AI uzņēmuma finansēs? Vispirms sakārtojiet rēķinus, izmaksas un datus

AI arvien biežāk parādās sarunās par uzņēmumu finansēm. Tam vajadzētu paātrināt datu analīzi, automatizēt atkārtojamus uzdevumus, palīdzēt prognozēt naudas plūsmu, pamanīt neatbilstības un atbalstīt vadītājus labāku lēmumu pieņemšanā. Daudziem uzņēmumiem tas izklausās kā loģisks nākamais solis pēc dokumentu un finanšu procesu digitalizācijas. Tomēr praksē AI neatrisina datu haosa problēmu. Tas var to pat ātrāk izgaismot.

Ja rēķini ir izkaisīti e-pastos, izmaksas tiek aprakstītas ar dažādiem nosaukumiem, dokumentiem trūkst pilnīgu datu, bet apstiprinājumi notiek ārpus sistēmas, automatizācija pēkšņi neradīs kārtību. AI ir vajadzīgi labi dati: pilnīgi, konsekventi, aktuāli un iekļauti procesā, kuru var kontrolēt.

Tāpēc uzņēmumiem, kas vēlas izmantot automatizāciju un AI finansēs, nevajadzētu sākt ar jautājumu “kuru AI rīku ieviest?”, bet gan ar jautājumu “vai mūsu finanšu dati ir gatavi tam, lai uz tiem varētu paļauties?”.

AI finansēs kļūst arvien reālāks

Interese par AI biznesā strauji pieaug. Saskaņā ar Eurostat datiem, 2025. gadā 19,95% Eiropas Savienības uzņēmumu izmantoja AI tehnoloģijas. Lielo uzņēmumu vidū šis rādītājs jau sasniedza 55,03%, kas parāda, ka AI arvien biežāk kļūst par ikdienas daļu biznesā, nevis tikai tehnoloģisku eksperimentu.

Šī tendence redzama arī finansēs. Deloitte CFO Signals Survey norāda, ka 87% finanšu direktoru sagaida, ka AI būs ļoti svarīgs vai ārkārtīgi svarīgs finanšu funkciju darbībā 2026. gadā. Vienlaikus 50% finanšu direktoru norāda finanšu digitālo transformāciju kā vienu no galvenajām prioritātēm.

Arī McKinsey apraksta, kā finanšu komandas izmanto AI, lai ātrāk iegūtu ieskatus, stiprinātu kontroli un automatizētu atsevišķas darba jomas. Tas gan nenozīmē, ka katram uzņēmumam uzreiz jāievieš sarežģīti AI modeļi. Daudziem MVU pirmais solis būs pamata līmenī: sakārtot datus, dokumentus un procesus, kas vēlāk var atbalstīt automatizāciju.

Problēma bieži nav AI trūkums, bet kārtības trūkums datos

Finansēs dati rodas katru dienu: pārdošanas rēķinos, izmaksu dokumentos, maksājumos, apstiprinājumos, darbinieku izdevumos, nodokļos, grāmatvedības pārskatos un naudas plūsmas prognozēs. Teorētiski uzņēmumam ir daudz informācijas, kas varētu atbalstīt lēmumus. Problēma ir tā, ka šie dati ne vienmēr ir gatavi izmantošanai. Bieži tie ir:

• izkaisīti e-pastos, mapēs, izklājlapās un grāmatvedības sistēmās,
• ievadīti manuāli, ar dažādām neprecizātēm,
• ierakstīti nekonsekventās kategorijās,
• nesaistīti ar apstiprināšanas procesu,
• atjaunināti ar kavēšanos,
• grūti salīdzināmi starp mēnešiem,
• pieejami tikai atsevišķiem cilvēkiem,
• bez skaidras izmaiņu vēstures.

Šādā vidē AI var palīdzēt ar atsevišķiem uzdevumiem, bet ir grūti sagaidīt, ka tas atbalstīs uzticamus finanšu lēmumus. Ja sistēma nezina, kuri dati ir aktuāli, kurš apstiprināja izmaksas, vai rēķins ir apmaksāts un kā klasificēt izdevumu, analīze būs ierobežota.

Tas ir mazliet kā mēģināt izveidot naudas plūsmas prognozi, balstoties uz nepilnīgu izklājlapu. Rīks var būt attīstīts, bet rezultāts joprojām būs atkarīgs no ievades datu kvalitātes.

Labiem finanšu datiem jābūt pilnīgiem, konsekventiem un aktuāliem

Pirms automatizācijas vai AI ieviešanas uzņēmumam vajadzētu pārbaudīt, vai tā finanšu dati atbilst vairākiem pamatnosacījumiem.

