AI in de financiële sector: 10 use cases die u moet kennen in 2024
- Last updated: juni 3, 2023
- AI in finance, Finance transformation
Co-founder & CCO, Yokoy
Het gebruik van financiële AI neemt toe, een studie van Gartner schat dat tegen 2025 75% van de financiële teams AI-aangedreven applicaties zal gebruiken om taken te automatiseren en besluitvormingsprocessen te verbeteren.
Hoewel dit aantal misschien onrealistisch hoog lijkt, ontdekte hetzelfde onderzoek dat AI-technologieën al door 52% van de financiële leiders worden gebruikt, op de een of andere manier. Meer dan de helft van de ondervraagde leiders meldde dat ze al een of andere vorm van AI-technologie in hun dagelijkse werk hebben geïntegreerd.
En naarmate AI-technologie zich blijft ontwikkelen en toegankelijker wordt, wordt verwacht dat meer financiële afdelingen deze zullen gebruiken. Het is zelfs waarschijnlijk dat de meeste processen die kunnen worden geautomatiseerd met machine learning en AI, dat ook zullen zijn.
Om een voorbeeld te geven: bij Yokoy gebruiken we AI om het uitgavenbeheerproces te automatiseren, zowel in termen van logica als processtappen. Dit proces is ideaal voor AI-gestuurde transformatie, omdat het in zijn traditionele vorm veel handmatig werk met zich meebrengt, van gegevensinvoer tot goedkeuringen en uitgavenanalyse.
Met behulp van kunstmatige intelligentie kan dit proces bijna volledig worden geautomatiseerd, waardoor tijd wordt bespaard, kosten worden verlaagd en waardevolle inzichten worden verkregen in bestedingspatronen, voor meer controle over de uitgaven en betere prognoses.
Wij zijn dan ook van mening dat elk financieel proces dat afhankelijk is van tijdrovende handmatige stappen, op regels is gebaseerd en grote hoeveelheden gegevens omvat, niet immuun zal zijn voor de trend.
In dit artikel kijken we dus naar de verschillende toepassingen van AI op financiële afdelingen, om u te laten zien hoe deze technologie kan worden gebruikt om de efficiëntie te verhogen, fouten en risico’s te elimineren en groei te stimuleren.
Hoe wordt AI-technologie gebruikt in de financiële wereld?
Hoewel de financiële afdeling doorgaans voorzichtig is met het introduceren van iets dat onnodige risico’s of bedreigingen kan opleveren, lijkt het alsof er geen ruimte is voor AI-toepassingen.
In werkelijkheid heeft AI zijn plaats gevonden in de financiële wereld en wordt het steeds vaker gebruikt om verschillende processen te verbeteren.
Laten we deze gevallen één voor één bekijken. We beginnen met het uitgavenbeheerproces, aangezien dit ons belangrijkste expertisegebied is. U zult echter zien dat veel van deze use cases ook van toepassing zijn op andere financiële processen.
AI voor procesautomatisering
Het automatiseren van processen is waarschijnlijk de meest voorkomende toepassing van kunstmatige intelligentie in de financiële sector, aangezien deze technologie voldoende is geëvolueerd om de meeste taken over te nemen die traditioneel door mensen worden uitgevoerd.
We zullen onmiddellijk enkele specifieke toepassingen voor uitgavenbeheer bekijken, maar voor nu denk ik dat het veilig is om te zeggen dat de hele financiële dienstensector en de financiële teams in bedrijven van elke omvang kunnen profiteren van door AI aangedreven procesautomatisering.
Het is echter de moeite waard om hier een onderscheid te maken tussen OCR – optische tekenherkenning en AI.
OCR is een technologie die is ontworpen om tekst van gescande documenten of afbeeldingen te herkennen en om te zetten in machineleesbare tekst. Het stelt computers in staat gedrukte of handgeschreven tekst te “lezen”, te begrijpen en om te zetten in digitale gegevens.
OCR-technologie is een subset van AI en wordt veel gebruikt in financiële instellingen om taken zoals documentverwerking, gegevensextractie en fraudedetectie te automatiseren.
AI daarentegen verwijst naar de simulatie van menselijke intelligentie in machines die zijn geprogrammeerd om taken uit te voeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie vereist is, zoals probleemoplossing, besluitvorming en leren.
