The study has a purpose designed to investigate within which framework automation of accounting and billing systems processes is possible through machine learning, as a result of providing guidance for when and where an implementation is relevant in the systems. For the study, a data collection has been carried out on a company that offers accounting and billing systems and works within the machine learning area. Interviews have been made at the company conducted to capture relevant empirical results. Aspects categorized from collected data are presented in possibilities, implementation, ethics and alternative approaches. Together with literature studies, the empirical categories have been analyzed and four frameworks identified. The frameworks identified are: competitiveness, technical factors, knowledge and skills as well as impact on occupational groups.Each frame contains information and examples of factors that should be considered. Companies can investigate important aspects of when and where an implementation of machine learning is possible and relevant in accounting and billing systems. / Studien har ett utformat syfte som handlar om att undersöka inom vilka ramar automatisering av processer inom bokförings- och faktureringssystem är möjligt med hjälp av maskininlärning, med anledning av att skapa en vägledning för när och var en implementation är relevant i systemen. För studien har en datainsamling utförts på ett företag som erbjuder bokförings- och faktureringssystem samt arbetar med maskininlärning för området. Hos verksamheten har intervjuer utförts för att fånga in relevant empiri som resultat. Aspekter som kategoriserats från insamlad data presenteras i möjligheter, implementering, etik och alternativa tillvägagångssätt. Tillsammans med litteraturstudier har kategorierna ur empirin analyserats och fyra ramar identifierats. Ramarna som identifierats är följande: konkurrenskraft, tekniska faktorer, kunskap och kompetens samt påverkan på yrkesgrupper.Varje ram innehåller information och exempel på faktorer som bör beaktas. Företag kan med hjälp av ramarna utreda viktiga aspekter gällande när och var en implementation av maskininlärning är möjlig och relevant i bokförings- och faktureringssystem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:lnu-66841 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Jansson, Christofer, Karlsson, Sebastian |
| Publisher | Linnéuniversitetet, Institutionen för informatik (IK), Linnéuniversitetet, Institutionen för informatik (IK) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0104 seconds