Projektin laskutuksen helpottaminen: tekoäly kerää kaikki kuitit automaattisesti – Älykäs projektikohtaisten kulujen kokoaminen eri lähteistä

Miksi manuaalinen projektilaskenta syö kustannuksia

”Missä on tiistain lasku?” – tämä kysymys on jokaiselle projektipäällikölle tuttu. Kuitin hankkimisen työmäärää aliarvioidaan kuitenkin systemaattisesti.

Kätketty työpaperin keruussa

Saksalaiset yritykset käyttävät keskimäärin 12 % työajastaan hallinnollisiin tehtäviin. Projektien laskentaprosessissa tämä osuus on vielä suurempi.

Todellisuus näyttää tältä:

• Projektipäälliköt keräävät tositteita eri tiimin jäseniltä
• Kuitit kuvataan ja ladataan manuaalisesti
• Jokainen tosite täytyy viedä oikealle kustannuspaikalle
• Puuttuvat tositteet aiheuttavat lisäkysymyksiä ja viivästyksiä
• Laskentakuukausien lopussa kiire painaa päälle

Tämä vie aikaa ja hermoja – mutta ennen kaikkea rahaa.

Kun projektipäälliköistä tulee kirjanpitäjiä

Thomas konepajalta laskee: ”Vanhemmat projektipäällikköni tienaavat 75 000 euroa vuodessa. Jos he käyttävät kaksi tuntia viikossa tositteisiin, siitä kertyy 3 600 euroa vuodessa – henkilöä kohden, pelkkään hallintoon.”

Kymmenen projektipäällikön yrityksessä tämä tarkoittaa 36 000 euroa. Rahaa, joka voisi mennä asiakasprojekteihin tai henkilöstön kehittämiseen.

Ja se on vasta jäävuoren huippu. Manuaaliset prosessit johtavat myös seuraaviin ongelmiin:

Ratkaisu on selvä: automatisointi tekoälyn avulla. Mutta miten se käytännössä toimii?

Miten tekoäly mullistaa automaattisen tositteiden käsittelyn

Tekoälyavusteinen tositteiden käsittely ei ole enää tulevaisuutta – sadat saksalaisyritykset hyödyntävät sitä jo tänään. Periaate on yksinkertainen mutta tehokas: tekoäly hoitaa rutiinityön ja kohdistaa tositteet automaattisesti.

Älykäs dokumenttien tunnistus käytännössä

Modernit OCR-järjestelmät (Optical Character Recognition – optinen tekstintunnistus) eivät näe vain tekstiä vaan ymmärtävät myös kontekstin. Esimerkki:

Työntekijäsi ottaa kuvan polttoainekuitista älypuhelimella. Tekoäly tunnistaa automaattisesti:

• Pysähdyksen päivämäärän ja kellonajan
• Summan ja arvonlisäveron
• Huoltoaseman ja sijainnin
• Ajoneuvon rekisterinumeron (jos merkitty)
• Polttoainetyypin

Tekoäly menee pidemmälle: se vertaa näitä tietoja projektikalenteriisi. Oliko työntekijä tuona päivänä asiakkaalla paikan päällä? Silloin kustannus yhdistetään automaattisesti oikeaan projektiin.

Automatisoitu kohdistus projekteihin ja kustannuspaikoille

Tässä modernin tekoälyn todellinen vahvuus näkyy. Järjestelmät oppivat aiemmista kohdistuksista ja osumatarkkuus kasvaa ajan myötä.

Käytännön esimerkki: Markus, IT-johtaja palveluyhtiössä kertoo: ”Meidän tekoälymme tunnistaa nyt automaattisesti, että Münchenin hotellilaskut kuuluvat kyseiseen suurprojektiin. Se huomioi päiväyksen, työntekijän ja projektin keston – ja osuu 95 %:ssa oikein.”

Automaattinen kohdistus perustuu erilaisiin parametreihin:

1. Aikaperusteinen kohdistus: Projektikalentereiden ja työaikojen vertailu
2. Henkilöperusteinen kohdistus: Kuka työntekijä työskentelee missä projektissa?
3. Sijaintiperusteinen kohdistus: GPS-tiedot ja projektien sijainnit
4. Kategoriaperusteinen kohdistus: Tietyt kustannustyypit kuuluvat tiettyihin projekteihin
5. Oppimiseen perustuva kohdistus: Tekoäly tunnistaa aiempien kohdistusten perusteella kuvioita

Eri tietolähteiden integrointi

Suurin haaste projektikohtaisessa laskennassa? Tositteet saattavat piillä missä tahansa: sähköposteissa, kännykkäkameroissa, yrityksen pilvessä tai paperipinoissa.