AI-technologie is ongelooflijk veelzijdig en kan in verschillende toepassingen worden gebruikt, waaronder onder andere chatbots, voorspellende analyses, natuurlijke taalverwerking en beeldherkenning.
Zowel OCR als kunstmatige technologie spelen een cruciale rol bij het automatiseren van financiële processen, maar hun toepassingen zijn verschillend en dienen verschillende doelen.
Laten we nu eens nader kijken naar enkele specifieke door AI aangedreven automatiseringsscenario’s die van toepassing zijn op het uitgavenbeheerproces.
Geautomatiseerde ontvangstverwerking en onkostencategorisering
In het onkostenbeheerproces kan AI vier belangrijke uitdagingen aangaan:
- Automatisering van de tijdrovende handmatige stappen,
- Het elimineren van fouten en het verminderen van risico’s,
- Naleving afdwingen,
- Zorgen voor real-time zichtbaarheid en controle over de uitgaven
Hier leest u hoe deze uitdagingen in de praktijk worden aangepakt.
Ten eerste kan kunstmatige intelligentie worden gebruikt om de verwerking van ontvangstbewijzen en het categoriseren van onkosten te automatiseren door gegevens uit facturen te extraheren en vervolgens te interpreteren. Zoals hierboven getoond, wordt de gegevensextractiestap gedaan door middel van OCR-technologie, terwijl de daadwerkelijke interpretatie van de informatie wordt gedaan door middel van AI-algoritmen.
Naast het exact matchen van de kostenplaats op basis van de uitgavencategorie, scant de AI de informatie om uitschieters en beleidsovertredingen te detecteren, en herkent het de btw-bedragen die kunnen worden teruggevorderd voor elk onkostentype.
Het AI-model van Yokoy maakt gebruik van vooraf gedefinieerde regels en leert van elke verwerkte bon en onkostendeclaratie, en wordt met de tijd slimmer.
Het gebruik van AI voor gegevensextractie maakt handmatige gegevensinvoer overbodig, bespaart tijd, elimineert menselijke fouten en maakt het voor financiële teams gemakkelijker om uitgaven bij te houden en hun financiën in realtime te beheren.
AI kan ook automatisch bonnen matchen met de bijbehorende transacties, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd en de inspanning die nodig is voor handmatige afstemming wordt verminderd. Deze stap wordt verder vereenvoudigd door het gebruik van smart corporate cards voor zakelijke aankopen.
Automatisering van factuurverwerking met AI
Bij het verwerken van facturen kan kunstmatige intelligentie voor verschillende doeleinden worden gebruikt, waarvan sommige vergelijkbaar zijn met die beschreven in het bovenstaande gedeelte.
De AI-extractie-engine van Yokoy voor facturen kan bijvoorbeeld gegevens lezen en extraheren, zoals het factuurnummer, de naam van de leverancier, de factuurdatum, de vervaldatum, de valuta, regelitems, het btw-tarief, enzovoort.
Wanneer een factuur in de tool wordt geüpload, analyseert het AI-model regelitems die door die specifieke leverancier zijn ingediend en zoekt het naar associaties tussen trefwoorden en geselecteerde regelitems.
Zodra deze analyse is uitgevoerd, past het AI-model de lessen toe en vult het de speciale velden vooraf in, waardoor de noodzaak voor menselijke tussenkomst bijna volledig wordt geëlimineerd.
Aangezien in de meeste bedrijven 80% van de facturen afkomstig is van 20% van de leveranciers, kunnen de nauwkeurigheidspercentages worden verbeterd door het model te trainen op leverancierspecifieke facturen.
De standaard extractienauwkeurigheid in de industrie is 60-80%. Door te werken met leverancierspecifieke modellen, kan de AI-engine van Yokoy facturen met veel hogere nauwkeurigheidspercentages verwerken dan andere apps voor factuurautomatisering op de markt.
Over het algemeen wordt voor het extraheren van dergelijke informatie een combinatie van OCR en NLP gebruikt. NLP of natuurlijke taalverwerking is de tak van AI die computers de mogelijkheid geeft om tekst en gesproken woorden te begrijpen op vrijwel dezelfde manier als mensen dat kunnen.
