AI transformeert de FP&A-functie door betere data, snellere inzichten en slimme analyses op schaal te verschaffen. Maar om van de voordelen te profiteren, moeten organisaties inzicht hebben in de huidige stand van zaken op het gebied van AI in finance.
In dit artikel gaan we in op:
FP&A-teams (financiële planning en analyse) budgetteren en forecasten niet meer op dezelfde manier als vroeger. En dat is maar goed ook. AI heeft financiële planning getransformeerd van een statisch, terugblikkend proces naar een dynamische, datagedreven strategie die wordt aangestuurd door geavanceerde technologie.
In 2025 speelt AI een sleutelrol in het ondersteunen van FP&A-teams bij het nemen van realtime, weloverwogen beslissingen, zodat hun organisaties agile blijven en klaar zijn om zich aan te passen aan veranderende marktomstandigheden.
Door AI te integreren in enterprise FP&A, hoeven CFO's en financeleaders niet langer uitsluitend op hun intuïtie te vertrouwen. In plaats daarvan krijgen ze toegang tot actuele inzichten die hen in staat stellen om op elk niveau slimmere, datagedreven beslissingen te nemen. Financeteams moeten door de voortdurende evolutie van AI in FP&A op de hoogte blijven van opkomende trends en innovaties om hun voorsprong te behouden.
AI is geen toekomstvisie meer binnen FP&A: het verandert nu al de manier waarop financeteams werken. Uit het recente Global CFO AI Indicator-rapport van Workday blijkt dat financiële planning een van de belangrijkste gebieden is waar AI een transformatieve impact heeft.
De adoptie van AI heeft bijna overal voor verbeterde financeprocessen gezorgd. Financeteams noemen met name verbeteringen in forecasts en budgetbeslissingen (34%), ondersteuning bij strategische planning (32%) en scenarioplanning (32%) als gebieden waar ze onmiddellijke waarde zien.
Nu AI een hoeksteen van moderne FP&A wordt, komen belangrijke voordelen en uitdagingen naar voren die bewust moeten worden begrepen en aangepakt. AI-tools verbeteren bijvoorbeeld processen zoals forecasting en automatisering, maar andere gebieden, zoals beveiliging en business partnerships, vereisen een zorgvuldige benadering.
Voor businessleaders is het essentieel om te begrijpen welke impact de implementatie van AI zal hebben op FP&A-teams. Hieronder worden de belangrijkste voordelen en uitdagingen van de adoptie van AI in financeworkflows uitgelicht.
Financeteams die AI omarmen, behalen zonder twijfel een concurrentievoordeel door toegang tot betere data, hogere efficiëntie en sterkere samenwerking. Belangrijke voordelen van AI in FP&A zijn onder meer:
Ondanks de duidelijke voordelen brengt de adoptie van AI in finance ook uitdagingen met zich mee. Uitdagingen die door organisaties proactief moeten worden aangepakt om het potentieel van AI optimaal te benutten. Denk hierbij aan:
AI transformeert finance, maar de impact hangt af van hoe goed organisaties zich aanpassen. De juiste aanpak is niet alleen gericht op innovatie, maar zorgt dat organisaties AI op verantwoorde en veilige wijze inzetten om de financiële besluitvorming daadwerkelijk te verbeteren.
Uit het Global CFO AI Indicator-rapport van Workday blijkt dat financiële planning een van de belangrijkste bedrijfsgebieden is waar AI en ML een transformatieve impact hebben.
De volgende stap in de ontwikkeling van AI in FP&A draait niet alleen om efficiëntie en schaalbaarheid, maar ook om slimmere, autonomere systemen die forecasting, besluitvorming en financiële strategie versterken. Naarmate AI verder evolueert, ontstaan nieuwe uitdagingen, zoals het waarborgen van transparantie in AI-inzichten en het integreren van realtime, gepersonaliseerde financiële planning. De onderstaande trends zullen bepalend zijn voor de toekomst.
AI-forecasting wordt steeds autonomer. Deze systemen passen aannames dynamisch aan op basis van nieuwe data, zonder dat handmatige herkalibratie nodig is. Ze verwerken externe economische indicatoren en leveren vrijwel direct nauwkeurige financiële forecasts.
Dit zorgt voor een ingrijpende verandering in de manier waarop financeteams forecasten. In plaats van veelvuldige (en tijdrovende) analyses uit te voeren, houden teams toezicht op zelflerende modellen die belangrijke veranderingen automatisch signaleren, vaak nog voordat deze volledig zichtbaar worden in de markt. Hierdoor zijn organisaties in staat strategieën proactief aan te passen om kansen te benutten, risico's beter te beheersen en menselijke fouten te minimaliseren.
Nu autonome modellen steeds populairder worden, moeten FP&A-teams zich bewust zijn van de mogelijke ondoorzichtige aard van AI-modellen. Deze modellen bieden dikwijls geen duidelijke of verklaarbare besluitvormingsprocessen en dit kan risico's opleveren op het gebied van compliance en beveiliging.
"Traditionele juridische en regelgevende frameworks, die zijn ontworpen rondom menselijke besluitvorming, blijken niet goed toegerust om met de ondoorzichtige aard van AI om te gaan", schreef Joshua Dupuy, expert in internationaal recht, in een recente analyse voor Reuters.
"Het gebrek aan inzicht in hoe AI tot beslissingen komt, bemoeilijkt het toewijzen van verantwoordelijkheid, vooral wanneer deze beslissingen leiden tot negatieve gevolgen of systeemrisico's."
