AI in finance - wat je erover moet weten

De gevolgen van nieuwe dataverwerkingsmogelijkheden zoals bijvoorbeeld AI (Artificial Intelligence) en machine learning zijn enorm voor financiële afdelingen. Vooral omdat financiële teams worden overspoeld met meer gegevens en verzoeken dan ooit tevoren. Wat zijn de meest voorkomende uitdagingen voor finance teams en welke oplossingen kunnen AI en Machine Learning bieden?

Finance heeft de afgelopen jaren een snelle evolutie van haar verantwoordelijkheden en mogelijkheden doorgemaakt. Dat was nodig om de digitale transformatie in het bedrijfsleven bij te houden. Ook de technologie die de afdeling gebruikt, is snel geëvolueerd. De COVID-pandemie heeft de processen die al in gang waren gezet, alleen maar versneld.

Deze veranderingen gaan over de methodes die worden gebruikt bij forecasting, over manieren waarop organisaties plannen en budgetteren, en over de rol van de financiële afdeling binnen de organisatie. Maar de grootste verandering heeft te maken met de toename van data.

Die toename van gegevens vraagt om nieuwe tooling. De enorme hoeveelheid beschikbare data heeft invloed op de analyse- en planningsfunctie. Aan de ene kant biedt het de mogelijkheid om nauwkeuriger voorspellingen te doen dan ooit tevoren en om de effecten van verschillende scenario's op de financiële gezondheid van de organisatie nauwkeurig te simuleren. Aan de andere kant ontstaat er een nieuwe vraag die de capaciteit van je teams dreigt te overstijgen. 

Aan deze vraag kan alleen worden voldaan door een nieuwe generatie intelligente tools. Tooling die teams in staat stelt zich te concentreren op strategische besluitvorming, modellering en scenarioplanning. Terwijl het sorteren en verwerken van data zoveel mogelijk wordt geautomatiseerd.

AI en machine learning

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn allerminst vergezochte sciencefictionconcepten. Het zijn veelal uitbreidingen van reeds bestaande principes in bedrijfssoftware. AI in het bankwezen en de financiële sector is een gebied dat steeds meer in de belangstelling staat, van geautomatiseerde handel tot risicobeheer en -beperking.

Met deze technologieën kunnen tools, zoals ERP-cloudplatforms, getraind worden in het segmenteren, taggen, opslaan en ophalen van inkomende gegevens. En om gegevens voor een groot aantal verschillende taken te automatiseren. Hierdoor wordt het handmatig taggen en het tijdrovende opschonen van datasets overbodig.

Toepassing van kunstmatige intelligentie in finance

Door simpele taken te automatiseren en een hoogwaardige input voor de systemen te garanderen, kunnen AI en machine learning je helpen meer waardevol werk te verzetten in minder tijd. Ook het veelvoorkomende probleem ‘garbage in, garbage out’, wordt hiermee vermeden.

Behalve beter werk leveren met een hogere nauwkeurigheidsnorm, kunnen AI en machine learning ook iets totaal nieuws brengen in de financiële wereld.

Geautomatiseerde prognoses

Stel je eens voor dat je, in plaats van je eigen prognoses sneller uit te voeren, je variabelen kunt kiezen die je wilt onderzoeken. Om vervolgens je data in een AI/ML-model in te voeren en razendsnel het significante effect ziet van bestaande en nieuwe variabelen.

Met deze mogelijkheid kun je niet alleen forecasting doen op basis van een willekeurig aantal variabelen, maar ook een volledig geautomatiseerd model creëren dat de kwaliteit van je forecasting continue verbetert doordat het machine-learning model voortdurend wordt getraind naarmate datasets worden bijgewerkt.

AI en machine learning verminderen de tijd die wordt besteed aan activiteiten die geen waarde toevoegen. De tools zorgen voor betere datakwaliteit en kunnen analyses leveren die de strategische behendigheid van je team vergroot. Het vermogen om waarde toe te voegen aan de organisatie neemt toe. Het werk wordt gestroomlijnder, zonder dat de kernfuncties en vaardigheden veranderen. Dit vertaalt zich in een risicobeheerbenadering die werkelijk met alle variabelen rekening kan houden en toch praktisch en actueel is.

Eenvoudig en snel antwoord op complexe vragen

Dankzij de rekenkracht van moderne cloud-gebaseerde systemen, kan AI grote en complexe datasets zowel binnen als buiten je organisatie efficiënter en nauwkeuriger analyseren dan mensen dat kunnen. 

Naast het analyseren van cijfers kunnen AI- en ML-systemen ook ongestructureerde gegevens verwerken. Door het scannen en verwerken van sleutelwoorden en zinsdelen in dossiers, onderzoeken en zelfs nieuwsberichten en online chats, is het mogelijk om een nauwkeurig beeld te schetsen van trends binnen jouw branche en te begrijpen hoe deze van invloed kunnen zijn op jouw organisatie. Het laat je zien hoe je je kunt beschermen tegen risico's en kunt profiteren van kansen.

Dit alles helpt je om jouw doelstellingen sneller te bereiken: de organisatie in staat stellen om innovatief te zijn en beter werk te leveren.

Hoe AI Finance jouw teams kan ontlasten

Naast de meer geavanceerde toepassingen is de meest overtuigende toepassing van AI in financiële afdelingen aanzienlijk alledaagser. Een AI-systeem kan met relatief gemak worden getraind om op basis van input eenvoudige 'ja' en 'nee' beslissingen te nemen. 

Dit betekent dat veel simpel werk dat voorheen veel tijd van je teams in beslag nam, met name op gebieden als naleving van regelgeving, door machines kan worden gedaan. Zo krijgt iedereen de tijd om zich te concentreren op het waardevolle werk dat er echt toe doet. Daar hebben we allemaal behoefte aan, wetende dat maar liefst 33% van de tijd van de gemiddelde werkende professional momenteel wordt besteed aan administratie.

Geef de juiste mensen het beheer

De toepassing van AI in accounting en finance betekent dat CFO's de manier waarop hun teams werken zullen moeten heroverwegen. Het betekent ook dat ze zorgvuldig moeten bepalen wie er in die teams zullen zitten. In sommige gevallen zullen volledig nieuwe functies nodig zijn. Dat betekent dat jouw AI-strategie zorgvuldig wordt afgestemd op de bredere personeelsstrategie van de organisatie.

De financiële afdeling zal niet snel volledig geautomatiseerd zijn. AI zal niet zozeer leiden tot de vervanging van mensen door machines, maar eerder tot een evolutie van de rollen die je mensen vervullen.