Zoals eerder uitgelegd, kan OCR de tekst op de factuur lezen en de relevante velden identificeren, zoals het factuurnummer en de naam van de leverancier. AI wordt vervolgens gebruikt om ongestructureerde gegevens te extraheren, zoals de beschrijving en regelitems. Om dit te doen, analyseert het kunstmatige-intelligentiemodel tekst om patronen en trefwoorden te identificeren.
Machine learning kan ook worden gebruikt om een AI-engine te trainen om verschillende formaten en lay-outs van facturen te herkennen, waardoor het nauwkeuriger en efficiënter wordt bij het extraheren van de gegevens.
Door dergelijke technieken te gebruiken, kunnen op AI gebaseerde tools voor factuurverwerking snel alle relevante informatie uit facturen lezen en extraheren. Dit vermindert de behoefte aan handmatige gegevensinvoer en elimineert menselijke fouten, waardoor de workflow voor factuurverwerking tijd- en kostenefficiënter wordt.
Bovendien kunnen de geëxtraheerde gegevens worden gebruikt voor analyse en rapportage van uitgavengegevens, waardoor waardevolle inzichten in de financiën van het bedrijf worden verkregen en zowel de controle over budgetten als de financiële besluitvorming wordt verbeterd.
Naast deze use cases kunnen AI-algoritmen worden gebruikt om facturen te matchen met inkooporders en ontvangstbewijzen, zodat de bedragen en details op de factuur correct zijn. Dit helpt te hoge betalingen en fouten in het inkoopproces te voorkomen.
Geautomatiseerde btw-teruggave
AI kan worden gebruikt voor btw-terugvorderingen, om het proces van identificatie en terugvordering van te veel betaalde btw te automatiseren en te stroomlijnen. Het proces omvat meestal de volgende stappen:
- Gegevensverzameling: btw-teruggave vereist het verzamelen van facturen en kwitanties voor aankopen door het bedrijf. Deze gegevens worden meestal verzameld uit verschillende bronnen, zoals e-mail, papieren documenten en digitale bonnen. AI kan dit proces automatiseren door gegevens uit verschillende bronnen te extraheren en in één database te consolideren.
- Gegevensvalidatie: zodra de gegevens zijn verzameld, moeten deze worden gevalideerd om ervoor te zorgen dat ze juist en volledig zijn. AI kan worden gebruikt om de geëxtraheerde gegevens te vergelijken met de originele documenten en eventuele verschillen te signaleren. Dit helpt fouten te identificeren en zorgt ervoor dat de informatie die wordt ingediend voor btw-teruggave juist is.
- Categorisatie: De gegevens moeten worden gecategoriseerd volgens de relevante btw-codes. AI kan worden gebruikt om de gegevens te analyseren en automatisch de juiste btw-code toe te wijzen aan elke transactie. Dit elimineert de noodzaak voor handmatige categorisering, wat tijdrovend en foutgevoelig kan zijn.
Btw-berekening: nadat de gegevens zijn gecategoriseerd, kan het AI-systeem het btw-bedrag berekenen dat kan worden teruggevorderd op basis van het toepasselijke btw-tarief. Dit kan automatisch, wat tijd bespaart en de kans op fouten verkleint.
Indiening btw-teruggave: Zodra het btw-bedrag is berekend, kan het AI-systeem de btw-teruggave namens het bedrijf voorbereiden en indienen. Dit elimineert de noodzaak van handmatige voorbereiding en indiening van btw-teruggaven, wat een vervelend en tijdrovend proces kan zijn.
Al met al kan AI helpen bij procesautomatisering, het stroomlijnen van het btw-terugvorderingsproces, het verminderen van de tijd en middelen die nodig zijn om belastingteruggaven te beheren en het minimaliseren van het risico op menselijke fouten.
Dit kan leiden tot aanzienlijke kostenbesparingen voor bedrijven en zorgen voor meer nauwkeurigheid en efficiëntie in het btw-terugvorderingsproces.
Zorgen voor naleving van AI
AI kan helpen zorgen voor compliance in financiën, met name bij uitgavenbeheer. Om naleving te bereiken, moeten organisaties de wettelijke en regelgevende vereisten begrijpen, beleid en procedures documenteren, regelmatig audits uitvoeren, robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren, personeel opleiden en juridisch advies inwinnen.
