Den nyeste NetSuite 2024.1-utgivelsen markerer et betydelig sprang fremover i integreringen av kunstig intelligens (AI) i ERP-landskapet (enterprise resource planning). Ettersom bedrifter over hele verden har begynt å utforske potensialet til AI etter fremkomsten av teknologier som ChatGPT, har utfordringen ofte vært hvordan man effektivt kan implementere AI i sine operasjoner. NetSuites nye utgivelse adresserer denne utfordringen direkte, og tilbyr en pakke med AI-drevne verktøy designet for å strømlinjeforme prosesser, forbedre produktivitet og redusere kostnader.

AI-drevne forbedringer for effektivitet og produktivitet

NetSuite 2024.1 introduserer tre banebrytende AI-funksjonaliteter innebygd direkte i plattformen, rettet mot å hjelpe bedrifter med å kickstarte sin AI-reise uten byrden av høye kostnader eller kompleksitet. Disse funksjonene inkluderer tekstforbedring, fakturafangst og automatisert dataanalyse for planlegging og budsjettering, hver rettet mot nøkkelområder hvor AI kan gjøre en betydelig innvirkning.

1. NetSuite Text Enhance: Drevet av Oracles Cloud Infrastructure (OCI), bygger denne funksjonen inn generativ AI i ulike oppgaver innenfor pakken for å produsere utkast til innhold som er personalisert og kontekstuelt relevant, ved bruk av NetSuite-data. Dette verktøyet er spesielt fordelaktig for kundeservice-, HR- og markedsføringsteam, og gjør dem i stand til å generere produktbeskrivelser, stillingsutlysninger, medarbeidermål og kundeservicekommunikasjon mer effektivt. Den første versjonen er tilgjengelig for nordamerikanske kunder, med planer om å utvide dekning og kapasiteter i fremtidige utgivelser.

2. Automatisert fakturafangst: For å adressere den overveldende etterspørselen etter produktivitetsforbedringer, strømlinjefører fakturafangstfunksjonen prosessen med å registrere leverandørfakturaer. Ved å eliminere manuell dataregistrering og automatisere fakturabehandling, øker dette verktøyet ikke bare hastigheten på operasjoner, men reduserer også feil. Systemet skanner fakturaer, trekker ut nødvendig informasjon ved hjelp av AI-drevet dokumentobjektgjenkjenning og optisk tegngjenkjenning, og matcher fakturaer til innkjøpsordrer og kvitteringer for å sikre nøyaktighet. Ytterligere felt har blitt lagt til for å forbedre fakturagjennomgangsprosessen, og tilbyr større fleksibilitet og presisjon.

3. Forbedret planlegging med prediktiv analyse: En betydelig del av de undersøkte lederne uttrykte et ønske om bedre prognoser, forretningsanalyse og beslutningsstøtte fra AI. 2024.1-utgivelsen leverer på dette ved å inkorporere intelligent ytelsesstyring i NetSuite Planning and Budgeting. Ved å utnytte prediktive algoritmer drevet av maskinlæring, overvåker og analyserer denne funksjonen kontinuerlig planer, prognoser og avvik, og fremhever trender, avvik, skjevheter og korrelasjoner for å hjelpe til med raskere, mer informerte beslutninger.

Gjøre AI tilgjengelig for alle

Et av kjernemålene med NetSuite 2024.1-utgivelsen er å gjøre potensialet til AI-teknologi tilgjengelig for alle bedrifter, uavhengig av størrelse eller bransje. Ved å integrere disse AI-drevne verktøyene direkte i NetSuite-plattformen, har utgivelsen som mål å avmystifisere AI og gjøre det til en praktisk, kostnadseffektiv løsning for å forbedre forretningsoperasjoner.

Konklusjon

NetSuite 2024.1-utgivelsen er et vitnesbyrd om det utviklende landskapet innen forretningsteknologi, hvor AI spiller en sentral rolle i å forme fremtiden for bedriftsoperasjoner. Ved å tilby innovative, AI-drevne forbedringer på tvers av sin pakke, responderer ikke NetSuite bare på den nåværende etterspørselen etter AI-integrasjon, men baner også veien for fremtidige fremskritt. Ettersom bedrifter fortsetter å navigere kompleksiteten i digital transformasjon, skiller 2024.1-utgivelsen seg ut som et fyrtårn for innovasjon, effektivitet og produktivitet.

For de som er interessert i å utforske disse funksjonene videre, oppfordrer NetSuite brukere til å be om tilgang til pre-release testkontoen, som gir mulighet for en praktisk erfaring med de nye funksjonalitetene og deres potensielle innvirkning på eksisterende data, arbeidsflyter og tilpasninger.