AI in de financiële sector daadwerkelijk laten werken

Kunstmatige intelligentie verandert de financiële functie, maar veel bedrijven lopen het risico om op de verkeerde plek te beginnen. Hoewel de focus vaak ligt op de nieuwste technologie, zoals krachtige grote taalmodellen (LLM's) of geavanceerde tools en algoritmen, zijn deze toepassingen slechts zo efficiënt als de gegevens waarop ze zijn gebaseerd.

Met andere woorden: je kunt slechte gegevens niet repareren met goede AI.

De uitdaging: slechte gegevens erin, slechte AI eruit

AI-algoritmen – of het nu gaat om generatieve modellen, voorspellende analyses of op regels gebaseerde automatisering – zijn niet inherent intelligent. Ze hebben grote hoeveelheden gestructureerde, consistente en betrouwbare gegevens nodig om te kunnen functioneren. Zonder die gegevens zullen zelfs de meest geavanceerde tools geen zinvolle inzichten of resultaten opleveren.

In de financiële sector wordt dit probleem nog versterkt. Organisaties verwerken enorme hoeveelheden gegevens via documenten zoals facturen, bestellingen, boekingen en stamgegevens. Maar veel van deze gegevens zitten vast in ongestructureerde formaten – pdf's, afgedrukte documenten, gescande afbeeldingen of e-mails – waardoor ze ontoegankelijk zijn voor AI en automatisering.

Gestructureerde versus ongestructureerde gegevens: een korte introductie

Gestructureerde gegevens zijn machinaal leesbaar en consistent geformatteerd, zoals je die in een spreadsheet of database aantreft. Ze maken een snelle, nauwkeurige verwerking mogelijk en zijn compatibel met zowel traditionele automatisering als geavanceerde AI-modellen. Voorbeelden hiervan zijn:

Factuurregels
Leveranciers- en klantstamgegevens
Inkooporders en referenties
Boekhoudkundige dimensies
Betaalrekeningnummers of belastingnummers

Ongestructureerde gegevens hebben daarentegen geen gestandaardiseerde opmaak. Het is moeilijk voor algoritmen om deze gegevens te interpreteren zonder handmatige tussenkomst of voorbewerking. Veelvoorkomende voorbeelden in de financiële wereld zijn:

PDF-facturen of afgedrukte bestellingen
Contracten en overeenkomsten
E-mails of vrije tekstvelden
Procesdocumentatie

Dit soort gegevens is natuurlijk niet nutteloos, maar vormt wel een knelpunt in de context van AI. Als uw belangrijkste financiële gegevens in ongestructureerde formaten zijn opgeslagen, zijn uw mogelijkheden om automatisering of machine learning toe te passen aanzienlijk beperkt.

Ongestructureerd omzetten in gestructureerd

Om intelligente financiële activiteiten op te zetten, moeten organisaties ongestructureerde gegevens omzetten in een gestructureerde vorm — of, beter nog, deze vanaf het begin als gestructureerd vastleggen. Dit betekent:

Inkomende documenten digitaliseren
Gebruik van gestandaardiseerde formaten zoals elektronische bedrijfsberichten (bijv. Peppol)
Gegevens normaliseren en classificeren met tools zoals AI-aangedreven extractie en validatie

Zonder deze stap besteden financiële teams kostbare tijd aan het handmatig controleren en corrigeren van informatie, waardoor de potentiële voordelen van AI teniet worden gedaan.

De gegevensbasis opbouwen: kwaliteit, kwantiteit en diversiteit

Hoogwaardige AI heeft niet alleen meer data nodig, maar ook de juiste data. Dat omvat:

Kwaliteit — Zijn uw gegevens nauwkeurig, volledig, consistent en up-to-date?
Hoeveelheid — Beschikt u over voldoende relevante gegevens om modellen te trainen of te verfijnen?
Diversiteit — Geeft uw data een goed beeld van het scala aan transacties, partners en formaten waarmee u te maken hebt?

Om dit te bereiken zijn robuuste praktijken voor gegevensbeheer nodig. Dat omvat het doorbreken van silo's, het waarborgen van consistentie tussen systemen en het mogelijk maken van end-to-end gegevenszichtbaarheid gedurende de hele transactielevenscyclus.

Gegevens behandelen als een strategisch bezit

Financiële teams beheren al cruciale middelen: budgetten, kasstromen en risico's. Gegevens moeten ongetwijfeld als een van die middelen worden behandeld. Dat betekent:

Investeren in tools en processen die datakwaliteit vooropstellen
Realtime toegang tot en verrijking van gegevens mogelijk maken
Ondersteuning van continue algoritmetraining en -verfijning

Hoe kunt u aan de slag gaan? Door over deze vragen na te denken, krijgt u de juiste mindset. De antwoorden bepalen of u klaar bent om te profiteren van AI, niet alleen in proefprojecten, maar ook in uw kernactiviteiten:

Worden onze gegevens vastgelegd in een gestructureerd, machinaal leesbaar formaat?
Verliezen we waarde door gescheiden of dubbele gegevens?
Hebben we duidelijke workflows om gegevens voor AI-systemen te classificeren en te valideren?

Maak je klaar voor AI en zorg dat het werkt

Data bepaalt de toekomst van financiën. Door vandaag uw datagrondslagen te leggen, verbetert u niet alleen de efficiëntie, maar verkrijgt u ook een concurrentievoordeel in het AI-tijdperk.

Bij Qvalia helpen we bedrijven om de volledige waarde van hun transactiegegevens te benutten. Ons platform is ontworpen om te integreren met uw bestaande processen, gegevens uit zowel gestructureerde als ongestructureerde bronnen te extraheren en te verrijken, en uw financiële activiteiten toekomstbestendig te maken.

Neem vandaag nog contact met ons op of doe meer inspiratie op.