Manfaatkan Otomasi Cerdas untuk Membangun Tenaga Kerja Keuangan Digital Masa Depan

Otomasi cerdas dapat membangun tenaga kerja keuangan digital masa depan di mana kolaborasi antara pekerja digital dan fisik menghasilkan kapasitas organisasi yang lebih besar dan pemberdayaan karyawan.

Teknologi tangkapan multichannel dan alur kerja telah melalui jalan yang panjang dalam membantu firma akuntansi dan departemen keuangan di banyak industri membuat data bekerja untuk bisnis mereka dan bukan melawan mereka. Tetapi itu hanya sampai di sini, dan itulah sebabnya ada kebutuhan akan otomasi cerdas.

Dengan otomasi proses keuangan, organisasi sekarang dapat menyederhanakan dan mempercepat siklus purchase-to-pay, order-to-cash dan record-to-report dengan menangkap dan mengekstrak informasi dari setiap sumber, merutekannya secara otomatis ke alur kerja persetujuan, dan mentransfer informasi ke sistem catatan. Namun, meskipun sistem ERP adalah inti yang kuat dari operasi keuangan pelanggan Anda, itu memiliki keterbatasan.

Sebagian besar organisasi masih dipaksa untuk mengalokasikan karyawan untuk mengerjaki pekerjaan manual yang memakan waktu untuk memproses informasi dari sumber pihak ketiga atau untuk menangani tugas-tugas yang unik bagi bisnis mereka. Oleh karena itu, meskipun otomasi proses keuangan telah diimplementasikan, kemungkinan ada kesenjangan alur kerja dan titik buta yang signifikan yang dapat melemahkan pengambilan keputusan dan pada akhirnya menegangkan hubungan pelanggan dan vendor.

Otomasi proses keuangan hanya sebagian dari persamaan

Asumsikan organisasi telah mengadopsi teknologi otomasi proses keuangan dan mungkin telah membangun arsitektur berorientasi layanan untuk memungkinkan aplikasi bekerja bersama. Meski sistem ini dapat memperoleh data dari banyak sumber, meningkatkan dan menyampaikan informasi dengan baik mungkin memerlukan keterampilan TI yang signifikan. Tantangan semakin diperparah saat berhadapan dengan mengotomatisasi proses yang melintasi aplikasi perusahaan internal dan sistem mitra serta pelanggan eksternal, situs web, layanan online, dan sebagainya.

Bottom line: solusi otomasi proses keuangan tidak dirancang untuk terhubung ke banyak sumber internal dan eksternal yang berbeda untuk mengakses atau mengintegrasikan data, atau sekian banyak tugas manual lainnya yang unik bagi bisnis.
Memperparah hal-hal adalah fakta bahwa seiring pertumbuhan bisnis, semakin banyak data semakin kompleks; mudah untuk kembali ke penambahan sumber daya untuk mengatasi masalah. Tetapi ada cara yang lebih baik daripada melemparkan orang pada masalah atau berinvestasi dalam pengembangan khusus yang mahal untuk mencoba mengatasi ERP.

Jembatani kesenjangan otomasi proses dengan RPA dan otomasi cerdas

Masuk robotic process automation (RPA), kemampuan kuat yang sepertinya dirancang khusus untuk menjembatani kesenjangan otomatisasi dalam proses keuangan dan akuntansi.

RPA dirancang untuk melengkapi — bukan menggantikan — alur kerja otomatisasi keuangan dan akuntansi yang ada dan dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan firma akuntansi atau departemen keuangan organisasi berapa pun ukurannya. Karena RPA berada di atas teknologi yang ada di organisasi, ia bekerja baik dengan sistem inti yang terinstal dan dapat diimplementasikan dengan cepat untuk meminimalkan gangguan operasional terhadap aktivitas sehari-hari bisnis. RPA menggunakan robot perangkat lunak untuk meniru tindakan berbasis aturan tertentu yang dilakukan seseorang saat bekerja di komputer (tetapi dengan akurasi 100%) dan ideal untuk menangani tugas yang tersisa dalam alur kerja yang secara historis sulit untuk diotomatisasi.

Use Case: Invoice Processing

Sebuah penyedia telekomunikasi global menerima 1.000 surat setiap hari di AP, sebagian besar terkait faktur, dan mereka bergantung pada proses manual yang tidak efisien.

Sebelum otomatisasi proses:

• 14 hari untuk memproses satu faktur (rata-rata)
• 2-3% denda terlambat setelah seringkali tidak dapat memenuhi syarat pembayaran supplier

Sekarat, berkumpulan puluhan robot perangkat lunak mengambil 9.000 faktur/bulan dari 30 situs web vendor dan menyampaikan data ke sistem keuangan, siap untuk diproses dan dibayarkan.

