AI til økonomiafdelinger: Sådan fremtidssikrer du dine økonomiske processer

Kunstig intelligens (AI) har fundamentalt ændret den måde, virksomhederne drives på — og forandringstempoet tager til. Virksomheder i alle brancher er gået videre fra blot at udforske AI’s potentiale til at implementere den i centrale finansielle processer.

Af Qvalia | Opdateret juni 2026 | 18 minutters læsetid

Vi befinder os i en æra præget af generativ AI, der bygger på transformer-baserede neurale netværk og opmærksomhedsmekanismer, som gør det muligt for AI-systemer at behandle enorme datamængder, identificere komplekse mønstre og udføre specialiserede opgaver med høj nøjagtighed. Dagens banebrydende modeller genererer tekst, kode, billeder, lyd og video – og løser flerstrengede problemer på måder, der var uden for rækkevidde for blot få år siden.

Den næste vigtige udviklingsfront — som allerede er godt i gang — er agentbaseret AI: autonome systemer, der ikke blot reagerer på kommandoer, men også planlægger, handler og udfører komplekse arbejdsgange med minimal menneskelig indgriben. Den kortsigtede konkurrencefordel ligger i at mestre det, der er tilgængeligt allerede nu.

Det, der forbliver uændret gennem hver eneste udvikling inden for kunstig intelligens, er, at de, der råder over rene, strukturerede og tilgængelige data, vil være de første til at udnytte værdien heraf. Datahåndtering er ikke blot en kedelig forudsætning for kunstig intelligens — det er selve fundamentet, som fordelene ved kunstig intelligens bygger på.

AI-algoritmer er kun så nyttige som de data, de er trænet på. Virksomheder med let tilgængelige data af høj kvalitet er godt rustet til at indføre de nyeste AI-værktøjer – og til at drage fordel af fremtidige fremskridt, efterhånden som de opstår. Data er ved at blive et af virksomhedernes mest værdifulde aktiver, og det er gennem datahåndtering, at man sikrer, at denne værdi udnyttes fuldt ud.

I denne vejledning ser vi nærmere på, hvorfor fremtidssikret datahåndtering er grundlaget for at kunne drage fordel af nuværende og fremtidige AI-systemer. Det er let at blive begejstret for AI; det afgørende er at indføre de rigtige processer allerede nu, så man er klar til at sætte disse systemer i drift. Kort sagt: at blive klar til AI.

Hvordan er vi kommet fra computerens barndom til en tid, hvor kunstig intelligens kan varetage en lang række opgaver inden for finansverdenen og andre områder? Selvom det kan være fristende at betragte kunstig intelligens som en nyere innovation, er det i virkeligheden resultatet af årtiers forskning og udvikling.

Forskningen inden for kunstig intelligens tog for alvor fart efter Anden Verdenskrig. Forskere og visionære personligheder som Alan Turing og John McCarthy så potentialet i at bruge maskiner til at automatisere opgaver, analysere data og fremsætte velunderbyggede forudsigelser. Den tidlige interesse for kunstig intelligens førte til betydelige fremskridt inden for databehandling, og selvom kunstig intelligens viste sig at være en større udfordring end oprindeligt forventet, afslørede de gradvise fremskridt støt, hvad der var muligt.

Hver epoke inden for kunstig intelligens er præget af en udvikling i, hvordan maskiner lærer og behandler data. Inden for finansverdenen har denne udvikling været centreret om håndtering af strukturerede data med henblik på at træne algoritmer til specifikke opgaver — hvilket er helt naturligt, da finansielle processer løbende genererer netop denne type data.

AI-modeller og -teknikker får stadig større indflydelse på den finansielle sektor og tilbyder avancerede værktøjer til analyse af transaktionsdata, masterdata, regnskabsoplysninger og meget mere. Her er de vigtigste teknologier, der anvendes i finansverdenen i dag.

Maskinlæringsmodeller (ML). Overvågede læringsmodeller, såsom regressionsanalyse, forudsiger fremtidige tendenser på baggrund af historiske data. Uovervågede læringsmodeller inddeler data i meningsfulde grupper med henblik på kundeanalyse og risikoprofilering.

Deep learning-modeller. Neurale netværk — herunder dybe neurale netværk (DNN’er), konvolutionelle neurale netværk (CNN’er) og rekurrente neurale netværk (RNN’er) — er særdeles effektive til genkendelse af komplekse mønstre, hvilket gør dem velegnede til afsløring af svindel, analyse af kundeadfærd og prædiktiv analyse.

