אוטומציה פיננסית בפירוט

התקדמות טכנולוגית בתוכנה שמבצעת אוטומציה למשימות ניהול הכספים מגדירה מחדש את התפקיד שצוותי הכספים ממלאים בתוך חברות. עכשיו כשטכנולוגיית אוטומציה פיננסית מטפלת במשימות שהיו ידניות בעבר, כגון הזנת נתונים, התאמת חשבוניות והתאמת חשבונות, לצוותי כספים יש מרחב נשימה שבו יוכלו להתמקד במשימות אסטרטגיות בעלות ערך מוסף.

עם כלי אוטומציה אלו, לצוותי הכספים יש יותר זמן להתמקד בניתוח תחומים כמו מה שהוביל להכנסות ולרווח של הרבעון האחרון ולחיזוי העתיד של הרבעון הקרוב, שכן עכשיו לצוותים צריכים פחות זמן ומאמץ כדי לסגור את ספרי החשבונות ולדווח על התוצאות. ובינה מלאכותית מראה פוטנציאל להפוך משימות ותהליכים פיננסיים רבים יותר לאוטומטיים. כשמנהלי כספים מעצבים מחדש את אופן הפעולה של מחלקת הכספים, אוטומציה פיננסית היא צעד חיוני ביצירת פונקציה אוטונומית יותר שיכולה לספק תוצאות מדויקות יותר מהר יותר ונראות והבנה טובות יותר של התוצאות – כל זאת תוך כדי הפחתת עלויות.

מהי אוטומציה פיננסית?

אוטומציה פיננסית מתייחסת לשימוש בטכנולוגיה כדי להשלים תהליכים שנעשו לאורך ההיסטוריה באופן ידני. היא מאפשרת לתחומים שבהם יש משימות חזרתיות וגוזלות זמן, כגון חשבונות זכאים, חשבונות חייבים וניהול שכר, להפוך לאוטומטיים ללא צורך בהתערבות אנושית. חברות מאמצות את האוטומציה הפיננסית מכיוון שהיא מסייעת להפחית את עלויות העבודה ויכולה להפחית שגיאות שנובעות מהזנת נתונים וחישובים ידניים. היא יכולה גם להאיץ תהליכים, כמו הסגירה הפיננסית, על ידי אוטומציה של שלבים כמו התאמת חשבונות. השימוש באוטומציה פיננסית מוקדם יותר כדי לקבל נתונים מדויקים שיגיעו לידיהם של מובילים עסקיים יכול לעזור להם לקבל החלטות טובות יותר לגבי תקציבים, השקעות, קליטת עובדים, ניהול מזומנים ועוד.

מילות מפתח:

• אוטומציה פיננסית היא השימוש בטכנולוגיה כדי לבצע משימות ידניות וגוזלות זמן במחלקת הכספים.
• טכנולוגיות המקלות על אוטומציה פיננסית כוללות תוכנת תכנון משאבים ארגוניים, מיכון תהליכים רובוטי, בינה מלאכותית, למידת מכונה ומחשוב ענן.
• התחומים העיקריים לאוטומציה כוללים חשבונות זכאים, חשבונות חייבים, גיליון שכר וניהול הוצאות.
• היתרונות של אוטומציה פיננסית יכולים לכלול הפחתת שגיאות, חיסכון בזמן ובעלויות, יעילות מוגברת והפחתת הונאות.
• ההתקדמות בבינה מלאכותית מניעה את היכולות של האוטומציה הפיננסית קדימה.

הסבר על אוטומציה פיננסית

אוטומציה פיננסית משתמשת בטכנולוגיה מתקדמת - כגון תוכנת תכנון משאבים ארגוניים, מיכון תהליכים רובוטי (RPA), בינה מלאכותית (AI), ו למידת מכונה (ML) - כדי להפוך תהליכים ידניים הגוזלים זמן רב לאוטומטיים בתוך מחלקת הכספים. אוטומציה של תהליכי כספים אלה כוללת הקמה של סדרת משימות כך שיצרו תהליך עבודה, שמציין את השלבים המוגדרים מראש הדרושים לביצוע משימה - כגון תשלום חשבון או בדיקת התאמה של רמות המכירות והמלאי. תוכנת אוטומציה פיננסית מפעילה כל שלב בתהליך העבודה ומבצעת אותו כך שניתן לטפל בכל התהליך בהתערבות אנושית מוגבלת או לא בכלל.

הפונקציה הפיננסית היא תחום מרכזי לאוטומציה מכיוון שיש לה הרבה תהליכים חוזרים ונשנים בנפח גבוה, כגון הזנת נתונים, התאמת חשבונות, הוצאת חשבוניות ואישורים. דוגמה של התאמת חשבונות אוטומטית יכולה להיות כשהתוכנה של החברה משווה ללא הרף מכירות מוצרים לרמות מלאי כדי לזהות כל חוסר איזון, מה שיכול לרמוז על גניבה אם רמות המלאי נמוכות מהמכירות. טכנולוגיית אוטומציה פיננסית יכולה לטפל בפעילויות ידניות אלה במהירות ובפחות שגיאות, מה שמאפשר לצוות הכספים להתמקד ביצירת ערך וביצירת אסטרטגיית קידום עבור הארגון. בדוגמה של התאמת המכירות והמלאי שלנו, צוותי הכספים יכולים לעבוד עם צוותי התפעול כדי לאתר את הסיבה לכל חוסר איזון.

אילו תהליכים פיננסיים כדאי להפוך לאוטומטיים?

כשחושבים על אילו תהליכים פיננסיים להפוך לאוטומטיים, שקלו שני גורמים גדולים: מה היתרון מהאוטומציה, וכמה מהתהליך יכול להיות אוטומטי. חפשו תהליכים שבהם הטכנולוגיה קיימת כדי להפעיל תהליך שלם, או רכיב שלם בתוך תהליך, עם מעט או ללא התערבות אנושית. רמת אוטומציה זו תספק את אמצעי היעילות העיקריים: עלות נמוכה יותר, תפוקה מהירה יותר, וייתכן שגם דיוק רב יותר. אם מביאים בחשבון קריטריונים אלה, להלן שישה תהליכי עבודה בתחום הכספים המוכנים לאוטומציה, עם דוגמאות לאופן שבו ניתן להפוך רכיבים בתהליך עבודה זה לאוטומטיים.

