Praktiska tips som hjälper dig komma igång
Vill du effektivisera redovisningsarbetet med hjälp av AI men är osäker på var du börjar? Du är långt ifrån ensam. Uppgifter som tidigare tog timmar kan idag lösas på minuter, samtidigt som kraven på analys, affärsförståelse och kvalitet ökar. Här bjuder vi på lite tips hur du kan använda AI i redovisningen och hur du kommer igång på ett strukturerat sätt.
Hur AI förändrar redovisningsarbetet
Redovisningsarbetet har länge präglats av repetitiva och tidskrävande moment. Här gör AI verklig skillnad. Med hjälp av maskininlärning och automatisering kan moderna ekonomisystem idag:
-
matcha och bokföra transaktioner automatiskt
-
utföra löpande avstämningar
-
sammanställa rapporter snabbare och mer konsekvent
Det handlar dock inte enbart om effektivisering. Enligt analyser från Datarails bidrar AI även till bättre datakvalitet och ökad precision i det finansiella underlaget, vilket i sin tur stärker beslutsfattandet i hela organisationen. När färre fel uppstår och siffrorna blir mer tillförlitliga frigörs tid för analys, uppföljning och dialog med verksamheten. Områden där redovisningsekonomens affärsvärde blir allt tydligare.
Praktiska användningsområden för AI i redovisning
1. Automatiserad bokföring och avstämning
Moderna ekonomisystem använder AI för att känna igen mönster i transaktioner och föreslå eller automatiskt genomföra bokföring. Avstämningar som tidigare krävde manuella insatser kan nu ske löpande i bakgrunden.
Det gör att du som redovisningsekonom kan:
- arbeta mer proaktivt
- upptäcka avvikelser tidigare
- minska risken för tidskrävande korrigeringar i efterhand
Internationella studier visar att just automatiserade avstämningar är ett av de områden där ekonomiavdelningar snabbast ser både tidsvinster och ökad kvalitet. Det bekräftas även i en undersökning som Invici genomförde bland ekonomer under hösten 2025, där 71 procent uppger att avstämningar och periodstängning är arbetsmoment de vill automatisera under det kommande året.
2. Fakturatolkning och betalningshantering
AI-baserad fakturahantering kan skanna, tolka och registrera leverantörsfakturor automatiskt, oavsett format. Systemen lär sig över tid hur olika leverantörer fakturerar och blir alltmer träffsäkra.
För verksamheten innebär det:
• mindre administration
• bättre kontroll över betalningsflöden
• ökad transparens i likviditeten
Enligt Datarails är automatiserad fakturahantering ett av de mest mogna användningsområdena för AI inom redovisning, där många organisationer redan idag ser tydliga effektivitetsvinster.
3. Prognoser och riskanalys
AI är särskilt kraftfullt när det gäller analys. Genom att bearbeta stora datamängder kan AI identifiera:
• trender
• avvikelser
• potentiella risker
Det ger bättre beslutsstöd vid budgetering, prognoser och uppföljning, och stärker redovisningsekonomens roll som analytisk och affärsnära rådgivare.
AI ersätter inte redovisningsekonomer, men förändrar rollen
Trots ökad automatisering är redovisning långt ifrån ett yrke som försvinner. Tvärtom. När AI tar hand om rutinerna blir den mänskliga kompetensen ännu viktigare.
Det som inte går att automatisera fullt ut är:
• tolkning och bedömning
• regelverk och ansvar
• affärsförståelse och kontext
Flera analyser, bland annat från Datarails, visar att AI inte ersätter redovisningsekonomer utan förändrar vad som skapar värde i rollen. Fokus flyttas från manuella moment till analys, kvalitetssäkring och strategisk rådgivning.
Enligt ICAEW förväntas AI snarare öka efterfrågan på ekonomer som kan tolka data och omsätta insikter till handling, än minska behovet av kompetens inom redovisning.
- AI i redovisning handlar inte om att ersätta människor, utan om att skapa smartare arbetssätt och starkare ekonomiavdelningar. De redovisningsekonomer och organisationer som använder tekniken på rätt sätt får mer tid, bättre insikter och ett tydligare affärsvärde, säger Claudia Ullreich Engmer, senior konsultchef på Invici.
Så kommer du igång med AI i din redovisning
Att börja använda AI behöver inte vara komplicerat. Här är tre konkreta steg:
-
Utvärdera dina befintliga system
Många ekonomisystem har redan AI-stöd som inte används fullt ut. Testa all funktionaltet. Se vad som fungerar för er. Och även om det går att tex koppla ihop med co-pilot i Excel. -
Börja i liten skala
Automatiserad bokföring, fakturatolkning eller rapportering är bra startpunkter. Men sätt dock upp guardrails så att ni utmanar resultatet. Finns det felaktig eller bias data så bör ni ha en extra kvalitetsgranskning. -
Investera i AI-kompetens
För att få full effekt av AI behöver du förstå hur systemen fungerar, vilka risker som finns och hur resultat kvalitetssäkras. Samtidigt behöver arbetsgivare ta höjd för dessa kompetenser vid rekrytering och inhyrning av ekonomer.
Slutligen vill vi på Invici flika in en liten brasklapp. Om man använder generativ AI i redovisningsarbetet finns också risk att det uppstår AI-bias. När vi kombinerar historisk data, mänskliga beteenden och generativ AI kan våra ekonomimodeller bli systematiskt skeva, samtidigt som de ser mer sofistikerade och “exakta” ut än någonsin. Så här bör man vara lite vaksam.
Vill du bygga en ekonomiavdelning rustad för framtiden?
Kontakta Invici så hjälper vi dig att hitta ekonomer som inte bara hanterar siffror, utan driver utveckling och skapar affärsresultat.