Pirmkārt, datiem jābūt pilnīgiem. Ja daļa rēķinu nonāk sistēmā, daļa paliek e-pastos, bet daļa tiek nodota grāmatvedībai tikai mēneša beigās, uzņēmums neredz pilnu finanšu situācijas ainu.

Otrkārt, datiem jābūt konsekventiem. Vienam un tam pašam izmaksu veidam nevajadzētu vienreiz būt aprakstītam kā “transports”, citreiz kā “loģistika”, bet vēl citreiz kā “piegāde”, ja uzņēmums vēlāk vēlas analizēt izdevumu struktūru. Kategoriju un aprakstu konsekvence ir svarīga, jo automatizācija balstās uz atkārtojamiem modeļiem.

Treškārt, datiem jābūt aktuāliem. Finansēs novēlota informācija var novest pie nepareiziem lēmumiem. Ja izmaksu rēķins analīzē parādās tikai dažas nedēļas pēc tā saņemšanas, uzņēmums kādu laiku var darboties ar nepilnīgu naudas plūsmas priekšstatu.

Ceturtkārt, datiem jābūt iekļautiem procesā. Ar informāciju par izmaksām vien nepietiek. Uzņēmumam jāzina, kurš tās apstiprināja, vai dokuments ir pilnīgs, kāds ir tā statuss, kad tas jāapmaksā un vai tas ir nodots grāmatvedībai.

Tikai tad finanšu dati kļūst par reālu pamatu automatizācijai.

OCR ir labs sākums, bet ne viss process

Daudzi uzņēmumi sāk finanšu digitalizāciju ar OCR, proti, automātisku datu nolasīšanu no rēķiniem un izmaksu dokumentiem. Tas ir ļoti praktisks solis, jo samazina manuālu datu ievadi un paātrina darbu ar dokumentiem.

OCR var automātiski nolasīt no dokumenta svarīgākos datus, piemēram, informāciju par darījuma partneri, rēķina numuru un datumu, maksājuma termiņu, neto un bruto summas, PVN, bankas konta numuru vai dokumenta aprakstu. Tas palīdz uzņēmumam samazināt manuālu datu pārrakstīšanu un ātrāk pārvietot dokumentu uz nākamo procesa posmu. Tomēr ar OCR vien nepietiek, lai finanšu process būtu sakārtots. Pēc datu nolasīšanas uzņēmumam joprojām jāzina, kas ar dokumentu notiek tālāk.

Vai kāds pārbaudīja datus? Vai izmaksas tika piesaistītas pareizajai kategorijai? Vai dokumentam vajadzīgs vadītāja apstiprinājums? Vai maksājums ir ieplānots? Vai rēķins ir nodots grāmatvedībai? Vai iespējams pārbaudīt darbību vēsturi? OCR ir svarīgs automatizācijas elements, bet tam jādarbojas plašāka procesa ietvaros: dokumentu apritē, apstiprinājumos, statusu kontrolē un saistību pārskatāmībā.

Uzņēmumiem, kas vēlas sakārtot izmaksas, dokumentus un datu nolasīšanu, noderīgs var būt izmaksu dokumentu pārvaldības modulis PaveNow. Tas atbalsta izmaksu reģistrēšanu, OCR, darbu ar dokumentiem un statusu kontroli vienā vietā.

AI bez konteksta var novest pie nepareiziem secinājumiem

Viens no lielākajiem izaicinājumiem saistībā ar AI finansēs ir konteksts. Modelis var analizēt datus, meklēt modeļus un sagatavot kopsavilkumus, bet tam jāspēj saprast, ko šie dati nozīmē biznesa praksē.

Piemēram, izmaksu pieaugums konkrētā mēnesī var izskatīties kā problēma, bet tas var būt saistīts arī ar lielāku līgumu, sezonālu preču iegādi, vienreizēju ieguldījumu vai maksājuma nobīdi. Bez konteksta AI var norādīt uz novirzi, bet ne vienmēr to pareizi interpretēt. Līdzīgi ir ar naudas plūsmu. Ar informāciju par gaidāmajiem maksājumiem vien nepietiek. Svarīgi ir tas, vai rēķini ir apstiprināti, vai darījuma partneris parasti maksā laikā, vai izmaksas saistītas ar ikdienas darbību vai lielāku projektu un vai uzņēmumam jau ir ieplānots finansējuma avots.

