Ook in de financiële sector wint AI aan terrein. Banken, verzekeraars, accountants en andere financiële professionals zetten AI in om processen te verbeteren en nieuwe inzichten te krijgen. In dit artikel bekijken we hoe AI momenteel wordt toegepast binnen en buiten de financiële sector, welke kansen er liggen en wat de randvoorwaarden zijn voor het verantwoord inzetten van AI.
Huidig gebruik van AI in de financiële sector
Uit onderzoek van DNB en de Europese Centrale Bank blijkt dat van elke tien grote Nederlandse banken er zes banken AI-modellen in het dagelijks werk gebruiken. Ook minstens de helft van alle schadeverzekeraars en ongeveer een kwart van de levensverzekeraars maakte in 2023 al gebruik van AI. In de accountancysector zien we echter dat potentie en praktijk nog uit elkaar liggen: volgens het Future Ready Accountant Rapport van Wolters Kluwer erkent 57% van de finance professionals de grote impact van AI op het vakgebied, maar zet slechts 27% de technologie daadwerkelijk actief in.
Hieronder enkele belangrijke toepassingen die we nu al tegenkomen:
- Klantenservice via chatbots – Veel financiële instellingen zetten AI-chatbots in om klantvragen te beantwoorden en basisadvies te geven. Denk aan de online assistenten op bankwebsites of het geautomatiseerde stemmetje aan de telefoon. Deze bots handelen routinevragen 24/7 af, waardoor klanten direct geholpen worden. Gesprekken worden vaak opgeslagen om de algoritmes verder te trainen en de dienstverlening gaandeweg te verbeteren.
- Geautomatiseerd beleggen en advies – In vermogensbeheer zien we een opkomst van zogeheten robo-adviseurs: AI-systemen die volledig automatisch beleggingsportefeuilles samenstellen op maat voor de klant. Ze houden rekening met individuele voorkeuren, risicobereidheid en financiële doelen van de belegger. Dergelijke AI-gedreven adviestools helpen ook particuliere klanten door hen gepersonaliseerd financieel advies te geven, bijvoorbeeld voor pensioenplanning of verzekeringskeuzes.
- Fraude- en anomaliedetectie – AI blinkt uit in het herkennen van patronen en afwijkingen in grote datasets. Financiële instellingen zetten AI in om onregelmatigheden te spotten die kunnen duiden op fraude, witwassen of operationele fouten. Generatieve AI-modellen tonen bijvoorbeeld veel potentie om transacties real-time te monitoren en afwijkingen te signaleren die menselijke ogen mogelijk missen. Zo worden risico’s sneller gedetecteerd en worden er proactief maatregelen genomen ter bescherming van de organisatie én haar klanten.
- Data-analyse en rapportage – Binnen finance-afdelingen wordt AI gebruikt om interne processen te versnellen, zoals het genereren van rapporten en analyses. Waar men voorheen handmatig financiële overzichten en presentaties opmaakte, kan generatieve AI nu data samenvoegen in voorgedefinieerde sjablonen en concept-rapportages opleveren. Dit bespaart enorm veel tijd bij periodieke rapportages, business reviews en management presentaties. Bovendien geven dergelijke AI-tools direct inzicht in financiële trends, belangrijke KPI’s, risicogebieden en kansen voor de organisatie. Ook bij financieel forecasten en budgetteren wordt geëxperimenteerd met AI; zo geeft 83% van de finance afdelingen aan dat zij generative AI verkennen voor scenarioanalyse en prognoses.
Doorontwikkeling van AI voor de financiële sector
AI staat voor veel managementteams van finance bedrijven hoog op de agenda. Volgens een KPMG-enquête ziet driekwart van de bedrijfsleiders generatieve AI als dé toonaangevende opkomende technologie voor de komende 1 à 2 jaar. Naar verwachting zal AI daarmee de komende jaren verder doordringen in kernprocessen en ondersteunende functies. Wolters Kluwer deed onderzoek naar de algemene houding van AI onder accountants: 57% van de ondervraagde finance professionals denkt dat AI-ontwikkelingen een significante impact zullen hebben op de branche, terwijl slechts 15% er negatief tegenover staat. Het vertrouwen in AI is er vooral bij kantoren die gebruik maken van een AI-beleid. Hiermee kader je duidelijk af voor welke zaken AI wel, en voor welke juist niet, gebruikt mag worden. Een groot deel van de kantoren die nu nog geen AI gebruikt, heeft wel concrete plannen om dit te gaan doen. AI-adoptie binnen accountancy is dus écht gestart. Dit biedt ook kansen voor de verdere ontwikkeling van AI in de branche. AI-systemen zullen door de groei in gebruik steeds krachtiger en veelzijdiger worden. Waar veel softwarebedrijven in de branche nu nog (deels) vertrouwen op Machine Learning, zal generatieve AI een steeds belangrijker onderdeel worden. Deze versies zijn beter geïntegreerd met interne data en systemen. KPMG voorspelt bijvoorbeeld dat AI-modellen steeds meer met de eigen bedrijfsgegevens van ondernemingen worden gevoed en afgestemd op specifieke doelen, waardoor de uitkomsten relevanter worden voor jou. Ook wordt AI steeds “multimodaler”: modellen die nu voornamelijk met tekst werken, kunnen in de nabije toekomst verschillende datatypen combineren (tekst, spraak, beeld, video) voor rijkere analyses. Dit opent de deur naar geheel nieuwe toepassingen, zoals geautomatiseerde video-rapportages op basis van financiële data of zeer geavanceerde virtuele assistenten.
