Onderzoek: Potentie van AI in finance vaak onbenut. “Er is een andere kijk nodig.”

Een gemiste kans, ziet ook Kuno Klumpers, verantwoordelijk voor de ontwikkeling van boekhoudsoftware bij Exact. “Uitdagingen die uit het onderzoek naar voren komen, zoals inzicht verkrijgen in de financiële cijfers, zijn precies de plekken waar met AI échte winst te behalen valt. Maar dan is er wel een andere kijk nodig.” In dit artikel belicht hij de struikelblokken, kansen die nu voor het grijpen liggen en duurzame AI-strategieën richting 2030.

Kwestie van kennis en vertrouwen Uit het jaarlijkse onderzoek, dat Exact uitvoert onder financieel professionals, ondernemers en accountants in het Nederlandse mkb, blijkt dat 56% van de gebruikers AI inzet voor het genereren van tekst of afbeeldingen. Veel organisaties koppelen AI echter nog niet aan kostenverlaging en efficiëntie in hun kernprocessen. Klumpers: “AI wordt veelal ad-hoc ingezet voor algemene taken, terwijl de grootste winst juist in de financiële processen zelf zit. Dat is geen onwil, eerder een gebrek aan kansen om vaardigheden op te doen. Een financieel professional is druk met budgettering, forecasting en rapportages. Dan blijft er weinig tijd over om bij te houden wat er allemaal mogelijk is, of hoe je AI écht voor je aan het werk kunt zetten.”

Ook vertrouwen speelt een rol. “Finance is geen omgeving waarin een uitkomst ‘ongeveer’ mag kloppen. Een fout in een tekst is vervelend, een fout in een boeking kan doorwerken in rapportages, aangiften en besluiten”, stelt Klumpers. “Een gezond wantrouwen is begrijpelijk, maar niet nodig als je met herleidbare AI-functionaliteiten werkt. We zijn transparant en laten altijd zien wat het systeem doet en waarom. Als gebruiker blijf je bovendien altijd in controle en heb je de vrijheid om zelf te bepalen hoeveel je automatiseert met onze software. Zo combineren we slimme technologie met een human touch.”

“Zorg dat je cijfers betrouwbaar, centraal en realtime beschikbaar zijn. Want ook voor AI geldt: garbage in, garbage out.”

Meer mogelijk dan mensen denken AI is nog volop in ontwikkeling.

Is de gematigde AI-adoptie geen gevolg van beperkingen in functionaliteiten? Klumpers: “Technologie is zelden de bottleneck. In gesprek met klanten blijkt dat er vaak al meer mogelijk is dan ze denken. Aan ons de taak om AI-toepassingen gebruiksvriendelijk te maken. Zo werken wij al sinds 2017 met AI, vaak zonder dat klanten zich daarvan bewust zijn. Via ingebedde AI-agents in financiële software die op de achtergrond patronen herkennen, voorspellingen doen en afwijkingen signaleren. Ideaal bijvoorbeeld om slimme betaalprofielen en herinneringen voor debiteuren te bepalen.”

Ook leent AI zich vandaag de dag al uitstekend voor complexere taken. “In het MKB Barometeronderzoek komen controle over cashflow en financiële prognoses naar voren als uitdagingen en tijdvreters. Precies gebieden waar AI vandaag al het verschil kan maken. Je kunt al praten met AI als ware het een financiële collega. Met één prompt laat je bijvoorbeeld een winst-en-verliesrekening, balans of relevante ratio’s ophalen. Zo kom je sneller tot de kern van afwijkingen, kun je sturen op cashflow en consistenter rapporteren. Voorheen moest je daar vaak tientallen bestanden en rapportages voor doorlopen.”

Deze ontwikkelingen ondersteunen de verschuiving van rapporteren achteraf naar sturen vooruit. Klumpers: “Om snel te schakelen heb je realtime data en scenario’s nodig. Mijn advies is wel: gebruik slimme financiële software om cijfers op één centrale plek realtime te centraliseren en beheren. Deze staan vaak versnipperd waardoor de juistheid en daarmee de betrouwbaarheid van data regelmatig tekortschiet. Voor AI geldt immers ook: garbage in, garbage out.”

“Richting 2030 win je vooral met een andere inzet van medewerkers: processen standaardiseren en automatiseren, en mensen inzetten op uitzonderingen.”

Houdbare strategie richting 2030

In het onderzoek wordt het aannemen van mensen vaak genoemd als middel om de werkdruk te verlagen. Maar alleen mensen werven is volgens Klumpers geen houdbare strategie. “Werkdruk en complexiteit nemen niet lineair toe. Tijd en vaardigheden zijn de grootste drempels. Je wint vooral met een slimmere inzet van medewerkers: processen standaardiseren en automatiseren, en mensen inzetten op uitzonderingen of waardevolle werkzaamheden. Minder uitvoerende taken, meer verantwoordelijkheid. Sla daar echter niet in door. Een medewerker is vaak blij met afwisseling: complexe analyses combineren met administratief werk. Maar het zwaartepunt moet wel verschuiven.”

De verschuiving van taken leidt ook tot nieuwe teamcomposities. Van AI-ondersteunde controllers tot Complex System Engineers met een finance hart: professionals die complexiteit uit het systeem halen door processen te herontwerpen, en exception-based werken mogelijk te maken. “Dat vraagt om nieuwe kennis en vaardigheden binnen teams. Taken worden vervangen, mensen niet. Mits je het faciliteert en ze meeneemt in de verandering. AI-geletterdheid ontwikkel je niet van de ene op de andere dag.”

Mijn advies: nu is een goed moment om in te stappen. Maak ruimte voor verandermanagement rond AI en begin met standaardisatie en het op orde brengen van realtime data. Want hoe beter processen, stamdata en administraties zijn ingericht, hoe meer AI kan helpen bij snellere analyses, betere signaleringen en betrouwbaardere beslissingen.”