Machine learning en administratieve software

Robotic accounting en AI > Machine learning en administratieve software

Machine learning is een subset van Artificial intelligence (AI) waarmee een machine of systeem automatisch kan leren en verbeteren op basis van ervaringen. In plaats van expliciet programmeren gebruikt machine learning algoritmen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren, van de inzichten te leren en vervolgens weloverwogen beslissingen te nemen.

Machine learning-algoritmen verbeteren de prestaties in de loop van de tijd naarmate ze worden getraind en aan meer gegevens worden blootgesteld. Machine learning-modellen zijn de output, of wat het programma leert door een algoritme uit te voeren op trainingsgegevens. Hoe meer gegevens er worden gebruikt, hoe beter het model zal worden.
Ontleend aan Google.

Zoals automatisch boekingsintelligentie opbouwen bij het boeken van inkoopfacturen of elektronische bankafschriften. Zodat een volgende boeking volledig automatisch verwerkt kan worden zonder menselijke tussenkomst. Machine learning is als applicatie een onderdeel van robotic accounting en helpt handmatige handelingen voorkomen.  

Machine learning en andere administraties
Machine learning wordt ook ingezet bij andere administraties dan alleen de boekhouding. 
Zo meldt Nmbrs® (vooraanstaand leverancier van online salarissoftware) dat zij de beslissing hebben gemaakt om serieus te investeren in de ontwikkeling van Artificial Intelligence. 
 

Machine learning en inkomende facturen
Bij machine learning is software om inkoopfacturen te boeken als het ware zelflerend en kan aan de hand van patronen automatisch bepalen hoe inkoopfacturen geboekt worden. Ook bij scannen en herkennen wordt feitelijk deze techniek toegepast om steeds meer inkomende facturen (of andere boekingsdocumenten – denk aan kassabonnen) automatisch te boeken. Bij scannen wordt de basis gevormd door teken- en patroonherkenning via OCR-techniek. Een extra complexiteit is dat vervolgens bepaald moet worden waar een bepaalde tekenreeks voor staat. Is sprake van een relatienummer, een factuurnummer of wordt een ordernummer bedoeld. Via tekstherkenning kan bijvoorbeeld de tekst “factuurnummer” herkend worden en weet de herkenningssoftware dat de tekens daarna het factuurnummer vormen. Maar waar de ene leverancier “factuurnummer” gebruikt zijn al tal van andere mogelijkheden, zoals “factuuurnr, factnr, factnr. rekeningnr’, etc. Door een techniek als “machine learing” in combinatie met een standaard als UBL kan steeds meer boekingsintelligentie opgebouwd worden om facturen toch zoveel mogelijk automatisch te boeken.

Door naast UBL ook machine learning in te zetten wordt robotic accounting in de meest optimale vorm benut om zoveel mogelijk automatisch te boeken, dus zonder tussenkomst van menselijke handelingen en het vooraf vastleggen van boekingscodering (zoals BTW-percentages en vaste (tegen)rekeningen bij crediteuren). Zo kan via machine learning intelligentie opgebouwd worden om steeds meer automatisch te boeken, ook als sprake is van meerdere factuurregels en verschillende soorten facturen van een en dezelfde leverancier.

Er zijn al softwareleveranciers die machine learning inzetten over administraties heen. Dat laatste kan natuurlijk niet als alle gegevens nog lokaal op een server staan of in de cloud, maar dan volledig gescheiden van andere administraties.

Gids elektronisch factureren en verwerken van boekingsdocumenten
In dit rapport streven we naar een zo actueel en volledig mogelijk overzicht van ontwikkelingen, standaarden, softwaretoepassingen en dienstverlening op het gebied van ‘elektronisch factureren en verwerken van boekingsdocumenten’ in Nederland. Met specifiek aandacht voor de Europese standaard EN16931, UBL, Peppol, ViDA en DRR. Ook software voor factuurherkenning (PDF en OCR) komt uitgebreid aan de orde.
Meer informatie en opvragen GRATIS gids.