AI verandert in hoog tempo de workflows in verschillende sectoren, vooral voor financiële processen. Van financiële teams wordt verwacht dat ze tijdig nauwkeurige rapporten produceren op basis van steeds grotere hoeveelheden gegevens, zodat leiders en andere teams meer strategische beslissingen kunnen nemen.
AI-tools hebben al een impact: ze verbeteren de nauwkeurigheid van prognoses, verminderen de tijd die nodig is voor de afsluitingscycli aan het einde van de maand en helpen financiële teams om risico's tijdig te identificeren.
In het rapport 2025 State of AI in Financial Services heeft Nvidia 600 professionals in de financiële dienstverlening ondervraagd over hun gebruik van AI en de voordelen die ze hebben gezien. 68% van hen zag een omzetstijging van ten minste 5% (waarbij 23% een stijging van meer dan 20% zag), terwijl 64% een daling van de jaarlijkse kosten van ten minste 5% zag.
80% van de banken gebruikt AI wereldwijd om hun activiteiten te verbeteren en ziet voordelen in snellere fraudedetectie, kostenbesparingen en meer.
Maar je hoeft geen bank te zijn om de voordelen te zien van het gebruik van AI in financiële analyses. Lees hier hoe deze tools snel onmisbaar worden.
Het gebruik van AI in financiële analyses gaat verder dan het vragen van ChatGPT om te helpen met financiële rapporten. Financiële teams gebruiken verschillende AI-tools voor analyses, waaronder:
AI-tools vervangen financiële teams niet, maar verbeteren alleen hun werk. Hoe meer expertise uw financiële teams hebben, hoe meer ze aan deze tools hebben. Door de meer arbeidsintensieve taken in je financiële processen te versnellen, kunnen je teams hun bandbreedte reserveren voor taken die hun tijd en aandacht nodig hebben. Taken zoals het handmatig voorbereiden van gegevens voor overdracht tussen tools kosten veel tijd en het toewijzen ervan aan menselijke teamleden levert geen voordelen op ten opzichte van het toevertrouwen ervan aan AI-tools.
Ook de hoeveelheid financiële gegevens waarmee je teams te maken hebben, beperkt kunstmatig hun mogelijkheden om prognoses te maken en maakt nauwkeurige rapportage over trends onnodig moeilijk. De inzet van de juiste AI-tool kan de gegevensverwerking versnellen, teams in staat stellen om verder te voorspellen en meer patronen bloot te leggen door analyse.
AI-tools stellen professionals in staat om tijd en moeite te besparen op essentiële workflows in verschillende sectoren. Maar in de financiële analyse kunt u met deze tools een aantal van de meest uitdagende problemen in dit essentiële proces aanpakken, van inefficiënte workflows tot het nauwkeurig voorspellen van trends in volatiele markten. Bovendien kan AI het verzamelen, opschonen en laden van gegevens in de platforms die je nodig hebt voor rapportage en analyse drastisch versnellen.
Lees hier hoe.
Voorspellende analyses zijn essentieel voor financiële analyses. Hiermee kunnen financiële professionals bestaande gegevens omzetten in voorspellingen en modellen om plannen te maken voor de toekomst. Een voorspelling kan bijvoorbeeld worden gebruikt als basis om een geplande uitbreiding of een herschikking van de activa van een organisatie te rechtvaardigen.
De uitdaging van voorspellen? Gegevens uit meerdere bronnen halen, deze analyseren en de patronen identificeren die leiden tot betere voorspellingen en nauwkeurigere scenario's.
Met AI-tools kun je meer doen met die gegevens met minder handmatig werk. CFO's en andere financiële professionals kunnen meer modellen uitvoeren, hun aannames in realtime aanpassen en zich proactief voorbereiden op verschuivingen in de markt. Hierdoor kunnen prognoses niet alleen in minder tijd worden gemaakt, ze kunnen met AI ook automatisch worden aangepast op basis van nieuwe gegevens en bijgewerkte aannames.
Financiële analyse gaat gepaard met een enorme hoeveelheid handmatig werk. Veel van dat werk bestaat uit gegevens verzamelen, verwerken en in de juiste tools laden. Maar er gaat ook veel tijd verloren aan de daadwerkelijke analyse van die gegevens, waarbij financiële teams hypotheses voorbereiden, testen en wijzigen voordat ze scenario's opstellen.
Niet alle taken in deze processen hoeven door mensen te worden uitgevoerd. Sommige kunnen nauwkeurig en snel worden afgehandeld door AI-tools, waardoor je financiële team zich kan richten op ander werk, werk waarbij hun aandacht daadwerkelijk waarde toevoegt aan je proces in plaats van alleen maar tijd in beslag te nemen. Voorbeelden van AI-gestuurde automatisering in finance zijn onder andere
Prophix' eigen AI-engine, Prophix One Intelligence, stelt financiële teams in staat om onmiddellijke inzichten te verkrijgen, datavisualisaties op natuurlijke wijze uit te leggen in vereenvoudigde taal, automatisch commentaar te genereren en de belangrijkste oorzaken achter afwijkingen te identificeren.