Setelah otomatisasi proses:

• 1-2 hari untuk memproses satu faktur
• Peningkatan produktivitas 400%

RPA bekerja dalam sistem enterprise, dalam aplikasi desktop seperti Microsoft Excel, dan di luar sumber seperti situs web dan portal web—misalnya, login ke portal supplier untuk mengumpulkan informasi atau menyalin dan memasukkan data di antara aplikasi. Saat mempertimbangkan seluruh spektrum keuangan dan akuntansi, mungkin ada ratusan hingga ratusan ribu tugas berbasis aturan yang saling bergantung yang perlu dilakukan dalam urutan yang sama, berulang kali.

Inilah tempat RPA bersinar.

Singkatnya, RPA memberdayakan organisasi untuk mendelegasikan tugas manual yang memakan waktu dan rentan kesalahan kepada robot, dan meningkatkan karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih strategis dan bernilai lebih tinggi. Tepat di mana RPA paling baik diterapkan dalam organisasi atau departemen tertentu akan tergantung pada prioritas paling mendesak saat ini dan tujuan jangka panjangnya.

Use Case: Procure-to-pay

Sebuah penyedia transportasi premier memungkinkan pelanggan untuk meminta pengambilan melalui email; namun, CSR diwajibkan untuk secara manual memasukkan kembali detail pengiriman dari email ke aplikasi jadwal internal, serta portal shipper.

Sebelum Otomatisasi Proses:

• Akses manual 70+ portal mitra—dengan login, navigasi, transaksi dan laporan yang berbeda
• Biaya terlalu tinggi: Setiap CSR hampir tidak dapat melayani 1 pelanggan premium

RPA secara otomatis membaca email, mengekstrak detail, memasukkannya ke aplikasi jadwal dan memposting ke portal shipper dalam hitungan detik setelah email awal.

Setelah Otomatisasi Proses:

• 100% pekerjaan manual rutin dihilangkan
• 90% hingga 95% waktu karyawan direklaim untuk pekerjaan bernilai lebih tinggi.
• Tidak ada kesalahan transkripsi yang mahal

Otomasi Cerdas – Mewujudkan Janji Transformasi Digital End-to-End yang Benar

Seringkali, saat pelanggan Anda diminta untuk mengevaluasi prioritas otomasi mereka, pertanyaan muncul: Apa jika saya ingin melampaui menjembatani kesenjangan tugas manual dalam alur kerja saya dengan RPA dan membawa proses saya ke tingkat optimasi dan produktivitas berikutnya?

Jelas bahwa ‘onboarding’ robot perangkat lunak sebagai tenaga kerja digital untuk menangani tugas berulang dan berbasis aturan yang menguras waktu dan tenaga pikir karyawan kritis terus membuktikan nilainya. Namun banyak organisasi menemukan bahwa operasi bisnis mereka menjadi semakin kompleks karena jumlah data yang tidak terstruktur yang luas yang ditemukan dalam dokumen dan email, transaksi seluler, tanda tangan elektronik, penanganan pengecualian, otentikasi/validasi biometrik, manajemen kasus dan komunikasi pelanggan.

Mengatasi kompleksitas proses dan data ini memerlukan platform otomasi cerdas terpadu generasi berikutnya yang menggabungkan analitik dan teknologi kognitif dengan RPA untuk mengotomatisasi lebih banyak proses end-to-end, sambil menghasilkan nilai yang lebih besar:

Pertimbangkan contoh berikut dari framework otomasi cerdas yang mengoptimalkan proses keuangan dan akuntansi yang umum:

• Sebelum otomasi cerdas, seorang karyawan memasukkan faktur atau pesan penjualan secara manual; ini secara inheren lambat dan menimbulkan risiko kesalahan manusia dan penundaan signifikan.
• Framework Otomasi Cerdas mengelola data (format apa pun); secara otomatis mengklasifikasi dan mengekstrak data; mengintegrasikan informasi dengan ERP (SAP, Oracle, dll.); menganalisis performa tidak hanya kemampuan platform dan apakah mereka dieksekusi sesuai keinginan, tetapi menyediakan wawasan tentang proses faktur atau pesan penjualan; dan menyampaikan wawasan real-time ini kepada eksekutif dalam format yang tepat yang mereka inginkan untuk mengoptimalkan kinerja keuangan dan operasional.

Salah satu lembaga layanan keuangan mengurangi biaya pemrosesan faktur sebesar 75%, menghasilkan $1,3 juta penghematan biaya operasional tahunan dengan Otomasi Cerdas.

Hasil akhirnya adalah alur kerja yang benar-benar diotomatisasi yang menghubungkan back office ke front office. Pelanggan diberdayakan untuk tidak hanya menskala, tetapi juga untuk mengukur manfaat dan ROI dari penerapan otomatisasi proses mereka.

Di sinilah letak kekuatan sebenarnya dari platform otomasi cerdas: membangun tenaga kerja keuangan digital masa depan di mana kolaborasi antara pekerja digital dan fisik menghasilkan kapasitas organisasi yang lebih besar dan pemberdayaan karyawan.

Chris Huff adalah CSO dari Kofax. Dia mengembangkan dan mendorong inisiatif strategis global perusahaan, pemikiran pemimpin otomasi cerdas, dan integrasi horizontal lintas fungsi.