Haal meer uit de maandafsluiting met AI

Voor veel organisaties is de financiële maandafsluiting een terugkerend en tijdrovend proces. Hoewel de onderliggende data en berekeningen vaak niet bijzonder complex zijn, vraagt het verzamelen, controleren en afstemmen van informatie veel handmatige inspanning. 

Data wordt uitgewisseld tussen verschillende afdelingen, er zijn meerdere systemen betrokken en processen zoals reconciliaties en intercompany-afstemmingen vereisen vaak handmatige handelingen. Daarbij komt dat historische wijzigingen en directe reconciliaties het risico op fouten vergroten. 

Door de tijdsdruk van deze processen blijft er vaak weinig ruimte over voor waar Finance eigenlijk het meeste waarde kan toevoegen. In plaats van diepgaande analyses of het signaleren van afwijkingen, gaat een groot deel van de tijd op aan operationele werkzaamheden. Strategische inzichten en verbeterinitiatieven komen daardoor regelmatig in de verdrukking. 

Artificial Intelligence biedt nieuwe mogelijkheden om delen van het maandafsluitingsproces te automatiseren en te versnellen. Door repetitieve taken en data-analyses aan AI te delegeren, ontstaat ruimte voor Finance-professionals om zich te richten op strategische en analytische werkzaamheden. 

AI kan financiële data analyseren, automatisch transformeren en vergelijken met historische gegevens en eerdere toelichtingen. Met behulp van moderne taalmodellen kunnen bovendien snel begrijpelijke teksten worden gegenereerd om rapportages toe te lichten. Hierdoor ontstaat met relatief weinig inspanning een rijker en meer contextueel beeld van de financiële resultaten. 

Een succesvolle toepassing begint met het formuleren van duidelijke doelen. Organisaties moeten bepalen wat zij precies willen verbeteren: bijvoorbeeld efficiëntere processen, betere besluitvorming of kostenreductie. 

Vervolgens wordt gekeken naar de beschikbare data. Welke databronnen zijn er? Hoe zijn ze gestructureerd? En welke gegevens moeten worden voorbereid om bruikbaar te zijn voor AI? Naast financiële data spelen ook ongestructureerde bronnen een rol, zoals jaarverslagen of toelichtingen. Om deze effectief te benutten, is het belangrijk duidelijke regels op te stellen voor het gebruik van data en ervoor te zorgen dat informatie leesbaar is voor AI-systemen. Daarbij geldt dat de kwaliteit van data vaak belangrijker is dan de hoeveelheid. 

Tot slot wordt bepaald welke AI-oplossing het beste aansluit bij de organisatie. Dit kan een zelfstandige AI-toepassing zijn, een oplossing die direct in een ERP-systeem zoals SAP wordt geïntegreerd, of een modulair platform zoals Azure AI. Door databronnen te verbinden via platforms zoals Microsoft Fabric kunnen verschillende systemen worden samengebracht en ontstaat een flexibele basis voor meerdere AI-toepassingen binnen Finance. 

Door AI in te zetten binnen de financiële maandafsluiting kunnen organisaties processen aanzienlijk versnellen en tegelijkertijd de kwaliteit van analyses verbeteren. 

Repetitieve taken worden geautomatiseerd, terwijl data sneller en consistenter wordt verwerkt. Hierdoor ontstaat meer tijd voor diepgaande analyses, het signaleren van afwijkingen en het ontwikkelen van strategische inzichten. 

Finance-teams verschuiven zo van operationele verwerking naar een meer adviserende rol binnen de organisatie, waarbij AI fungeert als een digitale collega die data analyseert en inzichten voorbereidt.

Een multidisciplinair team van KPMG Nederland ondersteunt organisaties bij het toepassen van AI binnen financiële processen. Door expertise in AI & Data te combineren met kennis van Finance-transformatie en Digital Process Excellence helpen zij organisaties hun financiële functie efficiënter, datagedreven en toekomstbestendig te maken.