חשבונות זכאים (AP)

1. קליטת חשבונית: באמצעות טכנולוגיית זיהוי תווים אופטי (OCR), ניתן לסרוק, לקרוא ולהמיר חשבוניות נייר באופן אוטומטי לנתונים דיגיטליים, מה שמבטל את הצורך בהזנה ידנית של נתוני חשבונית.
   
   
2. התאמה ואימות: לאחר קליטת נתוני החשבוניות, טכנולוגיית האוטומציה הפיננסית משווה ומתאימה באופן אוטומטי חשבוניות כנגד הזמנות רכש וקבלות אספקה מתאימות.
   
   
3. תהליך עבודה של אישור: על בסיס כללים מוגדרים מראש שנקבעו על ידי הארגון, החשבוניות מנותבות אל הצוות או המחלקה הרלוונטיים לאישור. ניתן גם להגדיר התראות ותזכורות אוטומטיות כדי לזרז את תהליך האישור.
   
   
4. ביצוע תשלום: לאחר אישור החשבונית, התשלום מתבצע לספק באופן אוטומטי או בהתערבות אנושית מינימלית.
   
   
5. התאמה ודיווח: לאחר התשלום מתבצע תהליך התאמה אוטומטי כדי להתאים תנועות תשלום לדפי חשבון בנק, וכדי לוודא שסכומים ומוטבים תואמים. טכנולוגיית אוטומציה פיננסית בחשבונות זכאים יכולה גם ליצור דוחות מפורטים על מדדים כגון דפוסי הוצאות, ביצועי ספקים והזדמנויות פוטנציאליות לחיסכון בעלויות.
   
   
6. מיטוב מזומנים: באמצעות חיזוי אנליטי ולמידת מכונה, חברות יכולות לחבר נתונים באופן אוטומטי מכל המקורות הרלוונטיים כדי לחזות באופן רציף תזרימי מזומנים עתידיים. לאחר מכן, בינה מלאכותית יכולה להציע לוחות זמנים אופטימליים לתשלומים המבוססים על ממצאים אלה כדי לוודא שהחשבונות משולמים בזמן תוך כדי שמירה על עתודות מזומנים תקינות.
   
   

חשבונות חייבים

1. פנייה ללקוחות: עם אוטומציה פיננסית, ניתן לשלוח הודעות מותאמות ללקוחות באופן אוטומטי כדי להזכיר להם על התשלומים הקרובים שלהם או תשלומים באיחור.
   
   
2. הוצאת חשבוניות: חשבוניות נוצרות באופן אוטומטי ונמסרות ללקוחות באופן דיגיטלי. אם חל מס מע"מ או מס מכירות, מערכת אוטומטית תזהה את שיעור המס הישים לכל תנועה כדי להבטיח שייגבה סכום המס הנכון.
   
   
3. עיבוד תשלומים דיגיטליים: בתהליך תשלום דיגיטלי, ללקוחות יש גישה למגוון אפשרויות תשלום והם יכולים לקבוע תשלומים קבועים באופן אוטומטי. לאחר שהחברה מקבלת תשלומים, מערכת אוטומטית שולחת הודעות על קבלת תשלומים ללקוחות.
   
   
4. ניתוח חשבונות חייבים (AR): בינה מלאכותית בתוכנת אוטומציה פיננסית יכולה לעזור לחברות להשתמש בהיסטוריות התשלומים של הלקוחות כדי להתאים אישית תוכניות להנחה בתשלומים לכל ספק, בתהליך המכונה הנחה דינמית.
   
   

גיליון שכר

1. העברת נתונים: עם מערכות מחוברות מוכנות לשימוש, ניתן להעביר נתונים באופן אוטומטי אל וממערכות משאבי אנוש, גיליונות שעות וחשבונאות.
   
   
2. חישוב מס: החישובים וההפקדות של מיסים פדרליים, מדינתיים ומקומיים נוסף על כל ההגשות הרבעוניות והשנתיות של טופסי מס פדרליים, מדינתיים ומקומיים מחושבים באופן אוטומטי.
   
   
3. ניכוי הטבות: הטבות לעובד, כגון ביטוח בריאות ותוכניות פרישה, מחושבות ומנוכות.
   
   
4. חישוב שכר: משכורות, כולל מצבים של שכר שעתי משתנה, בונוסים, שעות נוספות, דמי חופשה, היעדרות בתשלום ותשלום למפרע, מחושבות באופן אוטומטי.
   
   
5. תזמון והנפקה של תשלומים: אוטומציה פיננסית מטפלת בהנפקה של תשלומי עובדים באמצעות הפקדות ישירות ואלקטרוניות של משכורות.
   
   
6. רישום בספר ראשי: רישומי ספר ראשי לגיליון שכר הם אוטומטיים כדי לוודא שהחשבונות מעודכנים ומאוזנים.
   
   

ניהול הוצאות

1. קליטת קבלות: אוטומציה פיננסית מבטלת את הצורך בהזנת נתונים ידנית על ידי שימוש ב-OCR לשליפת נתוני קבלה רלוונטיים באופן אוטומטי, כגון שם ספק, סכום, תאריך וקטגוריה.
   
   
2. יצירה וסיווג של דוח הוצאות: באמצעות נתונים מקבלות, דוחות הוצאות נוצרים באופן אוטומטי ומסווגים לפי כללים מוגדרים מראש.
   
   
3. בדיקות תאימות למדיניות: בדיקות תאימות למדיניות הופכות לאוטומטיות באמצעות הטכנולוגיה שמשווה בין הוצאות שהוגשו לבין כללי המדיניות וההנחיות להוצאות של החברה. הוצאות לא תואמות מסומנות באופן אוטומטי לבדיקה נוספת.
   
   
4. תהליכי עבודה של אישור: טכנולוגיית האוטומציה מנתבת את דוחות ההוצאות למאשרים ייעודיים על בסיס כללים מוגדרים מראש, כגון סכום הוצאה או היררכיית עובדים, ומודיעה למאשרים כאשר נדרשת פעולה.
   
