Machine learning, een exponent van Artificial Intelligence (AI), wordt steeds vaker gebruikt bij e-factureren. Gerard Bottemanne (GBNED) ziet nog veel ruimte voor verbetering.
Het zogenoemde machine learning wordt door steeds meer softwareleveranciers gebruikt bij e-factureren om zoveel mogelijk inkomende facturen en boekingsbonnen automatisch te boeken in de administratie. Gerard Bottemanne, expert op het gebied van elektronische factuurverwerking, ziet dat het niveau nog laag is. ‘Het begrip machine learning wordt nog te pas en te onpas gebruikt.’
Bottemanne noemt een voorbeeld. ‘Stel dat bij inkomende factuurverwerking lunchkosten voor een zzp’er, conform de fiscale regelgeving, automatisch voor 80% geboekt worden als kosten zonder aftrek van btw. Is hier dan sprake van Machine learning? Als de uitvraag is geprogrammeerd, dan is geen sprake van machine learning. Voor de eindgebruiker niet echt relevant, het zelfde doel wordt bereikt, namelijk het zoveel mogelijk automatisch boeken.’
‘Patroonherkenning is van essentieel belang bij machine learning’
Bij rondvraag onder ongeveer 30 softwareleveranciers over hun ervaringen met machine learning in relatie tot het herkennen van boekingsdocumenten, leverde Bottemanne een tal opvallende uitkomsten op. ‘Bj machine learning gaat het om de wet van de grote aantallen en daardoor ‘big data’ een vereiste is. Patroonherkenning is van essentieel belang bij machine learning. Over administraties heen gekomen wordt tot grotere aantallen transacties en lokale toepassingen daardoor minder geschikt lijken voor machine learning. In de praktijk nog weinig ervaring is met het daadwerkelijk inzetten van machine learning.’
Geef een reactie