Van spreadsheets naar slimme inzichten: kan AI in financiële rapportering echt manuele rapportering in Finance elimineren?

De belofte van AI in financiële rapportering en Finance

AI-gestuurde platformen kunnen data uit meerdere systemen integreren, realtime analyses uitvoeren en inzichten & dynamische dashboards genereren die zich onmiddellijk aanpassen aan veranderende bedrijfs- en marktomstandigheden. In Financial Planning & Analysis (FP&A) ondersteunt AI scenariomodellering, forecasting en variantieanalyse, waardoor uren handmatig spreadsheetwerk worden bespaard. Het resultaat? Snellere cycli, nauwkeurigere prognoses en analisten die zich kunnen richten op inzichten en besluitvorming in plaats van op het voorbereiden van rapporten.

Toch benadrukte Alexander Declerck, T&S Leader Gent en Roeselare: “AI in finance wordt nog onderbenut. De huidige rol is vaak aanvullend en ondersteunt vooral verkennende fases in plaats van kernfuncties te vervangen.” Waarom? Omdat de effectiviteit van AI afhangt van robuuste datastructuren en hoogwaardige data – een uitdaging voor veel organisaties. Zonder volledige, accurate, tijdige en consistente data kunnen geavanceerde toepassingen zoals voorspellende analyses geen betekenisvolle resultaten leveren.

Van rapporteren naar voorspellen: een mentale shift

Een van de meest transformerende eigenschappen van AI zit in voorspellende analyses. Traditioneel was financiële rapportering terugkijkend, een verslag van wat er is gebeurd. Voorspellende analyses draaien dit om en maken het vooruitkijkend, vergelijkbaar met een cockpit die realtime weeralarmen geeft en besluitvormers in staat stelt turbulentie te voorzien en daarop in te spelen. Op basis van kwalitatieve historische data helpen voorspellende modellen CFO’s om te anticiperen op omzetfluctuaties, werkkapitaal te beheren en nieuwe risico’s te identificeren.

Zelflerende AI-modellen gaan nog een stap verder door externe factoren zoals markttrends of macro-economische indicatoren te integreren en prognoses in de loop van de tijd te verfijnen. Toch waarschuwde Jonas Willems, Project Consultant Data: “AI zal strategische analyse, interpretatie of communicatie met stakeholders niet vervangen. Het ondersteunt deze functies, waardoor finance professionals zich kunnen richten op werk dat echt waarde toevoegt. De vraag is niet of AI je de juiste antwoorden of inzichten geeft, maar of je de juiste vragen weet te stellen.”

Realistische use cases voor AI in Finance

AI kan op verschillende gebieden van Finance tastbare impact maken en vooral daar waar er uitdagingen zijn op het gebied van datamanagement. Belangrijke toepassingsgebieden zijn:

• Datakwaliteitsbeheer: Detecteren van afwijkingen, data cleansing, verwijderen van duplicaten en borgen van volledigheid en nauwkeurigheid.
• Geautomatiseerde rapportering: Cijfers afstemmen tussen systemen en verklaringen voor variaties suggereren, waardoor de tijd voor rapportering aanzienlijk wordt verkort.
• Voorspellende forecasting: CFO’s vroegtijdig waarschuwen voor cashflowdruk en omzetfluctuaties, “what-if”-scenario’s genereren ter ondersteuning van besluitvorming.
• Operationele efficiëntie: Het stroomlijnen van reconciliatieprocessen en het verminderen van handmatig werk bij repetitieve rapporteringstaken.

Deze verbeteringen zijn alleen mogelijk als organisaties eerst de belangrijkste uitdagingen in datastructuur en governance aanpakken.

De verborgen druk van AI-adoptie

Toch is AI’s vermogen om sneller meer informatie te genereren een tweesnijdend zwaard. Zoals Stéphanie Struelens – Leader Financial Institutions stelt: “Met AI die meer informatie en inzichten genereert, neemt het risico toe op stress en ad-hocverzoeken terwijl teams worstelen om complexe datasets te duiden.”

