Controle zit in je genen. Als je werkzaam bent in finance, of dat nu als CFO, controller of FP&A-lead is, weet je dat je reputatie valt of staat met nauwkeurigheid. Jij bent de bewaker van het betrouwbare beeld. Je volgt elke euro, en ligt waarschijnlijk weleens wakker van niet-toegewezen transacties.
In het kort:
-
Stop met het volledig handmatig controleren van data en gebruik statistische steekproeven om de snelheid van AI te benutten met behoud van maximale betrouwbaarheid.
-
Verschuif je rol van uitvoerder naar beoordelaar door alleen nog afwijkingen en de onderliggende logica te valideren in plaats van routineuze transacties.
-
Focus bij controles specifiek op AI-hallucinaties en logische fouten in plaats van de gebruikelijke menselijke vergissingen door vermoeidheid.
-
Investeer in kennis over data-architectuur en anomaliedetectie om als strategisch partner de regie te houden over een geautomatiseerd financieel proces.
Controle zit in je genen. Als je werkzaam bent in finance, of dat nu als CFO, controller of FP&A-lead is, weet je dat je reputatie valt of staat met nauwkeurigheid. Jij bent de bewaker van het betrouwbare beeld. Je volgt elke euro, en ligt waarschijnlijk weleens wakker van niet-toegewezen transacties.
Wanneer de sector je vervolgens adviseert om je grootboeken over te dragen aan kunstmatige intelligentie (AI), voelt dat ongemakkelijk. Het voelt als het besturen van een vliegtuig met geblindeerde ramen.
Dit is de vertrouwensparadox in finance. Je weet dat je finance automation nodig hebt om de exploderende hoeveelheid data en de vraag naar realtime inzichten bij te benen. Uit onderzoek van Gartner blijkt zelfs dat 59 procent van de CFO's in 2025 al AI inzette. Automatisering is de enige manier om op te schalen, maar de aard van je vak, waarbij er geen ruimte is voor fouten, maakt delegeren aan een machine in jouw ogen waarschijnlijk riskant.
Hoe verbind je de behoefte aan snelheid met het mandaat voor controle? Hoe vertrouw je op een algoritme zonder je loopbaan op het spel te zetten met een ondoorzichtige black box?
De vertrouwensparadox ontrafeld
Decennialang was vertrouwen in finance synoniem aan transparantie. Als je een getal niet begreep, boorde je diep in de spreadsheet, traceerde je de formule en zocht je het brondocument op.
AI verandert de dynamiek van dit proces. Wanneer een machine-learning model een omzetprognose voorspelt of duizend facturen categoriseert, zie je niet altijd de tussenstappen in een cel. Deze ondoorzichtigheid roept een natuurlijke weerstand op bij finance professionals.
De paradox is echter dat terwijl deze onzichtbaarheid je onvoldoende houvast geeft, je huidige handmatige methoden je al in de steek laten. Een volledige handmatige controle is geen garantie meer voor nauwkeurigheid; het geeft vooral veel stress en kost uiteindelijk alsnog veel tijd. De enorme hoeveelheid data maakt menselijke fouten statistisch onvermijdelijk.
Je doel is niet om AI blind te vertrouwen. Het doel is een nieuw verificatie kader te bouwen dat de snelheid van AI combineert met je eigen strategische menselijke toezicht.
De valkuil van de perfectionist
De grootste barrière voor automatisering in finance is niet de technologie, maar een grenzeloos perfectionisme. De gedachte "ik controleer het voor de zekerheid zelf nog even" na elke processtap is onhoudbaar en contraproductief.
Als je honderd procent van het werk van AI zelf controleert, heb je niets geautomatiseerd. Je hebt alleen je controleproces gedigitaliseerd. Dit vernietigt de ROI van je investering. Bedrijven die technologie volledig omarmen en accepteren, zien juist dat foutmarges in de financiële verslaglegging met 75 procent dalen.
Menselijke fouten ontstaan vaak door vermoeidheid. AI maakt geen fouten door moeheid, maar kan gaan ‘hallucineren’: zelfverzekerde fouten op basis van gebrekkige logica. Daarom moet je AI niet controleren op concentratie, maar op logica.
