Nederlandse accountants bespreken deze maand hoe ver ze kunnen leunen op kunstmatige intelligentie in hun werk. Steeds meer tools, zoals Microsoft Copilot, Google Gemini en ChatGPT van OpenAI, zitten in boekhoudsoftware van Exact, AFAS, Twinfield en Visma. Dat roept vragen op over kwaliteit, aansprakelijkheid en privacy. De Europese AI-verordening en de AVG bepalen daarbij steeds vaker de spelregels, ook met gevolgen voor overheid en toezichthouders.
Accountants blijven eindverantwoordelijk
Kunstmatige intelligentie kan controles en administraties versnellen, maar het oordeel blijft menselijk. De beroepsregels van de Nederlandse Beroepsorganisatie van Accountants (NBA) vragen professionele scepsis en dossiervorming. Ook de Autoriteit Financiële Markten houdt toezicht op kwaliteitsbeheersing bij accountantsorganisaties, op het moment van schrijven. AI verandert die plichten niet, maar maakt ze soms lastiger uit te voeren.
Leveranciers voegen algoritmen toe voor factuurherkenning, automatische matching en foutdetectie. In Exact, AFAS, Twinfield en Visma is die functie vaak ingebouwd. Generatieve systemen, zoals Copilot, Gemini of ChatGPT, maken intussen samenvattingen of conceptteksten. Dat helpt bij planning en toelichtingen, maar mag de onderbouwing van cijfers nooit vervangen.
Generatieve modellen kunnen “hallucineren”: ze geven dan een stellig maar fout antwoord. Dat risico geldt extra bij vaktaal en Nederlandse context. Controleer daarom altijd bronnen en berekeningen, en leg vast wat wel en niet is overgenomen. Zonder die stap is het gebruik van AI niet te verifiëren in het controledossier.
Kwaliteit van AI wisselt
De prestaties van modellen verschillen per taak, taal en data. Een Engelstalig model scoort vaak slechter op Nederlandse boekingsregels of fiscale nuances. Domeinspecifieke prompts en duidelijke instructies verbeteren de uitkomst. Toch blijft het nodig om steekproeven te doen en aannames te testen.
Uitlegbaarheid is een tweede zwakke plek. Veel modellen zijn “black boxes” en geven geen reden voor een uitkomst. Softwareleveranciers beloven verklaringen en audit trails, maar die zijn niet altijd compleet. Accountants moeten daarom eigen notities en onderbouwingen blijven vastleggen.
Werk met “human-in-the-loop”: de medewerker beoordeelt elke belangrijke AI-suggestie. Stel grenzen in voor automatische boekingen en betalingen. Houd logbestanden bij van gebruikte prompts, versies en wijzigingen. Zo blijft herleidbaar hoe een conclusie tot stand kwam.
AI-verordening vraagt transparantie
De Europese AI-verordening (AI Act) deelt toepassingen in risicoklassen in. Generatieve modellen vallen onder aparte regels voor algemene AI-systemen. Als een kantoor AI inzet voor beslissingen met grote gevolgen, gelden zwaardere plichten. Denk aan risicobeoordeling, databeheer, documentatie en menselijk toezicht.
De AI-verordening onderscheidt vier risicoklassen: onaanvaardbaar, hoog, beperkt en minimaal. Hoe hoger het risico, hoe strenger de eisen aan ontwerp, testen, logging en toezicht.
Voor accountants betekent dit: inventariseer per use-case het risico. Een chatbot die teksten herschrijft is laag risico, maar een model dat cliënten rangschikt op risico kan hoog risico worden. Dan zijn onder meer kwaliteitsmanagement, robuustheidstesten en foutmeldprocedures verplicht. Ook transparantie richting klanten en gebruikers is dan nodig.
De Europese AI-verordening heeft ook gevolgen voor overheid en aanbestedingen. Publieke organisaties zullen vaker om conformiteitsverklaringen en technische documentatie vragen. Accountants die die organisaties bedienen moeten die stukken kunnen lezen en beoordelen. Dat vraagt nieuwe kennis naast verslaggevingsregels.
AVG stelt strenge datakaders
AI werkt alleen rechtmatig als de gegevensverwerking voldoet aan de AVG. Deel geen herleidbare klantdata in publieke chatbots. Gebruik waar mogelijk enterprise-varianten met dataminimalisatie, versleuteling en duidelijke bewaartermijnen. Leg in beleid vast welke tools wel en niet zijn toegestaan.
Voer een gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA) uit bij hoog risico, op het moment van schrijven verplicht onder de AVG. Pseudonimiseer of anonimiseer waar mogelijk. Beperk toegang tot trainings- en promptdata via rollen en rechten. Monitor of leveranciers data gebruiken om eigen modellen te trainen.
Sluit een verwerkersovereenkomst met softwareleveranciers. Let op datalokalisatie en doorgifte buiten de EU. Bij overdracht naar de VS zijn extra waarborgen nodig, zoals het EU-VS Data Privacy Framework of passende contractbepalingen. Toezichthouder Autoriteit Persoonsgegevens ziet hier streng op toe.
Vaardigheden en governance nodig
Zonder duidelijke spelregels wordt AI rommelig en risicovol. Stel daarom een intern AI-beleid op met rollen, goedkeuringsstappen en controlemomenten. Wijs een eigenaar aan per toepassing en leg een exitplan vast als de tool wordt uitgefaseerd. Registreer incidenten en verbetermaatregelen.
Investeer in opleiding voor alle lagen in het kantoor. Train medewerkers in effectief en veilig prompten, broncontrole en biasherkenning. Laat specialisten periodiek modellen valideren met representatieve datasets. Betrek ook MKB-kantoren die met standaardpakketten werken.
AI is gereedschap, geen vervanger van vakmanschap. Zoals bij boeren en schoenmakers blijft ervaring het verschil maken tussen handig en onbezonnen gebruik. De combinatie van slimme systemen en professioneel oordeel levert de meeste waarde. Dat is ook waar wetgeving en toezicht op aansturen.