VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE
Fakulta financí a účetnictví
katedra finančního účetnictví a auditingu
DIPLOMOVÁ PRÁCE
2021 Bc. Šárka Faloutová
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE
Fakulta financí a účetnictví
katedra finančního účetnictví a auditingu studijní obor: Účetnictví a finanční řízení podniku
Robotická procesní automatizace v účetnictví
Autor diplomové práce: Bc. Šárka Faloutová
Vedoucí diplomové práce:
doc. Ing. Ladislav Mejzlík, Ph.D.
Rok obhajoby: 2021
Čestné prohlášení:
Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma „Robotická procesní automatizace v účetnictví“
vypracovala samostatně a veškerou použitou literaturu jsem řádně označila a uvedla v přiloženém seznamu.
V Praze dne: ……….
Bc. Šárka Faloutová
Poděkování:
Na tomto místě bych chtěla poděkovat především svému vedoucímu diplomové práce doc. Ing. Ladislavu Mejzlíkovi, Ph.D. za jeho vstřícný přístup, cenné rady a trpělivost v průběhu psaní práce. Dále bych velmi ráda poděkovala svému tátovi za jeho podporu, a zvláště za jeho technické poznatky k praktické části diplomové práce. V neposlední řadě celé rodině za veškerou podporu v průběhu studia.
Abstrakt
Tato diplomová práce se zabývá tématikou digitalizace a souvisejícího využití technologií jako je robotická procesní automatizace v účetnictví či ve finančních odděleních.
Cílem diplomové práce je demonstrace automatizačních technik v účetních procesech včetně analýzy získaných benefitů. Evaluace navazuje na teoretické podklady z první části diplomové práce, kde je zkoumán obecný pohled na svět digitalizace a jeho prolnutí se světem finančního účetnictví. Z provedené rešerše vyplývá zjevný trend automatizace finančních procesů a tlak na jejich optimalizaci a nákladovou efektivitu. Na základě praktické analýzy projektu robotické procesní automatizace ve finančním oddělení konkrétní korporátní společnosti vyplynulo, že automatizací pouhých 23 dílčích finančních procesů lze ušetřit ročně 4,3 přepočteného plného pracovního úvazku.
Klíčová slova: digitalizace, automatizace, robotická procesní automatizace, RPA, účetnictví, finanční oddělení
Abstract
This diploma thesis deals with the topic of digitalization and the related use of technologies such as robotic process automation in accounting or financial departments.
The aim of the diploma thesis is to demonstrate the use of automation techniques in accounting processes, including the analysis of the benefits obtained. The evaluation builds on the theoretical background from the first part of the thesis, where a general view of the world of digitization and its blending with the world of financial accounting is examined. The search reveals an obvious trend in the automation of financial processes and the pressure to optimize them and cost-effectiveness. Based on a practical analysis of a robotic process automation project in the finance department of a specific corporate company, it turned out that by automating only 23 partial financial processes, 4.3 full-time employee equivalents can be saved annually.
Keywords: digitalization, automation, robotic process automation, RPA, accounting, finance department
Obsah
ÚVOD ... 1
1. Digitální transformace businessu ... 3
1.1. Transformace dle odvětví ... 4
1.2. Příklad digitální změny v chování lidí ... 5
1.3. Změny v modelu práce ... 5
1.4. Technologie a klíčové oblasti digitální transformace ... 7
1.4.1. Mobilní a sociální technologie ... 7
1.4.2. Internet věcí a big data ... 8
1.4.3. Cloud computing ... 8
1.4.4. Blockchain ... 9
1.4.5. Robotická procesní automatizace ... 9
1.4.6. Umělá inteligence ... 10
2. Formy a techniky vedení účetnictví ... 11
2.1. Historie zpracování účetních informací ... 11
2.1.1. Ruční účetnictví ... 12
2.1.2. Mechanizace účetnictví ... 13
2.1.3. Automatizace účetnictví ... 13
2.1.4. Moderní informační systémy ... 14
2.2. Nové informační technologie v účetnictví ... 15
2.2.1. Elektronický podpis a elektronický účetní doklad ... 16
2.2.2. Přenos účetních informací ... 17
2.2.3. Vytěžování dat ... 21
2.2.4. Cloud účetnictví a mobilita ... 24
2.2.5. Blockchain v účetnictví ... 25
3. Účetnictví v podniku a finanční procesy ... 26
3.1. Možnosti vedení účetnictví ... 26
3.1.1. Interní vedení účetnictví ... 26
3.1.2. Externí vedení účetnictví ... 26
3.1.3. Centrum sdílených služeb ... 27
3.2. Digitalizace účetních a finančních oddělení ... 28
3.3. Struktura a procesy finančního oddělení ... 31
4. Robotická procesní automatizace ... 33
4.1. Typy automatizace ... 34
4.1.1. Makra... 34
4.1.2. Automatizace business procesů ... 35
4.1.3. Klasická RPA ... 35
4.1.4. Kognitivní RPA ... 36
4.1.5. Algoritmický business ... 36
4.2. Výhody RPA ... 37
4.3. Omezení RPA ... 38
4.4. Rizika RPA ... 38
4.5. Vlastnosti automatizovaných procesů ... 39
4.6. Projekt RPA ... 40
4.6.1. Identifikace příležitostí ... 40
4.6.2. Návrh řešení ... 40
4.6.3. Analýza výsledků ... 41
4.7. Výběr automatizačního software ... 41
4.7.1. UiPath ... 42
4.8. Vhodnost RPA pro finanční procesy ... 45
5. Praktická část ... 49
5.1. Představení společnosti ... 49
5.1.1. Jednotka finanční architektury ... 50
5.2. Vybrané software používané v rámci účetního oddělení ... 50
5.3. Přehled automatizace v úseku financí ... 51
5.3.1. Vývoj automatického zpracování dodavatelských faktur ... 52
5.3.2. Automatizace SAP... 53
5.3.3. Automatizace MS Excel ... 55
5.4. Robotická procesní automatizace ... 56
5.4.1. Digitální transformace společnosti ... 56
5.4.2. Projekt RPA ve financích ... 57
5.4.3. Praktická ukázka automatizovaných procesů ... 61
5.4.4. Zhodnocení efektivnosti RPA ... 74
ZÁVĚR ... 79
SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY ... 82
SEZNAM ZKRATEK ... 89
SEZNAM TABULEK, GRAFŮ, OBRÁZKŮ ... 90
1
ÚVOD
Nové digitální technologie jako je robotická procesní automatizace ovlivňují veškeré oblasti moderního podnikání a hrají v něm stále větší roli. Digitální transformace umožňuje podniku radikálně optimalizovat své procesy či tvořit nové digitální produkty. Digitalizace je tak považována za jeden z nástrojů dnešního světa pomáhající společnostem vytvářet hodnotu a získávat konkurenční výhodu.
Téma robotické procesní automatizace jsem si vybrala i z důvodu, že jsem se sama ocitla v situaci, kdy jsem na stáži v oddělení controllingu byla v rámci projektu robotizace oddělení částečně nahrazena robotem. V ten moment jsem si uvědomila, jak jsou některé pracovní pozice v rámci finančního prostředí křehké a budou do budoucna silně ovlivněny vývojem nových technologií. Díky tomu jsem se více začala zajímat o propojení IT světa s financemi, což bylo i motivem pro téma mojí diplomové práce.
