Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Maskininlärning inom bokförings- och faktureringssystem
Linnaeus University, Faculty of Technology, Department of Informatics.
Linnaeus University, Faculty of Technology, Department of Informatics.
2017 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

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.

Abstract [sv]

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.

Place, publisher, year, edition, pages
2017. , 42 p.
Keyword [en]
Machine learning, automation, accounting, billing
Keyword [sv]
Maskininlärning, automatisering, bokföring, fakturering
National Category
Information Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:lnu:diva-66841OAI: oai:DiVA.org:lnu-66841DiVA: diva2:1120713
Subject / course
Informatics
Educational program
Information Systems for Business Development Programme,180 credits
Supervisors
Examiners
Available from: 2017-07-07 Created: 2017-07-06 Last updated: 2017-07-07Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(658 kB)27 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 658 kBChecksum SHA-512
a69f1d2df48731bac312f716cf76d9656c11d51247b04e2c8d4661da1c0f4b74c1b608adaefaa7867a193c22b014de84e6a8bfcfd33306c69757934f9a2d6086
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Jansson, ChristoferKarlsson, Sebastian
By organisation
Department of Informatics
Information Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 27 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 196 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf