Knjigovodstvene agencije u 2030.

Zamislite knjigovodstvenu agenciju sa petoro zaposlenih. Troje od njih dobar deo dana provodi unoseći ulazne račune, knjižeći izvode i raspoređujući dokumentaciju. Posla ima, klijenti donose nove račune, rokovi stižu, a na kraju dana uvek ostane nešto za sutra.

Sada zamislite da softver preuzme veliki deo tog unosa. Računi stižu sami, podaci su pročitani, rutinske stavke obrađene, a ono što je nejasno čeka proveru. Posao zbog kog su ljudi do juče ostajali duže odjednom staje u znatno manji deo radnog dana.

Lepo. Kako sada izgleda ostatak njihovog dana?

Tu mi priča o AI-ju i knjigovodstvu postaje posebno zanimljiva. Kada pravite softver, lako se zagledate u to šta sve program može da završi. Vlasnik agencije mora da razmišlja i o ljudima koji su taj posao do juče radili, klijentima kojima naplaćuje uslugu i konkurentu koji će istu tehnologiju koristiti na svoj način.

Po meni, knjigovodstvenih agencija će biti i u 2030, ali očekujem da će se ozbiljno promeniti njihova organizacija, poslovi zaposlenih i ono po čemu ih klijenti biraju.

Blockbuster i Netflix

TLDR: Agencije koje ne prihvate Ai trendove brzo rizikuju svoje postojanje

Priča o Blockbusteru i Netflixu ovde je korisna ako malo odolimo iskušenju da se pravimo pametni naknadno.

Blockbuster je 2004-e godina u Americi bio ogroman lanac od preko 9000 video klubova sa 80.000 zaposlenih sa prihodom od 6 milijardi dolara godisnje.

Netflix je 1998. počeo da šalje DVD-jeve poštom. Gledanje preko interneta uveo je 2007. godine.

Prema sećanju suosnivača Netflixa Marka Randolfa, 2000. su ponudili tadašnjem velikom lancu video-klubova Blockbusteru da ih kupi za 50 miliona dolara. Dogovor nije postignut jer je Blockbuster-u na vrhncu moći Netflix delovao kao nebitna tehnološka novotarija, pa su im se bukvalno smejali u lice odbijajući Netflixovu ponudu. Slčna stvar se desila 2000-e kada je Yahoo odbio da kupi Google za 1 milion dolara - maltene identična priča.

Poenta cele priče je da je Blockbuster 2010. pokrenuo stečajni postupak radi reorganizacije, a da je Netflix u 2025/oj imao 45 milijardi dolara prihod.

Iz ove priče mene najviše zanima promena onoga što korisnik mora da uradi da bi pogledao film. Odlazak do video-kluba, izbor sa police i vraćanje diska bili su sasvim normalan deo posla. Kada film može da stigne drugačije, poslovni model zasnovan na tim koracima mora da se preispita.

Sličnu stvar vredi zamisliti u knjigovodstvu. 99% knjigovođa sa kojim sam pričao u poslenjih 18 meseci na izjavu o tome da “knjigovodstveni AI” je neminovnost u skorijoj budućnosti, reaguju na sličan način uključujući i smejanje u lice i čuveno “Nema šanse ovo je Srbija” :)

Možda su oni u pravi i možda je to sve fantazija jednog programera koji se knjigovodstvom bavi iz hobija, pa ga verovatno i ne poznaje.

A šta ako je to istina? Šta ako sutradan njihova konkurencija ima AI softver koji im omogućava da za 50 i vše posto manje vremena urade duplo više posla? Šta ako su oni Bolockbuster koji se smeje Netflixu?

Kraj knjigovodstvenog feudalizma

TLDR: Konkurencija postaje nacionalna

Hajde sada da izađemo iz kancelarije i pogledamo odakle herojima naše priče, tipičnoj petočlanoj knjigovodsvenoj agenciji dolaze klijenti.

Po mom ličnom iskustvu, ogromna većina klijenata se nalaze geografski u krugu od desetak kilometara. Lokalna firma, lokalni knjigovođa, dokumentacija se donesi usput svakih nekoliko dana. Ima i poneneki klijent iz drugog grada, ali on je uvek izuyetak, “onaj čudni klijent”.

