I Xledger är AI inget du behöver aktivera eller lära dig använda. Det finns redan där i bakgrunden, i flödena och i vardagen.
Automatiska konteringsförslag
Systemet lär sig hur ni arbetar och föreslår rätt kontering direkt.
Intelligent fakturatolkning
Fakturor tolkas och matchas, vilket minskar handpåläggning.
Avvikelser och insikter
Fångar upp avvikelser i kostnader, projekt och transaktioner i tid.
Inbyggt stöd
Få hjälp direkt i systemet via en chatbot – med en AI-agent under utveckling som kan föreslå nästa steg och utföra åtgärder.
Hantering av stora volymer
Bearbetar stora mängder fakturor snabbt, så det blir enklare att växa.
Automatiserad avstämning
Transaktioner matchas löpande så att avstämningar, även mellan bolag, länder och valutor, sker snabbare och mer träffsäkert.
Intelligens i kärnan
Automatisering är en av grundpelarna i Xledger. Redan runt millennieskiftet utvecklades systemet med maskininlärning, en tidig form av artificiell intelligens. Det lade grunden för ökad automatisering och ett system som lär sig av användarnas beteenden.
I takt med nya framsteg inom AI, däribland generativ AI, fortsätter utvecklingen mot ett mer intelligent och allt mer självgående system.
Det innebär att Xledger i allt högre grad kan känna igen mönster i data och arbetssätt. Historik och beteenden tas tillvara, vilket gör att flöden inte bara automatiseras, utan också förbättras.
Samtidigt gör AI information mer tillgänglig och relevant, så att du får bättre beslutsunderlag snabbare.
En naturlig del av helheten
AI är inte en separat funktion. Det är en del av systemet, integrerad i varje steg. Resultatet är ett affärssystem som inte bara hanterar data, utan hjälper dig att arbeta smartare med den.
– Vi ser en enorm potential i att flytta intelligensen ännu närmare kärnan i ERP-systemet. När man bygger det rätt från början skapar det en helt annan användarupplevelse och skalbarhet.
Bra beslutsstöd börjar med ordning på datan
För att kunna ge relevanta insikter och stödja beslut behöver data vara strukturerad, jämförbar och tillgänglig. Om olika bolag arbetar på olika sätt – med olika kontoplaner, dimensioner eller modeller – blir det svårare att få ut verkligt värde.
Det handlar sällan om att införa mer teknik. Ofta handlar det om att skapa ordning och sammanhang i den information som redan finns.
När strukturen är på plats kan AI göra verklig skillnad. Inte bara genom att effektivisera enskilda moment, utan genom att stärka helheten, med bättre överblick, mer träffsäkra analyser och ett tydligare beslutsstöd.
MCP ger AI tillgång till rätt information
För att en AI-assistent ska kunna svara på frågor om verksamheten behöver den kunna hämta information från de system där datan finns. MCP, Model Context Protocol, är en öppen standard som skapar en gemensam koppling mellan AI och olika system. Det innebär att du inte behöver bygga en separat integration för varje AI-tjänst du vill använda.
I Xledger finns MCP-stödet inbyggt. Det gör att en AI-assistent kan arbeta med ekonomidata och processer direkt i affärssystemet. En konsultchef kan exempelvis fråga om beläggning eller projektresultat. Ekonomichefen kan få en samlad bild av likviditeten, följa budgetavvikelser eller jämföra resultatet mellan bolag.
Din roll och dina behörigheter i Xledger styr vad AI-assistenten får se och göra. Den kan alltså inte fritt söka igenom all information i systemet.
Det går även att använda en extern MCP om du vill att en AI-agent ska arbeta med information från flera delar av verksamheten. Xledger kopplas då samman med exempelvis CRM- och BI-system i en lösning som anpassas efter verksamhetens behov. Säkerhet och förvaltning ansvarar du då själv för.
AI inom europeiska dataskyddskrav
All data lagras och hanteras i Norge. Det innebär att den omfattas av norska och europeiska lagar och regelverk, vilket ger en trygg och förutsägbar grund för AI-användning.
När datan stannar inom Europa minskar du riskerna kopplade till internationella dataöverföringar, samtidigt som du behåller kontrollen över hur informationen används.
Den lokala infrastrukturen bidrar till hög prestanda och stabilitet, en förutsättning för att AI ska kunna arbeta snabbt och tillförlitligt i realtid. Samtidigt är systemet optimerat för effektiv resursanvändning, vilket minskar behovet av lagring och energi och därmed även systemets miljöpåverkan.
→ Så utvecklar vi AI med fokus på kontroll, säkerhet och kvalitet


