Denna studie undersöker hur AI-baserad automatisering i form av maskininlärning (ML) och robotiseradprocessautomation (RPA), påverkar noggrannhet och effektivitet i leverantörsfakturahantering i småsvenska företag. Studien har en kvalitativ ansats med fokus på hur tekniken integreras i fakturaflödetoch hur det upplevs i det dagliga redovisningsarbetet.

Resultatet visar att maskinlärning främst bidrar till att automatiserad tolkning och igenkänning avfakturadata, medan RPA används för att strukturerad och standardisera arbetsflöden genom regelstyrdaprocesser och systemintegrationer. I kombination minskar dessa tekniker behovet av manuellregistrering vilket leder till kortare hanteringstid och minskad administrativ belastning.

Studien visar också automatiseringen kan minska återkommande manuella fel, men att noggrannheten ipraktiken formas genom samspel mellan automatiserad tolkning, inbyggda kontroller och mänskliggranskning. Vinster i effektivitet och noggrannhet uppstår när processen är väl organiserad, inflödet ärstandardiserat och kontrollen behålls där bedömning och riskhantering behövs. Samtidigt indikerarresultatet att AI-baserad att automatiseringen inte ersätter mänsklig kompetens, utan förändrar dess rolloch fokus i hanteringen av leverantörsfakturor.

This study examines how AI-based automation, in the form of machine learning (ML) and roboticprocess automation (RPA), affects accuracy and efficiency in accounts payable invoice processing insmall Swedish companies. The study adopts a qualitative approach, focusing on how AI-basedautomation is integrated into invoice workflow and how it is perceived in daily accounting work. Thefindings indicate that machine learning primarily support automated data extraction and interpretation of invoice information, while RPA contributes to structuring and standardizing the workflow through rule-based process and system integrations. Together these technologies reduce the need for manual data entry, resulting in shorter processing times, increased capacity and reduced administrative workload.

Furthermore, the study shows that automation can reduce manual errors, however accuracy is achievedthrough an interaction between automated processing, embedded control mechanisms and humanreview. The realized benefits are contingent upon process organization, the degree of standardization inthe invoice inflow, and the maintenance of human control in stages requiring judgment and riskassessment. The result suggest that AI-based automation does not eliminate the need for humanexpertise, but rather reshpes its role within accounts payable processes.