To je ono što bih, uz malo preterivanja, nazvao knjigovodstvenim feudom. Granica mu je određena time dokle klijentu nije mnogo nezgodno da odnese fasciklu. Sasvim praktičan razlog, naročito kada dokumentacija mora često da putuje između firme i agencije.

Samo, elektronska faktura već može da se preuzme iz SEF-a direktno u povezani program. Bankovni izvod može da se dostavi elektronski, račun koji je stigao mejlom prosledi se dalje, a pitanje o dokumentu reši se bez dolaska u kancelariju. Svaki tako završen korak smanjuje značaj one fascikle i rastojanja koje ona prelazi.

Kada dokumentacija više ne zahteva redovan odlazak kod knjigovođe, klijentu iz Ćuprije postaje sasvim razumno da razmotri agenciju iz Subotice ili Niša koja se baš specijalizovala za to što njemu treba.

To za lokalnu agenciju znači više konkurencije. Ali znači i da ona može da dođe do klijenata do kojih ranije praktično nije mogla. Ako posebno dobro poznaje neku vrstu poslovanja, više ne mora da se nada da će se u njenom komšiluku otvoriti još deset takvih firmi.

E sad kao dodati još deset klijenata kada agencija i sa trenutnim klijentima jedva sve postiže. Naravno, AI koji povećava produktivnost i efikasnost i omogućava agenciji da ima još “10 klijenata” bez problema.

Naravno, Lični odnos i dalje može da bude dobar razlog da klijent ostane. Neko voli da svrati, poznaje knjigovođu godinama i to poverenje mu mnogo znači. Takav odnos vredi negovati. Samo bih bio oprezan sa pretpostavkom da će blizina kancelarije sama po sebi i ubuduće biti dovoljna prednost.

Šta će raditi ljudi ako AI odradi unos podataka?

TLDR: AI validacija i domenska specijalizacija

Vratimo se našoj agenciji. Ljudi koji godinama unose račune usput nauče mnogo toga što ne staje u opis posla „unos podataka“. Znaju kako izgleda dokumentacija određenog klijenta, šta kod njega obično nedostaje, kada je uplata sumnjivo mala i zbog čega se za neki račun prvo zove vlasnik firme.

To iskustvo može da se upotrebi i u drugačije organizovanom poslu.

Recimo da zaposleni ujutru otvori ekran na kome su dokumenti koje je AI izdvojio za proveru. Sa jedne strane originalni račun, sa druge predlog knjiženja, a ispod objašnjenje zbog čega je stavka zaustavljena. Za jednu nabavku nedostaje podatak čemu služi. Druga odudara od uobičajenih troškova tog klijenta. Treću treba da pogleda iskusniji kolega.

Zaposleni pregleda dokument, potvrdi predlog, ispravi ga ili pošalje pitanje klijentu. Ako slučaj prevazilazi njegovo znanje, prosledi ga osobi koja može da odluči. Broj računa i iznos već su tu; njegovo vreme odlazi na deo koji traži proveru i razumevanje.

Za ovakav posao praktično iskustvo sa dokumentacijom može da bude sasvim dobra osnova. Obuka bi mogla da počne na poznatim primerima: evo šta je program uradio, evo kako proveravate, ovde tražite dopunu, ovde zovete kolegu. Zahtev „naučite AI“ malo znači čoveku koji u ponedeljak treba da sedne za računar i radi.

Naravno, softver treba da bude napravljen takav da omogućava produktivan rad bey potrebe za doktoratom kompjuterskih naula. Ako zaposlenom za proveru jednog računa prikažemo sedam tehničkih poruka i tražimo da sastavi savršen upit veštačkoj inteligenciji, piši propalo i za poriyvođača softvera i ya njegove korisnike. Ekran bi morao jasno da pokaže šta je sporno normalnim rečima i šta čovek može da uradi povodom toga.

Naravno, kontrola mora da ima svrhu. Nema mnogo koristi od toga da neko osam sati pritiska „odobri“ na svemu što mu program ponudi. U početku se može pregledati širi skup dokumenata, a kasnije više pažnje posvetiti izuzecima, osetljivim slučajevima i uzorku redovne obrade. Obim provere bi se određivao prema rezultatima i riziku, uz jasan trag ko je šta uradio.

