Wat AI en agents daadwerkelijk kunnen betekenen voor financiële dienstverleners

In veel organisaties zit de inefficiëntie namelijk niet in het proces in allerlei kleine handelingen. Facturen die niet goed herkend worden. Goedkeuringen die blijven liggen. Controles die nog handmatig worden uitgevoerd. Op kleine schaal lijkt dat niet erg, maar bij grote volumes lopen deze kleine vertragingen snel op. Zeker in een omgeving waar honderden of duizenden transacties per maand worden verwerkt. Daar worden kleine vertragingen een structurele factor in kosten, doorlooptijd en foutgevoeligheid.

AI grijpt precies op die punten in. Namelijk door een groot deel van de standaardhandelingen automatisch uit te voeren. Dat heeft gevolgen voor hoe jouw organisatie werkt, maar ook voor de mate waarin processen beheersbaar en voorspelbaar worden. We zetten in dit artikel 4 voorbeelden voor je op een rij.

Factuurherkenning: van stapel naar stroom

Het automatisch verwerken van inkomende facturen is een van de meest concrete voorbeelden van AI die direct rendement oplevert. Facturen komen binnen als PDF of elektronisch bestand, worden herkend op basis van AI-technologie, automatisch gecodeerd en aangeboden aan de juiste persoon in het goedkeuringsproces.

In de praktijk betekent dit dat het grootste deel van de factuurstroom automatisch wordt verwerkt. Alleen de uitzonderingen vragen menselijke aandacht. Dat principe (sturen op uitzonderingen in plaats van op de hele stroom) is precies wat een goed ingerichte crediteurenadministratie mogelijk maakt. Tegelijkertijd geeft het managementinformatie die voorheen niet beschikbaar was. Welke leveranciers leveren facturen aan die steeds opnieuw handmatige correctie vragen? Waar zit de vertraging in het goedkeuringsproces? Welke inkoper is structureel de bottleneck?

Reconciliatie: van weken naar één dag

Het boeken van bankafschriften met openstaande posten is bij grote volumes een van de meest tijdrovende handelingen in een financiële administratie. Met een reconciliatie-agent automatiseer je dit proces eenvoudig. Inkomende betalingen worden op basis van referenties automatisch gekoppeld aan de juiste posten. Het afsluitingsproces wordt versneld en de balans tussen subadministratie en grootboek wordt continu bewaakt.

Wat dat in de praktijk betekent: een proces dat zonder automatisering drie tot vier weken in beslag nam, breng je terug naar één dag. De agent verwerkt iedere inkomende betaling vrijwel direct. Bij volumes van honderdduizenden transacties per maand is dat geen marginale verbetering. Het is een fundamenteel andere manier van werken.

Debiteurenbeheer: van reageren naar anticiperen

Het innen van debiteuren is een onderdeel dat in veel organisaties pas aandacht krijgt als het te laat is. Een betaling blijft uit, een incasso wordt gestorneerd en dan begint het handmatige werk. Vervolgens moet je nagaan wat er is misgegaan, een aanmaning opstellen en de juiste persoon benaderen.

Met AI keer je die logica om. Een agent kan proactief signaleren welke openstaande posten risico lopen. Hij genereert automatisch aanmaningen op basis van periodiciteit en gradatie. En maakt taken aan voor medewerkers die actie moet ondernemen. Bij een gestorneerde incasso wordt de betaling automatisch teruggeboekt, de openstaande post opengezet en het aanmaningsproces herstart. Zonder handmatige tussenkomst.

Financiële rapportage: vragen stellen aan je eigen cijfers

De stap die het verst gaat, is ook de meest zichtbare voor een CFO. Met AI heb je namelijk de mogelijkheid om direct vragen te stellen aan je financiële data. Je hoeft geen rapportages meer te bouwen en geen analist meer in te schakelen. Je stelt de vraag, een agent haalt de juiste informatie op en presenteert je het resultaat.

Dat klinkt eenvoudig, maar de implicaties zijn groot. Als je tijdens een boardmeeting een vraag krijgt over de top tien klanten op omzet, de debiteuren ouder dan 60 dagen of de kostenafwijking per afdeling, hoeft daar niet op terug te komen. Het antwoord is er direct. Heb je die rapportage periodiek nodig? Dan genereert een agent die rapportage op het afgesproken moment, op basis van de meest actuele data.

Business Performance Analytics & Planning gaat nog een stap verder. Daarmee kun je scenario's doorrekenen, prognoses maken op basis van historische data en statistische modellen en budgetten simuleren op basis van verwachte ontwikkelingen. Zo kun je bijvoorbeeld als verzekeraar precies doorrekenen wat een verandering in claimfrequentie betekent voor het resultaat van volgend jaar.

Wat dit vraagt van je organisatie

De technologie is beschikbaar. De vraag is of je organisatie er klaar voor is. Dat begint bij de data: is die betrouwbaar, volledig en consistent? En bij de processen: zijn die ingericht op een manier die automatisering mogelijk maakt? Of zitten er nog te veel handmatige uitzonderingen in?

Organisaties die die vraag bevestigend kunnen beantwoorden, merken dat de stap naar AI-ondersteunde financiële administratie kleiner is dan verwacht. Niet omdat de technologie eenvoudig is, maar omdat je de moeilijkste stap (het op orde brengen van de basis) al gezet hebt.

Voor organisaties die daar nog niet zijn, is dat de prioriteit. Niet omdat AI moet wachten, maar omdat iedere investering in AI rendeert in verhouding tot de kwaliteit van de onderliggende processen. Zet die eerst goed neer en de rest volgt logisch. Hoe je dat doet, lees je in ons e-book.

Wil je weten hoe je dit aanpakt in jouw organisatie?

In het ebook ‘Moderniseren in de financiële sector: van versnipperde processen naar één platform’ lees je hoe financiële dienstverleners de overstap maken naar een volledig geïntegreerde administratie. En wat dat in de praktijk oplevert. Van de zeven pijlers van een toekomstbestendig ERP-landschap tot de stappen die je vandaag al kunt zetten.

Download het ebook | Plan een gesprek