Expert in financieel advies zegt dat AI financiële teams meer tijd kost, niet minder

Christian Franz Hansen is partner in het team voor financieel advies van Implement Consulting Group, een van de toonaangevende managementadviesbureaus in de Scandinavische regio. Hij is ook de auteur van Communicating Financials to Executives.

We spraken met Christian over de ‘valkuil’ van AI — en waar het echte potentieel van AI voor financiële teams ligt. Dit vertelde hij ons.

AI maakt sommige aspecten van het financiële vakgebied nog belangrijker

Mijn naam is Christian Franz Hansen en ik ben partner bij Implement Consulting Group — het grootste adviesbureau van Denemarken en een van de toonaangevende managementadviesbureaus in de Scandinavische regio, met kantoren in Scandinavië, Duitsland, Zwitserland en de VS.

Ik ben partner in ons team voor financieel advies bij Implement, een team van ongeveer 120 professionals dat actief is in de volledige financiële waardeketen. Ons grote team is gespecialiseerd in CFO-advies, masterdatabeheer, risico en andere gebieden die doorgaans onder de verantwoordelijkheid van een CFO vallen. Ik werk voornamelijk met CFO-teams en senior financieel management binnen een breed scala aan organisaties (farmaceutische bedrijven, banken, logistieke bedrijven en vele andere). Ik ben redelijk sectoronafhankelijk, maar richt me op senior financiële managers in grote organisaties en behandel alles wat binnen het aandachtsgebied van de CFO valt.

Ik werk nu vijftien jaar in financiën en CFO-advies. Ik begon bij de Deense centrale bank, waar ik deed wat ik graag Excel-acrobatiek noem: financiële modellering, de echte basis. Daarna stapte ik over naar managementadvies, eerst bij EY in Scandinavië en vervolgens in Zuid-Afrika, in Kaapstad en Johannesburg, voordat ik terugkeerde naar de Noordse landen om me wereldwijd te richten op financiële transformatie, de ontwikkeling van bedrijfspartners en prestatiemanagement voor grote organisaties.

Lange tijd zat ik diep in de gegevens — ik bouwde steeds uitgebreidere modellen en was ervan overtuigd dat ik, als mijn analyse maar geavanceerd genoeg was, kon veranderen hoe een bedrijf beslissingen nam. Ik leerde, soms op de harde manier, dat het model slechts de helft van het werk is. Inzichten waarover niet wordt gecommuniceerd, leiden nooit tot impact. Dat inzicht bracht me ertoe vorig jaar een boek te schrijven over het communiceren van financiële informatie aan bestuurders — waarbij gegevens worden vertaald naar inzicht en inzicht vervolgens naar impact.

AI heeft nu zijn intrede gedaan en zal waarschijnlijk ingrijpend veranderen hoe we van gegevens naar inzichten gaan. Maar dit is wat volgens mij veel mensen missen in gesprekken over AI: mensen veranderen hun gedrag niet omdat een algoritme hun dat vertelt. Inzichten uit een AI-systeem zijn alleen nuttig als iemand ernaar handelt. Daar komen wij als financiële bedrijfspartners in beeld. Wij vertalen inzichten naar actie. Wij stimuleren verandering. We zijn communicators en veranderaars en zorgen ervoor dat dingen gebeuren. De gedrags- en verandermanagementkant van financiën wordt door AI zelfs nog belangrijker.

Hoe AI het potentieel van financiën kan ontsluiten

Dit is wat me oprecht enthousiast maakt over dit moment: AI kan onze tijd vrijmaken van de mechanische verwerking van gegevens en analyses — iets waar we het al jaren over hebben. We hebben eindelijk een hulpmiddel dat die belofte kan waarmaken.

Als we het goed inzetten, geeft het ons de uren terug die we zijn kwijtgeraakt aan Excel en modellering, zodat we ons kunnen richten op de echte toegevoegde waarde: strategie, relaties, invloed en het behalen van bedrijfsresultaten. Eindelijk kunnen we het potentieel van financiën als echte bedrijfspartner ontsluiten.

Momenteel werken we met een klant aan het afbakenen van een transformatie van de debiteuren- en crediteurenprocessen in hun wereldwijde sharedservicecentrum, waar vijfendertig fte's facturen grotendeels handmatig verwerken.

