5.2 Artificiële intelligentie slim inzetten

Aan automatisering is er geen gebrek in je beroep, maar dankzij generatieve artificiële intelligentie (AI) kan deze automatisering slimmer en efficiënter worden gedaan. Met hopelijk als gevolg dat je meer tijd overhoudt voor meer adviserende werkzaamheden. De verwachting is dat AI in Nederland binnen drie jaar grootschalig wordt toegepast binnen de audit en financiële verslaggeving. Hier ligt dus ook een kans voor je kantoor.

5.2.1 Waar te beginnen?

AI-tool

Om aan de slag te gaan met AI heb je niet altijd een heel team van programmeurs en data-experts nodig. Je kunt er bijvoorbeeld voor kiezen om een abonnement te nemen op een van de vele AI-tools die ontwikkeld worden door start-ups wereldwijd. Start met een business-pijnpunt. Welke taken zijn heel belangrijk voor het werk, maar geven geen voldoening? Die zijn geschikt voor een AI-assistent.

5.2.2 Toepassingen in je werk

klant-
tevredenheid

fraude

AI kan aardig wat werk uit handen nemen. Denk voor de inzet bijvoorbeeld aan deze terreinen:

• In de software die je voor je werk gebruikt, heb je al te maken met robotic process automation (RPA). Dit zijn robotjes die letterlijk de taken overnemen van een mens, zoals checks in bestanden, bestanden in mappen zetten of het automatisch controleren van facturen. Omdat deze robots beter overweg kunnen met grote ongestructureerde databronnen en de context begrijpen, kun je ze ook inzetten om databestanden op te schonen en op basis van meldingen mutaties laten doorvoeren.
• Je kunt taken uitbesteden aan AI en AI integreren in bestaande processen. Op deze manier kan de productiviteit omhoog, verlaag je de kosten en verkort je mogelijk de doorlooptijd, wat de klanttevredenheid weer kan verbeteren. Een voorbeeld is het checken van de administratie op onregelmatigheden ten opzichte van het verleden.
• Je kunt AI trainen om signalen te herkennen van mogelijke fraude en hier eventueel ook actie tegen ondernemen.
• AI kan helpen bij het beheren en analyseren van grote hoeveelheden documenten, zoals contracten, belastingaangiften en andere financiële verslagen.
• Bij projecten waarbij het aantal uren telt, geldt dat elk kwartier dat werknemers productiever kunnen werken meer rendement oplevert, of meer declarabele uren. Dit kan zelfs helpen bij het oplossen van personeelstekorten.

5.2.3 Data gebruiken

budget-
overschrijding

dagplanning

Voor je werkzaamheden zijn waarschijnlijk de meeste voordelen te behalen met het slimmer analyseren van data. Denk hierbij aan onder meer:

• het voorspellen van (de kans op) bedrijfsrisico’s;
• het tijdig signaleren van mogelijke budgetoverschrijdingen;
• hulpjes bij het managen van je mailbox, die een slimme dagplanning maken of een bulk mailberichten kunnen samenvatten, waardoor je snel tot de kern komt.

Een AI-algoritme kan de datasets van je kantoor naspeuren op allerlei factoren. Het is een kwestie van datasets koppelen en een model trainen. Dat staat of valt echter wel bij een goede datahuishouding.

5.2.4 Advisering

sparring-partner

Ook bij dit advieswerk kun je de hulp inroepen van AI. Taalmodellen kunnen bijvoorbeeld dienen als sparringpartner. Zo kun je vragen om tien tegenargumenten te verzinnen bij je advies, om zo jouw advies aan te scherpen. Ook blijkt een taalmodel prima in staat om strategische vraagstukken te formuleren die mogelijk kunnen spelen in je branche, in je onderneming, of bij klanten. Je geeft het model (anonieme) informatie over de klant en de context waar die klant in zit, en vraagt het model om op te lepelen welke vragen je moet stellen. En welke adviezen je daarbij kunt geven.

5.2.5 Bedrijfsgevoelige en privacygevoelige informatie

beveiliging

risico’s

ethische
 dilemma

Als financial moet je uiteraard wel erop kunnen vertrouwen dat de gegevens uit het systeem kloppen. Daarnaast heb je te maken met bedrijfsgevoelige en privacygevoelige informatie. Dit betekent niet dat je AI niet kunt toepassen, maar wél dat je extra goed nadruk moet leggen op beveiliging. Dat begint met bewustwording over de beperkingen, risico’s en ethische dilemma’s bij het werken met AI. Er zijn kort gezegd drie categorieën aandachtspunten bij de toepassing van AI, waar je een oplossing voor moet vinden, of een standpunt over moet innemen:

• Beperkingen. Het AI-model moet het doen met de data waarmee het getraind is. Antwoorden stroken daarom niet altijd met de werkelijkheid. Hierdoor kan het model een eigen leven gaan leiden.
• Risico’s. Je data kunnen gebruikt worden om het model te hertrainen, waardoor je kantoor vastzit aan een externe leverancier die ook alle expertise over de toepassing in huis heeft. En zomaar overstappen kan niet (‘lock-in’).
• Ethische dilemma’s. Mogelijk zijn de modellen getraind op materiaal van rechthebbenden, zoals schrijvers en fotografen. Wil je daaraan meewerken? En hoever wil je gaan bij het uitbesteden van taken aan AI?

Op rendement.nl/fadossier gaan wij uitgebreid in op deze en andere risico’s en beperkingen van generatieve AI en geven wij je tips om daarmee om te gaan.