Verklaarbare AI (in het Engels: explainable AI of XAI) biedt een oplossing door transparantie en controleerbaarheid te waarborgen. Het maakt inzichtelijk hoe AI-modellen tot hun conclusies komen, zodat teams de onderliggende redenering begrijpen, valideren en vertrouwen.
Organisaties die niet in staat zijn om aan te tonen hoe hun AI-modellen inzichten genereren, lopen risico op boetes, juridische aansprakelijkheid of reputatieschade. Onbedoelde vooroordelen in AI-modellen (zoals een voorkeur voor kortetermijnwinst boven langetermijnwaarde) leiden bovendien tot financiële beslissingen die het vertrouwen van aandeelhouders schaden.
Om deze risico's te beperken, is het essentieel dat financeleaders verklaarbare AI prioriteren. Dit betekent investeren in AI-modellen die duidelijke en controleerbare aanbevelingen bieden. Daarnaast is het belangrijk om ethische AI-frameworks te ontwikkelen, zodat AI-systemen binnen FP&A aansluiten bij de waarden, wettelijke verplichtingen en verwachtingen van stakeholders.
"Het gebrek aan inzicht in hoe AI tot beslissingen komt, bemoeilijkt het toewijzen van verantwoordelijkheid."
Joshua Dupuy, juridisch expert, Reuters
FP&A is traditioneel gericht op kwantitatieve metrics, zoals omzet, kosten en economische indicatoren, om financiële planning te sturen. Tegenwoordig voegt AI-gestuurde Natural Language Processing (NLP) een nieuwe dimensie toe door marktsentiment, consumentengedrag en reacties van investeerders te analyseren. Hiermee worden financiële trends in kaart gebracht voordat ze zichtbaar worden in traditionele data.
Door alternatieve databronnen te integreren, zoals sociale media, transcripties van investeerdersgesprekken en realtime aankoopgedrag van consumenten, helpt NLP FP&A-teams om vroegtijdige signalen van vraagverschuivingen, beursontwikkelingen en veranderende investeerderspercepties te herkennen.
Het gebruik van niet-kwantitatieve inzichten maakt het eenvoudiger om marktveranderingen te voorspellen die bij traditionele metrics onopgemerkt blijven. Inzichten in sentiment en gedragspatronen verrijken financiële analyses en bieden een vollediger beeld van risico's en kansen. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, zullen deze diepere inzichten een onmisbare tool vormen voor adaptievere, uitgebreidere financiële planning.
AI maakt het mogelijk om financiële beslissingen steeds meer te baseren op gepersonaliseerde, datagedreven inzichten. In plaats van brede, top-down financiële strategieën toe te passen, stemmen FP&A-teams inzichten, forecasts en aanbevelingen nu af op specifieke businessunits, functies of zelfs individuele besluitvormers.
Denk bijvoorbeeld aan FP&A-tools waarbij AI wordt ingezet om regionale vraagtrends te beoordelen voor verkoopteams, cashflowprognoses aan te passen op basis van schommelingen in de supplychain voor operations, of zeer specifieke budgetaanbevelingen te genereren voor projectmanagers.
Besluitvormers krijgen dankzij deze contextgerichte financiële planning toegang tot inzichten die direct aansluiten op hun specifieke uitdagingen en doelen. Dat zorgt voor meer transparantie en vertrouwen in financiële processen. Stakeholders zijn eerder geneigd om met FP&A-teams samen te werken en hun aanbevelingen in de praktijk te brengen wanneer financiële adviezen direct relevant zijn voor hun dagelijkse werkzaamheden.
Samenwerking met een AI-expert biedt FP&A-teams een betrouwbare manier om risico's te beperken en het proces van AI-adoptie met vertrouwen te doorlopen.
Naarmate AI-technologie FP&A blijft transformeren, moeten financeleaders deze trends niet alleen begrijpen maar ook focussen op de strategische implementatie. Succesvolle integratie van AI in FP&A gaat verder dan het adopteren van nieuwe oplossingen. Het vraagt om aanpassingen in denkwijze, processen en organisatiecultuur.
Om hiermee aan de slag te gaan, moeten financeleaders en FP&A-teams de volgende stappen volgen:
Samenwerking met een expert biedt een betrouwbare manier om risico's te beperken en het proces van AI-adoptie met vertrouwen te doorlopen. Klaar voor de volgende stap? Ontdek hoe Workday Adaptive Planning je organisatie helpt voorop te blijven lopen in een AI-gedreven financieel landschap.
![Een afbeelding met hyperlink; [Bepaal je koers naar moderne planning]](https://media.mktg.workday.com/is/image/workday/modern-planning-adaptive-CTA)
Meer om te lezen
AI brengt binnen finance al enorme veranderingen teweeg in voorspellende analytics, en de grootste ontwikkelingen moeten nog komen. Ontdek hoe automatisering en geavanceerde data-analyses financeteams transformeren tot strategische leaders.
In dit artikel bespreken we wat inventory- en warehousemanagement zijn, welke voordelen en uitdagingen ermee gepaard gaan en waarom het beter is om de gehele supplychain te managen met één geïntegreerde oplossing.
We zijn al een eind op weg met 2025, maar wat worden de meest bepalende trends voor CFO's? Lees verder over het belang van het bijscholen van financeteams, het implementeren van cloudgebaseerde oplossingen en AI als essentiële factor voor geïntegreerde finance.