   
5. עיבוד החזרים: תהליך ההחזר הופך לאוטומטי בעזרת כלים לחישוב ההוצאות המאושרות והסכומים הניתנים להחזר על בסיס כללי המדיניות של החברה. המערכת מפיקה דוחות החזר ומתחילה תשלומים לעובדים.
   
   
6. ניהול חריגים: יכולות למידת המכונה מתפתחות, וייתכן שמערכות לניהול הוצאות יוכלו להחליט לאילו מן ההוצאות נדרשת בדיקה אנושית ואילו הוצאות ניתן לאשר באופן אוטומטי. מנהלים יצטרכו לאשר רק חריגי הוצאות שסומנו לבדיקה נוספת.
   
   

תכנון פיננסי

1. איסוף נתונים ושילובם: טכנולוגיית האוטומציה הפיננסית שולפת מידע רלוונטי ממקורות נתונים שונים ברחבי העסק. לאחר מכן היא יכולה לנקות ולעבד נתונים על ידי זיהוי שגיאות, אי-עקביות או ערכים חסרים ולהודיע לצוות הפיננסי של התחומים הדורשים תשומת לב.
   
   
2. ניתוח נתונים: טכנולוגיית למידת מכונה יכולה לסרוק נתונים כדי לעזור לחשוף קורלציות, חריגים חשודי טעות או חריגים אחרים - מה שעוזר לשפר את דיוק התכנון ולהפחית משמעותית את הזמן המושקע בתהליכי תכנון וניתוח נתונים.
   
   
3. דיווח ולוח מידע: דוחות כספיים, כגון דוחות תקבולים ותשלומים, מאזנים ודוחות תזרים מזומנים, נוצרים באופן אוטומטי. ניתן גם ליצור לוחות מידע דינמיים והמחשות גרפיות שמספקות תובנות בזמן אמת על מדדים כספיים מרכזיים לבעלי עניין.
   
   
4. תקצוב וחיזוי: תהליכי תקצוב מחלקתיים וכלל-חברתיים מייגעים הופכים לאוטומטיים. ניתן למלא ולעדכן באופן דינמי תבניות תקציב מתוך ספר ראשי של חברה. טכנולוגיות אוטומציה פיננסית מתקדמות מאפשרות לחברות לעדכן תחזיות בזמן אמת כשגורמי מפתח משתנים; לבצע ניתוחי שונות אוטומטיים; לשלב במהירות זרמים מתמשכים של נתונים פיננסיים, תפעוליים ומצד שלישי; ולהשתמש ביכולות תכנון מבוסס חיזוי כדי להעריך את ההשפעה של תוצאות עתידיות פוטנציאליות.
   
   
5. תכנון תרחישים: תרחישים ומודלים מעמיקים מסוג 'מה אם' נוצרים במהירות כדי לאמוד את ההשפעה של כל החלטה, והם מתעדכנים באופן אוטומטי על סמך מניעים משתנים.
   
   

רכש ורכישה

1. מיקור: צוותים יכולים לבצע מיקור לספקים באמצעות תהליך מובנה ואוטומטי בפלטפורמה מרכזית כדי לתקשר, להשוות הצעות, לאחסן מסמכים הקשורים למיקור ולהעריך בקשות להצעת מחיר מול יעדי חיסכון.
   
   
2. חוזי רכש: אוטומציה פיננסית מאיצה יצירת בקשות להצעת מחיר באמצעות כתיבה מודרכת הנתמכת על ידי בינה מלאכותית, תבניות מאושרות מראש וסעיפים משפטיים. שיתוף פעולה ותזרימי אישורים מובנים מאיצים את השלמת החוזה. ניתן גם לספק באופן אוטומטי התראות מראש על חוזים שפג תוקפם.
   
   
3. רכש: יצירת הזמנת רכש ותהליכי עבודה לניתוב הזמנות רכש למאשרים הופכים לאוטומטיים. כללי אישור מוגדרים כדי להבטיח תאימות להוצאות, וכל חריג או חריגה מזוהים באופן אוטומטי.
   
   
4. ניתוח רכש: בינה מלאכותית הופכת את סיווג ההוצאות לאוטומטי וגם מספקת תובנות מאפשרות פעולה כדי לסייע לחברות להגדיל את הערך העסקי. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לאתר דפוסי הוצאות כדי לעזור לצוותי רכש לייעל את בסיס האספקה של החברה ולנהל משא ומתן על תמחור טוב יותר; לזהות שינויים בצורכי ההיצע והקנייה כדי למצוא את הספקים הטובים ביותר עבור העסק; ולהפיק תובנות לגבי ביצועי הספקים מול התחייבויות חוזיות, כגון מחיר, שירות וביצועי משלוחים.
   
   
5. ניהול חשבוניות: משימות הקשורות לקבלת פריטים שהוזמנו, עיבוד חשבוניות וביצועי תשלומים הופכות לאוטומטיות. לאחר שהזמנת הרכש, הקבלה והחיוב הוזנו במערכת, האוטומציה הפיננסית יכולה גם לבצע התאמה תלת-כיוונית כדי לקשר בין נתונים במסמכים אלה.
   
   
6. ניהול ספקים: בקשות לשינוי ספקים מנוהלות, מנותבות ומאושרות באופן אוטומטי כדי לסייע בתחזוקת הבקרות.
   
   

באילו טכנולוגיות משתמשים באוטומציה פיננסית?

אוטומציה פיננסית תלויה בתוכנה, כולל יישומי תכנון משאבים ארגוניים המנהלים את נתוני הליבה הפיננסיים של החברות ומסייעים להם להפוך תהליכים ידניים לאוטומטיים בתחומים כגון חיוב, רכש, התאמת חשבונות ודיווח כספי. ברמה הבסיסית יותר, להלן כמה מהטכנולוגיות הרחבות שמשתמשים בהן באוטומציה פיננסית.

