AI in de financiële sector daadwerkelijk laten werken

Kunstmatige intelligentie zorgt voor een ingrijpende verandering binnen de financiële afdeling, maar veel bedrijven lopen het risico op de verkeerde manier te beginnen. Hoewel de aandacht vaak uitgaat naar de nieuwste technologie, zoals de 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 corrigeren met goede AI.

AI-algoritmen – of het nu gaat om generatieve modellen, voorspellende analyses of op regels gebaseerde automatisering – zijn niet van nature 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 een groot deel van deze gegevens zit vast in ongestructureerde formaten – zoals pdf’s, gedrukte documenten, gescande afbeeldingen of e-mails – waardoor ze niet toegankelijk zijn voor AI en automatisering.

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

Ongestructureerde gegevens hebben daarentegen geen gestandaardiseerde opmaak. Algoritmen kunnen deze gegevens moeilijk interpreteren zonder handmatige tussenkomst of voorbewerking. Veelvoorkomende voorbeelden in de financiële sector zijn onder meer:

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, wordt uw vermogen om automatisering of machine learning toe te passen aanzienlijk beperkt.

Om slimme financiële processen op te zetten, moeten organisaties ongestructureerde gegevens omzetten in een gestructureerde vorm — of, nog beter, deze vanaf het begin al in gestructureerde vorm vastleggen. Dit houdt in:

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

Krachtige AI heeft niet alleen meer gegevens nodig, maar ook de juiste gegevens. Daaronder vallen:

Om dit te realiseren zijn robuuste werkwijzen voor gegevensbeheer nodig. Dit houdt onder meer in dat silo’s moeten worden doorbroken, dat de consistentie tussen systemen moet worden gewaarborgd en dat er end-to-end inzicht in de gegevens moet zijn gedurende de gehele transactiecyclus.

Financiële teams beheren al cruciale middelen — budgetten, kasstromen en risico’s. Het lijdt geen twijfel dat gegevens als een van die middelen moeten worden beschouwd. Dat betekent:

Hoe pak je het aan? Door over deze vragen na te denken, krijg je de juiste instelling. De antwoorden bepalen of je klaar bent om de vruchten van AI te plukken, niet alleen in proefprojecten, maar in je hele kernactiviteiten:

Data bepaalt de toekomst van de financiële sector. Door nu de basis voor uw data te leggen, verhoogt u niet alleen de efficiëntie, maar verschaft u uzelf ook een concurrentievoordeel in het tijdperk van AI.

Bij Qvalia helpen we bedrijven om de volledige waarde van hun transactiegegevens te benutten. Ons platform is ontworpen om naadloos aan te sluiten op 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 nog meer inspiratie op.