Älykkäät tekoälyjärjestelmät hyödyntävät kaikki olennaiset lähteet:

Lopputulos: työntekijöiden ei tarvitse enää ladata tai kohdistaa mitään käsin. Tekoäly kerää jatkuvasti taustalla ja valmistaa projektikohtaisen laskennan puolestasi.

Tärkeimmät tekoälyteknologiat projektilaskennassa

Mitä teknologioita automaattisen tositteiden käsittelyn taustalla on? Kolme tekoälyaluetta toimii saumattomasti yhteen – eikä sinun tarvitse olla tietojenkäsittelytieteilijä hyötyäksesi siitä.

OCR ja koneoppiminen yhdessä

OCR (Optical Character Recognition) ei ole uusi keksintö. Mutta vasta koneoppiminen tekee siitä älykkään järjestelmän. Nyt se ei tunnista vain kirjaimia vaan ymmärtää myös yhteyden.

Esimerkki: Perinteinen OCR lukee ”Hotel Adler 120,50 €”. Siihen se jää.

Tekoälyyn perustuva OCR tunnistaa lisäksi:

• Hotel = majoituskulu
• 120,50 € = bruttohinta 7 % ALV:lla
• Sivussa oleva päivämäärä = matkustusajankohta
• Osoite = projektin sijainti

Koneoppiminen taustalla toimii kuin kokenut kirjanpitäjä, joka tietää vuosien kokemuksella, mikä tosite kuuluu mihinkin projektiin. Tekoäly vain ei väsy eikä huono päivä vaikuta siihen.

Puhutun kielen analytiikka tositteiden luokituksessa

NLP (Natural Language Processing – luonnollisen kielen käsittely) auttaa tekoälyä ymmärtämään kirjoitetun viestin merkityksen. Tämä on kultaakin arvokkaampaa tositteiden kohdalla.

Kuvittele, että kuitissa lukee varaosia puristimeen asiakas Müller. Tavanomainen järjestelmä tallentaisi vain tekstin. NLP-järjestelmä ymmärtää:

1. varaosia → materiaalikustannus
2. puristin → viittaus koneeseen
3. asiakas Müller → viittaus projektiin

Anna, SaaS-palveluntarjoajan HR-johtaja, kehuu: ”Tekoälymme tulkitsee jopa kehittäjiemme kryptiset selitykset. ’Pizza yövuoroon Release 2.4 varten’ kohdistuu automaattisesti oikean projektin tarjoilukuluksi.”

Ennakoiva analytiikka kustannusarvioissa

Tämä on jo todella kiinnostavaa: Ennakoivan analytiikan (Predictive Analytics) avulla tekoäly hyödyntää historiallisia tietoja tulevien kustannusten ennustamiseen. Projektilaskennassa todellinen muutosvoima.

Tekoäly analysoi aiempia projekteja ja tunnistaa malleja:

Käytännössä tämä tarkoittaa: näet jo neljänneksen kuluttua, pysyykö projekti budjetissa. Aikaa jää oikeille korjausliikkeille.

Mutta varo: ennusteet ovat juuri niin luotettavia kuin datasi laatu. Roskaa sisään, roskaa ulos – pätee myös tekoälyyn.

Käytännön esimerkki: Kuinka koneenrakentaja säästää 40 % aikaa

Teoria on mukavaa, mutta mitä tekoälyavusteinen tositteiden käsittely tuo oikeasti? Katsotaanpa aito tapaus – anonyymisti, mutta oikeilla luvuilla.

Lähtötilanne ja haasteet

Müller Maschinenbau GmbH (nimi muutettu) kehittää erikoiskoneita autoteollisuudelle. 85 työntekijää, 12 projektipäällikköä, projektien arvo 50 000–500 000 euroa.

Ongelma: Jokaisella projektilla oli omat kustannuspaikat, materiaalia haettiin eri varastoista, työntekijät olivat usein asiakkaalla. Kuukausittainen projektilaskenta oli painajainen.

