Lees ook:
Laatst bijgewerkt op 18 september 2026
AI in finance is inmiddels geen toekomstmuziek meer, maar dagelijkse praktijk binnen veel financiële afdelingen. Artificial Intelligence oftewel AI is een containerbegrip voor het aanleren van software om beslissingen te nemen, net zoals een mens dat zou doen. Ook bij Agium volgen we ontwikkelingen op AI-gebied op de voet. In een serie van drie artikelen gaat onze lead business consultant Ernst Berkhout er dieper op in. Dit is het tweede artikel in die serie: hoe zet je AI in finance concreet in?
Wat is AI in finance?
AI in finance draait om software die financieel werk deels overneemt of ondersteunt. Denk aan het automatisch checken van facturen, het opsporen van afwijkende transacties of het maken van een betere forecast. Daarbij wordt vaak onderscheid gemaakt tussen ‘zwakke AI’ en ‘sterke AI’. Bij zwakke AI leer je software aan om een specifieke, vooraf gedefinieerde taak uit te voeren, zoals het controleren van facturen volgens vaste regels. Bij sterke AI leert het algoritme zichzelf aan om die taak steeds beter uit te voeren, op basis van de data die het te verwerken krijgt.
Waar AI momenteel vooral bekend is van ChatGPT, zijn er in finance volop toepassingen te bedenken: van administratieve automatisering tot geavanceerde predictive analytics. Hieronder lichten we de belangrijkste toe.
Facturen en orderverwerking automatiseren met AI
Als het gaat om de financiële functie bij reguliere bedrijven, is het checken van facturen een logisch proces om een algoritme op los te laten. Nu is dat vaak nog een menselijke handeling: we herkennen de informatie op de factuur en beslissen of we hem goed- of afkeuren. Dat kan via zwakke AI — door software aan te leren facturen te checken, vaak nog handmatig ingeregeld. Een volgende stap is sterke AI: het algoritme leert zichzelf aan om facturen steeds beter te checken.
Hetzelfde geldt voor het checken van orderbevestigingen. Daar checkt de software eerst: heb ik dit besteld, en zijn het de juiste producten, volumes en prijzen? Zo ja, dan wordt de bestelbevestiging geaccordeerd en legt de software in de administratie vast dat er een factuur aankomt die betaald moet worden.
Denk ook aan het verwerken van declaraties: het bonnetje dat je inscant en declareert, hoeft niet meer langs de budgethouder. Voldoet het aan bepaalde spelregels, dan regelt de software automatisch dat het betaald kan worden.
AI-chatbots in finance: geautomatiseerde antwoorden op vragen
Een andere toepassing van AI in finance tref je aan op de websites van instanties als banken en de Belastingdienst. Hier kun je vragen stellen waarop je geautomatiseerd een antwoord krijgt. Waar dit eerst nog voorgedefinieerde vragen en antwoorden waren, zit er inmiddels steeds vaker een algoritme achter dat leert om betere antwoorden te geven.
Hier zie je ook direct de gevaren van AI. De problemen die de Belastingdienst kreeg met de toeslagenaffaire kwamen mede door algoritmen. Deze leerden zichzelf ‘unsupervised’ aan om op basis van etnische achtergrond, verleden en achternaam keuzes te maken bij het detecteren van mogelijke fraude, en dus feitelijk te gaan framen en discrimineren, met enorme gevolgen voor duizenden gezinnen. Een belangrijke les dus voor iedereen die AI in finance wil inzetten: controleer voortdurend of je algoritme doet wat je bedoelt, en niet meer dan dat.
AI inzetten voor budgetten en forecasts
Meer geavanceerde vormen van AI zijn in te zetten voor predictive analytics. Vaak zijn economische voorspellingen nog gebaseerd op traditionele, wiskundig-statistische algoritmen. Steeds vaker wordt hier ook AI ingezet om nog betere voorspellingen te doen voor budgetten of forecasts.
Normaal is budgetteren een arbeidsintensief proces dat veel tijd kost en waar veel mensen bij betrokken zijn. AI kun je hier goed voor inzetten, mits je voldoende referentiedata invoert om conclusies te kunnen trekken — zoals de begroting van de afgelopen jaren, relevante marktontwikkelingen en je eigen doelstellingen. AI-modellen voor budgetteren en forecasten moet je goed challengen, om zeker te weten dat je een betrouwbare voorspelling doet. Door AI wordt de kwaliteit van de forecast wel steeds beter, doordat je de software traint om betere voorspellingen te doen naarmate je de datasets aanvult en verbetert.
Trends en patronen herkennen die diep in de data verstopt zitten, is waar AI bij uitstek een rol kan spelen. Wat AI hier concreet doet:
- Seizoenspatronen herkennen in omzet en kosten
- Scenario’s doorrekenen (wat als de inkoopprijzen 5% stijgen?)
