4 Tendências de negócios a serem consideradas na escolha do software de contabilidade em nuvem

Mesmo para pequenas e médias empresas (SMBs), escolher uma nova plataforma de contabilidade em nuvem ou atualizar a plataforma existente pode ser um exercício difícil, mais desafiador não apenas pela necessidade de satisfazer os requisitos imediatos da sua organização, mas também porque você precisará antecipar o futuro também. Para ajudar, aqui estão quatro tendências importantes que você deseja consultar ao conversar com fornecedores em potencial.

Primeiro, você deve saber se o software que está navegando utiliza o aprendizado de máquina (ML). Então, se isso acontecer, como esse ML se traduz em assistência digital via inteligência artificial (IA)? Depois disso, a borracha realmente encontra o caminho em que essas duas primeiras tendências e todos os seus dados existentes se cruzam: a saber, quão bem seu pacote em potencial lida com a análise de dados? Por fim, você deseja saber o quão extensível é o seu software quando se trata de integrar seus dados aos de outros aplicativos de retaguarda, que podem ser desde marketing digital a sistemas de ponto de venda (POS).

Eu discuti essas tendências com algumas empresas de contabilidade em nuvem e planejamento de recursos empresariais (ERP) para determinar o quão importante é cada uma delas para ajudá-lo a fazer seu trabalho. Mais importante, discutimos a importância de cada uma delas em relação à qualidade do seu trabalho no futuro próximo, quando essas tendências se tornarem a norma para o software de contabilidade.

1. Aprendizado de Máquina (ML)

No nível mais básico, ML refere-se à capacidade de um sistema de software modificar seus próprios algoritmos internos para melhorar o desempenho. Você sabe como o Facebook sabe quais amigos marcar quando você publica uma foto? Isso ocorre porque o Facebook coleta informações de todas as suas postagens marcadas anteriormente. Você já assistiu a um filme recomendado pela Netflix? A Netflix sabia recomendar esse filme com base nas suas seleções anteriores.

Agora, como isso se relaciona com o software de contabilidade? Bem, o ML ajuda a fazer coisas como classificar automaticamente os extratos de cobrança, recomendar códigos de conta e sugerir canais de dados repetitivos. Mais importante, à medida que você continua a usar seu software e a aceitar ou rejeitar sugestões de seus algoritmos de ML, mais inteligente o software se torna. Em vez de usar o ML para receber recomendações e classificar informações, seu software começará a sugerir automações de fluxo de trabalho em várias etapas.

"O aprendizado de máquina resultará em uma melhor tomada de decisão", disse Jon Roskill, CEO da empresa de planejamento de recursos corporativos Acumatica. "Ele também aumentará a produtividade e fornecerá controles mais rígidos e mais informações sobre os dados. O orçamento e as previsões hoje se baseiam em olhar para trás em longas linhas de tendência, não em desenvolvimentos recentes e projeções futuras. Melhores relatórios resultam em melhores decisões."

Se tudo isso soa bem, caro, não se preocupe. Muitas das grandes empresas que usam software de contabilidade já estão empregando ML em seus sistemas. Não demorará muito para que essa tecnologia se torne a norma, mesmo para a solução contábil das menores empresas.

"Assim como acontece com muitas inovações em software de contabilidade e finanças, é provável que empresas maiores liderem o caminho na construção ou na necessidade de soluções que incluam alguma forma de aprendizado de máquina", disse Scott Davisson, co-fundador da empresa Acclivity, empresa de software para pequenas empresas. "A partir daí, milhões de pequenas empresas podem herdar essas inovações à medida que se aplicam às suas necessidades / exigências. Mas os proprietários de pequenas empresas são utilitários no que se refere às inovações da tecnologia contábil. Em outras palavras, eles estão ocupados e buscam recursos, então eles tendem a adotar soluções que demonstram um benefício tangível. Portanto, embora demore algum tempo para o aprendizado de máquina chegar ao espaço de pequenas e médias empresas, provavelmente fornecerá vantagens importantes e quantificáveis ​​quando isso acontecer ".

2. Inteligência Artificial (IA)

Antes de entendermos como a IA afetará o software de contabilidade para pequenas empresas, é importante distinguir entre ML e AI. Embora sejam semelhantes, ambos os termos são frequentemente usados ​​de forma intercambiável (e incorreta). Aqui está a diferença básica entre os dois termos: os sistemas de ML usam inteligência para melhorar o desempenho, oferecendo recomendações e maneiras de otimizar processos, enquanto os sistemas que utilizam a IA dão autonomia ao software para executar tarefas e tomar decisões sem a supervisão humana. ML é a Netflix fazendo recomendações de filmes; AI é um carro que leva você ao trabalho enquanto tira uma soneca no banco de trás.

Ok, você provavelmente está se perguntando como um carro autônomo se relaciona com a contabilidade SMB. Boa pergunta. Lembra-se da seção anterior quando mencionei que o ML recomendaria e sugeriria sugestões? E se você confiasse no software para inserir os próprios dados sem exigir sua supervisão?