Cílem této diplomové práce bude zmapovat digitální technologie a trendy, které se promítají do světa účetnictví se zaměřením na robotickou procesní automatizaci, jako relativně nový trend automatizační technologie. Nové digitalizační techniky se staly součástí běžného života a je důležité zkoumat v jakém rozsahu se tato problematika projevuje i v účetnictví a potažmo finančním oddělení podniku jehož procesů je účetnictví součástí. Robotická procesní automatizace představuje relativně nedávný krok ve vývoji automatizačních řešení nejen v účetnictví a je potřebné analyzovat možné benefity, které může podnikům při optimalizaci účetních procesů do budoucna přinést. Práce by měla obsáhnout jak teoretické poznatky z nových technologií zpracovávání účetnictví, tak hlavně analyzovat výsledky implementované robotické procesní automatizace v rámci konkrétního účetního oddělení.
Diplomová práce bude rozdělená do pěti částí. Kapitola o digitální transformaci podniku upozorní na rychlost a důležitost digitalizace pro podniky a současně bude zmíněn vliv na různá oddělení v rámci podniku či samotné profese, mimo jiné i účetní. Pro přehled budou zmíněné nejnovější technologie, které narušují současný trh podnikání a mezi něž patří právě i robotická procesní automatizace. Druhá část bude věnována formám a technikám vedení účetnictví, a to s důrazem na revoluční informační technologie v účetnictví. V rámci jednotlivých kapitol dojde k analýze možností přenosu účetních informací, včetně elektronického účetního dokladu, dále pak k možnostem vytěžování účetních dat a využití
2 cloudu pro vedení účetnictví. Třetí část diplomové práce bude věnována účetnictví a finančním procesům v podniku spolu s dopadem digitalizace na finanční oddělení v podniku. Čtvrtá část se bude orientovat na samotnou technologii robotické procesní automatizace. Poslední částí bude část praktická, ve které bude nastíněn proces digitalizace konkrétní společnosti a bude analyzován projekt robotické procesní automatizace, která byla implementována na vytipované procesy v rámci finančního oddělení. Podrobně budou rozebrány tři praktické ukázky automatizovaných procesů a bude demonstrován přínos implementované technologie. Závěrem bude provedeno zhodnocení efektivnosti celého projektu včetně vyčíslení úspor pro společnost.
V teoretické části jsem čerpala zejména ze zahraniční literatury a z mnoha studií provedených renomovanými společnostmi specializujícími se na poradenství v oblasti finančních služeb.
Důvodem neexistence tolika zdrojů v českém jazyce je fakt, že robotická procesní automatizace představuje novou technologii, která je v trendu v posledních cca pěti letech a není tak zcela zmapovaná v českém prostředí. Díky kontaktu na zaměstnance, co se přímo podílí na vývoji a implementaci projektů robotické procesní automatizace v rámci finančního oddělení jedné společnosti, mi bude umožněno přímo od zdroje analyzovat automatizaci pro praktickou část a praktikovat na této firmě poznatky získané v rámci teoretické části diplomové práce.
3
1. Digitální transformace businessu
Dle Slánského (2018, str. 60) lze digitalizaci vnímat jako „postupné převádění či nahrazování činností, do kterých nebyly zapojeny informační technologie, činnostmi těmito technologiemi automatizovanými nebo do značné míry doplňovanými.“
Dnešní společnost čelí četným změnám plynoucích z vývoje digitálních technologií a jejich vydatné implementaci. Digitální transformací jsou ovlivněny všechny sektory ekonomiky a napříč odvětvími je firmám dána možnost radikálně či alespoň částečně změnit pomocí digitálních technologií svůj business model, tvořit hodnotu či pracovat efektivněji. (Matt, Hess a Benlian 2015) Organizace po celém světě vnímají důležitost digitalizace a uvědomují si její potenciální přínosy. V důsledku toho se více a více společností začíná o problematiku zajímat, a především uvolňovat na související investice do digitálních technologií nemalé finanční prostředky.
Důkazem rostoucího významu digitalizace je fakt, že zatímco v roce 2010 se v žebříčku deseti nejhodnotnějších organizací světa objevily pouze 2 organizace s business modelem založeném na digitální platformě, v roce 2020 jich už příčky obsadilo 8. (KPMG Nigeria 2017 a PWC 2019)
Tabulka 1: Nejhodnotnější společnosti dle tržní kapitalizace včetně červeného označení společností s business modelem založeném na digitální platformě.
2010 mld. USD 2020 (k 31.6.) mld. USD
PetroChina 329 Saudi Arabian Oil 1 741
ExxonMobil 315 Apple 1 568
Microsoft 256 Microsoft 1 505
ICBC 246 Amazon 1 337
Apple 213 Alphabet 953
BHP Billiton 210 Facebook 629
Walmart 209 Tencent 599
Berkshire Hathaway 200 Alibaba 577
Generali 194 Berkshire Hathaway 430
China Mobile 192 Visa 372
Zdroj: Vlastní zpracování dle KPMG Nigeria 2017, PWC 2019 a Slánského 2018
Dle studie (Harshey Nash, KPMG 2019a) mezi vedoucími pracovníky IT oddělení očekávalo 44 % organizací v roce 2019 změnu svého produktu/služby či dokonce business modelu do tří let vyvolanou právě digitálními inovacemi. Dle názoru respondentů ve studii bude okolo 10 % pracovní síly jejich společnosti nahrazena v průběhu pěti let umělou inteligencí či
4 automatizována. Do budoucna tak lze očekávat u společností neinvestujících do umělé inteligence relativní nárůst nákladů oproti organizacím automatizujícím. Viděným přínosem digitalizace je uvolnění časového fondu pro výkony vyžadující lidskou dedukci a tím tak umožněnízaměstnancůmangažovat se v procesech s vyšší přidanou hodnotou pro společnost.
Vlna digitální transformace je v prvé řadě vedena motivem vyšší ziskovosti jakožto kapitalizace nových příležitostí plynoucí z využití nových produktů digitálních technologií. Digitální transformací organizace usilují o uspokojení měnících se požadavků zákazníků se snahou přeměnit technologii na obchodní výsledky a hodnotu. (Maheswari 2019, str. 3) Dle studie (Harshey Nash, KPMG 2019a) nemusí být však vždy podnětem pouze zvyšování výnosů. Na digitalizaci se zaměřují i společnosti, jejichž snahou je zvyšování efektivnosti a úspora nákladů.
Důvody digitální transformace:
• Vyšší ziskovost, kapitalizace nových technologií
• Zvýšení efektivnosti procesů a úspora nákladů
1.1. Transformace dle odvětví
Graf 1: Rozsah, v jakém dojde k digitální transformaci dle odvětví.
Zdroj: Vlastní zpracování dle Harshey Nash, KPMG 2019b
Výzkum společnosti KPMG a Harshey Nash (2019a, str. 8) ukázal, že skoro polovina respondentů plánuje do budoucna četné změny související s digitální transformací (graf 1).
Majoritní přeměnu business modelu, jakožto uvedení nového digitálního produktu nebo 6%
38%
55%43% 47% 46%
28% 36% 34% 35% 32%42% 43% 39%30%47%
27% 24% 32%45%
42%
18% 39%29% 35%
40%43% 45% 38% 44%41% 41% 44%
45%
40%
51%49% 43%
44%
12% 9% 13% 7%
21%13% 12% 21% 16% 10% 10% 11% 13% 6% 16% 18% 17% 6%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Radikální změny Majoritní změny Částečné změny Minimální změny Žádné změny
5 služby uvádí 42 % respondentů a 38 % jich výhledově předpokládá částečnou změnu vedoucí k nahrazení či doplnění stávajícího portfolia. Radikální změny jakožto např. přesun od prodeje produktů k prodeji služeb uvedlo pouze 6 % společností.