In plaats van werk volledig te elimineren, verschuift AI vaak de uitdaging: in plaats van data handmatig te verzamelen, moeten teams nu machine-output valideren, interpreteren en reconciliëren. Dit vereist:

• duidelijke governance-structuren voor eigenaarschap en verantwoordelijkheid van data
• gestandaardiseerde rapporteringskaders en “one version of the truth”
• gedisciplineerde dataverzoekprocessen om chaos te voorkomen

Zonder deze waarborgen kan AI meer ruis dan helderheid creëren.

Waarom strategie belangrijker is dan technologie

Het succes van AI-initiatieven in Finance hangt af van meer dan de nieuwste software. Een heldere data- en analyticsstrategie zorgt ervoor dat AI-tools worden gevoed met schone, volledige en contextrijke data. Even belangrijk is het integreren van systemen om in silo beheerde data te doorbreken. Zonder dit levert zelfs de meest geavanceerde AI onvolledige of misleidende inzichten.

“Een geavanceerde analyticsstrategie moet technologie-investeringen afstemmen op specifieke bedrijfsdoelstellingen en tegelijkertijd governance definiëren voor de output van financiële data-analyse”, zegt Jean-Alexis Dombret, T&S Leader Wallonië. Pas dan kan AI besluitvorming versterken in plaats van belemmeren.

Mensen, vaardigheden en change management

AI-adoptie draait net zozeer om mensen als om technologie. Weerstand komt vaak voor, vooral bij medewerkers die zich zorgen maken over jobverlies of het gevoel hebben dat hun expertise minder waard wordt. Volgens Insaf Bouhajra, Project Manager en AI-expert, “wordt deze stress versterkt door een gebrek aan transparantie van organisaties over hoe AI rollen zal beïnvloeden”. Change management en het communiceren van AI als een hulpmiddel zijn dan ook cruciaal.

Voor finance professionals liggen de vaardigheden van de toekomst minder in coderen en meer in:

• het interpreteren van AI-output en het bevragen van aannames
• het begrijpen van AI-beperkingen (zoals hallucinaties en bias)
• cross-functionele samenwerking tussen business, data en technologie
• ethisch bewustzijn om transparantie en eerlijkheid in AI-gebruik te waarborgen

Zoals Alexander Declerck het samenvatte: “AI zal finance teams niet vervangen, maar hun waarde herdefiniëren. De winnaars zijn zij die zowel de technologie als het menselijke oordeel beheersen.”

Ethiek en het risico van AI-hallucinaties

De geloofwaardigheid van AI hangt af van menselijk toezicht. Zoals Bouhajra opmerkte, benadrukken AI-hallucinaties – waarbij systemen met grote zekerheid onjuiste outputs presenteren – de noodzaak van menselijke verificatie en meerdere bronnen. Ethiek moet worden geïntegreerd in AI-strategieën, waarbij niet alleen rekening wordt gehouden met GDPR-compliance, maar ook met transparantie, verantwoordelijkheid en jobzekerheid voor medewerkers.

Praktisch advies voor CFO’s

Voordat CFO’s aan geavanceerde AI-initiatieven beginnen:

1. Start vanuit bedrijfsproblemen, niet vanuit technologie.
2. Bouw een solide basis: schone data, geïntegreerde systemen, duidelijke governance.
3. Begin klein, schaal geleidelijk op: start pilots met voorspellende analyses op prioritaire gebieden zoals cashflowforecasting.
4. Zorg voor een “helikopterview” om op de belangrijkste uitdagingen te focussen.

AI-adoptie is een proces, geen snelle oplossing.

AI in financiële rapportering kan de tijd die aan manuele taken wordt besteed drastisch verminderen, maar enkel als het gepaard gaat met een solide strategie, geïntegreerde systemen en een cultuur van datagedreven besluitvorming. Zonder deze fundamenten loopt de belofte van automatisering het risico om slechts een nieuwe laag complexiteit te worden. De echte vraag is of CFO’s AI zullen inzetten als pure efficiëntietool, of als katalysator om finance naar het hart van strategische besluitvorming in de organisatie te tillen.