Van regels naar resultaten
Automatisering heeft ons geleerd te denken in regels. Als veld 23 een bedrag bevat, dan is dat waarschijnlijk btw. Als de leverancier bekend is, dan hoort de factuur in kostenplaats A.
Als X dan Y.
Dat werkte, zolang alles verliep zoals we hadden voorzien. Maar precies dáár gaat het mis in de echte wereld. Nieuwe formaten, uitzonderingen, onvolledige data, contextverschillen tussen systemen: elke afwijking vraagt weer om nieuwe regels. Zo werd automatisering een eindeloze reeks van als-dan-verklaringen die nooit af kwam.
AI kijkt anders naar hetzelfde probleem. AI begint niet bij de regel, maar bij het doel. Niet: “Als X, dan Y”, maar:
Ik wil Y, vind X.
AI leert wat een goed resultaat is, en herkent vervolgens de patronen die daar telkens toe leiden. Het kijkt naar duizenden eerdere transacties, ontdekt waar ze overeenkomen, waar ze afwijken, en leert daaruit wat de juiste interpretatie is.
Zo ontstaat een systeem dat begrijpt waar het naartoe werkt, in plaats van dat het klakkeloos een reeks instructies uitvoert. En precies dat maakt echte straight-through automatisering eindelijk haalbaar. Niet omdat we méér regels schrijven, maar omdat we er juist minder nodig hebben.
AI in the Office of the CFO
AI is geen laagje intelligentie bovenop onze bestaande software. Het is geen chatbot, geen los algoritme, geen trucje voor herkenning van facturen. AI vormt de intelligente laag ín de datastroom zelf, waar beslissingen worden genomen, niet waar ze worden gepresenteerd.
Traditionele automatisering herkent velden, posities en formats. AI herkent betekenis. Waar een regelgebaseerd systeem zoekt naar “veld 23 = btw-bedrag”, begrijpt AI dat er sprake is van een belastingcomponent, ook al staat die op een andere plek of in een ander formaat.
Omdat AI leert van duizenden eerdere transacties, ziet het patronen waar mensen en regels blind voor zijn. Het herkent afwijkingen, voorspelt wat waarschijnlijk correct is, en past zich aan zodra de werkelijkheid verandert. Zo ontstaat een systeem dat niet vastloopt op uitzonderingen, maar er sterker van wordt.
Daarmee verschuift de kern van automatisering: van uitvoeren naar begrijpen. Van regels volgen naar intentie herkennen. En precies daar begint de volgende stap in financiële digitalisering.
E-transactions
E-facturen, orderbevestigingen en andere bedrijfsdocumenten volgen zelden één formaat. AI maakt daar geen probleem van. Het herkent automatisch de structuur en betekenis van documenten; ook van PDF’s, die via IDP-technologie (Intelligent Document Processing) worden omgezet naar correcte XML-berichten. Door te leren van context en inhoud, kan AI afwijkingen detecteren, ontbrekende velden aanvullen en inconsistenties corrigeren. Het resultaat is een foutloze, volledig geautomatiseerde documentuitwisseling tussen organisaties.
Lees verder over AI in e-transactions.
Purchase to Pay
In het inkoop- en factuurproces zorgt AI voor continue zelflering. Facturen worden automatisch geclassificeerd, gecodeerd en gekoppeld aan de juiste budgetten en goedkeuringsflows. Uitzonderingen worden voorspeld en voorkomen, in plaats van achteraf gecorrigeerd. Door de combinatie van semantisch begrip en patroonherkenning ontstaat een proces dat niet stopt bij afwijkingen, maar zich eraan aanpast; de basis voor echt straight-through processing.
Lees verder over AI in e-transactions.
Order to Cash
Aan de verkoopzijde voorspelt AI het betaalgedrag van klanten, automatiseert het de matching van betalingen met openstaande posten, en herkent het patronen die wijzen op vertraging of risico. Inkomende orders worden semantisch geïnterpreteerd, ook wanneer de structuur of terminologie verschilt. Zo versnelt AI de cashflow, vermindert het fouten en versterkt het de voorspelbaarheid van inkomstenstromen; de kern van gezonde liquiditeit.
Lees verder over AI in order to cash.
Naar zelfsturende financiële netwerken
Automatisering begon ooit binnen één organisatie. Maar data stopt niet bij de voordeur en intelligentie evenmin. De volgende stap is niet nóg meer lokale efficiëntie, maar ecosystemen die van elkaar leren.
AI maakt dat mogelijk. In veilige netwerken zoals Peppol ontstaan verbanden tussen miljoenen transacties. Systemen herkennen patronen over bedrijfsgrenzen heen, ontdekken afwijkingen, en optimaliseren gezamenlijke processen. Zo groeit een netwerk dat niet alleen documenten uitwisselt, maar inzichten en vertrouwen.
In die wereld begrijpen transacties zelf wat ze betekenen, waar ze thuishoren, en welke vervolgstap nodig is. Ze valideren, matchen en rapporteren zichzelf, met minimale menselijke tussenkomst. Dat is geen verre toekomst meer, maar een richting waarin de financiële wereld zich onvermijdelijk beweegt.
4CEE ziet het als zijn rol om die ontwikkeling te versnellen. Niet door telkens nieuwe regels te bouwen, maar door de intelligentie in het netwerk zelf te verankeren. Door bedrijven te verbinden via technologie die begrijpt, leert en meebeweegt. AI is geen experiment meer; het is de nieuwe standaard. En wie vandaag de eerste stappen zet, vormt morgen het netwerk waarin financiële processen vanzelf stromen.