Kako sistem postaje bolji, može biti manje i tih provera. Zato ne bih računao da će na ovom ekranu zauvek biti dovoljno posla za sve troje ljudi iz našeg primera. Vredi pogledati i šta danas ostaje po strani jer za to niko nema vremena.

Druga mogućnost je da neko od zaposlenih postane osoba u agenciji koja posebno dobro poznaje određenu grupu klijenata. Uzmimo male firme koje prodaju usluge preko interneta i naplaćuju iz inostranstva. Tu su različite platforme, provizije, izveštaji i pitanja koja se ponavljaju.

Takvom klijentu mnogo znači da u agenciji postoji osoba kojoj su PayPal, Stripe i slični sistemi poznat teren. Neko ko ume da pročita izveštaj platforme, zna koju dokumentaciju treba zatražiti i razume zašto uplata na bankovnom računu nije nužno jednaka iznosu koji je kupac platio. Za konkretan poreski tretman uključiće odgovarajućeg stručnjaka, ali klijent neće svaki razgovor započinjati objašnjavanjem kako uopšte zarađuje novac.

Ta osoba može da uvodi nove klijente, pomogne im da podese dostavljanje dokumentacije, prati otvorena pitanja i primeti kada se u njihovom poslovanju pojavilo nešto novo. Drugi zaposleni može bolje da poznaje maloprodaju, treći građevinu. Vremenom se znanje produbljuje tamo gde agencija već ima klijente i iskustvo.

Ovo traži obuku, vreme i podršku iskusnijih kolega. Traži i da vlasnik razgovara sa ljudima: nekome će odgovarati kontrola dokumenata, nekome rad sa klijentima, a neko će želeti da se usavršava za složenije slučajeve. Pre nego što počne da traži potpuno nove zaposlene, ima smisla da proveri šta sve može da razvije sa postojećim timom.

Kako će mlade knjigovođe početnici početi karijeru?

TLDR: Promena u početku karijere knjigovođe

Menjaće se ono što tražimo prilikom zapošljavanja.

Poznavanje propisa ostaje potrebno da biste znali da li ono na ekranu uopšte ima smisla. Ali snalaženje na računaru, razumevanje kako dokument prolazi kroz više sistema i sposobnost da se proveri predlog softvera postaće sve korisniji. Poznavanje AI alata biće u 2030-oj stavka podjednako neophodna kod zapošljavanja. kao što je danas “poznavanje excel-a”

Iskusni zaposleni ume da primeti da nešto nije u redu zato što je već video mnogo računa, izvoda, ispravki i neobičnih klijenata. To iskustvo je negde morao da stekne. Često baš na poslovima koje sada pokušavamo da automatizujemo.

Zamislite početnika koji u sadašnjim agencijama prvu godinu ili dve proveo na jednostavnijim zadacima, uz kolegu koji ga povremeno ispravi i objasni mu zašto je nešto tako. Sada dolazi u agenciju u kojoj softver rutinski uvoy podataka uglavnom završava sam, a ljudima ostavlja teže slučajeve. Prvog dana dobije ono za šta ni program nije bio siguran. Nismo mu baš olakšali početak.

Ako početnik više ne prolazi kroz te šegrtske poslove u redovnom radu, neko mora da odvoji vreme i prođe ih sa njim. Ono što se ranije učilo usput moraće da se planira.

Ono što ja predviđam je da će takođe postojati AI koji će početniku dati neku imaginarnu dokumentaciju i yatražiti da početnik sam predloži postupak koji se zatim upoređuje sa potupkom koji će AI identifikovati kao ispravan.Onda slučaj gde nedostaje podatak, pa treba da smisli šta bi pitao klijenta. Na trećem program daje uverljiv, ali pogrešan predlog.

Idealno, ovo bi trebalo da bude deo obrayovnog sistema u eknomsoj školi i faklutetima.

Uz takve vežbe mogu da idu rad na jednostavnijim stvarnim predmetima pod nadzorom, prolazak kroz različite vrste klijenata i postepeno preuzimanje odgovornosti. Iskusniji kolega će deo vremena koje je dobio automatizacijom možda najkorisnije potrošiti upravo na obuku sledećeg kolege.

