Hoe AI inzetten in financiële processen om beter zicht te krijgen op toekomstige evoluties
24 maart 2025Artificiële intelligentie (AI) heeft al een stevige impact gehad op verschillende sectoren. Ze verandert hoe bedrijven opereren, beslissingen nemen en met klanten interageren. Hoewel AI bijzonder snel ingang vond in domeinen zoals marketing en communicatie, blijft de financefunctie, met haar complexe regelgeving en hoge nood aan nauwkeurigheid, voorzichtiger in de adoptie ervan.
“AI heeft enorm potentieel binnen finance, maar het zal nog een paar jaar duren vooraleer het echt een rol kan spelen in real-time besluitvorming. Finance vereist precisie en compliance, normen waar AI vandaag nog niet volledig aan voldoet,” zegt Stéphanie Struelens, Leader Pragmatic Advisory and Implementation voor Financial Institutions.
Vandaag biedt artificiële intelligentie in finance de mogelijkheid om repetitieve taken te automatiseren, dataverwerking te versnellen en finance professionals te ondersteunen met voorspellende inzichten. Zo wordt Optical Character Recognition (OCR), een type AI binnen Computer Vision en Natural Language Processing, al jaren gebruikt in boekhouding om documenten te verwerken en metadata automatisch uit te lezen. Hoewel de financefunctie geen koploper is in AI-adoptie, zorgt de gestage evolutie er wel voor dat financeprocessen stilaan anders worden georganiseerd.
Dit artikel onderzoekt hoe AI de financefunctie transformeert, van het automatiseren van dagdagelijkse processen tot het voorspellen van financiële trends, en reikt concrete tips aan voor organisaties die AI willen integreren in hun finance-afdeling.
De rol van AI in de financefunctie van de toekomst
In plaats van een plotse revolutie, mogen we eerder een geleidelijke evolutie verwachten waarbij AI financeteams helpt om slimmer te werken in plaats van harder.
Een van de belangrijkste domeinen waarin AI vandaag al impact heeft, is de automatisering van repetitieve en transactionele taken. Finance-afdelingen spenderen traditioneel veel tijd aan manuele processen zoals gegevensinvoer, reconciliatie, het matchen van facturen en het boeken van algemene rekeningen. Door deze taken te automatiseren met AI-gedreven technologie, kunnen teams niet alleen tijd winnen, maar ook het risico op menselijke fouten aanzienlijk verkleinen.
Daarnaast opent AI de deur naar geavanceerdere financiële analyse. Predictive analytics helpt patronen, afwijkingen en anomalieën te detecteren, wat leidt tot betere forecasting en budgettering. AI-modellen kunnen grote hoeveelheden data analyseren en inzichten genereren die besluitvorming zowel accurater als tijdiger maken. Denk bijvoorbeeld aan het voorspellen van cashflowpatronen, waardoor organisaties beter kunnen anticiperen op hun liquiditeitsbehoeften en met meer zekerheid kunnen plannen.
Enkel voordelen?
Met AI kunnen financeafdelingen efficiënter werken, met een meer gemotiveerd team dat minder tijd besteedt aan repetitieve taken en meer ruimte krijgt voor strategisch en analytisch werk. Die verschuiving creëert ademruimte voor innovatie en procesverbetering, los van de klassieke compliancevereisten en dagelijkse operaties.
Toch brengt de toename aan data en inzichten ook nieuwe uitdagingen met zich mee.
“Doordat AI steeds meer informatie en inzichten oplevert, stijgt het risico op stress en ad-hocverzoeken. Teams moeten immers complexe datasets interpreteren en met elkaar verzoenen,” zegt Johan Reunis, Expert Practice Lead Business Integration.
De constante nood aan validatie en duiding van AI-output kan bovendien extra druk leggen op financeprofessionals. Dit vraagt om nieuwe processen om die informatiestroom te beheersen en nauwkeurigheid en consistentie in besluitvorming te garanderen.
De impact van AI op het financeteam
Een vaak gehoorde bezorgdheid bij de implementatie van AI is het mogelijke verlies van banen. Binnen de financefunctie zal AI-gedreven automatisering ongetwijfeld leiden tot het verdwijnen van een aantal repetitieve, operationele rollen. Aan de andere kant ontstaan er net nieuwe opportuniteiten voor financeprofessionals die sterk zijn in datamanagement, AI-modellen en geavanceerde analysetools. Deze transformatie van financiële processen vraagt om een heroriëntatie van het financeteam, met een aangepaste rekruteringsstrategie én continue investering in de ontwikkeling van medewerkers.