Deze stappen omvatten:
- het identificeren van regelgeving inzake gegevensprivacy,
- antiwitwaswetten en andere relevante regelgeving,
het documenteren van AI-gegevensbronnen, - beslissingscriteria en stappen om bias te beperken
- het uitvoeren van regelmatige audits om compliance-hiaten en AI-vooroordelen te identificeren
- het implementeren van veilige gegevensopslag, encryptie en toegangscontroles
- het trainen van personeel op het gebied van gegevensprivacy, beveiliging en beperking van vooringenomenheid
- en juridisch advies inwinnen om juridische risico’s te identificeren en naleving te waarborgen.
Naleving van wettelijke en regelgevende vereisten is essentieel voor een verantwoord en conform gebruik van AI bij uitgavenbeheer.
Realtime goedkeuringen zonder code
Finance AI-technologie kan worden gebruikt om goedkeuringsstromen voor zowel uitgaven als facturen te automatiseren, op basis van vooraf ingestelde regels, zoals leveranciers, categorieën of bestedingslimieten. Dit zorgt ervoor dat betalingen en vergoedingen snel en efficiënt worden goedgekeurd.
In de factuurgoedkeuringsstroom legt de Yokoy-app bijvoorbeeld de factuur vast en digitaliseert deze, vervolgens koppelt de app de factuur aan de leverancier en PO, codeert elk regelitem en vervolgens wordt een specifieke workflow geactiveerd.
Er kunnen verschillende goedkeuringsstromen worden gebruikt voor verschillende entiteiten of soorten facturen, bijvoorbeeld: goedkeuring op basis van leveranciers, goedkeuring van kostendragers of aangepaste goedkeuringen. Zodra al deze stappen zijn voltooid, worden de facturen naar het ERP geboekt en kan het uitgavenanalyseproces beginnen.
Al deze stappen kunnen onderweg worden uitgevoerd via de mobiele Yokoy-app en vereisen geen codering.
Deze op AI gebaseerde manier om facturen te verwerken is veel efficiënter en minder foutgevoelig dan de traditionele, waarbij bij bijna elke stap menselijke tussenkomst nodig is. Ondanks de vooruitgang op dit gebied en ondanks de brede beschikbaarheid van fintech-tools voor automatisering van factuurprocessen, verwerken veel bedrijven facturen nog steeds handmatig.
Traditionele processen zijn tijdrovend en kunnen leiden tot vertraagde betalingen, terwijl het gebruik van AI in het crediteurenproces bedrijven kan helpen facturen op een snelle, effectieve en transparante manier te beheren en te verwerken.
AI voor fraudedetectie
Fraudedetectie is een van de belangrijkste gebieden waarop AI aanzienlijke ondersteuning kan bieden aan financiële afdelingen. Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om grote datasets te analyseren en frauduleuze activiteiten – zoals creditcardfraude of het witwassen van geld – in realtime te identificeren.
Van oudsher berust de fraudedetectie in de financiële wereld op op regels gebaseerde systemen die beperkt zijn door hun vermogen om alleen bekende fraudepatronen te identificeren. Met AI kunnen machine learning-algoritmen echter leren van fraudegevallen uit het verleden en nieuwe patronen identificeren die voorheen mogelijk over het hoofd werden gezien door op regels gebaseerde systemen.
Uit een recent onderzoek is zelfs gebleken dat AI-algoritmen tot 20% beter presteerden dan traditionele, op regels gebaseerde systemen bij het detecteren van frauduleuze creditcardtransacties. Bovendien kan op AI gebaseerde fraudedetectie grote hoeveelheden gegevens in realtime verwerken, waardoor financiële instellingen verdachte activiteiten snel en nauwkeurig kunnen detecteren.
En als we specifiek naar het uitgavenbeheerproces kijken, kan AI worden gebruikt om frauduleuze facturen, dubbele betalingen en uitgaven die in strijd zijn met het bedrijfsbeleid op te sporen.
Met Yokoy is het detecteren van dubbele betalingen bijvoorbeeld volledig geautomatiseerd en is het een kwestie van seconden, zonder dat er menselijke tussenkomst nodig is.
Naarmate de AI-technologie zich verder ontwikkelt, wordt verwacht dat het gebruik van kunstmatige-intelligentietechnologieën bij het opsporen van fraude verder zal toenemen, wat zal resulteren in meer efficiëntie, nauwkeurigheid en veiligheid in de financiële sector.