Rol van de accountant in evoluerend AI
Met de evoluerende technologie van AI zal ook jouw rol als accountant of boekhouder veranderen. Steeds meer routinewerkzaamheden worden geautomatiseerd. Dit heeft een groot voordeel – het biedt ruimte voor waardevermeerderende activiteiten. Je bent in staat om aanvullend advies te geven of te focussen op persoonlijk contact met je klant. We zien daar al een verschuiving in. Zo biedt 83% van de accounting- en advieskantoren inmiddels aanvullende advisering aan naast traditionele diensten, en is nog eens 20% van plan dit uit te breiden. Ga je hier niet in mee? Dan is de kans groot dat jouw klanten de waarde van jouw kantoor minder goed terugzien en kiezen voor een concurrent.
Deze trend zal de komende jaren naar verwachting doorzetten. Finance professionals transformeren van boekhouders en controleurs naar strategische partners van het management en de klant. AI helpt dit mogelijk te maken: doordat AI taken automatiseert en analyses versnelt, kunnen financiële experts zich focussen op interpretatie, advies en besluitvorming.
Deze verschuiving heeft ook een positief effect op het angstbeeld dat is ontstaan rond AI. Waar finance professionals eerst dachten dat AI banen zou overnemen, komt nu het besef dat AI vooral een tool is die jouw expertise versterkt en je werk makkelijker maakt. Het onderzoek van KPMG laat dit ook zien. In maart 2023 verwachtte nog een meerderheid van finance professionals een neutrale of negatieve impact van AI op werkgelegenheid, enkele maanden later geloofde ruim 80% dat AI een positieve invloed op hun werk zou hebben. Welke invloed dat dan is? Hieronder noemen we een aantal belangrijke punten:
Procesoptimalisatie en efficiëntie
AI kan repetitieve, arbeidsintensieve werkzaamheden uit handen nemen, waardoor processen sneller en foutlozer verlopen. Denk aan het automatisch samenvoegen van gegevens, het sluiten van de boeken of het controleren van facturen met behulp van AI. Door deze automatisering daalt de werkdruk op routineklussen en worden kosten bespaard. Bovendien helpt dit om de schaarste aan gekwalificeerd personeel op te vangen; 80% van de financiële instellingen geeft aan dat technologie het tekort aan talent verlicht, 61% van de ondervraagden uit het rapport van Wolters Kluwer vertelt dat AI routinetaken reduceert. Hierdoor komt er ruimte vrij voor medewerkers om zich bezig te houden met verdieperende taken. Lees ook: AI in het hart van jouw administratie
Strategisch advies en betere besluitvorming
AI verschaft diepere inzichten uit data, wat de basis vormt voor sterker financieel advies. Door grote hoeveelheden interne en externe gegevens te analyseren – van CRM-gegevens tot ERP-systemen en marktinformatie – kunnen AI-tools patronen en trends blootleggen die voorheen moeilijk zichtbaar waren. Dit kun je gebruiken om je klanten te adviseren over strategische kwesties. Waar ondernemers vroeger moesten sturen op data uit het verleden, kun je nu voorspellende analyses inzetten. Dit tilt de besluitvorming naar een hoger niveau: beslissingen worden meer onderbouwd met feiten en scenario-analyses, die door AI razendsnel gegenereerd zijn.
Versterkt risicobeheer en compliance
Risico-identificatie en -management worden aanzienlijk verbeterd door AI. Automatische anomaliedetectie in financiële transacties helpt om vroegtijdig fraude, witwaspraktijken of creditrisico's te signaleren. AI-modellen kunnen bijvoorbeeld continu monitoren of transacties afwijken van normale patronen en direct alarm slaan bij verdachte gebeurtenissen. Ook op het gebied van compliance biedt AI ondersteuning, door bijvoorbeeld nieuwe regelgeving te scannen en te interpreteren, of door transacties te screenen op sanctielijsten en verdachte entiteiten. Al deze toepassingen maken het risicobeheer robuuster, terwijl de benodigde manuele controles verminderen.