• מיכון תהליכים רובוטי (RPA): מיכון תהליכים רובוטי הוא סוג של אוטומציית תהליכים עסקיים שמשתמשת בבוטים של תוכנה כדי להפוך משימות עסקיות חוזרות ונשנות בנפח גבוה לאוטומטיות. מיכון תהליכים רובוטי מבוסס על תהליכים, כלומר הוא מציית לכללים ולתהליכים המוגדרים על ידי משתמש קצה כדי לחקות פעולות אנושיות. דוגמאות למה שמיכון תהליכים רובוטי יכול לעשות כוללות חילוץ ועיבוד נתונים מובנים ממסמכים, העתקה והדבקה של נתונים, פתיחת הודעות דוא"ל, הורדת קבצים מצורפים ועיבוד תנועות בסביבות דיגיטליות מובנות.
• בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML): טכנולוגיות בינה מלאכותית ולמידת מכונה הן השלב הבא לאחר מיכון תהליכים רובוטי, כך שזהו מעבר מאוטומציה מבוססת תהליכים לאוטומציה מבוססת נתונים. טכנולוגיות המבוססות על תהליכים כמו מיכון תהליכים רובוטי מחקות פעולות אנושיות, ואילו כלים מבוססי נתונים מחקים מחשבה אנושית. בינה מלאכותית ולמידת מכונה מונחות על ידי נתונים והקשר, המאפשרים להם להשתמש בתשומות לא-מובנות, ליישם את ההיגיון שלהן ולטפל בתהליכים פחות מבוססי חזרתיות - ובכך הן מרחיבות מהותית את טווח התהליכים שניתן להפוך לאוטומטיים. עיבוד שפה טבעית (NLP), המאפשר למחשבים להבין, ליצור ולטפל בשפה אנושית, הוא תחת המטרייה של בינה מלאכותית. בינה מלאכותית כוללת גם בינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI), שיכולה לייצר סוגים שונים של תוכן, כולל טקסט, תמונות, קוד, שמע, מוזיקה וסרטונים. דוגמאות ליכולות בינה מלאכותית ולמידת מכונה כוללות זיהוי דיבור ותמונה, מידול מבוסס חיזוי, יצירת המלצות מותאמות אישית, זיהוי חריגות, זיהוי דפוסים וחילוץ של נתונים מובנים ולא מובנים ממסמכים.
• מחשוב ענן: מחשוב ענן ממלא תפקיד מכריע באוטומציה פיננסית, ומפחית חלק מהמחסומים לכניסה על ידי מתן תשתית ושירותים מדרגיים, גמישים, חסכוניים ועוצמתיים לארגונים. מערכות תכנון משאבים ארגוניים מבוססות ענן מאפשרות לחברות לגשת ליכולות פיננסיות מתוחכמות, עם עדכוני תכונות תכופים ופחות דרישות תחזוקה. יישומי ענן מאפשרים גם מדרגיות, התאמה לצרכים משתנים ולעסקים צומחים. ארגונים יכולים לנצל פלטפורמות לתשתית כשירות (IaaS), פלטפורמה כשירות (PaaS), ותוכנה כשירות (SaaS), ובהתאם לצרכים שלהם, לפרוס במהירות קיבולת מחשוב; לפתח יישומים מותאמים אישית; ולהשתמש ביישומים פיננסיים מתוחכמים ומוכנים לפעולה. יישומי מחשוב ענן רבים מספקים יכולות ניתוח נתונים חזקות כדי לקדם תובנות בזמן אמת שיהיו נגישות מכל מקום, כולל מטלפונים חכמים.

היתרונות באוטומציה פיננסית

לסמנכ"לי כספים ולצוותים שלהם יש רשימה ארוכה של משימות לביצוע - והיא רק ממשיכה לגדול. חברות עדיין זקוקות לצוותי הכספים שלהן כדי להשלים משימות חשובות, כגון עיבוד תשלומים וסגירת ספרי חשבונות, תוך כדי שימלאו תפקידים אסטרטגיים, אנליטיים ומייעצים יותר. אוטומציה פיננסית יכולה לעזור לספק את היעילות, הנראות והדיוק הדרושים כדי לשגשג במציאות החדשה הזו. אלו דוגמאות לחלק מהיתרונות.