Ako vam ovo zvuči kao “Nikola fantazira” stvar, stvari ovog tipa se već unajveće rade u Americi za CPA zvanje gde imaju ovakve automatizovane treninge duže vreme koje sad prerađuju da budu otprilike kao ovo što sam opisao.

Knjigovođa koji zna moj posao

TLDR: Specijalizacija i personalizacija

Ovde se vraćamo zaposlenom u agenciji koji se specijalizovao za određenu grupu klijenata.

Zamislite vlasnika male firme koji prodaje usluge stranim kupcima. Kada traži agenciju, njemu malo znači to što ona ume da vodi još dvadeset različitih delatnosti. Važno mu je da njegov način poslovanja ne bude egzotičan slučaj oko kog svi prvo moraju da se raspitaju.

Ako takvu agenciju može da bira u celoj Srbiji, povećava se prostor za specijalizaciju. Agencija koja već dobro poznaje internet prodaju mogla bi da razvije jasna uputstva za te klijente, obuči ljude za njihove najčešće probleme i organizuje prijem dokumentacije tako da se iste nedoumice ne rešavaju svaki put od početka. Druga će možda isto uraditi za građevinske firme ili ugostitelje.

Za početak je dovoljno izabrati jednu ili dve grupe u kojima već imate iskustvo. Deo složenijih pitanja može da se rešava sa spoljnim stručnjakom ili partnerskom agencijom. Nema potrebe da svaki zaposleni postane enciklopedija celokupnog poslovanja u Srbiji.

Iz ovakvog tržišta nije teško zamisliti ni neku vrstu „Ubera za knjigovođe“. Klijent opiše čime se bavi i šta mu treba, a dobije nekoliko agencija koje rade sa takvim firmama, objašnjenje njihove ponude, preporuke i ocene drugih klijenata.

Pet zvezdica samo po sebi ne govori da je poreski tretman ispravan. Ali platforma koja bi umela da proveri iskustvo ponuđača i jasno prikaže šta usluga uključuje mogla bi da olakša izbor. Da li će takav model zaživeti kod nas, ostaje da se vidi.

Agencija i bez čekanja na tu platformu može konkretnije da predstavi svoj rad: sa kakvim klijentima ima iskustva, koja pitanja im rešava, kako izgleda saradnja i šta je uključeno u cenu. To novom klijentu daje mnogo više materijala za odluku nego još jedno obećanje da nudimo „kvalitetne knjigovodstvene usluge“.

Knjigovodstvo u realnom vremenu

TLDR: klijentska očekivanja postaju instant

Knjigovodstvo je asinhrona delatnost u današnjem svetu gde klijent dostavlja papire u toku meseca, ako je u PDV-u knjigovođa jednom mesečno obračuna PDV, a tek u februaru se podvlači crta i radi zaključni list i analiyiraju rezultati prethoidne godine.

U 2030-oj, klijentska oćekivanja biće “hoću zaključni list svakog dana” - naravno ne mislim to bukvalno nego će hteti da znaju u relanom vremenu teyultate, analize i parametere svog poslovanja prezentovane na način koji oni razumeju i mogu da proučavaju kako oni žele.

Postići to bez AI je nemoguće.

A koliko će to da košta

TLDR: Komoditizacija tržišta

Tu dolazimo do dela priče koji verovatno nikom neće biti omiljeni.

Ako se za rutinsku obradu jednog klijenta troši manje vremena, smanjuje se jedan važan deo troška pružanja usluge. Ako taj klijent istovremeno može lako da uporedi više agencija, povećava se i pritisak konkurencije. Po meni, ta kombinacija će gurati cenu jednostavnih, standardizovanih usluga naniže.

To ne znači da ukupni troškovi nestaju zajedno sa ručnim unosom. Ostaju softver, kontrola, obuka, komunikacija i slučajevi koji zahtevaju ozbiljan rad. Niti su dve firme sa sličnim brojem računa nužno jednako zahtevne za vođenje.

Ako istih petoro ljudi ostaje u agenciji, manje sati utrošenih na unos neće samo po sebi smanjiti mesečni trošak plata. Vredi proveriti šta oslobođeno vreme zaista donosi: nove klijente, dodatnu uslugu ili manje prekovremenog rada.

