Financiële leiders erkennen steeds meer het potentieel van kunstmatige intelligentie om hun bedrijfsmodellen te herstructureren. Terwijl organisaties streven naar modernisering, onderzoeken CFO’s hoe AI kan helpen de efficiëntie, veerkracht en de kwaliteit van inzicht binnen de financiële functie te verbeteren.

De adoptie van AI in de financiële sector gaat niet alleen over het automatiseren van routinematige processen zoals reconciliaties, factuurbeheer en rapportage. Het maakt ook geavanceerde voorspellingen, voorspellende analyses en realtime risicobeoordeling mogelijk—capaciteiten die een wendbaarder, toekomstgericht financieel organisatie ondersteunen. Vroege gebruikers melden meetbare verbeteringen in nauwkeurigheid, snelheid en naleving, en daarnaast dat gekwalificeerde middelen vrijkomen om zich te concentreren op strategische activiteiten met hogere waarde.

Voor CFO’s die AI overwegen, is de vraag niet langer of de technologie een rol speelt, maar waar deze de grootste impact zal hebben. Sommige organisaties geven prioriteit aan volledige automatisering van transactionele processen; anderen zien meer directe waarde in geavanceerde analyses of nalevingsgarantie. Elke reis hangt af van de volwassenheid van bestaande systemen, de complexiteit van de operaties en de strategische doelstellingen van de financiële functie.

De zakelijke onderbouwing voor AI in de financiële sector

AI pakt verschillende van de meest urgente uitdagingen aan waarmee financiële leiders worden geconfronteerd:

• Efficiëntie onder druk: Door arbeidsintensieve taken zoals factuurverwerking, geldtoewijzing en reconciliaties te automatiseren, vermindert AI de kosten en versnelt het de cyclustijden.

• Nauwkeurigheid en naleving: AI-gestuurde systemen kunnen controleklare gegevens leveren, het naleven van beleid afdwingen en continu monitoren op afwijkingen, waardoor het risico wordt verminderd.

• Inzicht en wendbaarheid: voorspellende analyses en realtime prognoses stellen CFO’s in staat om effectiever te reageren op marktvolatiliteit, verschuivende vraag of regelgevende veranderingen.

• Talent en capaciteit: Door handmatige werkzaamheden te verminderen, kunnen financiële teams zich heroriënteren op activiteiten met hogere waarde, zoals business partnering, scenariomodellering en strategische planning.

Het resultaat is niet alleen een meer gestroomlijnde financiële functie, maar ook een die beter gepositioneerd is om te voldoen aan de groeiende verwachtingen van belanghebbenden op het gebied van transparantie, veerkracht en ESG-rapportage.

Kant-en-klare hulpmiddelen op de markt:

De beschikbare oplossingen voor CFO’s variëren in omvang en volwassenheid:

• Specialistische tools richten zich op afzonderlijke processen, zoals het afstemmen van rekeningen of het opnemen van documenten.

• ERP-add-ons breiden de automatiseringsmogelijkheden van bestaande platformen uit, maar blijven vaak op regels gebaseerd en zijn daardoor beperkt.

• AI-native platforms integreren machine learning en automatisering in de volledige financiële cyclus, en bieden adaptive, contextbewuste verwerking die verder gaat dan statische regels.

Elke optie brengt compromissen met zich mee op het gebied van dekking, implementatiesnelheid en langetermijnschaalbaarheid. CFO’s zullen moeten beoordelen waar hun organisatie vandaag staat en welke benadering het beste aansluit bij hun prioriteiten.

Er zijn verschillende traditionele aanbieders ontstaan, die elk een verschillend startpunt bieden in door AI ondersteunde financiën:

• High Radius richt zich op automatisering van debiteuren en betalingen.

• BlackLine is goed gevestigd in reconciliatie en financiële afsluiting.

• Rossum heeft sterke punten ontwikkeld in het vastleggen en digitaliseren van documenten.

• Medius biedt oplossingen voor het vastleggen van facturen en AP-workflows.

• Tipalti is sterk in crediteurenadministratie en leveranciersbetalingen.

• Coupa loopt voorop in inkoop en uitgavenoptimalisatie.

• Basware biedt workflow- en AP-digitalisatie aan.

• Proactis biedt workflow- en beheerde diensten

Opkomende benaderingen: AI-native platforms

A newer category of solution is beginning to emerge: AI-native platforms that integrate machine learning and automation across the end-to-end finance cycle. These platforms move beyond rule-based automation and introduce self-learning capabilities, contextual decisioning, and more adaptive orchestration of processes.

Kanbina is vanaf de basis ontworpen met AI als kern, waarbij autonoom verwerken wordt toegepast op AP, debiteuren, reconciliatie en leverancier due diligence. Door directe integratie met ERP-systemen, zijn deze oplossingen gericht op het minimaliseren van handmatige interventie tot bijna nul, terwijl ze auditklare, realtime financiële gegevens leveren.

Kanbina & AI Native Platform Differentiatie:

Waarom dit belangrijk is voor CFO’s

Voor CFO’s ligt de waarde van AI in het vermogen om:

• Schaal efficiënt — wrijving verwijderen uit transacties met hoog volume.

• Ondersteun naleving — zorg voor auditklare documenten en afstemming op regelgeving.

• Mogelijke wendbaarheid — snellere en nauwkeurigere voorspellingen en inzichten leveren.

• Vrije capaciteit — waardoor financieel professionals zich kunnen richten op analyse en strategie.

• Toekomstbestendige operaties — de financiën zo uitrusten dat ze kunnen inspelen op ESG-vereisten, digitale verstoringen en nieuwe bedrijfsmodellen.