AI

5 viktige steg mot P2P-suksess – slik kommer du i gang

Som CFO vet du at prosessen for innkjøp-til-betaling (P2P) er mye mer enn bare transaksjoner – det er selve fundamentet for selskapets økonomiske helse. Likevel opplever vi ofte at denne prosessen bremses av utdaterte, manuelle oppgaver som reduserer effektiviteten, binder opp kapital og skaper unødvendige risikoer.

Derfor spiller AI en kritisk rolle i fakturahåndtering

Selv om kunstig intelligens kan virke skremmende for noen, har den blitt en viktig ressurs innen fakturabehandling. La oss se på hvorfor.

Hvordan Eye-share forenkler innkjøps- og betalingsprosesser for bedrifter

Økonomisjefens (CFO) rolle har gjennomgått betydelige endringer de siste årene. I dag er de ikke bare eksperter på tall, men også strategiske partnere og drivkrefter for både innovasjon og effektiv drift. En av de største utfordringene CFO-er står overfor i dag er å effektivisere Purchase-to-Pay (P2P)-prosessen. Tradisjonelt har denne prosessen vært komplisert og manuell, noe som har gjort det enkelt å gjøre feil – noe som både er kostbart og tidkrevende.

La KI ta seg av fakturaene

Eye-share, med hovedkontor i Stavanger, har lenge hjulpet næringslivet med å modernisere økonomiprosessene. Gjennom kontinuerlig kundestyrt utvikling har selskapet opparbeidet solid kompetanse om kunder i ulike bransjer, nå også med KI-assistert kostnadsstyring, fra innkjøp til betaling. Løsningen heter eye-share Workflow.

Som CFO må du vite dette om AI

Å tilegne seg kunnskap om hvordan og hvorfor AI fungerer kan virke utfordrende, men det er en av de mest verdifulle oppgavene du kan gjøre som CFO. Digitaliseringen av regnskapsprosesser, spesielt innen innkjøpt-til-betaling (P2P) og fakturahåndtering, blir stadig viktigere.

Gaselle selskapet Eye-share bygger tillit og suksess med (X)AI

Smart Innovation Norway har intervjuet Eye-share om AI for å automatisere regnskapsoppgaver.

Si hei til fremtiden med kunstig intelligens

eye-share programvaren er bygget på XAI og handler om at mennesker skal kunne forstå hvorfor resultatet av en operasjon utført med kunstig intelligens blir som den blir.