Mezi společnosti nejvíce postižené digitalizací patří tradičně ty, jejichž produkt lze nejjednodušeji digitalizovat. Největší změny plynoucí z průzkumu se tak projevují u společností z odvětví telekomunikací, médií a reklamy. (Harshey Nash, KPMG 2019a str. 8) Transformace neopomíná ani sektor finančních služeb. S rostoucí digitalizací je od finančních profesionálů více očekávána analytická schopnost myšlení, práce s pokročilými informačními nástroji a jiné dovednosti umožňující jim včasnou reakci na měnící se pracovní prostředí.
(iNurture 2016) Předními digitálními inovacemi v sektoru finančních služeb jsou např.
internetové a mobilní bankovnictví, cloud, analýza sociálních médií, NFC, digitální peněženky, blockchain či digitální platformy pro půjčky. (KPMG Nigeria 2017, str. 7 a Slánský 2018a, str. 63) Více o vlivu digitálních technologií na zpracování účetnictví bude uvedeno v kapitole 2.2.
1.2. Příklad digitální změny v chování lidí
Vzorovým příkladem digitální disrupce vedoucího k radikální transformaci trhu a businessu je dle Maheswariho (2019, str. 4 a 5) vznik smartphonů. Před existencí chytrých telefonů bylo zapotřebí fotoaparátu k focení fotek, budíku k buzení, navigace v autech k orientaci po silnici a kamery k zaznamenávání videa. Dnes všechny tyto funkcionality najde spotřebitel v rámci jednoho tlačítka či aplikace u sebe v kapse. Smartphony tak představovaly podstatné narušení pro miliony výrobců či obchodníků, jejichž business model byl založený na těchto produktech.
Společnosti, které nezareagovaly na disrupci změnou předmětu podnikání byly předurčeny k zániku. Pokud takovým situacím chtějí organizace do budoucna předcházet, musí se vybavit takovou technologií, která jim umožní rychlou adaptaci na takovéto změny.
1.3. Změny v modelu práce
S vývojem nových technologií dochází simultánně k přeměně pracovního trhu a způsobu práce – od vytváření nových profesí až po jejich rušení a od zvyšování produktivity až po prohlubování rozdílů v pracovních dovednostech. World economic centrum (2016 str.3) ve svém reportu předpokládá, že až 65 % dětí nastupujících do školy k roku 2016 budou v budoucnosti vykonávat zaměstnání, která v současnosti zatím neexistují. Automatizace tak
6 sice působí posuny v zaměstnanosti, ale může dát i silný impuls ke zvyšování produktivity a růstu globálního HDP.
Dle studie McKinsey global institute (2017a) je plně automatizovatelných povolání méně jak 5 %, avšak až 60 % povolání má 30 % složku pracovní náplně, která již možnost automatizace umožňuje. Nejvíce ohrožené profese jsou takové, které jsou tvořené aktivitami jako je predikovatelná práce, ale dále i např. manipulace a sběr dat. Oblast financí má dle studie 43 % potenciál automatizace, a to převážně právě z důvodu velkého množství času věnovanému sběru a práci s daty. Do budoucna lze očekávat u této profese přesun časového zatížení z opakovatelných a rutinních aktivit na aktivity založené na dedukci a expertíze.
Tabulka 2: 10 pracovní pozic nejvíce ohrožených automatizací v USA
Pozice Počet potenciálně
propuštěných v tis.
% propuštění do 2030
% pracovní síly k roku 2017 Občerstvení – přípraváři jídla 1375 ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 28 % 2,8 % Maloobchodní prodejci 1180 ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 23 % 2,9 % Úředníci – obecně 1159 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 34 % 2,0 % Skladníci, příprava objednávek 1020 |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||| 46 % 1,3 % Účetní, auditoři 921 |||||||||||||||||||||||||||||||||||| 49 % 1,1 % Pokladní 917 |||||||||||||||||||||||||||||||||||| 24 % 2,3 % Administrativní pracovníci 824 |||||||||||||||||||||||||||||||| 30 % 1,6 %
Servírky 726 ||||||||||||||||||||||||||||| 25 % 1,7 %
Kuchaři – restaurace 638 ||||||||||||||||||||||||| 47 % 0,8 % Zástupci zákaznického servisu 507 |||||||||||||||||||| 16 % 1,8 % Zdroj: Vlastní zpracování dle McKinsey Global Institute (2019)
McKinsey global institute (2019) v rámci další studie ohledně budoucnosti zaměstnání uvedlo pozici účetní či auditora mezi příčky deseti nejohroženějších pracovních pozic USA (tabulka 2).
Dle výzkumu by mělo do roku 2030 dojít k propuštění až alarmujících 49 % lidí v tomto oboru zaměstnání. (McKinsey Global Institute 2019)
World economic centrum (2016 str. 8) uvádí ve své studii přehled nových technologií, které mají zásadní vliv na transformaci pracovního trhu (graf 2). K největší transformaci dochází pomocí mobilních a cloudových technologií, které umožňují efektivnější poskytování služeb a příležitosti zvýšení produktivity práce.
7 Graf 2: Dopad nových technologií na přeměnu trhu práce
Zdroj: Vlastní zpracování dle World economic centrum (2016 str. 2)
1.4. Technologie a klíčové oblasti digitální transformace
1.4.1.
Mobilní a sociální technologie
Mobilní technologie umožnily transformaci způsobu interakce a spolupráce mezi lidmi, jakožto i způsobu získávání informací a jejich zpracování. Mobilní zařízení zavedla éru všudypřítomné konektivity, kdy uživatelé mají přístup k informacím kdekoliv a kdykoliv. Díky nim dochází k rozmachu podnikání založeného na digitálních mobilních platformách, usnadňující komunikaci se zákazníky a umožňující organizacím optimalizaci obchodního modelu.
(Schwertner 2017).
Sociální technologie umožňují rychlé sdílení a vytváření znalostí prostřednictvím sociálních sítí, což uvnitř organizace zlepšuje spolupráci mezi lidmi a distribuci informací. Zrychlením a usnadněním zprostředkování znalostí pomocí sociálních technologií mezi zaměstnanci umožní organizaci lepší koordinaci procesů, zvýšení jejich efektivity a dosažení lepších obchodních výsledků. (Capgemini 2013)
Graf 3: Procento sociálních technologií využívaných v podnikových procesech
Zdroj: Vlastní zpracování dle McKinsey global institute (2017a)
6%
6%
7%
9%
12%
14%
22%
26%
34%
3D tisk Biotechnologie Umělé technologie
Robotika Sdílená ekonomika Internet věcí Nové energetické technologie Big data Mobilní internet, Cloud
0%
20%
40%
60%
Zpracování objednávek
Plánování prodejů
Logistika Komunikace s dodavateli
Výzkum a vývoj
Péče o zákazníka
2014 2015 2016
8 Trend mobilních a sociálních technologií lze v rámci organizace pozorovat ze dvou úhlů pohledu: vně k zákazníkovi a uvnitř podniku. Zatímco v roce 2014 používalo sociální komunikační kanály k interním účelům 69 % dotázaných, v roce 2017 tomu již bylo 85 %.
Nárůst lze pozorovat i na úrovni procesů viz graf 3. (McKinsey global institute 2017a)
1.4.2.
