Hur AI förändrar arbetet i leverantörsreskontran
Automatisk fakturahantering
Lars Gimbring
Pre Sales Executive, Medius GO
AI har funnits i ekonomifunktionens väntrum länge. Nu är det i drift, och det är i leverantörsreskontran förändringen syns tydligast. Det dagliga arbete som länge byggde på manuella beslut och inarbetade rutiner automatiseras nu på ett sätt som regelbaserade system aldrig riktigt lyckades med.
Det handlar inte om vad AI kan göra i framtiden. Det handlar om vad det faktiskt gör redan idag, hos kunder som är i drift, med fakturor som processas i realtid. Den här artikeln beskriver hur det ser ut i praktiken.
Problemet är strukturellt, inte personligt
En sak är värd att klargöra direkt. Manuell fakturahantering innebär inte nödvändigtvis pappersbaserade processer. Även i system där fakturan är digital men operationerna att registrera, kontera och adressera utförs manuellt är processen i praktiken manuell. Och det är den processen som är felkonstruerad.
Varje gång en handläggare konterar en faktura fattar de ett beslut. Vilket konto, vilken kostnadsbärare, hur momsen ska hanteras, till vem fakturan ska skickas för attest. De flesta av dessa beslut är identiska med beslutet de fattade förra gången de fick en faktura från samma leverantör. Ändå fattas de om och om igen, för hand.
Konsekvenserna syns sällan direkt. Det kan vara ett konteringsvärde som är lite fel. En faktura som hamnar hos fel attestant. En dubblettbetalning som ingen märker förrän leverantören hör av sig. Och varje gång en brist upptäcks brukar svaret vara fler kontroller, inte färre manuella steg.
Det finns också en risk som sällan diskuteras öppet. Personberoendet. I många organisationer bärs fakturaflödet upp av en eller ett par handläggare som vet exakt hur det ska gå till. Deras know-how lever i huvudet, inte i systemet. När de slutar tar de kunskapen med sig. Repetitivt registreringsarbete lockar sällan de bästa kandidaterna, och det märks när erfarna handläggare lämnar.
”Man väljer att prioritera annat och anser att hanteringen av leverantörsfakturor kan man köra vidare med som man alltid gjort. I alla fall ett tag till …”
Vad AI faktiskt gör
Varje ny inkommande faktura jämförs mot historiska fakturor. Inte bara grunduppgifterna som leverantör och belopp, utan hela informationsbilden inklusive fakturans specifikationsrader. Utifrån den analysen genereras ett fullständigt konteringsförslag, med konto, kostnadsbärare, belopp, periodisering och momshantering.
AI-tjänsten genererar maximalt fem konteringsrader per faktura. Det låter begränsat. I praktiken täcker det 95 procent av alla omkostnadsfakturor i våra kunders miljöer. Det räcker väldigt långt.
Förslaget presenteras med en konfidensindikator, grön, orange eller röd, som visar hur säker systemet är på varje fältvärde. Är allt grönt kan fakturan gå igenom helt utan manuellt ingrepp. Är något orange eller rött stannar den upp för granskning. Fakturaadministratören bestämmer per leverantör hur långt automationen ska gå, och när touchless-distribution ska aktiveras.
Det är också värt att vara tydlig med vad AI inte är tänkt att göra. Fakturor med för hög komplexitet eller för varierande information hanteras av handläggaren, ibland via regelbaserad automation, ibland manuellt. Det är ett medvetet val. Systemet tar de beslut som inte kräver omdöme. Handläggaren hanterar de som gör det. Ekonomiavdelningen förlorar inte kontrollen. Den vinner tillbaka den.
Resultat i siffror
Strax före förra årsskiftet körde vi AI-stödet med 20 pilotkunder. Alla var befintliga kunder, vissa med många år i systemet, några relativt nystartade. Utfallet var bättre än jag hade hoppats på.
Kunderna hade innan AI allt mellan 0 och 20 procent automatisk kontering. Efter två månader låg de på mellan 30 och 60 procent. Den siffra jag är mest stolt över är att 60 procent av fakturorna konterades fullständigt korrekt av AI, och konteringen användes rakt av vid slutlig bokföring. Utan justering. Utan manuell handpåläggning.
Och det handlar inte bara om volym. Konfidensindikatorerna gör att de fakturor som faktiskt behöver en människa i loopen identifieras direkt, i stället för att riskera att passera obemärkta i ett manuellt flöde. Det är precisionsskillnaden, inte bara hastighetsskillnaden, som gör att vi ser ett reellt värde.