Large sprogmodeller og ræsonnementsmodeller. Store sprogmodeller (LLM’er) behandler og genererer menneskelignende tekst, hvilket muliggør analyse af finansielle dokumenter, automatiseret rådgivning og gennemgang af kontrakter. Ræsonnementsmodeller — der er trænet til logisk tænkning i flere trin — er velegnede til analyse af revisionsbevis, vurdering af skattemæssig stilling og modellering af komplekse scenarier, hvor nøjagtighed er vigtigere end hastighed.

Agentbaserede AI-systemer. AI-systemer, der er udviklet til selvstændigt at udføre handlingssekvenser, anvende værktøjer og interagere med eksterne systemer. I finansielle processer kan agentbaserede systemer håndtere arbejdsgange fra start til slut — fra modtagelse af fakturaer over håndtering af undtagelser til betaling — med menneskelig overvågning ved fastlagte kontrolpunkter.

Naturlig sprogbehandling (NLP). Anvendes til analyse af finansielle dokumenter, rapporter og kommunikation med henblik på at udtrække indsigt, foretage sentimentanalyse eller automatisere interaktioner i forbindelse med kundeservice.

Beslutningstræer og tilfældige skove. Anvendes til klassificerings- og regressionsopgaver såsom kreditvurdering, risikovurdering og kundesegmentering.

Modeller til tidsserieanalyse. Modeller som ARIMA bruges til at forudsige finansielle nøgletal og analysere tidsmæssige mønstre på de finansielle markeder og i pengestrømme.

Forstærkende læring. Anvendes inden for algoritmehandel til at udvikle strategier, der maksimerer afkastet på baggrund af historiske data og realtidsdata.

Modeller til påvisning af afvigelser. Identificer afvigende værdier eller usædvanlige mønstre i finansielle transaktioner, der kan tyde på svindel eller datafejl.

Grafbaserede modeller. Effektive til at afdække komplekse sammenhænge og netværk — for eksempel til at afsløre svigagtig aktivitet gennem analyse af transaktionsnetværk.

Valget af model afhænger af den konkrete finansielle anvendelse, datatilgængeligheden og den ønskede nøjagtighed. I praksis kombinerer finansielle AI-systemer typisk flere forskellige tilgange.

Virksomheder inden for den finansielle sektor undersøger aktivt, hvordan kunstig intelligens kan skabe merværdi i deres drift. Men det nytter ikke at fokusere på den nyeste algoritme, hvis de data, den arbejder med, er af dårlig kvalitet, ustrukturerede eller inkonsekvente. Algoritmer er tomme skaller — de kræver kvalitetsdata for at blive nyttige.

Fokus bør ikke kun være på teknologien, men også på, hvordan man forbereder dataene og gør dem tilgængelige til nuværende og fremtidige anvendelser — og hvordan man sikrer, at de fungerer i samarbejde med forretningspartnere. Data, der indsamles og behandles korrekt i dag, kan imødekomme næsten ethvert fremtidigt behov.

Normalisering af data indebærer, at både strukturerede data (regneark, databaser) og ustrukturerede data (e-mails, PDF-filer) organiseres og standardiseres i et ensartet format, der forbedrer brugervenligheden og analysemulighederne. Strukturerede data er en forudsætning for de nuværende og de kommende AI-algoritmer. Omdannelsen af ustrukturerede data til strukturerede formater er fortsat en prioritet for enhver organisation, der ønsker at drage fordel af AI-værktøjer.

Eksempler på ustrukturerede data inden for finans:

Eksempler på strukturerede data inden for finans:

Udvikling og vedligeholdelse af en proces til databehandling — hvor værdifulde data udvindes fra ustrukturerede formater og konverteres til strukturerede data — er af afgørende betydning for enhver organisation, der er klar til kunstig intelligens.

Selv den bedste AI-algoritme er ikke andet end en tom skal, hvis den ikke er baseret på kvalitetsdata. Processer genererer løbende data, og både nuværende og fremtidige AI-algoritmer vil lære af disse data for at kunne udføre deres opgaver præcist og effektivt.

Det er ikke bare alle data, der tæller: Datakvaliteten, -mængden og -mangfoldigheden er afgørende for, hvor effektivt AI kan forbedre driften. Omfattende datahåndteringspraksis lægger vægt på at sikre, at data udveksles mellem forretningspartnere i form af elektroniske forretningsmeddelelser. Når det er nødvendigt, er det afgørende at rense eller konvertere ustrukturerede data til strukturerede formater. Det er ligeledes afgørende at nedbryde datasiloer — man har ikke råd til at miste kvalitet eller kontinuitet, når data flyttes mellem systemer og processer.

