Kululaskujen helpottaminen työntekijöille: mitä nykyaikaisen järjestelmän pitäisi osata

Kuittien tunnistukselta kannattaa odottaa paljon

Lähes kaikissa järjestelmissä kuitit voi kuvata, minkä jälkeen järjestelmä lukee ne puolestasi. Tämä toiminto on ollut olemassa pitkään, mutta laatu vaihtelee suuresti, ja odotusten pitäisi olla korkealla.

Nykyaikaisen järjestelmän pitäisi tunnistaa maa, päivämäärä, summa ja valuutta erittäin tarkasti: vähintään 95 %:n osumatarkkuudella. Sen pitäisi toimia yhtä hyvin suomalaisten kuin kiinalaistenkin kuittien kanssa. Lisäksi järjestelmän pitäisi ymmärtää, mitä todellisuudessa ostettiin, ja osata luokitella ostos oikeaan kululajiin. Jos kuitissa on useita erityyppisiä ostoksia, esimerkiksi hotellilasku, jossa on huone, aamiainen ja pysäköinti, järjestelmän pitäisi jakaa se automaattisesti oikeisiin kululajeihin, jos yrityksesi edellyttää tällaista jakoa. Lisäksi haluat, että järjestelmä oppii virheistään: jos taloushallinto tekee korjauksen, järjestelmän pitäisi muistaa se.

Ero on siis suuri verrattuna siihen, että järjestelmä lukee muutaman kentän puolivillaisesti ja jättää loput työntekijän tehtäväksi käsin.

Järjestelmän pitäisi opastaa työntekijää

Työntekijöitä hiertää erityisesti se, että heidän pitää tietää, mitä oikea raportointi vaatii: mikä tosite kelpaa, mikä on kulupolitiikan mukaista, mikä vaatii selventävän kommentin tai milloin jokin rikkoo verosääntöä. Monet työntekijät eivät perehdy asiaan, vaan täyttävät mahdollisimman vähän tietoja ja lähettävät laskun eteenpäin. Seurauksena on palautuksia, viivästyneitä maksuja ja turhautumista kaikille osapuolille.

Hyvä järjestelmä kääntää asetelman. Sen sijaan, että työntekijän pitäisi tuntea kaikki säännöt, järjestelmän pitäisi työntekijän antamien vähäisten tietojen perusteella päätellä, miten kulu tulee kirjata, ja merkitä korjattavat asiat jo ennen laskun lähettämistä. Ei siis riitä, että virheet havaitaan jälkikäteen.

Järjestelmä voi esimerkiksi:

• varoittaa, että tosite on tilausvahvistus eikä kuitti, ja pyytää oikeaa asiakirjaa
• merkitä, että ostos on kulupolitiikan vastainen, ja kertoa miksi
• tunnistaa päällekkäiset kulut ja huomauttaa niistä
• muistuttaa kommentin kirjoittamisesta, kun sitä vaaditaan, esim. jos illalliseen sisältyi alkoholia
• varoittaa, että haettu kulu ei kuulu liikunta- ja kulttuuriedun piiriin
• huomauttaa, että päivärahaa pitäisi alentaa, koska samalta päivältä on ravintolakuitti

Mitä enemmän järjestelmä ymmärtää ostoksesta, kuten toimittajan, asiakirjatyypin, sisällön ja asiayhteyden, sitä älykkäämpää opastus voi olla. Kyse on siis paljon muustakin kuin muutaman yksinkertaisen kentän lukemisesta.

Valikoituja ominaisuuksia, joilla on todellista merkitystä

Muutamia konkreettisia asioita, joita kannattaa arvioida:

Kuittien tunnistuksen syvyys. Pystyykö järjestelmä lukemaan vain peruskentät, vai ymmärtääkö se kuittia syvällisemmin?

Oppiminen. Pystyykö järjestelmä oppimaan tehdyistä korjauksista?

Kuittien jakaminen. Jos kuitissa on useita kululajeja, sen pitäisi jakautua automaattisesti, jos yritys sitä edellyttää. Työntekijän ei pitäisi joutua tekemään tätä käsin.

Korttitapahtumien täsmäytys. Jos työntekijä maksaa yrityskortilla, järjestelmän pitäisi automaattisesti yhdistää tapahtuma ladattuihin kuitteihin, jotta työntekijän ei tarvitse tehdä sitä käsin.

Osallistujien hallinta. Järjestelmän pitäisi muistaa osallistujat kerrasta toiseen ja päätellä saatavilla olevien tietojen perusteella, olivatko he sisäisiä vai ulkoisia.

Kilometrikorvaukset. Useita kertoja ajetun matkan kirjaamisen pitäisi olla helppoa ilman, että jokainen matka kirjataan erikseen, ja järjestelmän pitäisi pystyä hakemaan etäisyys automaattisesti annettujen lähtö- ja määränpääosoitteiden perusteella.

Kululaskujen tulevaisuus on tekoälyagenttien yhteistyötä

On aiheellista kysyä, miltä kululaskuprosessi näyttää tulevaisuudessa.

Tulevaisuuden B2B-ohjelmisto ei ole yksi työkalu, joka tekee kaiken, vaan erikoistuneiden agenttien järjestelmä, jossa agentit viestivät keskenään. Jokainen agentti tekee sen, missä se on hyvä, ja ihminen otetaan mukaan, kun on tehtävä päätös.

Kululaskuihin sovellettuna se voisi näyttää tältä: yrityksen tekoälyagentti saa tiedon korttiostoksesta (esimerkiksi kululaskujärjestelmän kertomana). Agentti hakee kuitin sähköpostista tai pyytää työntekijää ottamaan kuvan, osallistujat täytetään kalenterikutsun perusteella, ja agentti muotoilee kulun tarkoituksen saatavilla olevan asiayhteyden pohjalta. Sen jälkeen se viestii kululaskujärjestelmän agentin kanssa varmistaakseen, että tositteet ovat kulupolitiikan mukaisia. Työntekijä saa valmiin ehdotuksen tarkistettavaksi ja hyväksyttäväksi.

Tässä skenaariossa asiayhteys on yrityksen agentin hallussa: kuka oli paikalla, mistä tapaamisessa oli kyse ja miksi jotain ostettiin. Yritys ei välttämättä halua antaa kululaskujärjestelmälle täyttä pääsyä esimerkiksi sähköpostiin ja kalenteriin. Kululaskujärjestelmä toimii sen sijaan asiantuntijana, joka tietää, mitä kulupolitiikka ja verosäännöt edellyttävät ja mitä yritys on aiemmin hyväksynyt. Agentit viestivät keskenään, jotta kululaskujärjestelmä saa riittävät tiedot jatkokäsittelyä varten.

Tähän tarvittavat tekniset rakennuspalikat ovat jo olemassa. Tekoälyagentit pystyvät jo nyt viestimään keskenään, ja standardeja kehitetään parhaillaan. Jarruna ovat ratkaisemattomat kysymykset käyttöoikeuksista, yksityisyydestä ja riskienhallinnasta, mutta ei vähiten se, kuinka nopeasti yritykset ovat valmiita omaksumaan uusia toimintatapoja. Luonnollisista syistä yritykset etenevät tällä alueella hitaammin kuin kuluttajat.

Tärkeintä on valita kululaskujärjestelmä, joka on rakennettu viestimään ympäröivän maailman kanssa: järjestelmä, jossa on avoimet integraatiot ja joka on tarpeeksi älykäs kertomaan, mitä säännöt edellyttävät, eikä vain tarpeeksi fiksu ottamaan vastaan ohjeita.