Det vi inte lyckats uppnå på lika kort tid med regelbaserad automation, uppnådde AI på två månader. Det är den ärligaste jämförelsen jag kan göra.
Vad säger organisationen
Bland det som förvånat mig mest är hur handläggarna själva beskriver sin vardag efter att AI-stödet aktiverats. I stället för att leta upp gamla fakturor och fundera på hur konteringen ska se ut, får de ett genomarbetat förslag att ta ställning till. Bedömningen kvarstår hos människan, men underlagsarbetet sköts av systemet. Upplevelsen är att man har full kontroll, eftersom man också äger valet om hur långt automationen ska sträcka sig.
Flera kunder har återkommit med att den frigjorda tiden lett till konkreta organisatoriska förändringar. AP-personal som tidigare var uppbunden i rutinhantering har kunnat bredda sitt arbetsområde och bidra till andra delar av ekonomifunktionen. Från ledningshåll ser man inte bara tidsvinster utan också minskat personberoende och ett stärkt arbetsgivarvarumärke. Det är svårare att kvantifiera, men det är ett reellt värde.
Vad händer med avvikelserna
En vanlig invändning är att automation ökar risken att något glider förbi. Erfarenheten pekar i motsatt riktning.
Ta två av de vanligaste avvikelserna. Att en leverantör ändrar bankgironummer, och att en dubblettfaktura kommer in. I ett manuellt flöde är det sällan de fångas i tid. Under semesterperioder, när vikarier hanterar fakturaflödet, har det hänt att den typen av avvikelser missats, med dubbla betalningar eller betalning till fel konto som följd. Det är sällan det sker, men det är under pressade perioder med tillfällig bemanning som risken är som störst.
I MediusGo styrs dubblettfakturor direkt till en felkö med tydlig orsaksmarkering. Fakturor med avvikande bankgironummer stoppas redan vid OCR-tolkning. Automationen bryts i båda fallen med ett tydligt meddelande om orsak. AI och automation minskar alltså inte behovet av att identifiera avvikelser. Det är snarare tvärtom, det är ett fokusområde av högsta vikt.
”AI och automation innebär inte att vikten att identifiera avvikelser minskar. Det är snarare tvärtom, det är ett fokusområde av högsta vikt.”
Vad det kräver att komma igång
Många antar att AI-stöd kräver ett stort systembyte. Det stämmer inte alltid.
För nya kunder med enklare ekonomisystem och rena omkostnadsfakturor kan den tekniska uppsättningen ta ett fåtal timmar. Från signerat avtal till go-live brukar det handla om ett par veckor. Kunder med mer komplexa system eller inköpsordermatchning behöver räkna med 3 till 6 veckor. AI-aktiveringen ingår i detta uppstartsarbete. För befintliga kunder har startsträckan varit märkbart kortare. Nästan omgående efter att funktionen aktiveras börjar fakturor att komma in med AI-genererade förslag.
Den svårare utmaningen är sällan tekniken. Det handlar om att organisationen behöver förstå vad automationen innebär, att inarbetade arbetsflöden behöver justeras. Det kräver kommunikation och förankring. Inte raketvetenskap, men det får inte underskattas.
Vad du kan göra redan idag
Om du är befintlig MediusGo-kund går du in i dashboarden och tittar på graferna för automatkontering och automatisk distribution. Prata sedan med dina AP-handläggare om hur de upplever situationen. Svaret leder sannolikt till en intressant konversation.
Om du inte är kund men känner igen dig i det som beskrivs här, ta kontakt och begär en demonstration. Inte för att imponeras av tekniken, utan för att se vad det konkret innebär för ditt fakturaflöde.
Det är 25 år sedan jag började jobba med den här processen. Det är nu jag för första gången verkligen kan säga att vi förändrar den, inte bara digitaliserar den.
Vad kan AI göra för ditt fakturaflöde?
Möt MediusGo Genie.
Att läsa om AI i fakturahantering är en sak. Att se det i systemet en annan. Lars Gimbring och Daniel Grundh visar live hur MediusGo Genie hanterar kontering, adressering och avvikelser i ett verkligt fakturaflöde. Med kundexempel, live-demo och tid för dina egna frågor.
Kl 8.30, ca 30 minuter. Länk till inspelning skickas till alla anmälda.