Data skal betragtes som et strategisk aktiv — lige så værdifuldt som menneskelige ressourcer eller fysisk udstyr. Virksomheder, der behandler data på denne måde, skaber en forstærkende konkurrencemæssig fordel i takt med, at kunstig intelligens fortsætter med at udvikle sig.

Den strategiske værdi ligger ikke kun i at træne nye algoritmer, men også i at muliggøre løbende træning af modeller, der bliver stadig mere præcise. Tænk på, hvordan Google allerede fra begyndelsen anvendte en langsigtet tilgang til data ved at gemme søge- og kortdata, der ikke umiddelbart havde nogen værdi, fordi de vidste, at de ville få det senere. Jeres nuværende datastyringsstrategi bør afspejle netop dette perspektiv: Dagens data ligger til grund for morgendagens teknologiske fremskridt.

Dine forretningsdata er værdifulde internt — men også eksternt, for dine forretningspartnere. De data, der udveksles mellem forretningspartnere, er afgørende for at opretholde strømme af strukturerede data af høj kvalitet. Vi ser fremkomsten af økosystemer, der fokuserer på deling og udnyttelse af data mellem virksomheder og offentlige myndigheder: infrastrukturen for digital handel.

Traditionelt har virksomheder benyttet VAN (Value-Added Network) til at sende og modtage forretningsmeddelelser såsom e-fakturaer og e-ordrer ved hjælp af EDI-standarder. Nye teknologier — udviklet med henblik på standardisering og bred tilgængelighed — har i væsentlig grad forenklet adgangen for virksomheder af alle størrelser.

Peppol (Pan European Public Procurement Online) er et initiativ, der har til formål at standardisere den digitale kommunikation mellem virksomheder og offentlige myndigheder. Det udgør en vigtig mulighed for virksomhederne til at begynde at indsamle strukturerede data til AI-algoritmer — og i stigende grad også et lovkrav.

Peppol er et eksempel på et forretningsnetværk: en infrastruktur til strukturerede data og transaktionsrelaterede processer. Andre netværk og løsninger, såsom punkt-til-punkt- Electronic Data Interchange (EDI) og Value Added Networks (VAN), anvender en lignende tilgang til sikker udveksling af data mellem virksomheder og offentlige myndigheder.

Ved at indføre Peppol til fakturering og dokumentudveksling får man adgang til en omfattende kilde til strukturerede data. Data, der genereres fra Peppol-relaterede processer og udveksles via adgangspunkter, har samme formatering og struktur på tværs af virksomheder og offentlige myndigheder — hvilket bidrager til at skabe en robust datakæde, der understøtter AI-algoritmer både nu og i fremtiden.

Eksterne krav om strukturerede data fra myndigheder, leverandører og kunder er allerede en drivkraft bag investeringer i datahåndtering. Myndighedskravene tager til og vil ikke aftage. Regioner og virksomheder stiller ligeledes krav om dataklassificering i henhold til rammeværker som f.eks. Continuous Transaction Controls (CTC). Udveksling af data i henhold til etablerede standarder som f.eks. Peppol positionerer din virksomhed som et værdifuldt og pålideligt led i den nye datakæde.

EU’s lov om kunstig intelligens — der har været i kraft siden august 2024 og gradvist træder i kraft i løbet af 2025–2026 — er verdens første omfattende lovgivning om kunstig intelligens. Den har direkte konsekvenser for finansielle virksomheder, der anvender kunstig intelligens, og enhver strategi for forberedelse til kunstig intelligens skal tage højde for den.

Loven inddeler AI-applikationer i risikoniveauer. Flere applikationer, der er almindelige inden for finansielle tjenesteydelser, falder ind under kategorien »høj risiko«, herunder:

Hvad klassificeringen som højrisiko betyder i praksis: AI-systemer i disse kategorier skal gennemgå overensstemmelsesvurderinger, føre detaljeret teknisk dokumentation, indføre mekanismer til menneskelig overvågning, registreres i EU’s AI-database og opfylde kravene til gennemsigtighed, inden de tages i brug.

Dette udgør ikke en hindring for indførelsen af AI — det er et regelværk, der belønner organisationer med en veludviklet datastyring. Virksomheder, der allerede har investeret i strukturerede data, revisionsspor og en klar datahistorik, vil finde det betydeligt nemmere at overholde EU’s AI-lovgivning end dem, der starter fra bunden.

Et datacentreret perspektiv på opbygningen af en robust virksomhed er afgørende for at fremtidssikre datahåndteringen. Dagens data kan understøtte morgendagens teknologiske fremskridt – men kun hvis man indsamler og strukturerer dem korrekt fra starten.

