Slik endrer AI økonomiavdelingen: Fra overbelastning av data til strategiske aktører

Slik utvider AI eksisterende ERP-funksjoner

Med AI, automatisering og maskinlæring kan du utvide ERP-funksjonene. Med disse nye teknologiene kan man utvikle ERP Cloud-plattformer ved å lære dem opp med innkommende data for å automatisere datasegmentering, merking, lagring og tilbakekalling av ulike oppgaver.

Dette eliminerer behovet for manuell merking og tidkrevende rydding av datasett. Dresners nylige ERP Market Study 2025 bekrefter denne trenden og viser at 93 % av organisasjonene anser AI som nødvendig for å forbedre datadeling og integrasjon i organisasjonen.

Praktisk bruk av AI innen økonomi

Med disse teknologiene kan man automatisere oppgaver av lav verdi, sikre kvalitetssikring og sørge for en ryddigere datastrøm. Dermed kan teamene utføre arbeid av høyere verdi raskere og mer nøyaktig.

Automatiserte prognosefunksjoner

Tenk på dette scenariet: I stedet for å kjøre prognoser manuelt velger du driverne du vil utforske, og bruker dataene i en AI-/ML-modell. Deretter tester du hva som skjer når du inkluderer nye drivere eller reviderer eksisterende. Systemet inkluderer eller ekskluderer variabler bare hvis de viser betydelig effekt.

Med denne tilnærmingen får du umiddelbar prognostisering mot flere variabler og kan opprette automatiserte modeller. Løpende opplæring av disse maskinlæringsmodellene forbedrer kontinuerlig prognosekvaliteten etter hvert som datasettene blir oppdatert.

Kompleks analyse gjort enkelt

Moderne skybaserte systemer gir datakraft som legger til rette for at AI kan analysere store, komplekse datasett fra både interne og eksterne kilder mer effektivt enn mennesker, og uten å bli trøtt.

Denne evnen kan identifisere trender og potensielle konsekvenser for organisasjonen, slik at avdelingene kan beskytte seg mot risikoer og utnytte muligheter.

Reduser den administrative byrden

AIs mest overbevisende bruksområde er kanskje det mest hverdagslige: håndtering av grunnleggende administrative oppgaver og dataoppgaver. Automatisering overfører arbeid av lav verdi til maskiner, slik at teamene får tid til aktiviteter av høy verdi. Så mye som 33 % av medarbeiderens tid i dag brukes på administrasjon – med AI kan denne byrden reduseres betydelig.

Studien Dresner Enterprise Performance Management Market Study 2025 bekrefter økende interesse for bruk av AI med en økning på 60 %, mot 40 % året før.

Populære bruksområder inkluderer chatboter som hjelp for brukere, veiledede anbefalinger basert på jobbroller, og spørring på naturlig språk om økonomidata – alle vurdert som svært nyttige av 70 % eller flere av respondentene i undersøkelsen.

Strategiske betraktninger om arbeidsstyrken

Implementering av AI krever nøye vurdering av teamstruktur og roller, særlig når AI går fra å spørre et registreringssystem basert på ledetekster til å kunne brukes som et handlingssystem.

CIO-er og CFO-er må revurdere måten teamene jobber på. Det vil si hvem som skal være inkludert, og hvordan AI kan brukes til å støtte dem. Nye roller må kanskje opprettes, og da må AI-strategien innrettes med organisasjonens personalstrategi.

I stedet for å erstatte mennesker med maskiner utvikler bruken av AI rollene innen økonomi,ofte til det bedre.

Unit4s AI-drevne økonomiplattform

Unit4s menneske- og kundeorienterte løsninger utnytter allerede kraftige AI- og ML-prosesser som forenkler arbeidsflyten innen økonomi. Når det er sagt, tar vi en målrettet tilnærming til bruk av AI med et øye på regulering og compliance.

«Vi bruker ikke AI bare fordi vi kan – vi prøver å være pragmatiske i det vi gjør. Det handler om å redusere kompleksiteten og øke verdien for sluttbrukeren.» Antonella Crimi, Global Head of Analyst Relations hos Unit4.

Du kan finne ut mer om Unit4s tilnærming til AI-styring eller produktinnovasjon ved å besøke vår webiside, snakke med salgsavdelingen eller få en demo.