Ongeveer een derde van de Belgische CFO’s experimenteert vandaag volop met AI. Maar biedt AI echt het antwoord op complexe uitdagingen in finance? Op verkenning met Kristof Stouthuysen, professor en directeur van het Centre for Leadership and Digital Transformation aan Vlerick Business School.
Is ChatGPT de collega waar elke finance-afdeling op zat te wachten?
‘Ja en neen. Voor velen lijkt AI uit de lucht komen vallen – of beter: uit de hemel – maar de basis werd gelegd in de jaren 50 van de vorige eeuw. Tot voor kort was AI vooral een technisch en complex vakgebied. Het vereiste diepgaande kennis van programmeertalen, datawetenschap en wiskunde. Daarom waren het vooral grote, kapitaalkrachtige bedrijven met uitgebreide datasets en gespecialiseerde teams die ermee experimenteerden.’
‘Vandaag ziet het landschap er volledig anders uit. Dankzij de toegankelijkheid van LLM’s (Large Language Models) kan bijna iedereen met AI aan de slag, zonder enige technische achtergrond en zonder diepe zakken. Deze democratisering markeert een nieuw moment dat vergelijkbaar is met de introductie van Excel.’
‘Hoewel LLM’s indrukwekkend lijken, zijn ze vooral getraind op tekstdata en niet op de cijfers en analyses die finance nodig heeft. Finance draait om gedetailleerde en nauwkeurige dataverwerking, met een transparante en verklaarbare besluitvorming. AI-modellen zoals neurale netwerken, die vaak gebruikt worden in LLM's, zijn blackbox-modellen. Ze geven een uitkomst, maar het is moeilijk te doorgronden hoe ze van A naar B zijn gekomen. In een financiële context, waar beslissingen vaak verstrekkende gevolgen hebben en een rationele onderbouw nodig hebben, kan dat problematisch zijn.’
Een AI-model dat gevoed wordt met kwalitatieve, betrouwbare data is vaak ongeëvenaard in het voorspellen van trends en herkennen van patronen; soms zelfs patronen die we als mens nooit zouden ontdekken.
‘Maar het is belangrijk te benadrukken dat niet alle AI-modellen blackbox zijn. Er bestaan ook whitebox-modellen, zoals logistische regressie of decision trees, die transparanter en eenvoudiger te interpreteren zijn. Bovendien winnen technieken zoals SHAP-values (Shapley Additive exPlanations: een methode om individuele voorspellingen van machinelearning-modellen te verklaren, red.) aan populariteit. Deze maken het mogelijk om ook bij complexere modellen te achterhalen welke factoren een bepaalde uitkomst beïnvloeden.’
‘Als je een lening toewijst aan klant A en niet aan klant B, wil je precies weten welke factoren dat besluit hebben beïnvloed. Is het omdat de klant een start-up is, omdat het klimaat in die sector instabiel is, of om een ander risico? Dergelijke afwegingen vereisen volledige transparantie, en die kan afhankelijk van het type AI-model beter of slechter geboden worden. Bij complexe blackbox-modellen, zoals neurale netwerken, blijft dat voorlopig een uitdaging. Je moet ook altijd rekening houden met mogelijke hallucinaties.’
Voor welke taken kunnen finance-afdelingen vandaag wel al betere beslissingen nemen dankzij AI?
‘Een AI-model dat gevoed wordt met kwalitatieve, betrouwbare data, is vaak ongeëvenaard in het voorspellen van trends en herkennen van patronen; soms zelfs patronen die we als mens nooit zouden ontdekken. AI kan complexe berekeningen en analyses veel sneller en grondiger uitvoeren dan wij ooit kunnen. Maar dat betekent niet dat AI klaar is om alle beslissingen te nemen.’
‘In domeinen zoals budgettering en forecasting (schatten van toekomstige groei, red.) is AI bijvoorbeeld een enorme troef. Het is fantastisch in het analyseren van performance data, het geven van feedback en het maken van voorspellingen. Maar de resultaten zijn alleen waardevol als er een duidelijke strategische context aanwezig is. Als die context ontbreekt, blijft AI een tool met beperkingen. Het kan veel, maar het kan nog niet op eigen houtje strategische vraagstukken oplossen.’
De complexiteit van strategische beslissingen vereist menselijk langetermijndenken en voeling met de wereld, iets dat AI nog niet kan evenaren.
Krijgen finance teams en ook de CFO een andere rol dankzij AI?
‘Uit eigen onderzoek blijkt dat de adoptie van AI bij Belgische CFO’s op verschillende snelheden verloopt. Ongeveer een derde van de CFO’s werkt en experimenteert volop met AI, een derde wacht af of steekt een teen in het water, en een derde is er helemaal niet mee bezig.’
‘Hoe dan ook zal AI de rol van finance teams veranderen. AI kan de transactionele en repetitieve taken – zoals boekhouding en betalingen verwerken – bijna volledig overnemen. Hierdoor krijgt een team meer ruimte om zich te richten op risicoanalyse en strategisch advies. De CFO van de toekomst zal steeds meer de rol vervullen van proactieve adviseur, die niet alleen risico’s beheert maar ook kan aanwijzen waar er waarde voor het bedrijf gecreëerd kan worden.’
‘Het succes daarvan hangt af van een duidelijke strategie. CFO’s moeten nadenken over de behoeften van hun belangrijkste stakeholders – zowel intern, zoals de CEO, als extern, zoals overheden. Waar hebben zij in de toekomst behoefte aan? Realtime rapportages bijvoorbeeld, of snellere budgetanalyses?’
‘Veel van de toonaangevende CFO’s die AI omarmen, hebben zelf een basiskennis technologie. Dat is ook een belangrijke voorwaarde. Nog te veel CFO’s verschuilen zich achter hun drukke schema’s, budgetten en andere zaken om niet met AI aan de slag te gaan. Dat is een riskante houding. Bij Vlerick hebben we een AI-maturiteitsscan ontwikkeld voor CFO’s en hun teams. Deze scan helpt bedrijven in kaart te brengen hoe digitaal matuur hun organisatie en finance-afdeling is, en welke stappen ze kunnen nemen om AI en digitalisering beter te integreren.’
Wat kan AI nog leren van de financiële expert?
‘In sommige domeinen zal AI de mens volledig vervangen. Denk aan routinetaken die eenvoudig te automatiseren zijn, zoals gegevensinvoer of standaardrapportages. Maar bij strategische vraagstukken en langetermijnplanning zal menselijke input wel essentieel blijven. De complexiteit van strategische beslissingen vereist menselijk langetermijndenken en voeling met de wereld, iets dat AI nog niet kan evenaren. Finance is een domein dat afhankelijk blijft van precisie en verantwoording. Daarin heeft AI nog een lange weg af te leggen.’