Realtidsdata, der løbende indlæses i AI-algoritmer, giver mulighed for opdaterede indsigter og prognoser. Dette kræver et skift fra batch-baserede til kontinuerlige processer for at understøtte en feedback-loop for AI-algoritmerne. Realtidsprocesser giver virksomheden mulighed for at styre og analysere transaktioner, i det øjeblik de finder sted, hvilket muliggør risikoreduktion, prognoser og ad hoc-ændringer.

Lad os tage en » punchout «-session som et eksempel på, hvordan digitalisering og standardiserede data kan forandre en proces:

Datastandardisering er en række processer og værktøjer, der gør det muligt for jeres teams at indsamle og behandle data på en ensartet måde på tværs af organisationen — fordi de samme konventioner for mærkning og formatering følges overalt. Standarderne danner også grundlag for metadata — altså data om jeres data — der beskriver, hvor dataene stammer fra, hvornår de blev ændret, og hvordan de hænger sammen med andre poster. Disse metadata bliver afgørende, når man træner AI-modeller eller gennemfører revision af AI-beslutninger.

Peppol BIS — den formatstandard, der anvendes i Peppol-netværket — er et fremragende eksempel på datastandardisering i stor skala. FN’s standardkode for produkter og tjenester (UNSPSC) udgør en udbredt taksonomi til standardisering af produkt- og tjenestedata og tilvejebringer dermed en ramme for kategorisering, der øger den operationelle effektivitet og muliggør analyser på tværs af organisationer.

Et stigende problem for virksomhederne er dataspredning — data, der er spredt og opdelt i siloer på tværs af private og offentlige skyer, SaaS-applikationer og edge-enheder, ofte med forskellige formater, lagringsformer og adgangskontrol. Dataspredning udgør en væsentlig hindring for enhver anvendelse af kunstig intelligens, selv ved simple analyser.

For at løse dette kræves der en omfattende datastyring — en overordnet proces til styring af datanøjagtighed, -tilgængelighed og -sikkerhed på tværs af organisationen. Et datastyringsprogram fastlægger, hvordan data skal forvaltes gennem hele deres livscyklus: indsamling, opbevaring, anvendelse og bortskaffelse. En stærk datastyring sikrer desuden de revisionsspor og den dokumentation, der kræves for at overholde EU’s AI-lov.

Isolerede processer skaber isolerede data, og begge dele hindrer en effektiv implementering af AI. Integration af forskellige IT-systemer og SaaS-værktøjer forhindrer uoverskuelighed i dataene og giver AI-værktøjer og medarbejdere overblik over hele databeholdningen. Samarbejde på tværs af afdelinger øger både mængden og kvaliteten af forretningsdataene.

Men samarbejdet er ikke kun internt: Partnere, kunder og forretningsnetværk som Peppol skaber en helt ny måde at gennemføre B2B-transaktioner, kommunikation og dokumentudveksling på — og de strukturerede data, der fremkommer ved disse transaktioner, gør din virksomhed i stand til hurtigt at drage fordel af nye udviklinger inden for kunstig intelligens.

At igangsætte et AI-projekt inden for finanssektoren kræver et tværfunktionelt team, der kan sikre, at projektet er i overensstemmelse med forretningsmålene, er teknisk gennemførligt og opfylder de juridiske krav og compliance-krav — herunder EU’s AI-lov. De vigtigste roller omfatter typisk:

Order-to-cash (O2C) og » purchase-to-pay « (P2P) er blandt de mest velegnede processer til implementering af kunstig intelligens. De omfatter flere trin, tværfagligt samarbejde og er ofte afhængige af manuelle opgaver, der hæmmer effektiviteten. Selvom automatisering allerede har reduceret en del af det gentagne arbejde, rummer kunstig intelligens – og i stigende grad agentbaseret kunstig intelligens – et enormt potentiale for yderligere at transformere disse arbejdsgange.

Dynamisk kreditvurdering. AI kombinerer data fra en række kilder — markedstendenser, betalingshistorik, transaktionsmønstre — for at foretage dynamiske kreditvurderinger. Takket være selvlærende funktioner bliver disse vurderinger mere præcise med tiden, hvilket hjælper virksomhederne med at reducere kreditrisici forbundet med indgående ordrer.

AI-baseret regnskab. AI-baseret regnskab udnytter omfattende datasæt — transaktionsoplysninger, lovgivningsmæssige ændringer, forbrugsmønstre — til at øge nøjagtigheden og strømline de finansielle processer. Ved at automatisere fejlbehæftede opgaver såsom afstemninger, fakturabehandling og skatteberegninger mindsker AI behovet for manuel overvågning, samtidig med at systemet løbende forbedres gennem maskinlæring.

