると、ワークフローはZoho Invoiceに請求書を作成し、Slackに通知を投稿します、Googleスプレッドシートにデータの行を作成し、関連する同僚にメールを送信し、将来の支払いをスケジュールします。 あなたはアイデアを得る。
「会計ツールの柔軟性が最も重要です」とハリスは言いました。 「スイートを選択した消費者でさえ、多くのソリューションを展開する可能性が高い。Intacctのような会計ソリューションは、標準の会計情報だけでなく、企業全体のビジネスプロセスの一部として設計されています。洞察を得るためのより豊富なデータセットであり、データ遅延も削減します。」