• הפחתת שגיאות: אוטומציה פיננסית עוזרת למזער את הסיכון הזה על ידי הפיכת תחומים מועדים לטעויות אנוש כמו הזנת נתונים וחישובים לאוטומטיים. היא יכולה גם להפוך אימות נתונים לאוטומטי כדי להבטיח את הדיוק והאיכות של הנתונים.
• חיסכון בזמן ובעלויות: צוותי כספים מתמודדים עם הלחץ לעשות יותר עם פחות, ולכן חיסכון בעלויות ובזמן הוא אחד היתרונות המובילים של אוטומציה. בסקר שערך בית הספר לעסקים של אוניברסיטת דיוק והבנקים הפדרליים של ריצ'מונד ואטלנטה בשנת 2024, 87% מסמנכ"לי הכספים שנסקרו אמרו שהם מיישמים אוטומציה בגלל היתרונות בחיסכון עלויות. ובדוח American Express' 2023 Amex Trendex: B2B Edition, 36% מהעסקים שנסקרו אמרו שאוטומציית התשלומים לבדה חוסכת לצוות הכספים שלהם יותר מ-500 שעות בשנה.
• נראות מוגברת: פלטפורמות אוטומציה פיננסית יכולות לאחד נתונים פיננסיים ממקורות שונים למאגר מרכזי, מה שמאפשר לכל אחד בארגון גישה למידע הנכון, על סמך הרשאות הגישה שלו. הם יכולים ליצור דוחות בזמן אמת, לוחות מידע וניתוחי מידע, כך שצוותי כספים יכולים לעקוב אחר הביצועים הפיננסיים ומדדי ביצועי מפתח ולצפות במגמות עם מידע עדכני. כלים אלה גם מתחזקים נתיבי ביקורת מקיפים המתעדים עסקאות כספיות, פעילויות ושינויים שנעשו בתוך המערכת, ובכך הם מסייעים לארגונים לעמוד בתקני ביקורת ובבקרות פנימיות. עם גישה בזמן אמת לנתונים פיננסיים, תובנות וניתוחים מדויקים מכל רחבי הארגון, בעלי עניין יכולים לקבל החלטות מושכלות יותר.
• יעילות משופרת: אוטומציה יכולה להאיץ באופן דרסטי את קצב הפעולות הפיננסיות, לעיתים קרובות תוך כדי שיפור הדיוק. אוטומציה פיננסית מאפשרת לארגונים לשפר את היעילות והביצועים העסקיים על ידי אוטומציה של הזנה ועיבוד של נתונים, ייעול תהליכי עבודה, האצת עיבוד תנועות, מתן דיווח וניתוח בזמן אמת, הפחתת שיעורי שגיאות, מיטוב הקצאת משאבים, אכיפת תאימות ועוד.
• שיתוף פעולה משופר: השילוב של אוטומציה במחלקת הכספים יכול לשפר את שיתוף הפעולה בדרכים רבות. ארגונים רבים מאמצים אוטומציה פיננסית בפלטפורמות מחשוב ענן, וכתוצאה מכך משתפרת הגישה המופצת והמרוחקת, כלומר צוותים בכל מיני מקומות יכולים לקיים אינטראקציה סביב מקור נתונים משותף אחד. מידע, תהליכי עבודה, נתונים ותקשורת מרכזיים מאפשרים לחברי הצוות לעבוד יחד בצורה יעילה יותר. ועם פחות משימות ידניות, לפונקציית הכספים יש מרחב נשימה לשיתוף פעולה ביוזמות אסטרטגיות בתחומים פונקציונליים שונים ובמחלקות שונות בארגון.
• הפחתת הונאות: אחד היתרונות הגדולים ביותר באוטומציה פיננסית הוא קשור בהפחתת הונאות - וסמנכ"לי כספים מודעים לכך. בדוח מאוקטובר 2023 של PYMNTS, 63% מסמנכ"לי הכספים שנסקרו דיווחו על שימוש ברמה מסוימת של אוטומציה מיוחדת למניעת הונאות בששת החודשים הקודמים. מערכות אוטומטיות יכולות לנתח כמויות אדירות של נתונים, לאתר דפוסים ולזהות עסקאות או התנהגויות חשודות מהר בהרבה משבני אדם יכולים, מה שהופך אותן לכלים אידיאליים כדי לעזור לארגונים לזהות ולמנוע הונאות באופן יזום. לבינה מלאכותית פוטנציאל חזק לגילוי הונאות, מכיוון שהיא יכולה לנתח במהירות מערכי נתונים גדולים כדי לזהות חריגות וחוסר איזון שעלול להצביע על בעיה.
• דיווח בזמן אמת: המשמעות של תהליכים מסורתיים וידניים היא שפונקציות פיננסיות דורשות זמן פעולה רב כדי ליצור דוחות. דוחות אלה מתמקדים בתובנות היסטוריות, כלומר עד שהם יגיעו לבעלי העניין הן כבר יהיו כנראה מיושנות. המהירות והדיוק של אוטומציה פיננסית מאפשרים מעקב ודיווח בזמן אמת של נתונים פיננסיים קריטיים, ובכך הם מאפשרים קבלת החלטות מהירה יותר ותיקון דרך פעולה יזום.
• הפחתת סיכונים משופרת: מינוף אוטומציה פיננסית מאפשר לארגונים לאכוף תאימות על ידי אוטומציה של בדיקות תאימות, כללי אימות ותהליכי עבודה של אישורים. הטכנולוגיה מתחזקת נתיבי ביקורת ותיעוד מקיפים, ומספקת תיעוד מפורט וכרונולוגי של פעילויות פיננסיות. מערכות אוטומציה פיננסית עוקבות אחר עסקאות, פעילויות וחריגות פיננסיות בזמן אמת, ויוצרות התראות לסיכונים פוטנציאליים או פעילויות חשודות.

הסיכונים באוטומציה פיננסית

מנהלי כספים בכירים חייבים להתמודד עם הסיכונים הפוטנציאליים לצד היתרונות שמגיעים עם האוטומציה הפיננסית. התייחסות לא הולמת לסיכונים אלה עלולה לגרום לחברות לקבל החלטות המבוססות על נתונים לא מדויקים או להתמודד עם סיכון תאימות גדול יותר. להלן כמה מהתחומים העיקריים שיש להביא בחשבון בעת הערכת הסיכונים הפוטנציאליים.

