Automatyzacja procesów biznesowych w biurach w większości firm rozpoczyna się od czynności księgowych. Dlaczego? Ponieważ księgowość to ustandaryzowane procesy obsługiwane z obostrzeniami prawnymi i przyjętymi normami oraz mnogość powtarzalnych transakcji. To też bardzo duża pracochłonność i niezwykle wymagająca terminowość realizacji zadań. Potencjał do robotyzacji procesów księgowych rośnie w ostatnich latach również dzięki zmianom w przepisach. Siła ciężkości z interpretacji przepisów i drukowanych sprawozdań przenosi się na zdefiniowane legislacyjnie elektroniczne raportowanie takie jak np.: Jednolity Plik Kontrolny, czy Split Payment. Dodatkowo nakładane są na przedsiębiorców nowe obostrzenia jak np. Biała Lista, których nie sposób zrealizować posiadanymi obecnie zasobami – i tu również pojawia się przestrzeń dla robotyzacji.

Efekt skali

Księgowość wykorzystując efekty skali obsługiwanych transakcji i możliwości robotyzacji procesów biznesowych może w szybki sposób przejść transformację cyfrową. Technologia RPA to zaprogramowane algorytmy, które naśladując ruchy użytkowników na komputerze wykonują kolejne kroki w procesie.  Narzędzia tej klasy udostępniają rozwiązania low code, dzięki którym programowaniem robotów pod okiem ekspertów zajmować mogą się również pracownicy biznesowi – operacyjni. Dzięki relatywnie niskim kosztom nie mamy do czynienia z finansową barierą wejścia w nową technologię, a firmy szybko osiągają efekty z pracy algorytmów. Efekty – nie tylko w kontekście oszczędności finansowych, ale również zwiększające jakość, dzięki zabezpieczeniu procesów przed błędami, przyspieszające dostęp do danych, standaryzujące obsługę procesów. Każdy zakupiony przez firmę robot to pracownik pracujący 24 h/dobę przez 7 dni w tygodniu realizujący szereg zadań – jedno po drugim. W księgowości do jego zadań należą najczęściej: wystawianie faktur, obsługa wyciągów bankowych, rozliczenia delegacji, księgowanie faktur (wraz z OCR – optyczne rozpoznawanie znaków), raportowanie, obsługa Białej Listy itd.

Wyciągi bankowe – case study

Obsługa wyciągów bankowych jest jednym z tych zadań, który w większości firm wskazujemy jako ten z wysokim potencjałem do automatyzacji, ponieważ jest procesem:
• pracochłonnym,
• codziennym,
• opierającym się na elektronicznych danych,
• z powtarzalnymi krokami do każdej transakcji,
• wymagającym działania pod presją czasu (gwarantuje bieżącą informacje o sytuacji finansowej firmy),
• możliwym do powielenia na kolejne rachunki bankowe i kolejne banki (pracuje na zdefiniowanym pliku mt940),
• częściowo już zautomatyzowanym dzięki systemom klasy ERP.

Optymalizacje w obsłudze wyciągów bankowych zależne są oczywiści od skali działalności, liczby transakcji i numerów rachunków bankowych oraz liczby banków. Natomiast, na podstawie naszych doświadczeń możemy wskazać, że roboty obsługują ok. 70-90 % transakcji, a w średnich firmach nasi Klienci oszczędzają ponad 1 FTE miesięcznie. Projekty RPA w zakresie wyciągów bankowych skróciły również czas dostarczenia informacji zarządom o wynikach finansowych, ponieważ pracują nawet 70 % szybciej niż pracownicy, a ich tempo pracy ograniczone jest przede wszystkim szybkością działania systemów ERP.
Dodatkowo w procesach obsługi wyciągów bankowych nasze algorytmy:
• powiadamiają Klientów o płatnościach wymagających dodatkowego wyjaśnienia,
• obsługują awiza od Klientów dzięki czemu zwiększają liczbę transakcji rozliczonych automatycznie,
• tworzą statystyki kontrahentów informując działy obsługi o możliwościach poprawy jakości współpracy,
• pracują w godzinach porannych, aby standardowe transakcje rozliczyć przed przyjściem pracowników do pracy.

Rozwój

Firmy istnieją po to, żeby zarabiać pieniądze, a im więcej pieniędzy tym więcej kontrahentów, rozliczeń i płatności. Dlatego wraz ze wzrostem naszych przedsiębiorstw rosną działy księgowe. Współczesne spojrzenie na księgowość pozwala opierając się na dostępnych technologiach zahamować niepotrzebny wzrost zasobów. Narzędzia i efekty jakie one przynoszą zmieniają rolę pracowników – w przypadku księgowych mówimy wprost o konieczności nabywania nowych kompetencji – z przetwarzania danych, na analizę danych, czyli rozwój kompetencji specjalistycznych i technologicznych.

Ekspert ADN Akademii