Financiële basisanalyses zijn al uitdagend en arbeidsintensief. Zodra het financiële plaatje van uw organisatie complexer wordt of uw analysebehoeften zwaarder, kan die werklast exponentieel toenemen. Naarmate de rapportagebehoeften toenemen, neemt de hoeveelheid te analyseren gegevens toe en worden je teams snel overspoeld met extra werk.
AI-tools stroomlijnen niet alleen financiële analyses, ze kunnen geavanceerde analyses ook toegankelijker maken voor alle teams. CFO's en financieel managers kunnen automatisch ad-hocrapporten genereren om te voorzien in onmiddellijke rapportagebehoeften, dashboards en visualisaties bouwen met natuurlijke taal en geautomatiseerde verhalen genereren zonder technische vaardigheden.
Dit alles leidt tot snellere besluitvorming in de hele organisatie, betere communicatie met belanghebbenden en diepere kennis voor alle teams. Een AI-tool als Prophix Copilot maakt self-service rapportages beschikbaar voor alle teams door middel van query's in natuurlijke taal, wat betekent dat iedereen rapporten kan opvragen en gegevens kan bijwerken door gewoon een vraag te stellen - op dezelfde manier als ze dat zouden doen met een menselijke collega.
Twee van de belangrijkste voordelen van AI-tools in financiële analyses zijn een stijging van de inkomsten en een daling van de operationele kosten, zo blijkt uit onderzoek van Nvidia. Omdat AI-tools financiële analyses stroomlijnen en optimaliseren, kan elke stakeholder betere beslissingen nemen. Gezamenlijk komen al deze beslissingen neer op een beter beheer van de uitgaven en een hoger rendement op investeringen, wat leidt tot een sterkere bottom line voor de organisatie als geheel.
Dit gezegd hebbende, brengt AI ook enorme voordelen met zich mee binnen het financiële analyseproces, waaronder
Nauwkeurigere prognoses: Het opstellen van een prognose is afhankelijk van het verzamelen en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens, en het is maar al te gemakkelijk om een trend te missen die je prognose volledig verandert. AI-tools kunnen dezelfde gegevensset meerdere keren analyseren, waardoor het minder waarschijnlijk is dat ze deze subtiele trends missen.
Kortere afsluitcycli: De financiële afsluiting is zowel essentieel voor financiële analyse als moeizaam. Elke verbetering in de tijd en het handmatige werk dat bij dit proces komt kijken, maakt de algehele financiële analyse effectiever.
Verbeterde strategische planning: AI-tools democratiseren de toegang tot financiële analyses, modellen en scenario's. Als bedrijfsleiders in de hele organisatie gedetailleerde, grondige rapporten kunnen krijgen door het gewoon aan een chatbot te vragen, is het voor iedereen gemakkelijker om beslissingen te nemen die in lijn zijn met de algemene strategie van de organisatie.
Sterkere risicohouding: Elke organisatie moet financiële risico's nemen om te kunnen groeien. Diepere financiële analyses, aangedreven door AI, kunnen je een beter inzicht geven in elk potentieel risico en hoe het past in je bredere strategie.
Hoewel AI-tools enorme voordelen met zich meebrengen, kunnen ze net zo moeilijk te implementeren zijn in uw organisatie als andere softwaretools en vaak extra risico's met zich meebrengen. Maar door je bewust te zijn van deze uitdagingen en de best practices die kunnen helpen om ze te beperken, kun je je implementatie stroomlijnen en meer uit deze tools halen.
Voordat je een nieuwe AI-tool implementeert, moet je je bewust zijn van de volgende uitdagingen:
Ondanks de uitdagingen brengt de implementatie van AI-tools een enorme ROI met zich mee die moeilijk te negeren is. Hier zijn enkele best practices voor het aanpakken van veelvoorkomende implementatie-uitdagingen:
AI is veel verder gegaan dan pure automatisering. Het is in hoog tempo een transformerende technologie aan het worden voor financiële teams en financiële analyse, net zoals technologieën als digitale fotografie en goedkope pc's dat waren. Met behulp van AI kunnen financiële teams zich ontwikkelen van reactieve cijferaars tot proactieve uitvoerders van datagestuurd, inzichtgedreven leiderschap. AI ondersteunt strategische planning, risicobeperking, prestatieanalyse en rapportage aan belanghebbenden, niet alleen voor financiële teams, maar voor de hele organisatie. Het brengt de resultaten van financiële analyses binnen ieders handbereik, zonder het extra handmatige werk.
Wil je zien wat AI-gestuurde financiële analyse voor jouw team kan betekenen?
Blijf voorop met actiegerichte financiële strategieën, tips, nieuws en trends.
×