Tāpēc finanšu datiem jābūt saistītiem ar procesiem un lēmumiem. Tad AI var atbalstīt analīzi, bet cilvēkam joprojām jāspēj pārbaudīt datu avotu, dokumenta vēsturi un lēmuma loģiku. Šis virziens saskan ar plašāku pieeju atbildīgai AI izmantošanai. EU AI Act uzsver riska pārvaldības, uzraudzības un atbilstošas datu kvalitātes nozīmi AI sistēmās. Pat ja konkrēts MVU izmantots risinājums nav augsta riska sistēma, vispārējais princips paliek svarīgs: jo lielāka automatizācijas ietekme uz lēmumiem, jo lielāka vajadzība pēc kontroles, pārskatāmības un datu kvalitātes.

Kādus datus sakārtot pirms automatizācijas?

Uzņēmumam nav uzreiz jāveido liels datu projekts. Ir vērts sākt ar jomām, kas visbiežāk ietekmē ikdienas finanšu darbu.

1. Pārdošanas rēķini

Pārdošanas rēķini, skatiet tiešsaistes rēķinu ģenerēšanas moduli PaveNow, parāda, kad uzņēmums izraksta dokumentus, kam tas pārdod, ar kādiem nosacījumiem un kad tam vajadzētu saņemt maksājumu. Ja šie dati ir sakārtoti, ir vieglāk analizēt ieņēmumus, debitoru parādus un kavējumus.

Ir vērts pārbaudīt:

• vai visi pārdošanas rēķini ir vienā vietā,
• vai tajos ir konsekventi darījuma partneru dati,
• vai maksājuma termiņi ir pareizi atzīmēti,
• vai maksājuma statuss ir aktuāls,
• vai uzņēmums redz kavētus debitoru parādus,
• vai datus var viegli nodot grāmatvedībai.

2. Izmaksu rēķini

Izmaksu rēķini ir viens no svarīgākajiem datu avotiem par uzņēmuma izdevumiem. Ja tie ir izkaisīti vai aprakstīti nekonsekventi, ir grūti analizēt, kur izmaksas patiesībā pieaug.

Ir vērts pārbaudīt:

• vai visi izmaksu rēķini nonāk vienā procesā,
• vai dati no dokumentiem tiek nolasīti un pārbaudīti,
• vai izmaksas tiek piesaistītas kategorijām,
• vai ir skaidrs, kurš apstiprināja dokumentu,
• vai maksājuma statuss ir redzams,
• vai dokumenti ir gatavi grāmatvedībai.

3. Darbinieku izdevumi

Darbinieku izdevumus bieži ir grūti kontrolēt, ja čeki, rēķini un izmaksu apraksti uzņēmumā nonāk dažādos veidos. Bez viena kopīga procesa uzņēmumam var rasties problēmas ar budžetiem, norēķiniem un savlaicīgām atmaksām.

Ir vērts pārbaudīt:

• vai darbinieki zina, kā iesniegt izdevumus,
• vai dokumenti ir pilnīgi,
• vai izmaksām ir apraksts un kategorija,
• vai pastāv apstiprināšanas ceļš,
• vai uzņēmums redz darbinieku izdevumu kopējo vērtību,
• vai norēķini tiek nodoti grāmatvedībai paredzamā veidā.

4. Apstiprinājumi un lēmumi

AI un automatizācijai svarīgi ir ne tikai dokumentu dati, bet arī lēmumi, kas tiek pieņemti ap tiem. Ja apstiprinājumi notiek e-pastos vai ziņapmaiņas rīkos, vēlāk ir grūti atjaunot procesu.

Ir vērts pārbaudīt:

• kurš var apstiprināt izmaksas,
• vai apstiprināšanas ceļš ir atkarīgs no summas vai kategorijas,
• vai lēmumu vēsture ir pieejama,
• vai ir skaidrs, kāpēc dokuments tika apstiprināts vai noraidīts,
• vai process darbojas galvenā cilvēka prombūtnes laikā.

5. Naudas plūsma un saistības

AI var atbalstīt prognozēšanu, bet tikai tad, ja uzņēmumam ir aktuāli dati par ienākošajām un izejošajām naudas plūsmām. Ja saistības ir redzamas ar kavēšanos, prognozes nebūs uzticamas.

Ir vērts pārbaudīt:

• vai uzņēmums redz gaidāmos maksājumus,
• vai tas zina paredzamos maksājumu saņemšanas datumus no klientiem,
• vai tam ir aktuāls saistību statuss,
• vai tas redz nākamajām nedēļām plānotās izmaksas,
• vai tas spēj atšķirt ikdienas izdevumus no izmaksām, kas saistītas ar lielākiem projektiem.

Visas šīs jomas vieno viens princips: pirms uzņēmums var jēgpilni automatizēt finanšu analīzi, tam vajadzīgi dati, kuriem var uzticēties.