Toimitusjohtaja Klaus Müller (fiktiivinen nimi) kertoo: ”Projektipäälliköt käyttivät kuukausittain 3-4 päivää tositteiden keruuseen ja kulujen kohdistukseen. Monimutkaisissa projekteissa työ tuntui salapoliisityöltä.”

Haasteet tarkemmin:

• 15 kulutyyppiä projektia kohden
• Työntekijät vaihtuvissa tiimeissä eri työmailla
• Materiaalit kolmesta eri varastosta
• Ulkoiset palvelut eri laskutusrytmeillä
• Matka- ja yöpymiskulut asiakaskohteissa

Tekoälyratkaisun käyttöönotto

Kolmen kuukauden arviointijakson jälkeen Müller päätyi tekoälyratkaisuun. Implementointi jaettiin kolmeen vaiheeseen:

Vaihe 1 (kuukaudet 1–2): Datan integrointi

1. ERP-järjestelmän liittäminen työajoille ja materiaalin nostoille
2. Yritysluottokorttitapahtumien integrointi
3. Älypuhelinsovellus kaikille projektipäälliköille
4. Sähköpostien PDF-laskujen automaattinen tuonti

Vaihe 2 (kuukaudet 3–4): Tekoälyn koulutus

1. Kuuden kuukauden projektilaskentojen lataus
2. 500 esimerkkitositteen käsin luokittelu
3. Projektisääntöjen ja kohdistuslogiikan määrittely
4. Kahden pilottiprojektin koeajo

Vaihe 3 (kuukaudet 5–6): Laajennus ja optimointi

1. Käytön laajennus kaikkiin käynnissä oleviin projekteihin
2. Projektipäälliköiden ja asiantuntijoiden koulutus
3. Automaatiosääntöjen hienosäätö
4. Integraatio nykyisiin kontrolliprosesseihin

Mitatut tulokset 6 kuukaudessa

Luvut puhuvat puolestaan. Müller mittasi tilanteen ennen ja jälkeen käyttöönoton:

Klaus Müller summaa: ”Ajan säästö oli odotettua suurempi. Mutta todellinen hyöty on siinä, että projektipäälliköillä on taas aikaa asiakkaille, ei paperitöille.”

Erityisen vaikuttavaa oli, että tekoäly oppi nopeasti yrityksen omat kuviot. Kolmen kuukauden kuluttua se tunnisti automaattisesti, että tiettyjen kaupunkien hotellikulut liittyivät kyseisiin projekteihin.

Sijoitetun pääoman tuotto (ROI) saavutettiin jo kahdeksan kuukauden päästä – nopeammin kuin suunniteltiin.

Oikeudellinen varmuus ja compliance tekoälyjärjestelmissä

”Kuulostaa hyvältä, mutta onko tämä laillisesti turvallista?” Jokainen vastuullinen toimitusjohtaja kysyy tätä – syystä: tositteiden osalta säädökset ovat tiukat.

GoBD-yhteensopiva digitaalinen tositteiden arkistointi

GoBD (perusteet kirjojen, kirjanpidon ja tositteiden sähköisestä säilyttämisestä Saksassa) määrittelee, miten digitaaliset tositteet tulee käsitellä.

Hyvä uutinen: nykyaikaiset tekoälyjärjestelmät on kehitetty GoBD-yhteensopiviksi alusta alkaen. Ne täyttävät vaatimukset automaattisesti:

• Muuttumattomuus: Tositteet suojataan digitaalisilla sormenjäljillä
• Kattavuus: Kaikki tositteet tallennetaan ja arkistoidaan täydellisesti
• Järjestys: Systemaattinen tallennus projektien ja kategorioiden mukaan
• Jäljitettävyys: Kaikki muutokset protokolloidaan
• Saavutettavuus: Hakutoiminnoilla löydettävissä heti

Käytännössä: kun työntekijä kuvaa kuitin, tekoäly luo heti alkuperäiskuvan hash-arvon (digitaalisen sormenjäljen). Tämä todistaa myöhemmin, ettei dokumenttia ole muutettu.

Tarkastusvarmuus ja jäljitettävyys

Kun verottaja tekee tarkastuksen, sinun täytyy pystyä todentamaan jokainen tosite ja kirjaus. Tekoälyllä tämä käy helpommin kuin paperitositteilla.