Hoewel AI de rol van financeteams duidelijk versterkt, is het onwaarschijnlijk dat die teams volledig vervangen worden. Naarmate AI dieper wordt geïntegreerd in financiële processen, zal de nood toenemen aan profielen die AI-resultaten kunnen interpreteren en op basis daarvan gefundeerde analyses en inzichten kunnen aanreiken. Data-geletterdheid - het begrijpen van hoe AI-modellen werken, hoe hun output beoordeeld moet worden en hoe je die inzichten omzet in een relevant zakelijk verhaal - zal cruciaal worden.
Deze verschuiving vereist een andere aanpak in rekruteringstrategieën. Organisaties zullen vooral moeten inzetten op profielen met sterke analytische financiële vaardigheden én kennis van datascience, machine learning en AI. Het is nog niet helemaal duidelijk of deze competenties bij specifieke functies moeten liggen of binnen het team als geheel aanwezig moeten zijn. Wat wel vaststaat: bedrijven moeten actief investeren in de continue bijscholing van hun huidige medewerkers. Zij moeten de nodige tools en kennis verwerven om AI succesvol in te zetten in hun dagelijkse job. Daardoor zal het financeteam van de toekomst niet enkel technisch onderlegd moeten zijn, maar ook strategisch kunnen nadenken over hoe AI de besluitvorming en bedrijfsresultaten beïnvloedt.
Financiële processen versterken met AI
AI heeft bijzonder veel potentieel om kernprocessen binnen finance te transformeren, zoals budgettering, reconciliatie, compliance en financiële rapportering. Deze taken zijn traditioneel arbeidsintensief en gevoelig voor menselijke fouten. Dankzij AI, dat grote datasets kan analyseren en patronen detecteren, kunnen veel van deze activiteiten geautomatiseerd worden. Dat leidt tot een aanzienlijke verbetering in efficiëntie en nauwkeurigheid.
- Budgettering en forecasting
AI boekt al vooruitgang in financiële planning en analyse (FP&A), waar het toelaat om te werken met real-time forecasting in plaats van statische jaarbudgetten. Dat is vooral waardevol in de context van vandaag waarin marktomstandigheden snel kunnen veranderen. AI kan trends voorspellen, scenario’s uittekenen en financeprofessionals ondersteunen bij het nemen van beter onderbouwde beslissingen. - Reconciliatie en compliance
AI kan ingezet worden om reconciliatietaken te automatiseren, zoals het matchen van facturen met betalingen of het verifiëren van gegevens over verschillende systemen heen. - Financiële rapportering
Financiële rapportering is al jarenlang een complexe en arbeidsintensieve opdracht voor bedrijven. Elk kwartaal besteden financeteams vele uren aan het verzamelen van data uit verschillende systemen, het wegwerken van verschillen en het manueel corrigeren van fouten. Het resultaat is vaak een rapport dat deels verouderd of slechts gedeeltelijk benut is. AI automatiseert niet alleen de data-inzameling, reconciliatie en foutdetectie, maar identificeert in real-time ook anomalieën en trends via geïntegreerde financiële dashboards. - Voorspellende analyse en cashflow forecasting
Vandaag worden beslissingen vaak genomen vóór alle cijfers beschikbaar zijn. Met AI kunnen die beslissingen genomen worden op het moment dat de data volledig zijn, wat leidt tot accuratere en tijdigere inzichten. Dankzij voorspellende AI-modellen kunnen financeteams schommelingen in cashflow beter inschatten, historische trends analyseren en toekomstige financiële uitkomsten simuleren. Dit maakt het mogelijk om met meer vertrouwen keuzes te maken over investeringen, kostenbesparingen of resourceallocatie, om slechts enkele voorbeelden te noemen. - Fraudedetectie
AI-systemen zijn bijzonder efficiënt in het detecteren van fraude. Door transacties te analyseren, kunnen ze snel afwijkingen van het normale gedrag identificeren en potentiële fraudegevallen signaleren. Dat bespaart organisaties tijd en geld, doordat frauduleuze transacties proactief vermeden worden.
Stappen om AI te integreren in financiële processen
Organisaties moeten een duidelijke visie ontwikkelen over wat ze willen bereiken met AI. Of het nu gaat om betere besluitvorming, efficiëntere operaties of meer accurate forecasting: het bepalen van een concreet doel is cruciaal.
“Zonder een helder beeld van de gewenste resultaten is het moeilijk om succes te meten en AI-inspanningen te aligneren met de bedrijfsdoelstellingen,” zegt Olivier De Boeck, Expert Practice Leader CFO Services.