Internet věcí a big data
Internetem věcí (dále IoT z anglického. „Internet of things“) se rozumí transformace, sběr a analýza velkého množství dat v reálném čase. (Slánský 2018a, str. 71) IoT představuje systém propojení fyzických zařízení v rámci senzorů, softwaru a elektroniky. Jejich síťové připojení jim umožňuje mezi sebou komunikovat, shromažďovat a analyzovat data bez zásahu člověka.
(Maheswari 2019, str. 99) Příkladem mohou být chytré hodinky, které odesílají data o naší fyzické výkonnosti a v reálném čase je zpracovávají do výstupního reportu. S rozmachem IoT roste význam i pojmu Big data. Big data značí dle Slánského (2018b, str. 22) data velkých objemů – až zettabyty či brontobyty; rozmanitosti – informace i v podobě zvukových záznamů či videí a rychlosti – primárně s příchodem IoT.
1.4.3.
Cloud computing
Cloud je placenou službou poskytující uživatelům pomocí internetu přístup k počítačovému výkonu, úložišti, či celým aplikacím. Výhodou cloudového řešení je tak eliminace prvotní investice do vlastního vybavení – HW, SW, zaměstnanců a eliminace nákladů spojených s údržbou a zabezpečením. Platbou pouze za využité zdroje může cloud představovat levnější a flexibilnější variantu řešení, na druhou stranu se ale může prodražit z dlouhodobého hlediska. Nevýhodou je také nutnost internetového připojení. (Slánský 2018a, str. 123, 124) Z hlediska modelu služby se cloud dělí na: (Havel 2015)
- SaaS: Software as a Service
SaaS představuje placený přístup k aplikaci přes internet – uživatel tedy nevlastní licenci software, ale jedná se o jeho pronájem. Příkladem je Google Apps.
- PaaS: Platform as a Service
PaaS představuje pronájem platformy poskytující kompletní prostředí pro vývoj. Nejedná se tedy o pronájem konkrétní aplikace jako v předešlém případě, ale pouze o prostředek k jejímu vyvinutí. Příkladem je Google App Engine.
9 - IaaS: Infrastructure as a Service
IaaS představuje pronájem infrastruktury jakožto serverů, operačních systémů a diskových úložišť. IaaS je online obdobou tradičních datacenter bez nutnosti je fyzicky spravovat. Příkladem je Openstack.
1.4.4.
Blockchain
Blockchain, vstupující do podvědomí především díky medializaci kryptoměny Bitcoinu, představuje systém digitální a distribuované účetní knihy, zaznamenávající transakce mezi jednotlivými nepříbuznými uživatelskými stranami (dále P-to-P z anglického „Peer to Peer“).
Transakce jsou prováděny bezpečně, anonymně, transparentně, neměnně, a to bez dohledu centrální autority, ale přesto kontrolovaným způsobem. (Delloite 2018) Každý uživatel má možnost zapsání transakce do hlavní knihy, která je následně verifikována komunitou ostatních počítačů (uzlů) v síti a tím je tak stvrzena demokratickým a nezfalšovatelným systémem ověřování. (Slánský 2018a, str. 91)
Obrázek 1: Princip blockchainu
Zdroj: Vlastní zpracování
Nejprve dojde v síti P-to-P k podání požadavku na provedení transakce. Požadavek je rozeslán do P-to-P sítě mezi uživatelské počítače zvané jako uzly. Síť uzlů ověří transakci a uživatelův status využitím algoritmu. Ověřená transakce může zahrnovat nejen kryptoměnu, ale i smlouvy, záznamy a jiné informace. Po ověření je tato transakce spojena s ostatními a utváří blok v databázi. Proces končí přidáním utvořeného bloku do blockchainu v trvalé a nezměnitelné podobě. (Bhavani 2017)
1.4.5.
Robotická procesní automatizace
Robotická procesní automatizace (dále RPA z anglického „robotic process automation“) napodobuje činnosti člověka v procesech na počítači, které představují na sebe logicky navazující sérii kroků. Příkladem jednoduchého automatizovatelného procesu pomocí technologie RPA může být přihlášení uživatele do ERP systému, série prokliků k požadovaným datům, jejich stáhnutí do MS Excel a jejich následná analýza na základě předem stanovených pravidel. Slovem robot, zkráceně „bot“, zde není myšlen žádný fyzický přístroj viděný v rámci
1. P2P síť 2. Komunikace 3. Validace 4. Verifikace 5. Potvrzení
10 sériové výroby v továrnách, ale virtuální pracovní síla v podobě RPA software. Bot je spuštěn na základě podnětu uživatele a poté dokáže pracovat mezi různými podnikovými aplikacemi současně, a to případně i na pozadí bez interakce uživatele.
Roboti nemají lidské potřeby jako spánek a můžou tak pracovat na rozmanitých procesech neustále 24 hodin denně 7 dní v týdnu. Pomocí RPA lze automatizovat velké množství procesů napříč organizací a odděleními, které jsou manuálně vykonávané zaměstnanci a které vykazují standardizaci a opakují se. RPA lze využít na automatizaci procesu v rámci činnosti zaměstnance, vedoucí k uvolnění jeho časové kapacity pro úkony přinášející organizaci vyšší přidanou hodnotu, či přímo na end-to-end procesy, které přímo vedou k redukci počtu zaměstnanců. Trendem RPA je jeho kombinace s kognitivními technologiemi a vzniku inteligentní procesní automatizace. (Maheswari 2019, str. 67,68)
Technologii RPA bude v dalších částech práce věnována celá kapitola číslo 4.
1.4.6.
Umělá inteligence
Umělou inteligencí (dále AI z anglického „Artificial intelligence“) se rozumí systémy, které napodobují algoritmus lidské mysli k úspěšnému plnění úkolů vyžadující dedukci lidského mozku. Nejdůležitějším znakem umělé inteligence je schopnost učit se a soustavně se zlepšovat, a to na základě zpracování velkého množství informací a jejich datové analýzy.
Tímto se technologie odlišuje od RPA, která je schopna provést pouze předem stanovený rutinní postup operací a není schopna se poučit a zdokonalit na základě zjištěných informací.
Umělá inteligence představuje pro firmy sice velice nákladnou ale potenciálně velmi přínosnou investici, která může firmám přinést silnou konkurenční výhodu. AI organizacím umožňuje díky složitým statistickým postupům ucelenější pohled na velké množství sbíraných dat a predikci trendů na nich založených. Příkladem může být americký poskytovatel online filmů a seriálů Netflix. (Oracle 2020) Společnost využívá algoritmů AI pro analýzu získaných dat o zákazníkovi a následného nabídnutí na míru personalizované nabídky filmů a seriálů. Díky personalizovanému předvýběru je větší šance upoutání zákazníka k obrazovce. Tato technologie umožnila společnosti Netflix rozšířit rokem 2017 svoji spotřebitelskou základnu o 25 % bodů. (Gaviro 2018) Dále AI přináší řešení automatizace složitých procesů vyžadující lidskou interakci, či dedukci. Příkladem mohou být chatovací chatboti v rámci komunikace se zákazníky. (Oracle 2020)
11
2. Formy a techniky vedení účetnictví
Zákon o účetnictví (Zákon č. 563/1991 Sb.) definuje: „Účetní jednotky jsou povinny vést účetnictví tak, aby účetní závěrka byla sestavena na jeho základě srozumitelně a podávala věrný a poctivý obraz předmětu účetnictví a finanční situace účetní jednotky tak, aby na jejím základě mohla osoba, která tyto informace využívá (dále jen „uživatel“), činit ekonomická rozhodnutí.“
Účetnictví sbírá a zpracovává finanční informace plynoucí z podnikových aktivit. Je tak nositelem velmi cenných dat pro správné pochopení, fungování a řízení podniku. Bez informací z účetnictví nemá uživatel přehled o finanční situaci podniku, nákladech, výnosech, závazcích, nebo majetku a zkráceně neví, jestli se společnosti daří či ne.