- Afwijkingen signaleren tussen budget en realisatie, nog vóór de maandafsluiting
Voor financiële functies ligt daar ook de toekomst: betere voorspellingen en forecasts. Maar ook de analyse van de winst- en verliesrekening of van managementrapportages kan goed door AI gebeuren. Wat geeft het dashboard weer? Waar zien we afwijkingen?
In de verre toekomst valt te denken aan het opstellen van een jaarrekening of zelfs een jaarverslag — of aan debiteurenbeheer en het inschatten van debiteurenrisico’s. Door te analyseren hoe het betaalgedrag van een debiteur in de afgelopen periode was, kun je inschatten of de huidige bestelling al dan niet op tijd betaald zal worden.
Interne audits en risicoanalyse met AI
Nog een toepassing van AI in finance vormen interne audits. Door data uit de organisatie over interne processen en systemen te analyseren, kun je inschatten waar de gaten en risico’s zitten. Een spannende volgende stap is om ook investeringsbeslissingen mede op AI te baseren. Ook hier is het invoeren van voldoende referentiedata en het kritisch beoordelen van de uitkomsten cruciaal.
Generative AI in finance: een nieuwe laag
Naast de meer traditionele, voorspellende vormen van AI in finance wint generatieve AI — zoals ChatGPT en vergelijkbare taalmodellen — snel terrein. Denk aan het samenvatten van lange managementrapportages, het in gewone taal bevragen van financiële data (‘wat was onze omzetontwikkeling in Q2 ten opzichte van vorig jaar?’), of het voorbereiden van een eerste concept voor een toelichting bij de jaarrekening. Ook hier geldt: generatieve AI versnelt het proces, maar de eindverantwoordelijkheid en controle blijven bij de financial.
Hoe verandert de rol van de financial door AI?
Waar de huidige toepassingen van AI in finance zich vooral richten op automatisering en analyse van bestaande processen, ligt de volgende stap in taken die nu nog grotendeels mensenwerk zijn.
Denk aan het (gedeeltelijk) opstellen van een jaarrekening of zelfs een jaarverslag, waarbij AI een eerste concept genereert op basis van de onderliggende cijfers en eerdere verslagen, dat vervolgens door de financial wordt gecontroleerd en aangescherpt. Ook debiteurenbeheer verandert: door te analyseren hoe het betaalgedrag van een debiteur in de afgelopen periode was, kan AI inschatten of een huidige bestelling al dan niet op tijd betaald zal worden en zo proactief risico’s signaleren voordat een betalingsachterstand ontstaat.
Voor financiële functies ligt hier de belangrijkste toekomst: niet zozeer het vervangen van de financial, maar het steeds verder verschuiven van de rol van uitvoerder naar controleur en adviseur. Naarmate AI-modellen worden getraind op meer en betere data, wordt de kwaliteit van deze voorspellingen en concepten alleen maar hoger. Dat betekent dat de vaardigheid om AI-uitkomsten kritisch te beoordelen, minstens zo belangrijk wordt als de vaardigheid om ze te genereren.
AI in finance: wat softwareleveranciers van jouw data zien (‘Big brother’)
Voor hun financiële administratie vertrouwen veel bedrijven op online software van externe partijen. Diverse aanbieders van financiële en ERP-software gebruiken AI en verzamelen daarvoor gegevens uit de administraties van hun klanten. Door jouw administratie te vergelijken met die van soortgelijke ondernemingen, kunnen ze gericht advies geven over het gebruik van bepaalde functies. Wil je deze informatie niet delen? Dan moet je dit bewust uitzetten — een optie die verborgen kan zitten in bijvoorbeeld het privacyreglement. Ook partijen als Microsoft en Google kunnen alles wat wij doen op internet volgen. En met die conclusie komen we bij het onderwerp van deel drie van deze Agium-serie: de potentiële valkuilen van AI.
Veelgestelde vragen over AI in finance
Wat is AI in finance precies?
AI in finance verwijst naar het gebruik van kunstmatige intelligentie voor financiële taken en beslissingen — van het automatisch checken van facturen tot forecasting, interne audits en het analyseren van managementrapportages.
Wat is het verschil tussen ‘zwakke’ en ‘sterke’ AI in finance?
Zwakke AI voert een vooraf gedefinieerde taak uit volgens vaste regels, bijvoorbeeld het controleren van facturen. Sterke AI leert zichzelf aan om die taak steeds beter uit te voeren, op basis van de data die het verwerkt.
Wat zijn de risico’s van AI in finance?
Algoritmes die zonder voldoende toezicht (‘unsupervised’) keuzes leren maken, kunnen ongewenste patronen overnemen — met soms grote gevolgen, zoals bleek bij de toeslagenaffaire. Daarnaast delen veel finance- en ERP-pakketten data met leveranciers voor AI-training, wat vraagt om bewuste keuzes over privacy.
Vervangt AI de finance professional?
Nee, in elk geval niet op korte termijn. AI neemt vooral repetitieve, regelgebaseerde taken over en versterkt de kwaliteit van forecasts en analyses. De eindverantwoordelijkheid, het challengen van uitkomsten en de interpretatie van resultaten blijven mensenwerk.