• תאימות: מערכת כספים אוטומטית ללא בקרות ואמצעי הגנה מתאימים יכולה להעלות את סיכוני התאימות. תהליכים כספיים אוטומטיים מסתמכים על נתונים פיננסיים מדויקים ואמינים לקבלת החלטות ודיווח. אם יש אי-דיוקים או שגיאות בנתונים שהטכנולוגיה נתנה, עלולות להיות הפרות תאימות או הצהרות שגויות בדיווח הכספי. מערכות אוטומציה פיננסית חייבות גם לעמוד בדרישות הרגולטוריות ובתקני התעשייה החלים על פרטיות הנתונים, אבטחה ועסקאות פיננסיות. כדי להפחית סיכוני תאימות, ארגונים צריכים ליישם מסגרת חזקה לניהול תאימות הכוללת מדיניות, נהלים, בקרות, מנגנוני מעקב וביקורות רגילות. חשוב שחברות יידעו בדיוק היכן וכיצד משתמשים בטכנולוגיות אלה בארגון.
• מיומנויות/כישרונות: בסקר של מנהלי עסקים בכירים לשנת 2023 של Forrester, חשש העובדים שיוחלפו באוטומציה היה אחד משלושת הסוגיות המובילות שמעכבות את אימוץ האוטומציה למשימות פיננסיות וחשבונאיות. כאשר היא לא מנוהלת כראוי, אימוץ האוטומציה הפיננסית יכולה להפחיד ולהבריח חלק מהכישרונות המובילים שלכם. ייתכן שחברות יצטרכו לשפר את מיומנויות כוח האדם שלהן כאשר הן הופכות לאוטומטיות כדי לעזור לאנשים לעשות את המעבר מהשלמת משימות חזרתיות לביצוע עבודה אנליטית עמוקה יותר. עם זאת, הסיכון בכישרונות שלא לאמץ אוטומציה עשוי להיות גדול יותר. אותו סקר מצא שיותר ממחצית מהמשיבים נאבקים לשמור על עובדים עקב הנפח הגבוה של עבודה ידנית בעלת ערך נמוך. כדי להרגיע את חששות העובדים לגבי אוטומציה, המנהלים הבכירים צריכים ליצור ולהציג חזון משכנע שבו כולם יכולים לראות את תפקידם לצד האוטומציה ולהבין כיצד היא תהפוך את עבודתם לטובה יותר. מנהלים בכירים צריכים להקצות מימון וזמן עבודה לאנשי מקצוע בתחום הכספים כדי להשיג את הכישורים הדרושים לשגשוג בסביבה המבוססת על אוטומציה.
• טכנולוגיה: ביישום של טכנולוגיה יש סיכון מסוים באופן טבעי. טכנולוגיה שתוכננה או יושמה לא טוב, שילוב לא יעיל עם מערכות קיימות, או בחירה שגויה בתוכנה עבור העסק יכולה לפגוע משמעותית בתשואה על ההשקעה של פרויקט אוטומציה פיננסית. בעיות בביצועים עשויות להתרחש אם לתשתית ה-IT של החברה אין די קיבולת או מדרגיות הדרושות להפעלת כלים חדשים לאוטומציה פיננסית. ייתכן שמערכות האוטומציה הפיננסית לא יהיו תואמות לתשתית ה-IT של החברה. חשוב שארגונים יעריכו את תשתית ה-IT הקיימת שלהם, הבעיות הפוטנציאליות והדרך הטובה יותר לצמצם אותן. הוספה מוצלחת של אוטומציה פיננסית עשויה להימשך יותר מהתקנת תוסף טכנולוגי פשוט, והיא דורשת הערכה מחדש מקיפה של מערכות ותהליכים קיימים.
• אבטחה: מערכת האוטומציה הלא נכונה, או מערכת שאינה מיושמת או מנוהלת ביעילות, יכולה להכניס סיכוני אבטחה כולל הפרות נתונים, איומים פנימיים, התקפות זדוניות ותוכנות כופר. מכיוון שאוטומציה של תהליכים פיננסיים נוטה לעסוק גם בטיפול בנתונים פיננסיים רגישים, כולל מידע על לקוחות, פרטי תשלום ותיעוד עסקאות, חברות חייבות לנקוט צעדים מתאימים כדי לאבטח נתונים ולפעול על פי כל תקנות הפרטיות הרלוונטיות. לא כל מערכות האוטומציה נוצרות שוות, כך שחברות צריכות לחקור כיצד כל אחת מטפלת בהצפנת נתונים, אימות, הרשאה וגיבוי, כמו גם בתקני האבטחה ובהסמכות הנדרות לה. באופן פנימי, חברות צריכות ליישם בקרות גישה, נתיבי ביקורת והדרכה לעובדים על סיכוני אבטחה ותחומי אחריות שנלווים לתהליכים פיננסיים אוטומטיים.
• פערי מיומנויות והדרכה: ההתקדמות המהירה של האוטומציה שינתה את המיומנויות הנדרשות לעבודה בתחום הכספים, כך שמנהלים בכירים בתחום הכספים מבקשים לבנות כוח אדם בעל ידע על הטכנולוגיה וכיצד לעבוד ביעילות לצידה. מחקרים מראים כי ארגונים רבים לא עומדים בקצב. בדוח משנת 2024 של Pluralsight, 95% מהמנהלים שנסקרו האמינו כי יוזמות בינה מלאכותית ייכשלו ללא צוות שיכול להשתמש בכלים אלה ביעילות. עם זאת, סקר שערכה Boston Consulting Group בשנת 2023 מצא כי 86% מהעובדים האמינו שהם יצטרכו הכשרה בבינה מלאכותית ובאוטומציה, ואילו רק 14% דיווחו על קבלת הכשרה כזאת עד כה. אם הפער במיומנויות לא יצטמצם, לא סביר שמלוא התשואה על ההשקעה באוטומציה פיננסית תתממש.
• מערכות מדור קודם: הקושי בשילוב טכנולוגיה חדשה עם מערכות מדור קודם צוין כאחת הבעיות המובילות שעוצרות את אימוץ האוטומציה הפיננסית על פי הסקר של Forrester. מערכות מדור קודם מציבות אתגרים משמעותיים בפני יוזמות אוטומציה פיננסית בשל הטכנולוגיה, המורכבות והמגבלות המיושנות שלהן. למערכות מיושנות אין ממשקי פיתוח יישומים (APIs) ויכולות שילוב מודרניים, מה שמקשה - אם לא בלתי אפשרי - להתחבר לתוכנות אוטומציה חדשות יותר. מכיוון שמערכות מדור קודם אינן משתלבות, הן יוצרות ממגורות נתונים וחוסר עקביות, מה שגורם לבעיות בחילוץ, צבירה ונורמליזציה של נתונים למטרות אוטומציה. סביר להניח שאין להן גם יכולות מדרגיות וביצועים הנדרשות בכלי אוטומציה ואולי גם אין להן תשתית אבטחה מתאימה. ארגונים שמנסים לגרום ליוזמות אוטומציה לעבוד במערכות מדור קודם מסתכנים בעלויות גבוהות, התאמה אישית נרחבת ומכשולים אחרים שיכולים לעכב או למנוע את ההצלחה של מאמצי האוטומציה.

כיצד להגדיר אוטומציה פיננסית

יישום של אוטומציה פיננסית יכול להיות משימה גדולה - במיוחד עבור חברות שעדיין משתמשות במערכות מדור קודם. כדי להפיק את המרב מההשקעה שלהן, חברות צריכות לבצע תהליך מדויק ויסודי המעריך את המערכות הנוכחיות שלהן, מזהה את המשאבים הדרושים כדי לעדכן אותן ומפרט אסטרטגיית יישום. גם לאחר היישום, חברות יצטרכו לעקוב, לחזור על פעולות ולשפר את התהליכים האוטומטיים כדי להבטיח שהכול עובד כצפוי. להלן מפת דרכים ברמה גבוהה שתעזור לכם להתחיל.