Voor bedrijven die AI willen inzetten in hun financiële processen, is een strategische aanpak essentieel. Naast een structureel ‘mining’-traject waarbij processen tot op activiteitsniveau in kaart gebracht worden om opportuniteiten te detecteren, is het aangewezen om te starten met kleine pilootprojecten. Focus op concrete financeprocessen waar AI onmiddellijk meerwaarde kan bieden, bijvoorbeeld door repetitieve data-invoer te automatiseren, voorspellende analyses toe te passen op cashflow forecasting, of de nauwkeurigheid van financiële rapportering te verbeteren.
Toch kampen financeafdelingen vaak met verouderde systemen, grote hoeveelheden ongestructureerde data en niet-geïntegreerde applicaties. AI kan deze complexiteit helpen structureren, maar vormt net zo goed een extra uitdaging als organisaties te snel willen gaan. Er leeft vaak de verwachting dat AI meteen scherpe, accurate inzichten oplevert, maar dat veronderstelt een grondige voorbereidingsfase waarin systemen en data correct worden afgestemd. Zonder die basis kan AI de vooruitgang eerder belemmeren dan versnellen.
Daarnaast is het belangrijk om de datavolwassenheid van de organisatie in kaart te brengen. AI presteert immers enkel zo goed als de kwaliteit van de data waarop het getraind is. Slechte of onvolledige data leiden tot onnauwkeurige of onbetrouwbare resultaten. Data moeten dus opgeschoond, geverifieerd en gestructureerd zijn. Deze vereiste geldt trouwens ook voor veel andere automatiseringsprocessen. Fouten of lacunes in de input kunnen bij AI en machine learning leiden tot een zogenaamd 'cascade-effect', waarbij incorrecte resultaten verder verspreid worden via andere modellen en beslissystemen. Zo’n kettingreactie kan de impact van een kleine fout exponentieel vergroten.
Eens die stevige basis gelegd is, eventueel met hulp van een specifieke AI-toepassing, kunnen bedrijven hun AI-gebruik gradueel opschalen over meerdere financiële domeinen. Dat kan gaan van uitbreiding naar andere processen zoals budgettering, reconciliatie en compliance, tot het integreren van AI-tools met bestaande financiële systemen.
Digitale transformatie in finance: het potentieel van AI realiseren
AI integreren in financiële processen biedt enorme mogelijkheden, maar om dat potentieel volledig te benutten is er meer nodig dan enkel technologie. Het vraagt ook om een cultuurshift binnen de organisatie. Financeteams moeten AI leren zien als een waardevolle partner: niet alleen als een efficiëntietool, maar ook als een hefboom voor betere besluitvorming. Die transformatie gebeurt niet van vandaag op morgen, maar met de juiste aanpak kunnen organisaties stap voor stap het volledige effect van AI binnen finance ontsluiten.
Toch is deze omslag binnen finance vaak uitdagender dan in andere afdelingen. De nood aan controle en transparantie is er groter: elk cijfer moet herleidbaar zijn tot zijn bron. Nauwkeurigheid is cruciaal, en zelfs kleine afwijkingen kunnen grote financiële gevolgen hebben. Dat maakt AI-integratie in finance complexer, en vraagt om een grondigere validatie en waakzaamheid.
De transformatie van de CFO: Naarmate AI sterker geïntegreerd raakt in finance, zal ook de rol van de CFO evolueren. Dankzij AI worden inzichten sneller en accurater beschikbaar, waardoor CFO’s minder tijd zullen besteden aan historische analyse en meer ruimte krijgen voor strategische, datagedreven besluitvorming.
Voor organisaties die nog aan het begin van hun AI-traject staan, is het belangrijk om klein te beginnen: werk eerst aan datavolwassenheid en schaal pas geleidelijk op naarmate de toegevoegde waarde van AI duidelijker wordt. Zo kunnen bedrijven het potentieel van AI realiseren zonder hun teams te overbelasten.
Samenwerken met externe experten bij AI-integratie
Het betrekken van externe experten of consultants bij de integratie van AI in financiële processen is een slimme zet. Zij bieden een objectieve, rationele blik en helpen om de juiste AI-kansen te identificeren, los van interne gevoeligheden of bias. Financeteams denken vaak in termen van beperkingen, uitzonderingen of risico’s, waardoor het moeilijk wordt om het bredere plaatje te zien. Externe adviseurs kunnen die mindset uitdagen en teams begeleiden richting een pragmatische aanpak, met focus op high-impact domeinen die écht waarde genereren. Hun expertise zorgt ervoor dat AI op een manier wordt geïntegreerd die aansluit bij de strategische doelstellingen van de organisatie.