Automatiserad rapportering – från datainsamling till färdig rapportering
Rapportering på finansavdelningen har i grunden förändrats mer av systemen än av själva arbetssätten. ERP-plattformar, konsolideringsverktyg och BI-lösningar hanterar idag stora datamängder utan problem. Ändå ser rapporteringsprocessen i många organisationer fortfarande förvånansvärt manuell ut.
Mycket av tiden går fortfarande åt till att samla in data, stämma av siffror och flytta information mellan olika system och Excel-modeller. Det som borde vara ett sammanhängande flöde blir i praktiken en kedja av manuella moment.
Problemet ligger sällan i själva informationen – utan i hur den rör sig mellan system, processer och organisationer.
När rapporteringen bygger på överlämningar istället för flöde
I många finansavdelningar består rapporteringsprocessen fortfarande av flera separata steg. Data exporteras från ett system, bearbetas i ett annat och laddas sedan upp manuellt till konsoliderings- eller rapporteringsmiljöer.
Varje steg fungerar ofta var för sig, men tillsammans skapar de friktion. Olika filversioner, manuella kontroller och återkommande avstämningar gör processen mer beroende av arbetssätt än av systemstöd.
Det blir särskilt tydligt i koncerner där dotterbolag arbetar i olika ERP-system eller där rapporteringen innehåller både finansiella och operativa datakällor.
Automatiserad rapportering börjar ofta med dataintegration
För att skapa ett mer sammanhängande rapporteringsflöde behöver datainhämtningen automatiseras redan från början.
På Addedo har vi därför utvecklat fristående lösningar för olika delar av rapporterings- och konsolideringsprocessen. Två centrala delar i det arbetet är addedo.Connect och addedo.Robot, som tillsammans hjälper finansavdelningar att minska manuella moment och skapa mer stabila flöden mellan system och processer.
Addedo.Connect är utvecklad för att automatisera och standardisera dataimport till IBM Controller. Lösningen ger användaren ett webbaserat gränssnitt och är direkt kopplad mot Controller-databasen, där information om bolag, perioder och andra strukturer hanteras som en del av importflödet.
I praktiken innebär det att stora delar av den traditionella filhanteringen kan elimineras. Data kan hämtas direkt från underliggande datakällor med minimalt manuellt arbete, samtidigt som import, mappning och validering standardiseras.
För Group Finance innebär det kortare inrapporteringstider och en mer kontrollerad process där kvalitetssäkring sker tidigare i flödet.
När integration inte räcker fullt ut
Samtidigt ser verkligheten sällan helt standardiserad ut. Många koncerner har en kombination av moderna och äldre system, lokala arbetssätt eller datakällor där API-baserad integration inte alltid är möjlig eller praktisk att bygga.
Det är här RPA och addedo.Robot blir ett naturligt komplement. Istället för att ersätta befintliga system arbetar addedo.Robot direkt i de miljöer som redan används – exempelvis ERP-system, Excel-baserade modeller eller andra rapporteringsverktyg. Robot kan utföra återkommande arbetsmoment på samma sätt som en användare, men konsekvent och utan variation.
Det gör att processer som fortfarande innehåller manuella moment kan automatiseras utan att hela systemlandskapet behöver förändras.
I praktiken kan det handla om att:
- samla in data från flera bolag och system
- genomföra avstämningar
- uppdatera rapportunderlag
- hantera återkommande kontroller inför konsolidering och bokslut
På så sätt kompletterar addedo.Robot den automatiserade datainläsningen genom att effektivisera de delar av processen där traditionell integration inte räcker hela vägen.
Ett mer kontinuerligt rapporteringsflöde
När både dataintegration och återkommande processmoment automatiseras förändras också själva rytmen i rapporteringen.
Traditionellt är rapportering starkt kopplad till perioder, där stora mängder arbete koncentreras till slutet av månaden eller kvartalet. Med ett mer automatiserat flöde kan flera moment istället ske löpande i bakgrunden. Data blir mer aktuell när den används och behovet av manuella insatser i slutet av perioden minskar.
Det gör också att finansavdelningen i högre grad kan fokusera på analys och uppföljning istället för administration och datainsamling.
Koncernrapportering med färre manuella mellanled
Effekten blir särskilt tydlig inom koncernrapportering. I många organisationer bygger processen fortfarande på att dotterbolag exporterar filer som sedan hanteras centralt genom olika kombinationer av Excel, manuella kontroller och konsolidering.
Med addedo.Connect kan datainläsningen standardiseras och automatiseras direkt mot IBM Controller, samtidigt som addedo.Robot kan hantera kompletterande moment i processer där systemmiljön är mer komplex eller varierande mellan bolag.
Det gör att arbetet i högre grad flyttas från manuella överföringar till att hantera avvikelser och säkerställa kvalitet där det faktiskt skapar värde.
Bokslut med mindre operativ belastning
Samma princip gäller i bokslutsprocessen. När återkommande inläsningar, kontroller och avstämningar automatiseras löpande minskar behovet av intensivt manuellt arbete vid periodstängning. Bokslutet blir mindre av en sammanställningsövning och mer av en process där mycket redan är förberett och kvalitetssäkrat innan perioden stängs.
Vad som faktiskt förändras
Det mest intressanta med automatiserad rapportering är egentligen inte bara tidsbesparingen.
Den större effekten ligger i att processen blir stabilare och mindre personberoende. Datainhämtning, validering och återkommande arbetsmoment utförs konsekvent, vilket skapar bättre transparens och högre förutsägbarhet i rapporteringskedjan.
Samtidigt flyttas fokus gradvis från att producera rapporter till att förstå och använda dem.
Sammanfattning
Automatiserad rapportering handlar i grunden om att skapa ett mer sammanhängande och kontrollerat flöde mellan datakällor, system och processer.
Med addedo.Connect kan datainläsning och integration mot IBM Controller automatiseras och standardiseras, medan addedo.Robot effektiviserar de delar av processen där manuella moment eller komplexa systemmiljöer fortfarande finns kvar.
Tillsammans skapar det en rapporteringsprocess med mindre manuellt arbete, högre precision och bättre förutsättningar för Group Finance att arbeta mer datadrivet och analytiskt.