S účetními daty pracuje nejen finanční oddělení, ale slouží jako podklad k rozhodování v určité míře v každém oddělení podniku, jakožto i koordinaci mezi nimi navzájem. Účetnictví jednoduše tvoří základní stavební kámen každé organizace a jeho správné zpracování či manipulace a komunikace účetní informace je jednou z částí úspěšného nastavení procesů v rámci organizace, jak uvnitř, tak ve vztahu s vnějším okolím.
2.1. Historie zpracování účetních informací
Vnitřní struktura účetnictví je ovlivňována hned několika hledisky. Metodické a obsahové hledisko určuje účetní soustavu - např. v podobě daňové evidence či podvojného účetnictví, kdy každé je jinak náročné na vymezení předmětu účetnictví a využívaných účetních principů.
Organizační hledisko určuje účetní formu v podobě, jak zachycovat údaje o transakcích a jak vést účetní knihy a prezentovat v nich data. Technologické hledisko se zaobírá výslednou fyzickou podobou účetních knih, technikou prováděných účetních transakcí či zabezpečení flexibility v případě změn požadavků. (Mejzlík 2006, str. 11)
Podoba účetních forem a technik je podmíněna snahou o co nejefektivnější provedení účetní soustavy v rámci konkrétního prostředí dané účetní jednotky. Tato snaha je hledaným
Metodické
•Soubor předpokladů a zásad účetnictví.
Obsahové
•Předmět účetnictví a jeho koncept.
Organizační
•Určení formy účetnictví, jakožto principů vnitřní strukturalizace.
Technologické
•Technické prostředky a pracovní postupy účetního systému.
12 optimem mezi časem (rychlostí zpracovávaných transakcí), kvalitou (bezchybností) a náklady (cenou za zpracování účetnictví). Hledání co nejoptimálnějšího kompromisu uvedených tří faktorů formuje vývoj nových technologií vedení účetnictví, které by umožňovaly co nejrychlejší zpracování účetnictví s co nejmenšími náklady na vedení, a to zároveň s co nejmenší mírou chybovosti. (Mejzlík 2006, str. 12,13)
Zdroj: Vlastní zpracování dle Mejzlíka (2006) 2.1.1.
Ruční účetnictví
Již od dávných dob měli lidé potřebu mít přehled o velikosti vlastněného majetku a mít souhrn o tom, kdo komu co dluží. Dějiny účetnictví sahají ke vzniku hliněných destiček a klínového písma kolem roku 8 000 př. n l., kdy na dochovaných tabulkách byly nejčastěji nalezeny primitivní účetní záznamy ohledně stavu lidí či počtu dobytka a úrody. (Helios 2018)
První formu zpracování získalo podvojné účetnictví však až starou italskou přepisovací formou, která byla založená na ručním několikanásobném přepisování záznamů v rámci jednotlivých knih účetního systému. Důsledkem značeného počtu manuálních operací docházelo k existenci nahodilých chyb a tím tak docházelo k porušování vnitřní integrity účetnictví, jakožto i špatné průkaznosti zápisů. (Mejzlík 2006, str. 19)
Přepisovací formy
Propisovací formy
Stroje na děrné štítky
Účetnictví vedené na
počítači
Nové technologie
viz kapitola 2.2
1500 1850 1920 1970 2000
Ruční účetnictví
Mechanizace účetnictví
Automatizace účetnictví Obrázek 2: Vývoj změn v technologiích vedení účetnictví
13 Na přepisovací formu navazuje forma propisovací, která byla založena na minimalizaci počtu přepisů stejné účetní informace za pomoci použití např. uhlového papíru vloženého mezi stránky, který zaznamenaná data překopíroval do účetních knih, kam by jinak musela být pracně psaná ručně. Výsledkem bylo zrychlení procesu a zaručení shody téže účetního záznamu. Jelikož průpis nebylo možné provádět do vázaných účetních knih, přešlo se k podobě záznamů do volných listů a připravilo účetnictví půdu pro další krok vývoje technik zpracování – mechanizaci. (Mejzlík 2006, str. 20)
2.1.2.
Mechanizace účetnictví
Mechanizací účetnictví dochází k nahrazení ručního zpracování účetních záznamů za zpracování pomocí strojů. Propojení psacího stroje spolu se strojem počítacím dalo za vznik účtovacího stroje, který byl schopný zpracovávat účetní listy proložené uhlovým papírem spolu s výpočtem kumulativních součtů. Nutnost fyzické obsluhy byla však stále limitujícím faktorem účetních strojů, a to především při rostoucích objemech transakcí a zvyšujících se nárocích na efektivitu a bezchybnost zpracování. (Mejzlík 2006, str. 21)
Východiskem a předzvěstí automatizace účetnictví byl vznik děrných štítků, které již pomocí systému vysekaných děr, obsahovaly účetní informaci ve formátu, která byla čitelná stroji.
Tabelární elektromechanické stroje uměly děrné štítky dekódovat, provést požadované transformace a případně je převést zpět pro člověka čitelné podoby na papír. (Mejzlík 2006, str. 21) Ačkoliv zpracování pomocí děrných štítků výrazně zrychlilo celý účetní proces, bylo s ním stále spojeno mnoho manuálních činností jakožto naděrování a kontrola správnosti děrování. Do účetnictví však začínaly pronikat číselníky a číselné klíče pro převod abecedních textů. (Janhuba 2010, str. 158)
2.1.3.
Automatizace účetnictví
K automatizaci účetnictví dochází díky vzniku počítačového programu, který dokáže automaticky určovat a provádět na základě algoritmu sled událostí – nastává éra účetnictví vedeného na počítači. Samotné zpracování tehdy sálovými počítači však nejprve probíhalo v dávkách, a to odděleně ve výpočetních centrech. Zadavatel vstupní informace tak nebyl sám uživatelem výstupu a často byly informace dodávané se značným zpožděním a ve formátu robustních tiskových sestav. (Andrlík, Mikulica 2014, str. 10)
14 Změna přichází s používáním interaktivních systémů díky rozšíření osobních počítačů. Modul účetnictví se stává dostupný v reálném čase samotnému uživateli a stává se tak základním prvkem celého podnikového systému a potažmo východiskem pro efektivní řízení organizace.
(Andrlík, Mikulica 2014, str. 11)
Oproti předchozím formám zpracování je účetní informace přenášena do systému pouze jednou, a to uložením do databáze v nejpodrobnější analytické struktuře. Dochází tak k odstranění redundance a údaj je ihned k dispozici díky algoritmu i v příslušných hierarchicky nadřazených soustavách a v podobě libovolné agregace. Kontrolní funkci přebírá program počítače a předmět práce účetních se stává více analytický a metodický. (Mejzlík 2006, str. 25)
Navzdory nejmodernější výpočetní technice zůstává však lidský faktor stále nejslabší stránkou v rámci celého procesu zpracování účetnictví. (Andrlík, Mikulica 2014, str. 10)
2.1.4.
Moderní informační systémy
S příchodem počítačů dochází kromě vývoje specializovaných programů na zpracování účetních informací i k vývoji a kategorizaci komplexních informačních systémů. Jejich vznikem dochází k integraci různých agend v rámci organizace, mezi něž patří i vedení účetnictví v rámci finančních oddělení. Využití jednotlivých typů informačních systémů záleží mimo jiné na velikosti podnikatelského subjektu či na stupni integrace mezi jednotlivými úlohami v organizaci.