De 10%-regel: statistische steekproeven voor AI-outputs
Als alles controleren onmogelijk is, maar niets controleren roekeloos, wat is dan de oplossing? We hanteren een beproefde methode uit de accountancy: de statistische steekproef.
Je hoeft niet de hele pan soep op te eten om te weten of er genoeg zout in zit. Zo hoef je ook geen 5.000 facturen te controleren om te weten of de AI accuraat werkt. Door een protocol voor willekeurige steekproeven te implementeren, waarbij je slechts 10 procent van de output controleert, kun je een statistische betrouwbaarheid van meer dan 99 procent behalen.
Zo pak je dat aan:
- Stel drempelwaarden vast: bepaal dat voor transacties met een laag risico (bijvoorbeeld onder de 500 euro) een steekproef van 5 procent volstaat. Voor posten met een hoog risico kies je voor 20 procent.
- Automatiseer de steekproef: gebruik een script of je ERP-systeem om automatisch een willekeurige selectie te maken.
- Monitor de afwijkingen: vind je in de steekproef een foutenpercentage boven de 1 procent? Wijs dan de hele batch af en schakel over op handmatige controle om de oorzaak te achterhalen.
Praktijkvoorbeeld: AI-forecasting bij Unilever
Kijk naar Unilever, een pionier op het gebied van finance automation. Zij maken gebruik van een model dat dagelijks 13 miljard berekeningen uitvoert om verkopen en voorraad te voorspellen. Het is fysiek onmogelijk voor een team om dat volume handmatig te controleren.
In plaats van handmatige controles vertrouwen zij op het vermogen van het systeem om patronen en anomalieën te ontdekken. Het resultaat is dat de menselijke inspanning in de planning met 30 procent is gedaald, terwijl de nauwkeurigheid van de voorspellingen is gestegen naar meer dan 98 procent. Dit bewijst dat je enorme efficiëntie ontgrendelt wanneer je vertrouwt op het statistische model in plaats van op het handmatige vinklijstje.
De mens als regisseur in de workflow
De beste strategie voor AI-governance ziet AI als een junior analist en niet als een controller. Je workflow verschuift van ‘doener’ naar ‘beoordelaar’:
- AI bereidt voor: de AI categoriseert data en bereidt boekingen voor.
- AI signaleert: het systeem markeert afwijkingen zoals dubbele facturen of onbekende leveranciers.
- Jij keurt goed: je beoordeelt de uitzonderingen en de steekproeven, niet de routineuze data.
Op deze manier valideer je de logica achter het proces in plaats van elke individuele transactie.
Moderne competenties voor de finance professional
Om relevant te blijven in deze nieuwe werkelijkheid, moeten je vaardigheden meegroeien. Snel kunnen typen of handmatig aansluiten is geen uniek voordeel meer; het herkennen van een statistische uitschieter is dat wel.
Er is een enorme vraag naar financieel leiderschap dat de data-architectuur begrijpt. Je moet je comfortabel voelen bij vragen als: "Met welke trainingsdata is dit model gevoed?" Wil jij voorop lopen in deze ontwikkeling? Binnen onze finance community delen we voortdurend inzichten over deze transitie.
Conclusie
De vertrouwensparadox is oplosbaar als je stopt met het kopiëren van handmatige controles naar een digitale wereld. AI neemt de controle niet van je over, slecht ontworpen workflows doen dat wel.
Door steekproefkaders toe te passen, vast te houden aan menselijke goedkeuring bij uitzonderingen en een strakke governance te voeren, schaal je op met AI terwijl je de regie over het grootboek behoudt. Je hoeft de machine niet blind te vertrouwen, je moet hem slim verifiëren.
Ben je klaar om je carrière toekomstbestendig te maken?
Ontdek de nieuwste finance vacatures of bekijk hoe je jouw expertise verder kunt ontwikkelen bij Randstad Professional | Yacht. In de community is er altijd iemand die je verder kan helpen.