We onderzoeken de inzet van geavanceerde technologie op basis van AI — met Celonis — om de factuurverwerking effectiever uit te voeren dan met de huidige handmatige inrichting. Uit een voorlopige analyse blijkt dat we het aantal medewerkers van 35 in het sharedservicecentrum aanzienlijk zouden kunnen terugbrengen op het hoofdkantoor. De overblijvende experts zouden zich richten op het afhandelen van uitzonderingen en het toezicht op processen, in plaats van op repetitief transactioneel werk.

We bevinden ons nog in de afbakeningsfase, maar deze opdracht maakt me enthousiast omdat ze een beeld geeft van de toekomst. AI zal het volume en de mechanische werkzaamheden afhandelen. Mensen zullen zich bezighouden met oordeelsvorming, relaties en alles wat buiten het normale patroon valt. Als we dit goed uitvoeren, zullen drie hooggekwalificeerde mensen het werk beheren waarvoor eerder vijfendertig mensen nodig waren.

Waarom financiële leiders verantwoordelijk moeten blijven voor oordeelsvorming en het vertellen van verhalen

Die verdeling is belangrijk. Tegenwoordig gebruik ik AI voor gegevensmanipulatie en -voorbereiding. Dit omvat het ordenen van gegevensverzamelingen, het uitvoeren van berekeningen en het voorbereiden van managementrapportages. AI blinkt hierin uit en bespaart ons aanzienlijk veel tijd.

De werkelijke waarde blijft echter fundamenteel menselijk: die inzichten benutten, er een verhaal van maken en ze communiceren om belanghebbenden binnen het bedrijf ertoe aan te zetten actie te ondernemen. Dit omvat storytelling, beoordelen wat belangrijk is en contact maken met mensen om verandering te bewerkstelligen.

Dit hebben we niet geautomatiseerd, en dat zouden we ook niet moeten doen.

Hoe je de ‘valkuil’ van AI in de financiële sector vermijdt

Ik heb ontnuchterende resultaten gezien van het gebruik van AI, en dat baart me zorgen.

AI kan ervoor zorgen dat we ons gevaarlijk comfortabel voelen bij het niet gebruiken van ons eigen denkvermogen. We lopen het risico op de automatische piloot te gaan: we vragen het systeem om een antwoord, nemen dat voor waar aan en gaan verder zonder na te denken over de informatie. Ik heb gezien dat financiële analisten vatbaarder worden voor fouten omdat ze te zwaar leunen op de uitvoer van AI zonder zelf kritisch na te denken. Ze hebben de reflectie die nodig is voor analyse uitbesteed. Dat is de valkuil.

En dat wordt nog erger door de stortvloed aan korte video’s en sociale media. We besteden ons denkwerk uit en verliezen tegelijkertijd de mentale discipline om diep na te denken. Dat vormt een reële bedreiging voor de manier waarop de financiële sector — en de samenleving — problemen oplost.

AI is een hulpmiddel om ons denken te versterken, niet om het te vervangen. Als we niet voorzichtig zijn, gaan teams sneller werken maar minder nadenken, wat tot fouten leidt. Mensen moeten de discipline behouden om de uitvoer kritisch te bevragen, aannames aan stresstests te onderwerpen en de logica te begrijpen; anders automatiseren we ons een weg naar onvoorziene problemen.

Aan de andere kant gebeurt er ook veel oprecht goeds. Ik heb gezien dat mensen 20%, 30% en zelfs 40-50% sneller worden bij basistaken. Dit werk nam vroeger enorm veel tijd in beslag. Het samenvoegen en opschonen van gegevens, evenals voorbereidende werkzaamheden die ooit een week kostten, gebeuren nu in enkele uren. Dat is echt transformerend.

De sleutel is om kritisch denken en reflectie te behouden en tegelijkertijd de tijds- en efficiëntiewinst te benutten. Die balans is allesbepalend.

Waarom AI nieuwe kaders vereist om uitvoer te valideren

Door AI wordt het in de financiële sector echt moeilijker om te achterhalen waar beslissingen vandaan komen en waar inzichten hun oorsprong vinden wanneer AI zonder menselijke tussenkomst uitvoer genereert.

