KPMG ziet een snelle groei van kunstmatige intelligentie in financiële afdelingen bij bedrijven in Nederland en Europa. Teams zetten algoritmen in voor rapportages, factuurverwerking en voorspellingen, maar het toezicht en de beheersing lopen vaak achter. Dit vergroot de kans op fouten en compliancerisico’s. De druk om op te schalen is hoog, omdat bedrijven kosten willen verlagen en sneller willen sluiten aan het einde van de maand.
AI in finance versnelt
Steeds meer CFO-teams gebruiken systemen als Microsoft Copilot, SAP Joule en UiPath voor het automatiseren van terugkerende taken. Denk aan het matchen van facturen, het opstellen van managementrapportages en het signaleren van afwijkingen in transacties. Door deze inzet verdwijnen handmatige stappen en komt informatie sneller beschikbaar.
Ook voorspellingen verbeteren door datamodellen die patronen vinden in verkoop, voorraad en cashflow. Zulke modellen, vaak gebouwd in cloudplatformen van Microsoft, Google of AWS, leveren dagelijks bijgestuurde inzichten. Dat helpt bij het plannen van werkkapitaal en het verminderen van fouten in de maandafsluiting.
Generatieve AI wordt getest voor het samenvatten van notities, het schrijven van toelichtingen en het beantwoorden van vragen over beleid. Daarbij worden vaak bedrijfsdocumenten gekoppeld via zogeheten retrieval augmented generation, een techniek die antwoorden baseert op eigen bronnen. Dit bespaart tijd, maar vraagt strakke afbakening van data en rechten.
Grip en governance achter
KPMG signaleert dat beleid, eigenaarschap en controles niet altijd meegroeien met het gebruik van algoritmen. Veel pilots missen een duidelijk risicokader, zoals afspraken over datakwaliteit, uitlegbaarheid en een audittrail. Daardoor is het moeilijk om uitkomsten te toetsen of fouten snel te herstellen.
Inkoop van AI-diensten bij grote leveranciers gebeurt geregeld zonder volledige beoordeling van privacy, beveiliging en modelrisico. Shadow-IT en onduidelijke rolverdeling vergroten de kwetsbaarheid. Vooral bij generatieve systemen kunnen hallucinaties of verouderde kennis onopgemerkt in rapportages belanden.
Finance-afdelingen hebben vaak wel IT-controls, maar geen specifiek modelrisicobeheer en geen levenscyclusbeheer van datamodellen. Zonder versiebeheer, monitoring op datadrift en periodieke herkeuring neemt het operationele risico toe. Dit werkt door in jaarrekeningprocessen en interne controle op de financiële verslaggeving.
Modelrisico is de kans dat een datamodel onjuiste of ongeschikte uitkomsten levert, met financiële, juridische of reputatieschade als gevolg.
AI-verordening stelt hogere eisen
De Europese AI-verordening (AI Act) treedt gefaseerd in werking en legt strengere eisen op aan zogeheten hoogrisico-toepassingen. In de financiële sector valt bijvoorbeeld kredietbeoordeling hieronder, met verplichtingen rond datakwaliteit, documentatie en toezicht. Ook generatieve systemen krijgen transparantieplichten, zoals duidelijke labeling.
Voor alle organisaties blijft de AVG leidend, met principes als dataminimalisatie, doelbinding en versleuteling van persoonsgegevens. Dit raakt finance direct bij het verwerken van factuurdata, klantinformatie en HR-gegevens in AI-tools. Een Data Protection Impact Assessment helpt bepalen of de inzet proportioneel en veilig is.
Toezichthouders in Nederland, zoals De Nederlandsche Bank en de Autoriteit Financiële Markten, publiceren principes voor betrouwbare AI. De Autoriteit Persoonsgegevens let extra op ongeoorloofde datadeling met cloudleveranciers. Bedrijven doen er goed aan contracten, logs en datascheiding te herzien voordat zij schalen.
Van pilot naar productie
Organisaties die AI duurzaam willen inzetten, borgen modelbeheer net als andere kritieke systemen. Dat begint met een modelkaart: een korte beschrijving van doel, data, aannames, prestatie en beperkingen. Zo is voor auditors en management zichtbaar wat het model kan en niet kan.
Daarbovenop hoort continue monitoring: alerts bij datadrift, periodieke hertraining en onafhankelijke validatie. Leg beslisregels vast en zet “human-in-the-loop” in bij materiële beslissingen, zoals journaalposten en provisies. Dit verkleint de kans op stille fouten die later dure correcties vragen.
Integreer AI in bestaande governance, zoals interne controle, informatiebeveiliging en leveranciersmanagement. Koppel model- en datalogging aan bestaande SOX- of ISAE-rapportages als die van toepassing zijn. Zo blijft de auditbaarheid op peil en sluiten processen aan op externe controle.
Kies gerichte use-cases
Begin met duidelijke, meetbare taken met voldoende data en lage juridische impact. Voorbeelden zijn factuurclassificatie, cashflow-voorspellingen en het automatisch matchen van betalingen. Deze toepassingen leveren vaak snel rendement en zijn goed te controleren.
Wees voorzichtiger met generatieve tekst bij financiële toelichtingen. Combineer taalmodellen met interne bronnen en laat juristen en controllers de eindredactie doen. Bewaar prompts en antwoorden als bewijs in het dossier.
Werk privacy-by-design: pseudonimiseer gegevens en vermijd gevoelige data in prompts. Gebruik rechtenbeheer en versleuteling in suites als Microsoft 365 en SAP S/4HANA. Beperk datadeling met externe modellen tenzij er duidelijke contracten en technische waarborgen zijn.
Nederland kan voorsprong pakken
Bedrijven in Nederland hebben vaak volwassen ERP-processen en een sterke auditcultuur. Dat maakt het mogelijk om AI snel én gecontroleerd in te bouwen. Kennisdeling via beroepsorganisaties en samenwerking met interne audit kan dit versnellen.
Door nu te investeren in governance en documentatie voorkomen organisaties kostbare herbouw als de AI Act strenger gaat gelden. Dit verkleint ook reputatierisico’s bij fouten in rapportages. Bovendien kunnen bedrijven hun controledossiers makkelijker sluiten richting accountants.
Wie AI inzet met duidelijke doelen, aantoonbare beheersing en oog voor privacy, haalt meer waarde uit data zonder verrassingen. Daarmee verschuift finance van handmatig verwerken naar datagedreven sturen. Precies daar ligt, zo blijkt uit de recente signalen, de kloof die nu snel gedicht moet worden.