Tekoäly protokolloi automaattisesti:

Markus IT:stä kertoo: ”Viime tarkastuksessamme viranomainen oli vaikuttunut. Löysimme jokaisen tositteen sekunneissa ja pystyimme näyttämään koko käsittelyhistorian. Säästi valtavasti aikaa.”

Tärkeää: valitse vain palveluntarjoaja, joka osoittaa GoBD-sertifikaatit kirjallisesti. Digi ei automaattisesti tarkoita lainmukaisuutta.

Käytännön vinkki: tee säännöllisiä pistotarkistuksia. Paras tekoälykin tekee joskus virheitä. 5–10 % tarkistus kuukaudessa riittää yleensä laadun varmistamiseen.

Implementointistrategia: Näin otat tekoälypohjaisen tositteiden käsittelyn käyttöön

Tekniikka on valmis, business case selvä – mutta miten onnistut toteutuksessa? Tässä vaihessa jyvät erotellaan akanoista. Hyvin suunniteltu strategia ratkaisee onnistumisen tai pettymyksen.

Valmistelu ja datan laatu

Ennen kuin otat tekoälyn käyttöön, kotityöt on tehtävä. Tekoäly on vain niin hyvä kuin sille syötetty data.

Valmistelu etenee neljässä vaiheessa:

1. Nykyprosessien kartoitus
   Dokumentoi, miten tositteet nyt kerätään ja käsitellään. Missä on pullonkauloja? Mitkä vaiheet vievät eniten aikaa?
2. Tietolähteiden tunnistus
   Lista paikoista, joissa tositteita syntyy: sähköpostit, kuvat, ERP, luottokorttitapahtumat, toimittajaportaalit.
3. Kategorioiden määrittely
   Selkeä rakenne: mitkä kululajit ovat käytössä? Miten kustannuspaikat on organisoitu? Mitä projekteja on käynnissä rinnakkain?
4. Historiallisen datan keruu
   Kerää 6–12 kuukauden projektilaskennat. Näitä käytetään tekoälyn opettamiseen.

Anna, SaaS-yrityksen HR-johtaja, varoittaa: ”Luulimme voivamme aloittaa heti. Ilman siistejä kategorioita tekoäly oppi täysin väärin. Kolmen viikon valmistelu olisi säästänyt kaksi kuukautta korjaustyötä.”

Pilotointi ja käyttöönoton suunnittelu

Aloita pienestä, opi nopeasti ja skaalaa sitten. Tässä piilee onnistuneen käyttöönoton salaisuus.

Tavallinen käyttöönottosuunnitelma:

Valitse pilotiksi tarkoituksella ns. ”normaali” projekti – ei kaikkein helpoin tai vaikein. Realistiset tulokset ovat tärkeimmät.

Henkilöstön koulutus ja muutosjohtaminen

Täällä kaatuu suurin osa tekoälyprojekteista: ihmiset, ei tekniikka. Työntekijöiden täytyy ymmärtää, miksi tekoäly auttaa, ei uhkaa heitä.

Tärkeimmät viestit tiimille:

• ”Tekoäly vapauttaa tylsistä töistä, jotta voitte keskittyä olennaiseen.”
• ”Sinä olet edelleen asiantuntija – tekoäly on vain apuri.”
• ”Tekoälyn virheet ovat normaaleja ja korjataan yhdessä.”
• ”Kokemuksesi tekee tekoälystä entistäkin paremman.”

Thomas konepajalta kertoo: ”Kokeneimmat projektipäälliköt olivat aluksi epäluuloisia. He tekivät kaiken itse 20 vuoden ajan. Mutta kun he huomasivat, että aikaa vapautui enemmän asiakastapaamisiin, heistä tuli suurimpia kannattajia.”

Käytännön koulutusvinkit:

1. Tekemällä oppii parhaiten: Pelkkä teoria kyllästyttää, työntekijöiden kannattaa tarttua tositteisiin heti.
2. Määritä Power-userit: 2–3 teknisesti osaavaa kollegaa sisäisiksi asiantuntijoiksi.
3. Säännölliset palautetilaisuudet: Viikoittaiset 15 minuutin palaverit käyttöönotossa paljastavat haasteet ajoissa.
4. Juhli onnistumisia: Viesti ajansäästöt ja kehitys avoimesti tiimille.

Muista myös: kirjanpitotiimi tulee ottaa mukaan. He näkevät nyt erilaista tietorakennetta ja joutuvat mukauttamaan tarkastusrutiininsa.