We zullen eraan moeten wennen te vertrouwen op inzichten die AI verzamelt en aanlevert zonder dat wij ze zelf creëren. Dat is lastig omdat er een ‘black-boxelement’ aan zit. Als ik het model niet heb gebouwd, de logica niet stap voor stap heb doorlopen en niet elke aanname heb gecontroleerd, in hoeverre vertrouw ik het dan?

Dat is voor mij een reële zorg. Het wordt moeilijker om vertrouwen te hebben in cijfers wanneer je ze niet zelf hebt opgesteld en wanneer je het volledige traject van ruwe gegevens tot het uiteindelijke inzicht niet kunt volgen. In de financiële sector hebben we die controleerbaarheid altijd belangrijk gevonden: het vermogen om precies uit te leggen hoe we tot een conclusie zijn gekomen.

Met AI zullen we die mentaliteit moeten aanpassen. We hebben nieuwe kaders nodig om uitvoer te valideren, resultaten steekproefsgewijs te controleren en vertrouwen op te bouwen in inzichten die we niet persoonlijk hebben samengesteld. Het is een ander soort vertrouwen, en het zal niet eenvoudig zijn om dat te bereiken. Maar het is essentieel om te ontsluiten wat AI voor ons kan doen.

Waarom AI tijdrovend kan zijn voor financiële teams

We praten eindeloos over het transformerende potentieel van AI, en de verwachtingen zijn enorm geweest. Maar dit zie ik in de praktijk: voor de meeste mensen in de financiële sector kost het op dit moment juist meer tijd, niet minder.

Waarom? Omdat ze een nieuwe technologie, nieuwe woordenschat en nieuwe manieren van werken leren — terwijl ze hun oude processen blijven uitvoeren. De kosten van die overgang zijn reëel.

De meeste financiële teams hebben toegang tot hulpmiddelen zoals Copilot of Claude, en kunnen die dagelijks gebruiken voor kleine taken. Maar dat is iets anders dan een fundamentele procesverandering. In andere delen van het bedrijf is de impact onmiskenbaar — programmeurs werken volledig anders; chatbots met AI en klantinteracties geven de klantenservice een nieuwe vorm. Maar in de financiële sector wachten we nog steeds op ingrijpende procestransformaties waarbij het werk zelf drastisch verandert, in plaats van alleen aan de randen iets sneller te worden.

Ik ben optimistisch over waar we naartoe gaan, maar realistisch over waar we nu staan. De grote waardecreatie in de financiële sector ligt nog voor ons.

Christian deelt

Voor de meeste mensen in de financiële sector kost alles momenteel meer tijd, niet minder. Waarom? Omdat ze een nieuwe technologie, nieuwe terminologie en nieuwe manieren van werken leren — terwijl ze hun oude processen nog steeds uitvoeren. De kosten van die overgang zijn reëel.

Waarom het echte potentieel van AI in FP&A ligt

De meest voor de hand liggende toepassingen zijn handmatige, transactionele processen zoals onkostendeclaraties, crediteurenadministratie, debiteurenadministratie en eenvoudige boekhouding en financiële administratie. AI blinkt uit in het verwerken van de omvang en de uitvoering van deze werkzaamheden en biedt daarmee de snelste terugverdientijd.

Maar het echte potentieel ligt elders: in financiële planning en analyse (FP&A). AI kan hier werkelijk transformerend werken. Vandaag de dag zien we planning nog steeds als een periodieke oefening: een budget opstellen, een prognose maken en daar een kwartaal of een jaar mee werken. Maar stel je voor dat AI ons helpt om over te stappen op een doorlopende afsluiting en het continu bijwerken van doelstellingen en prognoses. Dit zou de manier waarop bedrijven hun dagelijkse prestaties beheren radicaal veranderen.

Naast de planningsmechanismen kan AI ons helpen met analytisch werk dat momenteel weken kost. Dit omvat variantieanalyse, het identificeren van de onderliggende oorzaken van afwijkingen en het schrijven van managementrapportages die een verhaal vertellen over gebeurtenissen binnen het bedrijf. Dit alles wordt sneller en inhoudelijk rijker.