1. הערכת תהליכים נוכחיים: העריכו את התהליכים הפיננסיים הקיימים שלכם כדי לזהות הזדמנויות לאוטומציה. לא כל תהליך הוא מועמד טוב לאוטומציה, במיוחד בשלבים הראשונים של פריסת האוטומציה. תעדפו משימות חוזרות ונשנות, בנפח גבוה, וכאלו שלא דורשות רמה גבוהה של מחשבה אנושית. התוצאה של שלב זה היא רשימה מקיפה, לפי סדר עדיפויות של מה שתרצו להפוך לאוטומטי בארגון שלכם.
   
   
2. הערכת מערכות קיימות: נתחו את המערכות שכבר יש לחברה. האם אתם נאבקים בממגורות נתונים או בתהליכים עסקיים מנותקים? האם המערכות שלכם משולבות? מכיוון שאוטומציה של כספים מסתמכת על מערכות מחוברות עם נתונים אמינים, ייתכן שהארגון שלכם יצטרך לבצע שינויים כדי להבטיח שלפתרון יש בסיס חזק שעליו יוכל לפעול.
   
   
3. בחירת כלי אוטומציה: חקרו ובחרו בכלי אוטומציה שעומדים בדרישות, בצרכים ובתקציב של הארגון שלכם. דברים חשובים שכדאי להביא בחשבון בעת הערכת הפתרונות הם פונקציונליות, מדרגיות, אבטחה, קלות השימוש, יכולות שילוב ומוניטין של ספקים. האם הפתרון יכול להשתלב במערכת הנוכחית שלכם? האם הוא עונה על הצרכים שציינתם בצעדים קודמים? האם הוא ייתן לחברה שלכם מקום לגדול ולהשתנות - כולל הוספת יכולות בינה מלאכותית ו-GenAI חדשות - תוך כדי שהיא מתפתחת ומתרחבת?
   
   
4. אסטרטגיית מימוש תוכניות: פתחו אסטרטגיית יישום מפורטת המתארת את ההיקף, ציר הזמן, המשאבים ואבני הדרך. הקפידו להגדיר תפקידים ותחומי אחריות לבעלי עניין עיקריים. הגדירו מדדי ביצועי מפתח שימדדו את ההשפעה וההצלחה של יוזמת האוטומציה הפיננסית שלכם.
   
   
5. הקמת תהליכי עבודה: הקימו תהליכי עבודה על ידי זיהוי המשימות המרכיבות את העבודה תחילה. לאחר מכן צרו את הכללים והלוגיקה השולטים על האופן שבו יש לבצע משימות אלה. הכללים והלוגיקה הם לעיתים קרובות סדרה של משפטי אם-אז שפועלים כמו הוראות שמסבירות לתוכנה אילו פעולות יש לנקוט וכיצד לעבור ממשימה אחת לאחרת. לדוגמה, תהליך עבודה של ניהול הוצאות עשוי להיות מורכב מהדברים הבאים:
   • עובד מגיש דוח הוצאות.
   • הודעת דוא"ל נשלחת באופן אוטומטי למנהל של העובד כדי להודיע לו על דוח ההוצאות.
   • המנהל מאשר את דוח ההוצאות.
   • הודעה נשלחת לצוות הכספים של דוח ההוצאות המאושר.
   • צוות הכספים מאשר את דוח ההוצאות.
   • מבוצע תשלום.
   • הקבלה, ההוצאה והדוח מאוחסנים.
     
     
6. בדיקת תהליכי עבודה: בדקו את תהליכי העבודה של האוטומציה, שילוב הנתונים וביצועי מערכת בסביבה מבוקרת כדי להבטיח שהאוטומציה פועלת כצפוי. בקשו משוב ממשתמשים כדי לזהות בעיות או תחומים כלשהם לשיפור.
   
   
7. פריסה ומעקב: פרסו את התהליכים האוטומטיים לייצור ועקבו מקרוב אחר הביצועים, האפקטיביות וההשפעה שלהם על פעולות עסקיות. הקפידו לפקוח עין על מדדי ביצועי מפתח ומשוב משתמשים כדי להעריך את ההצלחה של יוזמת האוטומציה ולבצע התאמות לפי הצורך.
   
   
8. איטרציה ושיפור: צרו תרבות של שיפור מתמשך סביב יוזמת האוטומציה הפיננסית שלכם. חזרו על התהליכים ושפרו אותם על סמך המשוב, התובנות והלקחים שנלמדו. בהתחשב במיוחד בהתקדמות המהירה של הבינה המלאכותית באוטומציה פיננסית, תמיד יהיה מקום למיטוב, חדשנות והרחבות נוספות.
   
   

איך תדעו אם אוטומציה פיננסית מתאימה לעסק שלכם

לקביעת המוכנות הארגונית לאוטומציה פיננסית היבטים מרובים והיא כרוכה בהערכה של כמה תחומים. ברמה הבסיסית, חשוב קודם כול לקבוע אם תשתית ה-IT הנוכחית שלכם יכולה לתמוך באוטומציה פיננסית ובמה כרוך השדרוג מבחינת משאבים אם היא לא יכולה לתמוך.

תמיכה מבעלי עניין מרכזיים - כגון המנהלים הבכירים, צוותי הכספים ומחלקות ה-IT - בכל הקשור לאוטומציה הפיננסית תהיה גורם קריטי להצלחה. יש פחד אמיתי מאוד שאוטומציה תחליף מקומות עבודה, וזה עלול לגרום לתרבות שלא מקבלת שינויים. על המנהלים להשקיע זמן ומשאבים בניהול שינויים יעיל. הם צריכים להראות לצוות כיצד אוטומציה תהפוך את עבודות הכספים למעניינות ומתגמלות יותר, כמו גם לשפר את הזדמנויות הצמיחה בקריירה שלהם.

