Årsavslutning, fakturaer og avstemminger tar tid i økonomiavdelingen. Samtidig flyttes rutinene over til systemer som gjør forarbeidet. Det endrer hva en økonom må kunne. Her er kompetansen som får større vekt, og hvordan du bygger den i teamet.
Registrering og avstemming automatiseres. Leverandørfakturaer kan leses og matches av systemet, og bankavstemminger kan kjøres uten manuelt arbeid. Det som står igjen, er arbeidet som krever skjønn: å tolke avvik, gi ledelsen underlag og forbedre prosessene.
Endringen skjer steg for steg, ikke over natten. En god måte å begynne på er å regne ut hvor mye av uken som går til registrering. Det er den tiden som kan flyttes til analyse. Hvilke rutiner som oftest bremser, finner du samlet i guiden 10 problemer i økonomiavdelingen.
| Kompetanse | Hva den innebærer | Eksempel på oppgave |
|---|---|---|
| Systemkunnskap | Forstå hvordan ERP-systemet og arbeidsflytene i det fungerer | Endre en godkjenningsregel uten å spørre IT |
| Dataanalyse | Stille riktig spørsmål til tallene | Finne ut hvorfor marginen avviker per kunde |
| Bærekraftsrapportering | Samle og rapportere klimadata | Klimapåvirkning per prosjekt |
| Fleksibilitet | Ta i bruk nye verktøy og arbeidsmåter | Bytte ut en manuell rutine med en automatisk |
| Integrasjoner og AI | Vite hva som flyter mellom systemer, og hva AI kan gjøre | Kontrollere et AI-forslag før det godkjennes |
Systemkunnskap betyr at økonomen forstår arbeidsflyten bak skjermen: hvor en faktura kommer fra, hvilke regler som styrer den, og hva som skjer etter godkjenning. Den som forstår det, kan forbedre arbeidsflyten i stedet for bare å kjøre den.
Begynn med å gi én eller to personer ansvar for innstillingene i systemet, som godkjenningsregler, kontoplan og tilganger. La dem teste endringer i liten skala. Et ERP-system med standardiserte arbeidsflyter, som Visma Net, er lettere å lære seg, fordi arbeidsflytene ser like ut fra selskap til selskap.
Dataanalyse er ofte det økonomer vil bruke mer tid på, men aldri rekker. Forutsetningen er at dataene stemmer, og at de kan deles opp per kunde, prosjekt eller vare. Ellers går tiden med til å lete etter feil.
Øv på å stille spørsmål i stedet for å lage rapporter. Et godt spørsmål er konkret: hvilke kunder har fått lavere margin det siste halvåret? Med en innsiktsmodul som Anni oppdateres nøkkeltallene hver natt, og du kan spørre om hele selskapet i vanlig tekst. Da går tiden til å tolke svaret.
Bærekraftsrapportering handler om å samle inn og rapportere opplysninger som klimapåvirkning. Kompetansen trengs fordi spørsmålene kommer fra kunder, eiere og banker, og fordi opplysningene skal være like sporbare som tallene i regnskapet.
Et eksempel er klimarapportering etter GHG-protokollen, som deler utslipp inn i tre nivåer: Scope 1 er utslipp fra selskapets egen virksomhet, Scope 2 er innkjøpt energi, og Scope 3 er utslipp i verdikjeden. I Visma Net finnes klimarapportering som viser klimapåvirkning per prosjekt. Teamet må forstå hva tallene står for, ikke bare hente dem.
Fleksibilitet er ikke en egenskap noen har eller mangler. Den bygges ved at arbeidsmåter endres i små steg, og at teamet ser resultatet. La teamet velge oppgaven som tar mest tid, og automatiser akkurat den. Når tiden vises i kalenderen, blir neste steg lettere.
Der en oppgave mangler standardfunksjon i systemet, kan et smart tillegg ta over. Tillegget kjører i systemet dere allerede har, så teamet trenger ikke lære seg et nytt.
Økonomen trenger ikke kunne programmere. Det som trengs, er å vite hvilke systemer som sender data til hverandre, og hva som skjer hvis en integrasjon slutter å fungere. Det er den samme grunnkunnskapen som trengs for å kontrollere tallene.
For AI gjelder en enkel regel: AI foreslår, en person godkjenner. Kontroller forslaget, sjekk kilden, og godkjenn eller endre. Sett grenser for hva AI får lese og endre, og bestem hvilke forslag som alltid krever et ja fra et menneske.