Risicobeheer
Finance AI kan worden gebruikt om risico’s te beoordelen die samenhangen met financiële transacties, zoals leningen en investeringen. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen AI-algoritmen nauwkeurig de risico’s en mogelijke uitkomsten van verschillende transacties voorspellen, waardoor financiële instellingen beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.
Hoewel dit een gebied lijkt waar machines niet bij betrokken zouden moeten zijn, zijn de voordelen van kunstmatige-intelligentietoepassingen aanzienlijk.
In tegenstelling tot door mensen aangestuurde, handmatige procedures, is AI-technologie veel efficiënter, nauwkeuriger en consistenter. Het kan patronen en relaties in gegevens identificeren die voor mensen moeilijk te detecteren zijn, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen.
Algoritmen kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om de kredietwaardigheid van leningaanvragers te analyseren, rekening houdend met factoren zoals kredietscore, inkomensniveau, enzovoort. Door patronen en trends te identificeren, kunnen AI-systemen voorspellen hoe groot de kans is dat een lener zijn lening niet nakomt.
En dit is slechts één voorbeeld; Door AI aangestuurde risicobeoordeling heeft een enorm potentieel om de besluitvorming te verbeteren en de risico’s in de financiële sector te verkleinen.
Gegevensanalyse en prognoses
Ten slotte is een ander algemeen gebied waar kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt, data-analyse en prognoses. In plaats van te vertrouwen op verouderde methoden, kunnen financiële teams AI en machine learning-algoritmen gebruiken om met veel gemak historische gegevens te analyseren en voorspellingen te doen over toekomstige trends.
AI kan bijvoorbeeld patronen in klantgedrag vinden door koopgedrag uit het verleden te analyseren. Dit is met name handig voor B2C-bedrijven die herhaalde aankopen willen stimuleren, aangezien AI-modellen in realtime gepersonaliseerde productaanbevelingen kunnen doen op basis van die inzichten.
Een ander voorbeeld is voorspellen. AI kan verkopen en inkomsten veel beter voorspellen dan mensen. Door dergelijke taken aan machines toe te wijzen, kunnen financiële teams zich concentreren op groeigebieden en sneller reageren op veranderingen in de markt.
Klantenervaring en service
Een andere interessante toepassing van financiële AI is klantenservice, waar de acceptatie van chatbots in opkomst is. Kunstmatige intelligentie zit achter de virtuele assistenten van veel banken en biedt persoonlijk financieel advies en aanbevelingen aan klanten.
Vlak voor de pandemie voorspelde een studie van Juniper Research zelfs dat door AI aangedreven chatbots tegen 2023 financiële instellingen meer dan 7 miljard dollar per jaar zullen besparen.
Dit is natuurlijk te danken aan het vermogen van deze chatbots om 24 uur per dag vragen van klanten af te handelen, waardoor de behoefte aan menselijke klantenservicemedewerkers afneemt en financiële instellingen efficiënter kunnen werken.
Over het algemeen is het gebruik van kunstmatige intelligentie in financiële processen een echte game-changer, en ik ben benieuwd hoe deze trends zich in de toekomst zullen ontwikkelen.
Volgende stappen
AI verandert snel de manier waarop financiële professionals hun dagelijkse werk benaderen. Met de mogelijkheid om handmatige processen te automatiseren, patronen en afwijkingen te identificeren en waardevolle inzichten te bieden in uitgavenpatronen, kan AI organisaties helpen hun financiële activiteiten te stroomlijnen en hun bedrijfsresultaten te verbeteren.
Aangezien bedrijven AI-oplossingen blijven gebruiken in andere delen van hun bedrijf, is het duidelijk dat financiën niet achter kunnen blijven, en het uitgavenbeheerproces is een ideaal startpunt voor het introduceren van kunstmatige-intelligentietechnologie in de financiële afdeling.
Als u wilt zien hoe ons door AI aangedreven platform voor uitgavenbeheer u kan helpen bij het automatiseren van processen en het besparen van tijd en kosten, terwijl u end-to-end inzicht en controle over uw zakelijke uitgaven krijgt, kunt u hieronder een demo boeken.
Vereenvoudig je uitgavenbeheer
Gerelateerde artikelen
Als je dit artikel leuk vond, vind je de onderstaande bronnen misschien nuttig.
Headline
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Headline
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Headline
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.