"A inteligência artificial automatiza tarefas mundanas e não faltam tarefas mundanas", disse Roskill. "A IA fornecerá um nível infinito de velocidade e precisão, removendo erros e erros humanos, resultando em melhor precisão".

Certas tarefas, como inserir e auditar despesas, responder a perguntas básicas dos clientes e avaliar e rejeitar empréstimos com base em avaliações de risco automatizadas, são apenas algumas das muitas maneiras úteis pelas quais a IA já está impactando as grandes empresas de contabilidade corporativa. Mas esse nível de automação chegará em breve a ferramentas contábeis de todos os tamanhos.

"A inteligência artificial abrirá software de finanças e contabilidade para um novo conjunto de usuários que não precisam falar sobre contabilidade para obter informações do sistema", disse Aaron Harris, CTO da empresa de software de gerenciamento financeiro Intacct. "Os fornecedores de software de contabilidade inteligente estão projetando sua interatividade de inteligência artificial com o conjunto certo de usuários em mente".

3. Dados e Análise

Uma área importante em que AI, ML e resmas de dados contábeis se cruzam é ​​a análise de negócios. E enquanto você certamente pode implantar uma ferramenta de terceiros, como o vencedor da Editors 'Choice Tableau, para ajudar a analisar todos esses conjuntos de dados diferentes em insights acionáveis, você também deve examinar o que a plataforma de contabilidade básica está fazendo por conta própria a esse respeito. Nos últimos anos, todos os tipos de aplicativos de negócios responsáveis ​​pela geração ou filtragem de grandes conjuntos de dados têm explorado a análise de dados como uma agregação de valor principal e a contabilidade não é exceção.

Os pacotes de contabilidade estão focados em várias áreas a esse respeito, principalmente auditoria e avaliação de riscos, bem como detecção de fraude. Ao integrar fontes de dados adicionais de outros aplicativos no portfólio da sua organização, como dados de clientes do sistema de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM), dados de sensores da manufatura e dados de compra dos aplicativos da cadeia de suprimentos e de gerenciamento de inventário, as contas versadas na análise de dados podem forneça insights mais profundos e níveis mais altos de visibilidade sobre como sua organização realmente funciona e ganha dinheiro.

Para as organizações sujeitas a regulamentos de conformidade, a tendência de usar a análise de dados para detectar fraudes pode economizar muito dinheiro das empresas e, ao mesmo tempo, resgatar relacionamentos com clientes e parceiros em perigo. Os avanços na visualização de dados e a capacidade de emendar data de fontes alternativas está permitindo que alguns aplicativos de contabilidade identifiquem até os problemas mais sutis e determinem se a fraude pode ser um fator.

4. Integrações e extensões

Qualquer pessoa que tenha usado software de negócios baseado em nuvem entende a importância de vincular conjuntos de dados de uma ferramenta para outra. Por exemplo, seu software de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e automação de marketing pode vir de diferentes fornecedores, mas os conjuntos de dados distintos em cada ferramenta são relevantes para os usuários dos dois sistemas. Como resultado, a capacidade de extrair dados de um sistema para outro ou vincular fluxos de trabalho nos dois sistemas sem um profundo conhecimento tecnológico tornará sua vida mais fácil e seu trabalho muito mais inteligente.

Davisson disse que a flexibilidade do software de contabilidade é importante porque permite que os pequenos empresários atuem como desenvolvedores de software. "Eles podem avaliar suas necessidades internas, onde precisam de fluxos de trabalho mais eficientes ou quais aplicativos precisam de quais dados", disse ele. "E eles podem implementar soluções sem embarcar em projetos de desenvolvimento caros e complicados".

Ferramentas como IFTTT e Zapier não apenas agregam sistemas díspares, como permitem automatizar fluxos de trabalho complexos em vários sistemas - e permitem fazer isso com o mínimo de experiência tecnológica. Um excelente exemplo do que você pode realizar comprando um sistema de contabilidade que possa se vincular a uma dessas ferramentas de conexão é o seguinte: Quando uma nova transação é registrada no sistema, o fluxo de trabalho cria uma fatura na Zoho Invoice, lança uma notificação no Slack, cria uma linha de dados no Planilhas Google, envia um email para colegas de trabalho relevantes e programa um pagamento futuro. Você entendeu a ideia.

"A flexibilidade para ferramentas de contabilidade é fundamental", disse Harris. "Mesmo os consumidores que optaram por suítes provavelmente implementarão muitas soluções. Soluções de contabilidade como o Intacct são projetadas para antecipar o acesso a mais do que apenas informações contábeis padrão e são projetadas para fazer parte dos processos de negócios de toda a empresa. A conexão de todos esses sistemas não só permitirá um conjunto de dados mais rico para obter insights, também reduzirá a latência dos dados ".