Účetní software
Pojem účetní a ekonomický software jsou často zaměňovány. Dle Andrlíka (2014, str. 12) pokrývá ale účetní software jen požadavky účetní a daňové evidence. Pouhý účetní modul či daňová evidence je v současné době pro potřeby vedení organizace nedostačující a pro firmy se tak stává spíše výjimkou. Využívány jsou tedy spíše ekonomické softwary, či se přímo implementují ERP systémy (z anglického „Enterprise Resource Planning“).
Ekonomický software
Ekonomický software navazuje na účetní a doplňuje ho o další potřebné ekonomické, skladovací a finanční agendy. Typicky se zde kromě modulu účetnictví nachází i modul faktur a objednávek, dále skladová evidence, kniha jízd, mzdy a další. Ekonomické softwary jsou
15 typické pro menší firmy. (Andrlík, Mikulica 2014, str. 13) Příkladem ekonomického softwaru může být POHODA, Money či Helios. (Zich, 2020)
ERP systémy
ERP systém představuje pokročilejší verzi ekonomického software, kdy hlavní odlišností je implementace systému pro konkrétní potřeby a obchodní model zákazníka. Vyšší pořizovací cena a náročnější implementace je vynahrazena end-to-end řešením na míru umožňující komplexní řízení procesů v dané organizaci. ERP systémy zahrnují již zmíněné moduly pro zpracování účetnictví, ale i moduly pro výrobu, marketing a lidské zdroje, čímž pokrývají veškeré aspekty podniku. Typické jsou pro větší střední a větší podniky, kdy se k ERP připojuje více uživatelů a poskytují integraci vhodnou pro jednotlivá oddělení. Příkladem používaných ERP systémů mohou být řešení od SAP či Oracle NetSuite. (G2 2020)
Dle Mejzlíka (2019) se účetnictví nachází ve fázi, kdy již proběhla jeho integrace uvnitř podnikových informačních systémů a v současnosti probíhá proces integrace systémů mezi podniky. Klíčovou roli v integraci může do budoucna sehrát digitalizace účetních dokladů, elektronická archivace, robotizace či umělá inteligence.
2.2. Nové informační technologie v účetnictví
Automatizace zpracování účetnictví nekončí pouze u účetního počítačového programu, ale nese s sebou i spoustu otázek a nutnost adaptace legislativy sepsané pro odlišný typ zpracování účetních informací.
Kapitola 1.1. nastínila všudypřítomný technický vývoj, který se dotýká všech oblastí organizací.
Účetnictví a finanční oddělení, nejsou výjimkou. Jak bylo zmíněno, lidský zásah je stále rizikovým faktorem vedoucím k tomu, že procesy ve finančním oddělení mají velký potenciál pro pokračující automatizaci, zvyšování efektivnosti a eliminaci úloh vyžadující lidmi repetitivní a redundantní zpracování informací.
16
2.2.1.
Elektronický podpis a elektronický účetní doklad
Vstupní údaje mohou dle Mejzlíka (2006, str. 32) plynout do účetnictví několika způsoby:
- Manuálně na základě informace obsažené na fyzickém papírovém účetním dokladu.
- Bezdokladově:
- na bázi automatického výpočtu počítačem na základě informacích již přístupných v účetnictví, např. zaúčtování odpisů, mezd
- automaticky prostřednictvím technického zařízení (čárové kódy, fotobuňky, automatické váhy apod.)
- Prostřednictvím elektronického dokladu
Elektronický doklad, tedy doklad bez papírové podoby, avšak se všemi nutnými náležitostmi, představuje zásadní transformaci a posun v rámci zpracování účetních informací. Využití elektronického dokladu oproti jeho fyzickému papírovému protějšku vede ke snížení chybovosti a zvýšení rychlosti manipulace. Výsledkem je značné snížení administrativní zátěže podnikatelů. (EK 2010)
Elektronickou fakturou (dále e-faktura) se rozumí digitální dokument, který může být ve strukturovaném nebo nestrukturovaném datovém formátu. Důležité je, že může být účetním záznamem a daňovým dokladem dle příslušných zákonů (MFČR 2018), což bylo umožněno novelizující vyhláškou č 500/2002 Sb. k zákonu o účetnictví. E-faktura může být dnes vystavena snadno i bez účetního systému, a to online např. přes portály idoklad.cz či fakturoid.cz.
Rovnocennost elektronické faktury s fakturou papírovou jak z pohledu legislativy účetní tak daňové, potvrzuje i Ministerstvo financí České republiky spolu s Finanční správou. (MFČR 2017)
S novou podobou však vyvstaly otázky ohledně dostatečnosti zajištění náležitostí dokladu. Dle Generálního finančního ředitelství (GFŘ 2014) se jednalo u daňového dokladu, konkrétně o zajištění věrohodnosti původu a neporušenosti obsahu v elektronické podobě. Řešením je zajištění existence spolehlivé auditní stopy, která představuje prokazatelně zdokumentovaný sled událostí a propojení dokumentů, od jejich zdroje až po jejich konec. Auditní stopu lze v případě elektronického dokladu stvrdit pomocí uznávaného elektronického podpisu či značky, anebo za jistých podmínek i elektronickou výměnou dat. (GFŘ 2014)
17 Využití elektronického podpisu dostalo jasnou podobu implementací nařízení č. 910/2014 o elektronické identifikaci a službách vytvářejících důvěru pro elektronické transakce nazývaným jako „eIDAS“. Kvalifikovaný elektronický podpis zaručuje integritu dokumentu – tedy jeho neměnnost od jeho podepsání. Unikátní elektronický podpis funguje na základě kryptografie a lze ho vytvořit pomocí soukromé části klíče. Pomocí části veřejné, kterou bude mít k dispozici příjemce dokumentu, lze následně ověřit pravost podpisu.
(Mejzlík 2006 str. 35)
2.2.2.
Přenos účetních informací
S elektronickou fakturací úzce souvisí téma přenosu účetních informací, které již není limitováno pouze na papírovou podobou, ale lze přenášet efektivněji elektronickou cestou.
Faktury lze sice zasílat ve formátu PDF prostřednictvím e-mailu, což je dle grafu 4 hned po papírové podobě nejčastější cestou zasílání faktur. Bohužel ačkoliv je v elektronické podobě, neumožňuje tento formát automatizované zpracování a ušetřený čas vzniká pouze na straně vydavatele. Informace z PDF je tak jako tak nutno manuálně přepsat do účetního systému.
Řešení představují faktury zasílané ve strukturovaném datovém formátu EDI, ISDOC či XML.
(Turková a Čiháková 2015) Dle Mejzlíka (2019) tak pro následnou automatizaci nestačí dokument dematerializovat např. do PDF formátu, ale musí být i především strojově čitelný.
Graf 4: Formáty faktur dle průzkumu severoamerických společností
Zdroj: Vlastní zpracování dle Levvel Research (2018)
Dle grafu 4 z průzkumu Levvel Research k roku 2018 stále více než třetina ze vzorku severoamerický společností používala tradiční zasílání papírových faktur a celkově skoro dvě třetiny nevyužívaly formát faktury, který by podporoval automatizaci přenosu informací mezi účetními systémy.