Beslutningsstøtte og analyse. AI-drevet datakategorisering omdanner rå finansielle data til handlingsrettede indsigter ved intelligent at klassificere og organisere dem fra forskellige kilder, såsom fakturaer, transaktioner og kontoposteringer. Ved at genkende mønstre og sammenhænge muliggør AI en dybere analyse og afdækker tendenser, der ellers ville blive overset.

Lærende arbejdsgange. I modsætning til regelbaseret automatisering lærer AI løbende af nye data, genkender mønstre og forbedrer sine reaktioner over tid. Agentbaserede AI-systemer kan nu håndtere arbejdsgange med mange undtagelser — tvister med leverandører, godkendelsesprocesser, forespørgsler om kundekredit — selvstændigt og med stadig større nøjagtighed.

Løbende likviditetsprognoser. AI’s evne til at integrere en bred vifte af datapunkter — fra aktuelle rentesatser og valutakursudsving til forfaldsfordeling af fakturaer og kundernes betalingsadfærd — muliggør løbende opdaterede likviditetsprognoser i stedet for periodiske øjebliksbilleder, der primært er knyttet til salgsrapporter.

Opdagelse og forebyggelse af svindel. Svindel i O2C-processen kan være yderst kostbar: Varer kan blive afsendt, før en svigagtig transaktion opdages. AI analyserer løbende interne systemer og eksterne svindeldata for at identificere afvigende mønstre og markere transaktioner til gennemgang, inden de gennemføres.

Adfærdsbaseret kreditstyring. Kunstig intelligens kan analysere kommunikationsmønstre og stemning for at opnå en dybere indsigt i kundernes betalingsadfærd, hvilket danner grundlag for beslutninger om kreditgodkendelse og betalingsaftaler baseret på fastlagte kriterier.

I 2026 er udviklingen inden for kunstig intelligens nået længere, end mange analytikere forudsagde for blot få år siden. Flere banebrydende modeller viser nu omfattende evner til at ræsonnere på tværs af fagområder, hvilket får førende AI-laboratorier til at hævde, at der er nået milepæle inden for AGI — selvom definitionerne fortsat er omstridte, og der stadig er debat inden for feltet om, hvad »generel intelligens« egentlig betyder. Den praktiske debat er skiftet fra, om AGI vil blive en realitet, til hvad der kommer efter den, og hvordan man kan tilpasse de stadig mere kraftfulde systemer til forretningsmæssige mål.

Inden for finansielle aktiviteter er den mest banebrydende udvikling ikke en filosofisk milepæl, men en praktisk en: agentbaseret AI til finansafdelinger. AI-systemer, der selvstændigt udfører flerstrengede finansielle arbejdsgange — fra start til slut-behandling af fakturaer, håndtering af leverandørundtagelser til gennemspilning af likviditetsscenarier — implementeres i dag i stor skala i førende finansafdelinger. Det er her, AI går fra at være et produktivitetsværktøj til at blive en operationel infrastruktur.

Multimodal kapacitet — behandling og generering af tekst, billeder, data, lyd og video inden for én enkelt model — er nu en grundlæggende funktion i alle større banebrydende AI-systemer. For finansafdelinger betyder det, at en enkelt AI-arbejdsgang kan behandle en scannet kontrakt, udtrække nøglebegreber, krydshenvise til en database og markere uoverensstemmelser — opgaver, der tidligere krævede flere specialiserede systemer. Spørgsmålet er ikke længere, om din AI kan håndtere flere datatyper, men om din datainfrastruktur kan levere dem i ren form.

En særskilt kategori af AI-modeller, der er trænet til logisk ræsonnement i flere trin, er nu udbredt i praksis og særligt relevant inden for finansverdenen. Disse modeller gennemgår problemerne systematisk, inden de giver et svar, hvilket gør dem særdeles velegnede til analyse af revisionsbevis, vurdering af skattemæssig stilling, gennemgang af komplekse kontrakter og scenariebaseret finansiel modellering — opgaver, hvor et selvsikkert, men forkert svar er værre end et langsommere, men korrekt svar.

Gennem hver eneste udvikling i AI-kapaciteten gælder én ting: Den absolut vigtigste faktor for, hvor hurtigt din organisation vil drage fordel af nye AI-systemer, er kvaliteten og tilgængeligheden af dine data. Fremtidssikret datahåndtering — struktureret, standardiseret, reguleret og udvekslet via netværk som Peppol — sikrer, at din virksomhed er rustet til at levere data af høj kvalitet til det næste AI-system, der kommer.