Inleiding
AI binnen finance verschuift de rol van finance fundamenteel. Waar automatisering jarenlang vooral draaide om efficiënter boeken en facturen verwerken, zien we AI nu steeds vaker ingezet worden voor forecasting, cashflow-sturing en scenario-analyses.
Voor veel MKB-bedrijven klinkt dit als een logische volgende stap: minder handwerk, meer inzicht en betere beslissingen. In de praktijk blijkt die belofte echter alleen uit te komen als de financiële basis op orde is. Zonder die basis leidt AI niet tot grip, maar tot schijninzicht.
Van automatiseren naar sturen
De eerste fase van automatisering binnen finance was vooral gericht op efficiëntie. Digitale factuurverwerking, bankkoppelingen en automatische boekingen hebben het administratieve werk sterk verminderd.
AI gaat verder dan automatisering. Het verschuift finance van registreren naar interpreteren. Denk aan:
- voorspellen van cashflow,
- doorrekenen van scenario’s,
- signaleren van afwijkingen,
- ondersteunen van strategische besluitvorming.
Daarmee verandert ook de rol van finance: van uitvoerend naar regisserend. Tenminste, als de onderliggende informatie betrouwbaar is.
De belofte van AI binnen finance voor het MKB
Voor MKB-organisaties kan AI binnen finance grote waarde hebben. Zeker omdat finance-teams vaak klein zijn en meerdere rollen combineren. AI kan helpen om:
- sneller vooruit te kijken in plaats van achteraf te verklaren,
- betere gesprekken te voeren met directie of MT,
- eerder bij te sturen op liquiditeit en resultaat.
Maar juist in het MKB ligt hier ook een risico.
De valkuil: schijninzicht door een gebrekkige basis
AI werkt met data. En data is zo goed als de processen, definities en beheersing waaruit die data voortkomt.
In de praktijk zien we bij veel MKB-bedrijven:
- onduidelijke definities (wat is omzet, marge of cashpositie?),
- inconsistent ingerichte financiële processen,
- afhankelijkheid van losse Excel-bestanden,
- beperkte interne beheersing.
AI kan op basis van deze input alsnog overtuigende analyses maken. Dashboards zien er professioneel uit, forecasts zijn gedetailleerd, maar de uitkomsten zijn gebaseerd op aannames en inconsistenties. Het resultaat is schijninzicht: cijfers die vertrouwen uitstralen, maar geen echte grip bieden.
AI vraagt om volwassen finance
Hoe geavanceerder de technologie, hoe belangrijker de onderliggende structuur wordt. AI legt zwakke plekken bloot die eerder minder zichtbaar waren.
Daarom is AI geen oplossing voor een rommelige financiële organisatie. Het is een versneller: van kwaliteit, maar ook van tekortkomingen. Zonder volwassen financiële processen wordt AI eerder een risico dan een hulpmiddel.
Wat betekent ‘de basis op orde’ in de praktijk?
Als AI pas waarde toevoegt wanneer de basis klopt, is de vraag wat dat concreet betekent voor MKB-organisaties. Zonder in tools of stappenplannen te vervallen, zien we vier terugkerende principes.
1. Eenduidige definities en betrouwbare data
AI kan alleen ondersteunen bij besluitvorming als cijfers voor iedereen hetzelfde betekenen. Heldere definities van omzet, kosten, marge en liquiditeit zijn essentieel. Zonder die eenduidigheid wordt ruis niet opgelost, maar versterkt.
2. Processen die herhaalbaar en uitlegbaar zijn
Data is een afgeleide van processen. Als processen versnipperd zijn of afhankelijk van individuele werkwijzen, wordt de informatievoorziening dat ook. De basis hoeft niet perfect te zijn, maar wel consistent en uitlegbaar.
3. Informatie gekoppeld aan beslissingen
AI is pas waardevol als duidelijk is welke beslissingen ermee ondersteund moeten worden. Wie neemt welke beslissing, wanneer en op basis van welke informatie? Zonder die koppeling blijft analyse losstaan van actie.
4. Interne beheersing als randvoorwaarde
Interne beheersing wordt vaak gezien als controle achteraf. In werkelijkheid is het een voorwaarde voor vertrouwen in cijfers. Zonder beheersing ontbreekt de basis om AI-analyses serieus te nemen.
Eerst regie, dan technologie
De belangrijkste vraag is daarom niet: welke AI-tool gaan we gebruiken?
Maar: welke beslissingen willen we beter kunnen nemen, en wat vraagt dat van onze data en processen?
Wie eerst investeert in structuur, definities en beheersing, haalt uiteindelijk ook meer waarde uit AI.
Deze visie op AI in finance sluit aan bij hoe wij bij MFC werken: vanuit structuur, duidelijke keuzes en regie over financiële processen.
Dat vraagt om een aanpak waarin technologie volgt op inrichting, niet andersom.
AI als versneller, niet als startpunt
AI kan finance verschuiven van administratie naar regie. Maar alleen als de fundering klopt. De echte waarde zit niet in de technologie zelf, maar in wat die technologie mogelijk maakt wanneer de basis op orde is.
Welke beslissingen wil je met AI in finance beter kunnen nemen en is je huidige data- en procesbasis daar al klaar voor?