Podobná situace lze pozorovat i v České republice vyobrazením na grafu 5. Na základě provedené studie Českého statistického úřadu (2019) sice enormní počet sledovaných
15%
15%
34%
36%
Faktury ve formátu EDI/XML Faktury skrz dodavatelský portál Faktury zaslané e-mailem Faktury v papírové podobě
18 společností využívá elektronické fakturace (83 %), avšak ve formátu, který neumožňuje automatizované zpracování. Naopak s e-fakturami, které automatizaci podporují, pracovalo pouze 14 % společností, což bylo značně pod evropským průměrem. Dle studie však pouze 14 % společností stále vystavuje daňové doklady papírovou cestou a oproti předešlému roku se číslo snížilo z 23 %, kdy takového formátu využívají především malé subjekty.
Graf 5: Zasílání elektronických faktur v zemích EU v roce 2018
Zdroj: Vlastní zpracování dle ČSÚ (2019)
2.2.2.1. XBRL a XML
XML (z anglického eXtensive Markup Language) představuje značkovací jazyk navržený především pro dokumenty napsané na webových stránkách. XML umožňuje označit data určitou značkou (datový kus je označen na začátku a konci téže značkou), která pak umožňuje interpretaci dat mezi aplikacemi či organizacemi prostřednictvím webových stránek. (Turner aj. 2017 str. 524)
XBRL (z anglického eXtensive Business Reporting Language) je také značkovacím jazykem, a to se syntaxí na bázi XML. XBRL je jazyk speciálně vyvinutý pro finanční výkaznictví a umožňuje standardizaci pro přípravu, zveřejňování, extrahování a automatickou výměnu finančních výkazů. Pomocí XBRL lze vytvářet dynamické výkazy, které lze publikovat online. (Turner aj.
95% 89% 87% 83% 76% 74% 71% 70% 69% 69% 67% 64% 63% 63% 63% 62% 62% 61% 61% 60% 58% 56% 50% 45% 44% 42% 41% 32% 22%23% 55% 22% 14% 36% 79% 7% 12% 42% 62% 20% 21% 21% 18% 20% 33% 25% 11% 23% 16% 16% 13% 17% 12% 27% 15% 20% 9% 10%
Estonsko Dánsko Nizozemsko Česká republika Švédsko Finsko Lotyšsko Velká Británie Itálie Slovinsko Rakousko Litva Belgie Malta Irsko Španělsko Francie Kypr EU28 Lucembursko Polsko Bulharsko Německo Chorvatsko Portugalsko Slovensko Rumunsko Řecko Maďarsko
Faktury ve formátu neumožňující jejich automatizované zpracování (např. v PDF) Faktury ve formátu umožňující jejich automatizované zpracování
19 2017 str. 524,527) Od roku 2020 mají navíc všechny veřejně obchodované společnosti v EU povinnost podávat svoje účetní závěrky digitálně. (Kadlecová 2019)
Zdroj: Vlastní zpracování dle Debreceny et al. (2009, strl. 54)
Obrázek 3 ukazuje zakódování účetních informací do formátu XBLR. Na začátku je definována třída aktiv a její ID zajištující unikátnost záznamu. Atribut periodType definuje položku aktiv jako stavovou veličinu zachycující údaje k určitému datu. Atribut type charakterizuje datový formát jako údaj s peněžními jednotkami. Položka balance určuje stranu Má dáti/debit či Dal/credit. Abstract určuje, zda položka bude obsahovat hodnotu či bude abstraktně použita pouze pro hierarchické uspořádání dalších elementů – False = hodnota, True = abstraktní třída. (Debreceny 2009, str. 54)
2.2.2.2. Elektronická výměna dat
Elektronická výměna dat (dále EDI z anglického Electronic Data Interchange) je způsob komunikace zpravidla mezi většími subjekty, kdy dochází k zasílání strukturovaných dokumentů v elektronické podobě. Díky EDI komunikaci je informace o objednávce vytvořené v systému odběratele automaticky přenesena do informačního systému dodavatele. Bez existence EDI by musela být např. e-mailem doručená objednávka od odběratele manuálně přepsána do systému dodavatele, který by na jejím základě vytvořil fakturu. Faktura by byla opět poslána např. pomocí e-mailu zpět odběrateli a ten by musel také manuálně přepsat informace do svého systému. (EdiZone 2016)
EDI šetří čas, zvyšuje kvalitu, ale ačkoliv šetří náklady z pohledu úspory pracovních sil, je EDI náročné na pořizovací náklady a následnou správu. Z důvodu nákladnosti je EDI výhradou spíše větších společností. Střední či malé k zavádění EDI přistupují často až kvůli nátlaku
<element
name="Assets"
id="Assets"
periodType="instant"
balance="debit"
abstract="false"
substitutionGroup="item"
type="monetaryItemType"/>
Obrázek 3: Ukázka XBLR taxanomie na účetních datech
20 vyjednávající síly ze strany jejich majoritních odběratelů či dodavatelů v obchodním řetězci.
Některé korporace totiž komunikují pouze prostřednictvím EDI. (Turner aj. 2017 str. 525)
EDI funguje na principu již výše zmíněných značkovacích jazyků a jejich verzích. Ty jsou definovány pomocí mnoha mezinárodních standardů jako UN/EDIFACT, GS1 XML, EANCON pro oblast obchodu či SWIFT pro bankovnictví. Pro překlopení nestandartního formátu informací z informačního systému do sjednoceného standardu slouží EDI konvertory, které jednak informaci přeloží do jazyka EDI, ale následně i rozklíčují. (Reichel 2009)
2.2.2.3. Listinná QR faktura
Standard QR faktury byl představen v roce 2016 a jeho cílem je zjednodušení přenosu základních účetních informací přímo z papírové či PDF faktury do účetních systémů. Při vystavení faktury vygeneruje a natiskne účetní systém na dokument QR kód, který obsahuje zakódované všechny důležité údaje. Odběratel se nemusí nikde registrovat a k použití je potřeba pouze vlastnictví čtečky QR kódu či mobilní aplikace a účetního systému s podporou QR kódů. Po naskenování kódu z faktury dojde automaticky k přenosu dat do účetního systému a předvyplnění polí účetního záznamu. (KDP 2016a) Na rozdíl od čárového kódu je QR kód schopen uložit větší množství dat, jelikož využívá jak horizontální tak vertikální dimenzi a je čitelný z 360 stupňů.
Obrázek 4: QR kód a čárový kód
Zdroj: Vlastní zpracování dle Vajiramias (2019) 2.2.2.4. ISDOC
ISDOC (z anglického Information System Document) je českým konceptem elektronické výměny dat založený na XML. Tento formát představuje levnější alternativu k EDI, avšak pokrývá pouze koncept elektronické fakturace a není jej možno tak jako EDI využít k pokrytí
QR kód Čárový kód
Obsahuje data
Neobsahuje data
Obsahuje data Obsahuje data
21 celého logistického procesu. (Grit 2016) ISDOC vznikl dohodou českých představitelů ERP systémů a zástupci Ministerstva vnitra a financí s cílem sjednotit elektronické standardy dokladů na jediný, který bude čitelný napříč informačními systémy. (Truhlářová 2019) Navíc je možno jej spojit s elektronickým podpisem.
2.2.3.
Vytěžování dat
Vytěžování dat navazuje na kapitolu přenosu účetních informací. Bylo zmíněno, že data lze vyměňovat ve strukturovaném formátu – EDI, XML, ISDOC či ve formátu neumožňující automatický přenos přímo do systému – sken, papír, PDF.
