Waarom traditionele automatisering vastloopt op ongestructureerde facturen en AI juist niet

Automatisering: sterk in regels, zwak in uitzonderingen

De klassieke vorm van automatisering werkt volgens vaste regels. Een soort digitale “als dit, dan dat”-logica:

• Als een factuur een PO-nummer bevat → dan matchen met de order.
• Als het bedrag boven de €5.000 ligt → dan langs een tweede goedkeurder.
• Als het btw-nummer ontbreekt → dan markeren als fout.

Zolang de factuur netjes binnen de lijntjes kleurt, werkt dit prima. Maar in de praktijk is dat zelden het geval. Leveranciers gebruiken uiteenlopende formats, vergeten velden of sturen pdf’s met embedded afbeeldingen. En elke afwijking betekent: uitval. En wie het proces kent weet dat uitval handmatige correctie vereist.

Kortom: traditionele automatisering floreert bij standaardisatie. Maar zodra een document afwijkt van de norm, moet een medewerker ingrijpen. En dat is precies waar de frustratie begint.

AI: leest tussen de regels door

AI – en dan vooral machine learning – werkt fundamenteel anders. Geen vaste regels, maar patroonherkenning. AI kijkt niet naar één veld, maar naar het hele document. Lay-out, context, tekst inhoud: alles telt mee.

Stel je voor:

• Het totaalbedrag staat niet op de gebruikelijke plek? AI herkent het alsnog via context (“incl. btw”, “betaling binnen 30 dagen”) en visuele cues.
• Het factuurnummer wordt verkeerd gelabeld? AI leert wat typisch een factuurnummer is op basis van structuur, lengte en positie.
• Velden als ‘leverdatum’ of ‘aantal’ staan op wisselende plekken? AI gebruikt relatieve posities en zinsverband om ze correct te labelen.

AI is dus niet afhankelijk van standaardisatie — en juist goed in het omgaan met ongestructureerde informatie. Waar traditionele systemen vastlopen, gaat AI door.

Samen slimmer: automatisering én AI

AI vervangt automatisering niet, maar vult het aan. Automatisering werkt binnen de lijntjes. AI vult de grijze gebieden ertussen in. Samen maken ze het proces robuuster.

In moderne oplossingen zie je dit al terug:

• Herkenning van PDF- en XML-facturen, ook bij afwijkende formats.
• Automatisch labelen en coderen van boekingsregels zonder vaste templates.
• Voorspellingen van kostenplaatsen of grootboekrekeningen op basis van historische data.

Zodra AI is geïntegreerd, wordt de keten veerkrachtiger. Minder uitval, minder uitzonderingen, minder handmatige tussenkomst.

De belofte van AI voor Finance

Standaardisatie blijft belangrijk. Maar AI biedt een oplossing voor alles wat daarbuiten valt. Voor Finance-professionals betekent dit: geen frustratie meer over afwijkende lay-outs of ontbrekende velden. Maar een zelflerende aanpak die wél werkt in de praktijk.

Met AI bouw je aan een Finance-proces dat met je meegroeit. Slimmer, veerkrachtiger, klaar voor wat er morgen op je afkomt.

Welke stap zet jij richting een slimmer, veerkrachtiger Finance-proces?