Vlasniku će zato biti sve korisnije da zna koliko ga zaista košta određena grupa klijenata. Koliko vremena ode na redovnu obradu, koliko na dopune, koliko na razgovore i ispravke? Tek tada može da proceni šta automatizacija menja i kakvu cenu ima smisla ponuditi.

Jedna agencija će možda odlučiti da sa istim timom primi više jednostavnih klijenata, uz proveru da kvalitet i rokovi to podnose. Druga će graditi skuplju uslugu za određenu delatnost. Treća može jasnije da odvoji osnovnu obradu od dodatnog rada koji se dogovara i naplaćuje posebno.

Recimo da klijent želi da tokom meseca neko prati otvorene stavke, proverava šta je ostalo nenaplaćeno i sa njim prođe kroz probleme koji se ponavljaju. Kada su podaci ažurniji, takvu uslugu je lakše organizovati. Agencija bi mogla da je proba sa nekoliko zainteresovanih klijenata i proveri da li im koristi dovoljno da za nju plate.

To je, po meni, važna provera. Iz činjenice da imamo više slobodnog vremena ne sledi da klijent želi da kupi svaku novu uslugu koju smislimo. Treba razgovarati s njim i videti gde mu naša pomoć zaista nešto rešava.

Pri tom bih posebno pazio da obećanje „brinemo o vašem poslovanju“ dobije konkretan sadržaj: šta pregledamo, koliko često, kada se javljamo i ko se uključuje ako postoji problem. Klijent tako zna šta plaća, a agencija može da organizuje ljude i proceni koliko ta usluga košta.

Velike agencije ili mnogo malih

TLDR: AI demokratizacija alata daje šanse i malim i velikim agencijama

Jedan mogući ishod je nastanak većih agencija koje imaju dobar softver, ujednačene postupke i timove za različite vrste poslova. Takva organizacija mogla bi da uslužuje mnogo klijenata, naplaćuje pojedinačnu uslugu manje i ipak dobro posluje.

Lako je odatle nastaviti do zaključka da će veliki preuzeti sve. Ipak, isti softver može ozbiljno da pomogne i maloj agenciji.

Ako jedan iskusan knjigovođa dobije program koji pouzdano obavlja veliki deo rutine, mogao bi da vodi više klijenata uz manje administrativne pomoći. Ako uz to radi sa određenom vrstom firmi, ponovljeni poslovi i poznate situacije dodatno olakšavaju organizaciju. Moraće da reši zamenu kada je odsutan i pristup stručnjaku za pitanja van svog znanja, ali ne mora svu tu podršku da zaposli za stalno.

Moguće je, dakle, da nekoliko softverskih platformi koristi veliki broj malih, samostalnih agencija. Softver se ukrupnjava, a pružalaca usluge ima mnogo. Pored njih posluju veće organizacije i specijalisti za komplikovanije slučajeve.

Zbog toga mi je sasvim zamislivo da agencija bude i više nego danas. Deo ljudi može da iskoristi tehnologiju da pokrene sopstveni posao, dok se drugi udružuju ili rade u većim sistemima. Koji će model kome odgovarati zavisiće od klijenata, znanja i načina organizacije.

Da se vratimo u kancelariju

Na početku smo ostavili petoro ljudi u agenciji kojoj je softver oslobodio deo radnog dana.

Vlasnik bi mogao da počne sasvim skromno. Izabere jednu grupu dokumenata ili nekoliko sličnih klijenata i, zajedno sa zaposlenima, pogleda gde danas odlazi vreme. Zatim proba drugačiji postupak, zabeleži koliko je bilo provera i ispravki i uporedi rezultat. Ako se pojavi slobodno vreme, odmah dogovori za šta će ga koristiti.

Tako će imati sopstveno iskustvo na osnovu kog može da odlučuje. Usput će videti i šta mu treba od softvera, ko u timu želi koju vrstu posla i da li klijenti uopšte primećuju poboljšanje.

Baš me zanima kako to izgleda iz vaše agencije. Kada bi vam se vreme za rutinsku obradu prepolovilo, na šta biste prvo usmerili ljude? Na nove klijente, bolju podršku postojećim, obuku mlađih kolega ili na neki posao za koji danas nikako da dođete na red?

Ako ste već nešto od toga probali, još bolje. Voleo bih da čujem šta se stvarno promenilo kada je program završio svoj deo posla.