Přenášet data do účetního systému lze ale i díky technologiím umožňující vytěžování dat z nestrukturovaných datových formátů. Jedná se tedy o situace, kdy dokument není přeložen do jednohozestandardůzmíněnéhoznačkovacíhojazyka. Výhodouzavádění technologických řešení je zvýšení produktivity, snížení chybovosti a rychlá návratnost investice.
Dle grafu 6 ze studie Levvel Research (2018) se účetní informace do systému přenášejí stále nejčastěji neefektivním manuálním přepisem.
Graf 6: Přenos účetních dat do systému dle průzkumu severoamerických společností
Zdroj: Vlastní zpracování dle Levvel Research (2018)
Dle Mejzlíka (2019) by se však některé postupy vytěžování dat mohly zdát jako moderní a správná cesta, ale bohužel představují pouze dočasné řešení pro omezenou cílovou skupinu.
Podobný pohled má i Jana Jáčová – zakladatelka společnosti Účetnictví online (UOL).
V rozhovoru pro Czechcrunch (Brejčák, 2020) uvádí, že technologie na skenování dokumentů postavené na OCR a vytěžování dat nejsou digitalizací účetnictví. Digitalizací účetnictví je dle Jáčové zavedení standardů a algoritmů, pomocí kterých se provádí účtování, a to může udělat jakákoliv firma i bez AI. Digitální převrat nastane až díky státnímu standardu, v jehož formátu
3%
9%
34%
54%
Kombinace manuálního přepisu a automatizace Přepis externí firmou + naše kontrola Softwarem pro rozpoznávání dat (např. OCR) +
manuální kontrola
Zcela manuální přepis
22 se budou faktury posílat a se kterým budou umět pracovat všechny účetní programy. Jáčová uvádí, že vývoj interního software, který by nahradil účetní v procesech, by měl návratnost cca 4-5 let. Jáčová však věří, že v tomto časovém horizontu stát konečně uvede funkční účetní standard.
2.2.3.1. OCR
OCR (z anglického Optical Character Recognition) je technologií moderní digitalizace dokumentů, která je schopná převést strojově nečitelné informace v podobě obrázku do elektronické již počítačem čitelného formátu. Na českém trhu figuruje mnoho startupových firem, které se na problematiku zaměřují – např. konicaminolta.cz, rossum.ai, tulipize.cz.
V grafu 5 obsadila Česká republika skoro nejnižší příčku z celé EU, co se týká elektronické fakturace ve značkovacích jazycích. Technologické firmy tak vidí na českém trhu potenciál, jelikož stále neexistuje levné a obecně používané řešení elektronického přenosu informací z dokumentů. Např. dle firmy Konica Minolta (2020) je průměrná cena ručního přepisování faktury 13 Kč a díky implementaci jejího OCR řešení může cena klesnout až na 5,4 Kč.
Dle grafu 6 k roku 2018 využívalo 34 % dotázaných severoamerických společností k přenosu účetních dat do systému v určitém poměru technologii OCR.
Pro digitální konverzi je potřeba nastavení šablon faktur, které identifikují polohu vytěžovaných dat na faktuře, viz obrázek 5. Šablonu je nutno ovšem vyhotovit pro každý typ faktury zvlášť, jelikož rozložení vytěžovaných položek se dle druhu faktury liší. Díky OCR a šablonám lze získat účetní údaje i z naskenované či vyfocené faktury a údaje posléze převést do účetního systému. Nevýhodou OCR je právě nutnost nastavení šablon faktur, které specifikují, kde na dokumentu se nachází požadované informace. Jelikož typů faktur existuje velké množství, tak může být řešení pomocí této technologie výhodnější spíše pro firmy se stálou dodavatelskou základnou. (Puš, 2016)
23 Obrázek 5: Nastavení šablon pro vytěžování dat z faktur pomocí OCR
Zdroj: Vlastní zpracování dle Gracey (2019) 2.2.3.2. Umělá inteligence
Moderní vytěžování nezakrnělo pouze u zónového OCR, tedy definování oblastí vytěžovaných dat v dokumentu, ale je často kombinováno s prvky umělé inteligence. Při inteligentním vytěžování nemusí být nastavovány žádné šablony pro konkrétní druhy faktur, jelikož systém je schopný učit se s množstvím zpracovaných transakcí. Jako člověk, který je schopný identifikovat variabilní symbol ať se nachází kdekoliv na faktuře. Technologie je postavená na hlubokém učení, kdy pro zpracování a extrahování dat z nejrůznějších faktur ji stačí základní obecná pravidla struktury faktur a vzorek pro natrénovaní algoritmu. (Rossum 2020) Vytěžovací systémy však nejsou vždy 100 % a je potřeba občas lidského zásahu či manuální verifikace. Často je však proces opatřen kontrolními mechanismy, např. při vytěžování IČO dodavatele porovná program získanou hodnotou s databází dodavatelů a pokud nebude nalezeno, zařadí fakturu ke kontrole.
Faktura 2
1.Najdi ukotvení „TOTAL“
3.Ignoruj symbol „€“
ÚSPĚCH
1.Najdi ukotvení „TOTAL“ 1.Najdi ukotvení „TOTAL“
2.Přečti pravou stranu od kotvy 2.Přečti pravou stranu od kotvy
3.Ignoruj symbol „€“
2.Přečti pravou stranu od kotvy
NEÚSPĚCH
ŠPATNÁ HODNOTA Faktura 1
Faktura 1 Faktura 3
24
2.2.4.
Cloud účetnictví a mobilita
Obvykle je účetní software nakupován jako licencovaný produkt, který je instalovaný přímo na uživatelův počítač. Naopak cloudové účetnictví představuje placený pronájem účetních aplikací, které jsou dostupné širokému počtu uživatelů pouze prostřednictvím internetového připojení.
Cloudové účetnictví umožňuje lepší přístup k datům v reálném čase, což zvyšuje interakci s finančními výsledky a pomáhá při řízení společnosti. (Tracey 2015) S cloud účetnictvím dochází k úspoře peněz v podobě absence prvotní velké investice při koupi účetního softwaru a dále není potřeba IT zaměstnanců pro správu systému a jeho aktualizace. Díky cloudu jsou účetní data přístupná všem autorizovaným osobám napříč různými týmy a přístup k nim není limitovaný pro konkrétního zaměstnance či pro konkrétní počítač s nainstalovaným účetním programem. Cloud zajištuje lepší bezpečnost účetních dat – vše je uloženo online s nejvyšší ochranou a automatickým zálohováním. Cloudová řešení pro vedení účetnictví jsou velmi flexibilní a umožňují správu z různých zařízení. (Khanom 2017)
Dle Eurostatu (2020) vykazuje cloudová technologie ve spojení s účetnictvím od roku 2014 značný nárůst, ačkoliv procento českých firem využívajících cloud účetnictví není stále tak vysoké jako např. v severských zemích (graf 7).
Graf 7: Procento společností (bez finančního sektoru) využívající cloud finanční software
Zdroj: Vlastní zpracování dle Eurostat (2020)
36% 31% 29% 29% 28% 22% 20% 19% 16% 14% 10% 9% 9% 9% 9% 9% 8% 8% 8% 7% 7% 7% 6% 6% 6% 5% 4% 3% 3% 2%
20% 11% 5% 2%
Finsko Norsko Dánsko Švédsko Holandsko Estonsko Irsko Velká Británie Belgie Chorvatsko Malta EU 27 Česko Liva Slovinsko Slovensko Itálie Kypr Portugalsko Španělsko Litva Lucembursko Německo Francie Maďarsko Rumunsko Rakousko Řecko Polsko Bulharsko
2018 2014