Begin dus met transactionele processen. Maar de grotere kans, die de manier waarop financiële afdelingen werken echt verandert, ligt in het volledig opnieuw doordenken van financiële planning en analyse.

Waarom financiële leiders moeten overstappen van planning van onderaf naar door systemen gegenereerde prognoses

Jarenlang geloofden we dat we een bruikbaar langetermijnplan zouden creëren als elke afdeling en elk kostencentrum zorgvuldig zijn eigen stukje van de puzzel samenstelde. Maar die aanpak is arbeidsintensief en traag, en zodra het bedrijf in beweging komt, sluit hij vaak niet meer aan op de werkelijkheid.

Door met AI te werken, leerde ik dat we dit volledig kunnen omdraaien. In plaats van van onderaf op te bouwen en de informatie vervolgens in een systeem in te voeren, kan het systeem prognoses op basis van drijvende factoren genereren, waarna wij de uitkomsten controleren en verfijnen. Het is sneller, sluit beter aan op de bedrijfsdynamiek en vereist veel minder handmatige tussenkomst.

Die verandering in denken — van het opbouwen van onderaf naar door systemen gegenereerde output met menselijke controle — verandert mijn aanpak van financiële planning. Het betekent dat we minder tijd besteden aan de mechanismen van aggregatie en meer tijd aan de belangrijke afwegingen.

Het meest onderschatte risico van AI-implementatie in de financiële sector

Leiders onderschatten vaak een aanzienlijk financieel risico van AI: ze schatten de implementatiekosten niet goed in of bouwen niet de governance in die nodig is voor een veilige implementatie.

De technologie is krachtig, maar duur. Tokenkosten lopen snel op, een goede implementatie vereist aanzienlijke investeringen en governance is niet goedkoop. Toch gaan organisaties overhaast te werk zonder voor een van beide voldoende budget te reserveren.

De gevolgen kunnen ernstig zijn. Bedrijven hebben AI al geïmplementeerd met minimale governancecontroles, waardoor systemen zonder toestemming kritieke klantgegevens verwijderden. Een recent voorbeeld was een bedrijf — PocketOS — dat halsoverkop moest handelen nadat een autonome AI-agent grote delen van de code waarop zijn bedrijf draaide had verwijderd. Dat soort incidenten veroorzaakt een catastrofale financiële en reputatieschade.

Daarnaast vormt ROI een ander risico. Organisaties kunnen aanzienlijke bedragen uitgeven aan het implementeren van AI-oplossingen zonder rendement op hun investering te zien, in ieder geval op de korte termijn. De terugverdientijd kan zich uiteindelijk aandienen, maar als organisaties niet hebben nagedacht over het volledige kostenplaatje — implementatie, governance, training en inefficiënties tijdens de overgang — kunnen ze aanzienlijk boven budget uitkomen met teleurstellende resultaten.

Onderschat de werkelijke kosten van een goede AI-implementatie niet. Bouw vanaf dag één robuuste governance in, ook als dit de voortgang aanvankelijk vertraagt. En wees realistisch over de termijnen voor ROI. Het financiële risico van bezuinigen op essentiële onderdelen is veel groter dan de kosten van het goed aanpakken.

Waarom AI een mensenprobleem is en geen technologieprobleem

In het begin onderschatte ik hoe sterk mensen zich verzetten tegen radicale verandering.

Mensen ertoe bewegen AI te omarmen en de manier waarop ze werken fundamenteel te veranderen, is moeilijk. Het is geen technologieprobleem. Het is een mensenprobleem. We vragen mensen om hun mindset volledig te veranderen en op een totaal andere manier naar hun werk te kijken. Dat is enorm. En dat gebeurt niet vanzelf door simpelweg een slim systeem te implementeren.

Het menselijke aspect hiervan is cruciaal. Technologisch gezien is AI fantastisch. Maar een succesvolle implementatie ervan vereist aan de menselijke kant een grootschalig veranderingsmanagementinitiatief. Je moet mensen helpen begrijpen waarom ze zich hiervoor zouden moeten interesseren, hoe hun rol zich ontwikkelt en hoe succes er voor hen persoonlijk uitziet. Je moet aandacht besteden aan de angst, onzekerheid en het gevoel van controleverlies dat mensen ervaren wanneer hun dagelijkse werk opnieuw wordt vormgegeven.

