Data liegt niet, ons subjectieve brein wel

Hoe technologie de financieel manager helpt om confirmation bias te voorkomen.

BLOG - Als je CFO’s en finance directors in gaat delen in DISC-persoonlijkheidshokjes, kom je vaak uit bij ‘blauwe types’. Deze persoonlijkheidstypes staan bekend om hun weloverwogen beslissingen en objectiviteit, wat ook nodig is in een financiële rol. Maar als je sommige filosofen en psychologen mag geloven, is het verkrijgen van een objectief beeld van de werkelijkheid eigenlijk onmogelijk. Zijn mensen eigenlijk wel geschikt voor objectieve observaties?

Door Alexander Lethen. Hij is Regional Vice President Benelux bij Celonis.

Dit is een behoorlijk complexe vraag, waar veel gerenommeerde psychologen en gedragswetenschappers zich mee bezig hebben gehouden, zoals de Nobelprijs-winnende psycholoog Daniel Kahneman. Hij ontdekte dat we behoorlijk wat denkfouten kunnen maken.

De theorie van Kahneman

Kort samengevat is Kahneman’s theorie als volgt: bij het verwerken van informatie laten we ons te veel leiden door het primitieve gedeelte in ons brein. Kahneman noemt dit ‘Systeem 1’: ons snelle en dominante systeem dat verantwoordelijk is voor alle indrukken en ervaringen die we onbewust opslaan.

 

Daarnaast hebben we ook nog een tweede systeem; ons trage en onderdanige systeem dat verantwoordelijk is voor ons denken en onze controle en zelfbeheersing. Echter is dit tweede systeem nogal gemakzuchtig, het laat zich namelijk leiden door de informatie die het eerste snelle systeem stuurt. Als gevolg gebruiken we ons slimme ‘denksysteem’ vooral om onze indrukken uit het eerste systeem logisch te onderbouwen, niet heel zuiver dus. In de psychologie noemen ze dit confirmation bias.

Onbewust informatie negeren

Confirmation bias is de neiging om informatie die niet bij je opvattingen past te negeren. Je zoekt dus (onbewust uiteraard) vooral naar bevestiging en laat ontkrachtende informatie achterwege. In dit geval is objectiviteit eerder een soort van masker waarachter we onze persoonlijke drijfveren verstoppen.

Hoe verhoudt deze theorie van Kahneman zich tot de opkomende datatrend en het werk van de finance manager? Cijfers liegen immers niet. Toch kunnen ook cijfers een subjectief beeld van de werkelijkheid geven. Dit gebeurt op het moment dat we cijfers los van het grote geheel interpreteren. Als een finance manager bijvoorbeeld de indruk heeft dat een bepaalde procestaak vaak fout gaat, dan kan hij dit vermoeden bevestigen door er cijfers bij te zoeken. Stel je voor dat deze taak in 30 procent van de gevallen onjuist wordt uitgevoerd, dan zegt hij wellicht in de managementboard: “Maar liefst 30 procent van de gevallen gaat het mis, er moet iets veranderen.” Dat lijkt best een verstandige onderbouwing. Maar wat zegt dit percentage eigenlijk? Misschien gaan andere taken in het proces wel de helft van de tijd mis en kosten deze missers veel meer geld. Dan is die procestaak met 30 procent missers dus misschien helemaal geen prioriteit.

Als we dan weer Kahneman’s theorie erbij nemen, dan kun je zeggen dat in bovenstaande voorbeeld het vermoeden er veel eerder was dan de logische beredenering. Oftewel; de finance manager werd vooral gestuurd door zijn eerste onzorgvuldige en primitieve systeem, waardoor hij niet in staat is om het proces in zijn geheel te zien.

Wat betekenen Kahneman’s inzichten dan voor de finance manager?

Over het algemeen stelt Kahneman niet dat mensen compleet irrationeel zijn, we zijn dus wel geschikt voor objectieve observaties. Maar we hebben hierbij wel wat hulp nodig om nauwkeuriger te oordelen en betere beslissingen te nemen.

En die hulp kunnen finance managers vinden in verschillende technologieën die data uit verschillende systemen samenbrengt. Want pas als cijfers samenkomen, ontstaat er een volledig beeld. Een goed voorbeeld van zo’n datatechnologie is procesmining. Deze techniek vormt als het ware een extra laag over alle afzonderlijke, losse processen heen, waarin alle data samenkomt. Dit soort oplossingen voor de finance sector zouden ervoor moeten zorgen dat cijfers en percentages niet ter onderbouwing worden ingezet voor beslissingen, maar als uitgangspunt. Waar zitten de pijnpunten in de organisatie? Waar vloeit het meeste weg? De antwoorden hierop bepalen idealiter waar een organisatie in investeert en wat prioriteit krijgt. Deze benadering is tegenovergesteld aan hoe we meestal werken, namelijk via een eigen veronderstelling: ‘Ik verwacht dat proces X de organisatie het meeste geld kost, dat ga ik onderzoeken.’ En vergeet hierbij niet dat onze hypotheses voornamelijk worden verwekt door ons luie, dierlijke en onzorgvuldige systeem.

Met technieken zoals proces mining, wordt data niet langer gebruikt om onze eigen hypotheses te toetsen, maar om objectief de verbeterpunten in een organisatie te onderzoeken. Als gevolg kunnen managers een stuk scherper naar bedrijfsprocessen kijken en focussen op pijnpunten die er werkelijk toe doen. En dit besef is belangrijk, want misschien verschuilen de blauwe types zich wel het meest achter de overtuiging ‘cijfers liegen niet’.