מנקודת מבט של כישרונות, על המנהלים להעריך אם יש להם הכישורים, המומחיות והמשאבים הדרושים כדי ליישם ולנהל יוזמות אוטומציה. מכיוון שאוטומציה משנה באופן מהותי את אופי העבודה, לתוכנית לשיפור מיומנויות יהיה ערך רב בעזרה לאנשים לעבור ממשימות ידניות יותר לעבודה ברמה גבוהה, אנליטית ושיתופית.

ולבסוף, מנקודת מבט מעשית, יש גם שאלות קריטיות לגבי עלות ומי שיספק את תוכנת האוטומציה הפיננסית. לדוגמה, האם העלויות והיתרונות הפוטנציאליים של האוטומציה מסתדרים עם התקציב וסדרי העדיפויות של הארגון שלכם? האם תוכלו להוכיח למה כדאי להשקיע במערכות תכנון משאבים ארגוניים התומכות באוטומציה פיננסית? האם מצאתם את ספק הטכנולוגיה המתאים לארגון שלכם? יישום אוטומציה פיננסית אינה משימה חד-פעמית אלא יוזמת טרנספורמציה ארוכת טווח. אתם רוצים להרגיש בטוחים עם השותף הנכון לצידכם.

אמצו את האוטומציה עם Oracle

עתיד תחום הכספים כבר כאן, והוא כבר מעצב מחדש את הנוף התחרותי לעסקים. ארגונים שלא חושבים מחדש על התהליכים הפיננסיים שלהם כדי לשלב טכנולוגיות מתקדמות עומדים בפני סיכונים, כולל הישארות מאחורי המתחרים, ירידה במשיכת הכישרונות ושימורם, החמצת תובנות, דיווח לא מדויק וירידה בפרודוקטיביות של העובדים. להשקעה באוטומציה פיננסית יש השפעה משמעותית על היכולת של ארגון לקבל החלטות ממוקדות בנתונים ולעמוד בקצב השינוי המתמיד בענף ובשוק שלו.

Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning (ERP) ו-Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management (EPM) עוזרים לחברות לחבר תהליכים פיננסיים ולהפוך אותם לאוטומטיים, כולל חשבונות חייבים וזכאים, ניהול מזומנים, רכוש קבוע ודיווח. יכולות בינה מלאכותית ב-Oracle Fusion Cloud Applications כוללות הנחה דינמית ליצירת מסלולי תשלומים מותאמים אישית לספקים וחיזוי מזומנים כדי ליצור תחזיות שבועיות באופן אוטומטי. Oracle Cloud Applications פועלים על Oracle Cloud Infrastructure (OCI), ומספקים חבילה מלאה של יישומי ענן על גבי תשתית ענן מהדור הבא שתוכננה במיוחד כדי להריץ אותם. שילוב ייחודי זה מאפשר לארגונים לפרוס מאפייני בינה מלאכותית מסורתית וגנרטיבית רבי עוצמה, המוטמעים ב-Oracle Fusion Cloud Applications. התוצאה הסופית? נתונים טובים יותר שנוח לעבוד איתם ויותר זמן לצוות הכספים כך שיוכל להתמקד בשימוש בנתונים אלו.

שאלות נפוצות בנושא אוטומציה פיננסית

האם העבודה במחלקת הכספים תהיה אוטומטית לחלוטין?
ההשפעה של אוטומציה על מחלקת הכספים היא משמעותית, שכן Accenture מעריכה כי עד 80% מהעבודה על עסקאות יכולה להיות אוטומטית. עם זאת, לא סביר שאנשי מקצוע בתחום הכספים יוחלפו לחלוטין באוטומציה. מקצועות פיננסיים עדיין יצטרכו מעורבות אנושית כדי לספק יצירתיות אנושית, שיפוט, אינטליגנציה רגשית, בניית מערכות יחסים וחשיבה ביקורתית. אוטומציה תטפל במשימות ידניות וחזרתיות שבאופן מסורתי אורכות זמן רב ומשתמשות במשאבים מרובים, מה שיאפשר לצוות הכספים להתמקד בניתוח מורכב יותר ובקבלת החלטות אסטרטגית.

מהו מיכון תהליכים רובוטי בתחום הכספים?
מיכון תהליכים רובוטי, או RPA, משתמש בבוטים עם תוכנות בקוד מועט כדי להתמודד עם תהליכים חוזרים וגוזלי זמן בתחום הכספים. מיכון תהליכים רובוטי אידיאלי לאוטומציה של תהליכים מבוססי כללים עם מערכי נתונים מובנים במחלקת הכספים הדורשים קבלת החלטות אנושית מועטה או לא בכלל. כמה דוגמאות כוללות חילוץ נתונים, מילוי טפסים ואישורי ניתוב.

מהי אוטומציה חכמה בתחום הכספים?
אוטומציה חכמה (IA), הידועה גם כאוטומציית תהליכים חכמה, משלבת מספר טכנולוגיות מתקדמות, כולל מיכון תהליכים רובוטי, למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית ובינה מלאכותית כדי לספק יכולות מתקדמות יותר מעבר למיכון תהליכים רובוטי בלבד. שלא כמו מיכון תהליכים רובוטי, אשר מבצע משימות באמצעות כללים שהגדירו בני אדם בתסריטי תוכנה, אוטומציה חכמה יכולה להסתגל וללמוד מניסיון. אוטומציה חכמה יכולה לנתח נתונים מובנים ולא מובנים, להסתגל לנסיבות משתנות ולשפר את הביצועים לאורך זמן על ידי זיהוי דפוסים וקבלת החלטות על סמך חוויות העבר. כך מתאפשר לאוטומציה חכמה לטפל במשימות מורכבות וקוגניטיביות הדורשות קבלת החלטות דמויית אדם ויכולות לפתרון בעיות. לדוגמה, כשמדובר בחשבוניות, מיכון תהליכים רובוטי יכול לעבד חשבוניות שממלאות כללים ותבניות מוגדרים מראש המורכבים מנתונים מובנים בצורה של מספרים וערכים. עם זאת, אוטומציה חכמה יכולה לפרש ולשלוף נתונים מפורמטים מגוונים של חשבוניות, כולל נתונים לא מובנים, להכיר פורמטים ספציפיים לספק ולהתאים אותם לסטיות.