ROI-laskelma: Mitä tekoälypohjainen tositteiden käsittely todella maksaa?

”Kuulostaa hyvältä, mutta paljonko tämä maksaa?” Jokaisessa tekoälykeskustelussa tätä kysytään – ja syystä: paraskaan järjestelmä ei riitä ilman selvää kannattavuutta.

Investointikustannukset ja säästöpotentiaalit

Tekoälypohjaisen tositteiden käsittelyn investoinnissa on useita osa-alueita. Tässä realistinen kustannusarvio yritykselle, jossa on 50–150 työntekijää:

20 aktiivikäyttäjällä kokonaiskulut ovat siis:

• Kertakustannukset: 10 000–28 000 €
• Vuosittaiset kustannukset: 8 400–16 800 €

Vastapainona selkeät säästöt:

Kokonaissäästö ensimmäisenä vuotena: 40 000 € tai enemmän

ROI on siis 150–300 % – jo ensimmäisen vuoden aikana.

Pintaa syvemmällä: hyötyjä projektiohjaukseen

Pelkkä kustannussäästö on vasta puolet totuutta. Tekoälypohjainen tositteiden käsittely antaa strategista kilpailuetua, jota on vaikea mitata mutta arvostetaan:

Reaaliaikainen projektikontrolli: Näet kulut päivittäin, et kuukausittain. Voit reagoida ajoissa.

Parempi tarjousten laskenta: Tarkat historialliset datat mahdollistavat tarkan hinnoittelun. Vähemmän tappiollisia projekteja.

Kasvava työtyytyväisyys: Vähemmän byrokratiaa, enemmän aikaa oikealle työlle. Motivaatio kasvaa, vaihtuvuus vähenee.

Compliance-vapaus: GoBD-yhteensopiva arkistointi pienentää riskejä tarkastuksissa.

Markus, IT-johtaja palveluyhtiössä, summaa: ”Ajan säästö teki vaikutuksen. Mutta todellinen etu on, että voimme nyt tehdä projektikohtaisia päätöksiä aidon tiedon, ei vain fiiliksen pohjalta.”

Käytännön esimerkki: Reaaliaikaisen kuluseurannan ansiosta eräs koneenrakentaja huomasi ajoissa, että yksi projekti uhkasi ylittää budjetin 15 %. Oikea-aikaisilla toimenpiteillä vältettiin viisinumeroinen tappio.

Vältä yleisimmät virheet käyttöönotossa

Virheistä oppii – mutta parasta on oppia muiden virheistä. Satojen tekoälyprojektien jälkeen tietyt sudenkuopat nousevat selvästi esiin.

Tekniset kompastuskivet

Virhe 1: Datan laadun huomiotta jättäminen

”Roskaa sisään, roskaa ulos” – tämä pätee erityisesti tekoälyyn. Monet aliarvioivat alkudatan laadun merkityksen.

Missä menee pieleen: vanhat tositteet on luokiteltu puutteellisesti, kustannuspaikat nimetty epäjohdonmukaisesti, projektirakenteet muuttuneet ajan myötä.

Ratkaisu: Panosta 2–3 viikkoa datan siivoamiseen ennen tekoälyn koulutusta.

Virhe 2: Epärealistiset odotukset tarkkuudelle

Tekoäly ei ole taikuutta vaan tilastotiedettä. 95 % osumatarkkuus on erinomainen – 100 %:aan ei päästä koskaan.

Anna SaaS-yrityksestä kertoo: ”Luulimme, että tekoälyn täytyy olla täydellinen. Kun 5 % kohdistuksista meni väärin, harkitsimme projektin keskeyttämistä – kunnes tajusimme, että manuaalisti meillä oli 12 % virheitä.”

Virhe 3: Integraation aliarviointi

Kauneinkaan tekoälyratkaisu ei auta, jos se ei keskustele nykyisten järjestelmiesi kanssa.

Tarkista etukäteen:

• Onko ERP-järjestelmässä avoimet rajapinnat?
• Voiko sähköpostijärjestelmä viedä PDF:t automaattisesti?
• Tukeeko kirjanpitojärjestelmä tiedostojen tuontia?
• Toimiiko luottokortti-integraatio?

Organisatoriset haasteet

Virhe 4: Muutoksenhallinnan unohtaminen

Yleisin epäonnistumisten syy on henkilöstön varovaisuus. Ei pahuuttaan vaan epävarmuudesta.

