Ons systeem controleert automatisch welke boekhoudkenmerken je hebt
toegewezen aan geëxporteerde transacties.

Zodra je de eerste 150 transacties of 25 facturen hebt geëxporteerd, trainen we automatisch een AI-model voor jouw organisatie op basis van jouw specifieke data. Dit model analyseert hoe je grootboekrekeningen, btw-tarieven etc. eerder aan transacties zijn toegewezen en voorspelt op basis daarvan de juiste boekhoudkundige gegevens.

Voor alle toekomstige transacties en facturen voorspellen onze modellen vervolgens de btw, subcategorie en andere dimensies. Deze voorspelling is gebaseerd op waarschijnlijkheid: als het AI-systeem geen vertrouwen heeft in zijn voorspelling, zal het niet raden. In plaats daarvan laat het het veld leeg en wordt je gevraagd om het handmatig in te vullen. Deze aanpak zorgt ervoor dat het systeem alleen voorspellingen doet wanneer het waarschijnlijk is dat ze juist zijn, zodat het aantal fouten tot een minimum wordt beperkt.

Voor kaarttransacties blijkt uit onze gegevens dat de voorspellingen van Smart Automation een stuk nauwkeuriger zijn dan de standaard boekhoudregels die je kunt instellen. Als aan een kaarttransactie of factuur een kenmerk kan worden toegewezen met behulp van een regel of Smart Automation, zullen we daarom standaard Smart Automation gebruiken. Je kunt dit uitschakelen in de instellingen.

Voor facturen blijven de standaard boekhoudregels gelden, d.w.z. alleen factuurgegevens die niet onder regels vallen, worden voorspeld.

Het AI-model van ons bedrijf verbetert voortdurend door middel van een
feedbacklus. Als het systeem een onjuiste voorspelling doet, kun je deze corrigeren. De AI leert dan van deze correctie. Hierdoor wordt de AI in de loop van de tijd nauwkeuriger.

Elke keer dat je je transacties of facturen exporteert, bouwen we een nieuw, vers model voor je, waarbij we rekening houden met al je eerdere correcties.

Als je een specifieke onkostenrekening of btw-tarief verwijdert, bouwen we een
nieuw model zodat we geen voorspellingen doen op basis van de verwijderde
rekening of btw-tarief.

Zoals bij alle AI-toepassingen hebben we data nodig om accurate voorspellingen te doen. Als de waarde die je wilt voorspellen niet voorkomt in je gegevens of zeldzaam is (bijv. minder dan 10 transacties), is het onwaarschijnlijk dat we een nauwkeurige voorspelling zouden kunnen doen. En daarom houden we er geen rekening mee.

Als je meerdere transacties of facturen hebt die er identiek uitzien, maar gekoppeld zijn aan verschillende rekeningen, kan het AI-model geen patroon ontdekken. Dan zal het waarschijnlijk de waarde kiezen die je het vaakst hebt geselecteerd.

Als het systeem niet zeker genoeg is van zijn voorspelling, worden de velden leeg
gelaten. Zo loop je niet het risico dat er een onjuiste match wordt gemaakt. Dit
gebrek aan vertrouwen is meestal het gevolg van onvoldoende gegevens, dus zorg ervoor dat je leveranciersrekeningen volledige en correcte gegevens bevatten.