Data voor allen, allen voor data

In gesprek met de partners van Financial Systems, het ICT innovatie event.

Door Bouko de Groot

Zijn visie voor de volgende generatie ERPs heeft twee hoofdelementen. “In de eerste plaats zit alles in de cloud, dat is bij velen nog lang niet het geval. Daarnaast bewegen financiële systemen zich van hoog gespecialiseerd naar front office werk,” zegt Phill Robinson, CEO van Exact. Dat laatste gebeurt door verdergaande automatisering. Samen met de groeiende hoeveelheid data resulteert dat in betere AI en betere machine learning.

Andere data

Ondanks de groeiende digitalisering blijft een groot deel van de beschikbare data ongebruikt liggen. “Systemen krijgen gestructureerde gegevens gevoed, maar missen daarmee zeker de helft van het plaatje,” zegt Robinson. Alle ongestructureerde data blijft buiten beschouwing: de vele e-mails, messenger-berichten, uitingen en interacties op een sociaal intranet media, enzovoort. Ook informele gegevensverzameling wordt niet meegenomen. “Kijk bijvoorbeeld naar factuurverwerking: elke factuur moet worden goedgekeurd. De gegevens daarvoor zijn goed voorhanden. Maar er gebeurt daar omheen ook van alles, zoals gespreksuitwisselingen in social media via de interne systemen. Die geven context, maar zijn doorgaans niet opgenomen in het financiële systeem. Als je later terugkijkt op de goedkeuring kun je dus niet zien wat er rond die beslissing allemaal speelde en welke invloed dat had.”

Exact heeft daarom een social intranet ontwikkeld, zodat er wel synergy mogelijk is. Dialogen, tijden, likes, delen van documenten, websitebezoek: het wordt allemaal aan elkaar en aan de meer traditionele data gekoppeld. “Dat is onze visie van de toekomst, daar investeren we flink in,” zegt Robinson. “We ontwerpen onze producten om meer intuïtief te zijn, zodat iedereen ze eenvoudig kan gebruiken. Immers, hoe meer mensen het kunnen gebruiken, hoe meer data verzameld kan worden.”

Data van anderen

“Er zijn maar liefst 425.000 bedrijven in de Benelux, die hun zaken managen in ons systeem,” weet Robinson. Al die bedrijven samen produceren een enorme hoeveelheid data. Daarin schuilt een extra kracht voor de klanten. “Machine learning kan heel krachtig zijn, maar het heeft één groot nadeel, het zogenaamde 'cold start problem'. Want voordat er geleerd kan worden, moet er voldoende data zijn om mee te leren,” legt hij uit. Bij Exact is dat juist geen probleem: geanonimiseerde data uit de enorme zee van al die bedrijven wordt gebruikt voor die eerste 'lessen'.

Machine learning en nieuwe AI nemen meer en meer repetitieve taken uit handen van de de finance professional. “De tijd en de moeite die je zo vrijmaakt stelt je in staat om te focussen op hoogwaardiger werk, dat levert een significante ROI op,” stelt Robinson. Met een deel van die extra tijd data kan dan bijvoorbeeld een ander voordeel van al die extra – anonieme – data gebruikt worden. “Daarmee kun je je organisatie benchmarken met het gemiddelde voor je branche: hier die je het beter dan de concurrentie, daar slechter. Zo kun je ook ontdekken waar je bottlenecks zitten, enzovoort.”

Al dat nieuws laat hij graag zien op 3 oktober tijdens Financial Systems. “We zitten dan midden in onze herfst release, een dag na ons eigen event Exact Live.” Komt u ook?

Lees ook: MKB in de wolken met software.