AI finansēs neaizstāj procesu. Tas to stiprina

Bieža kļūda ir domāt, ka AI aizstās sakārtotu procesu. Patiesībā ir otrādi: AI vislabāk darbojas tur, kur process jau pastāv. Ja uzņēmumam ir viena dokumentu aprite, skaidras lomas, statusi, izmaksu kategorijas, apstiprinājumu vēsture un aktuāli dati par maksājumiem, automatizācija var patiešām palīdzēt. Tā var paātrināt analīzi, norādīt uz neparastām novirzēm, atbalstīt naudas plūsmas plānošanu, apkopot izmaksas un palīdzēt lēmumu pieņemšanā.

Ja process ir haotisks, AI strādās ar haotiskiem datiem. Rezultāts var izskatīties profesionāli, bet joprojām būs balstīts uz nepilnīgu vai nekonsekventu informāciju. Tāpēc sagatavošanās AI nav jāsāk ar lielu tehnoloģiju projektu. Tā var sākties ar ļoti praktiskiem soļiem:

• rēķinu apkopošanu vienā vietā,
• izmaksu kategoriju sakārtošanu,
• apstiprināšanas ceļu ieviešanu,
• darījuma partneru datu standartizēšanu,
• maksājumu statusu kontroli,
• aktuālas naudas plūsmas pārskatāmības izveidi,
• darba samazināšanu privātos e-pastos un failos.

Tie ir pamati, bez kuriem attīstītu automatizāciju būs grūti izmantot.

Kāpēc tas ir īpaši svarīgi MVU?

Lieliem uzņēmumiem bieži ir plašas finanšu sistēmas, analītikas komandas un atsevišķas funkcijas, kas atbild par datiem. MVU parasti strādā citādi. Īpašnieks, vadītājs, grāmatvedība un daži operatīvie darbinieki bieži strādā ar tiem pašiem dokumentiem, bet ne vienmēr vienā sistēmā.

Saskaņā ar OECD ziņojumu Empowering SMEs in the age of AI, AI izmantošana MVU pieaug, īpaši gatavos rīkos, bet uzņēmumi joprojām saskaras ar šķēršļiem, kas saistīti ar digitālo briedumu, prasmēm un procesu organizāciju. Tas ir svarīgs signāls. MVU nav jākopē lielo organizāciju risinājumi. Tie var pieiet AI praktiski: sākt ar datiem, kas tiem jau ir, un procesiem, kas visvairāk ietekmē ikdienas finanšu lēmumus.

Kā PaveNow CFO Suite palīdz sagatavot uzņēmuma finanses automatizācijai?

PaveNow CFO Suite ir veidots kā viena vide ikdienas darbam ar uzņēmuma finansēm. Tas apvieno rēķinu izrakstīšanu, izmaksu pārvaldību, darbinieku izdevumu norēķinus, apstiprinājumus, eksportu uz grāmatvedību un finanšu datu pārskatāmību. Tas ir svarīgi, jo sagatavošanās automatizācijai nenozīmē tikai vēl vienas funkcijas pievienošanu. Tā nozīmē, ka dokumenti, dati un lēmumi darbojas vienā procesā.

Pateicoties tam, uzņēmums var:

• strādāt ar rēķiniem un izmaksām vienā vietā,
• izmantot OCR izmaksu dokumentiem,
• samazināt manuālu datu ievadi,
• piešķirt dokumentus atbilstošajiem cilvēkiem,
• kontrolēt dokumentu un maksājumu statusus,
• sakārtot apstiprinājumus,
• uzlabot sadarbību ar grāmatvedību,
• labāk redzēt izmaksu ietekmi uz naudas plūsmu.

Tas nenozīmē, ka AI darbojas maģiski. Tas nozīmē, ka uzņēmums veido pamatu, uz kura automatizācijai ir jēga: labāki dati, skaidrs process un lielāka kontrole.

AI finansēs sākas ar kārtību

AI var palīdzēt uzņēmumiem ātrāk analizēt datus, automatizēt atkārtojamus uzdevumus un labāk izprast finanses. Bet tas neaizstās pamatus: pilnīgus dokumentus, konsekventas kategorijas, aktuālus statusus, skaidrus apstiprinājumus un uzticamus maksājumu datus.

Tāpēc pirms AI ieviešanas ir vērts sakārtot to, kas visbiežāk ietekmē finanšu lēmumus: rēķinus, izmaksas, darbinieku izdevumus, apstiprinājumus un naudas plūsmu. Tikai tad automatizācija var kļūt par reālu atbalstu, nevis vēl vienu tehnoloģijas slāni, kas uzlikts uz nesakārtota procesa.