Ik had gewild dat ik daar eerder prioriteit aan had gegeven, want daar ligt het echte werk. Daar slagen transformaties of mislukken ze.

Waarom financiële leiders veranderaars moeten worden

Sociale vaardigheden worden steeds belangrijker, niet minder.

AI kan de technische aspecten van financiën voor zijn rekening nemen — het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, modellering en analyse. Wat wordt dan echt schaars en waardevol? Mensenkennis: het vermogen om anderen te beïnvloeden, vertrouwensrelaties op te bouwen en te communiceren op een manier die aanslaat en blijft hangen. Want vertrouwen draait niet alleen om het leveren van een inzicht — het gaat om een relatie die in de loop der tijd is opgebouwd.

We hebben financiële professionals nodig die verhalen kunnen vertellen, beelden in de hoofden van mensen kunnen oproepen en begrijpen hoe ze emotioneel contact kunnen maken met hun publiek. Dit zijn mensen die beslissingen kunnen aansturen en organisaties door verandering kunnen leiden. Daar ligt de meerwaarde naarmate AI een prominentere rol krijgt.

Het profiel verandert dus ingrijpend. Je bent niet langer alleen iemand die met gegevens werkt en cijfers verwerkt. Je wordt een veranderaar. Je wordt iemand die effectief binnen de hele organisatie kan samenwerken, geloofwaardigheid opbouwt en weet hoe je door organisaties navigeert en resultaten beïnvloedt. Dat zijn de capaciteiten die uitzonderlijke financiële professionals van de rest zullen onderscheiden.

Dat betekent een aanzienlijke verschuiving in de manier waarop we denken over talent en ontwikkeling binnen de financiële functie.

Waarom financiële teams nu wendbaar moeten worden

Mijn beste advies op dit moment, ook al klinkt het een beetje cliché, is dat financiële teams wendbaar moeten blijven. Eerlijk gezegd is financiën hier van nature niet goed in.

Onlangs sprak ik met vijftienhonderd mensen uit de financiële en IT-afdelingen van een wereldwijd technologiebedrijf. Ik ontwierp voor hen een wendbaarheidskader voor financiën, waarbij ik het klassieke Agile-manifest aanpaste tot iets dat aansluit bij financiële professionals. Het sloeg goed aan toen ze het zagen. Maar toen ik vroeg of ze die wendbare waarden dagelijks in de praktijk brachten, zei slechts ongeveer zestig procent ja. Veertig procent gaf toe van niet. Dus zelfs wanneer financiële teams wendbaarheid omarmen, hebben ze moeite om die consequent uit te voeren.

Dat is de mindset die we met AI moeten doorbreken. We weten niet waar dit naartoe gaat. We moeten op persoonlijk niveau experimenteren door onze eigen efficiëntie te verbeteren, en op procesniveau door onze manier van werken opnieuw te overdenken. We moeten ons comfortabel voelen bij het uitvoeren van proefprojecten, in de wetenschap dat sommige zullen mislukken en andere aanvankelijk geen positief rendement zullen opleveren. Zo ontwikkel je ervaring met AI. Zo bouw je echte capaciteiten op.

Christians advies

Mijn beste advies op dit moment, ook al klinkt het een beetje cliché, is dat financiële teams wendbaar moeten blijven. Eerlijk gezegd is financiën hier van nature niet goed in. Dat is de mindset die we met AI moeten doorbreken. We weten niet waar dit naartoe gaat. We moeten ons comfortabel voelen bij het uitvoeren van proefprojecten, in de wetenschap dat sommige zullen mislukken en andere aanvankelijk geen positief rendement zullen opleveren. Zo ontwikkel je ervaring met AI. Zo bouw je echte capaciteiten op.

Blijf op de hoogte

Je kunt het werk van Christian Franz Hansen volgen op LinkedIn. Bekijk ook zijn boek, Financiën communiceren aan leidinggevenden.

Er volgen nog meer interviews met experts op The CFO Club!