Thomas konepajalta kertoo: ”Kokenein projektipäällikköni käytti kolme viikkoa vanhaa menetelmää tahallaan. Lopulta vaihtoi, kun näki kolleegoiden säästävän aikaa.”

Ratkaisu: Viesti alusta asti, että tekoäly tukee eikä korvaa työntekijöitä.

Virhe 5: Liian laaja käyttöönotto

”Nyt digitalisoidaan kaikki” – tämä lähestymistapa uuvuttaa organisaation ja tekniikan.

Parempi: Aloita 20–30 % projekteista. Hio prosessit ja laajenna sitten.

Virhe 6: Epäselvät vastuut

Kuka vastaa tekoälystä? Kuka tarkistaa tulokset? Kuka kouluttaa uusia käyttäjiä?

Määritä roolit selkeästi:

Viimeinen ja tärkein vinkki: Varaa 20 % enemmän aikaa ja budjettia kuin arvioit. Tekoälyhankkeissa tulee aina yllätyksiä – usein positiivisia, joskus myös haastavia.

Markus summaa: ”Suunnittelimme kolme kuukautta ja käytimme neljä. Vuoden jälkeen säästöt ylittivät kaikki odotukset. Joskus tärkeintä on oppia matkan varrella.”

Usein kysytyt kysymykset tekoälypohjaisesta projektikohtaisesta laskennasta

Kuinka kauan tekoälypohjaisen tositteiden käsittelyn käyttöönotto kestää?

Käyttöönotto kestää yleensä 3–6 kuukautta yrityksen koosta ja järjestelmien monimutkaisuudesta riippuen. Pilottiprojekti saadaan toimintaan jo 4–6 viikossa.

Onko tekoälypohjainen tositteiden käsittely GoBD-yhteensopivaa?

Kyllä, nykyaikaiset tekoälyjärjestelmät täyttävät kaikki GoBD-vaatimukset asianmukaiseen kirjanpitoon. Automaattinen protokollointi ja muuttumaton arkistointi tarjoavat parempaa turvallisuutta kuin käsin tehty prosessi.

Mikä on tunnistustarkkuus eri tyyppisille tositteille?

Strukturoitujen tositteiden (laskut, kuitit) osalta tarkkuus on 95–98 %. Käsinkirjoitettujen ja hankalasti luettavien dokumenttien kanssa tarkkuus saattaa olla 80–85 %. Järjestelmä oppii jatkuvasti ja paranee ajan myötä.

Voiko olemassa olevat ERP-järjestelmät liittää mukaan?

Suurimmassa osassa moderneista ERP-järjestelmistä on integraatiorajapinnat (API). Yleisimmät järjestelmät, kuten SAP, Microsoft Dynamics tai DATEV, voidaan liittää helposti. Vanhempiin järjestelmiin tarvitaan joskus räätälöity rajapinta.

Mitä tapahtuu, jos tekoäly ei pysty kohdistamaan tositetta automaattisesti?

Epäselvät tositteet siirtyvät tarkastusjonoon ja ne käsitellään manuaalisesti. Näiden manuaalisten kohdistusten kautta tekoäly oppii lisää ja automaatioprosentti kasvaa jatkuvasti.

Miten tietosuoja ja tietoturva taataan?

Vastuulliset toimittajat tarjoavat GDPR-yhteensopivia ratkaisuja Saksan palvelinsijainnilla, päästä päähän -salauksella ja säännöllisillä turvallisuusauditoinneilla. Tarkista ISO 27001 -sertifikaatit ennen ostopäätöstä.

Millaiset kustannussäästöt ovat realistisia?

Tyypillisesti yritykset säästävät 40–60 % tositteiden ja projektilaskennan työajasta. Keskisuuressa yrityksessä se tarkoittaa 30 000–50 000 euron vuosittaista säästöä, investoinnin maksuajan ollessa 8–12 kuukautta.

Voivatko myös liikkuvat työntekijät käyttää järjestelmää?

Kyllä, moderneissa järjestelmissä on mobiilisovellukset tositteiden pikaisia kirjauksia varten tien päältä. Kuitit kuvataan ja ladataan automaattisesti – myös ilman verkkoyhteyttä (datan synkronointi seuraavan yhteyden tullessa).