Finance

Deel via:

De rol van menselijke arbeid op de financeafdeling staat op de tocht

Technologie neemt op de financeafdeling steeds vaker menselijke taken over. Robotics Process Automation (RPA) en met name machine learning zijn de belangrijkste oorzaken. Is die herverdeling in arbeid eigenlijk wel zo erg als sommigen denken? Wel als we niets doen en onze positie niet heroverwegen.

De herverdeling van arbeid op de financeafdeling vraagt om innovaties die maximaal businessvoordeel uit de veranderingen halen. Benieuwd naar wat SAP hierin voor u kan betekenen?  Download hier de gratis whitepaper.

Download gratis 

De onderzoekers van Oxford University winden er geen doekjes om. Ze schatten de kans dat robots administratieve financefuncties in de komende jaren van mensen overnemen op maar liefst 95 procent. Dat allemaal dankzij RPA, een softwareoplossing die naast bestaande oplossingen draait en terugkerende financetaken voor zijn rekening neemt. Daarnaast is machine learning in opkomst en veroorzaakt een ware revolutie, ook in de financewereld.

Wat kunnen RPA en machine learning?

RPA maakt spannende nieuwe toepassingen mogelijk. Stel, je hebt een e-mail van een leverancier ontvangen. Een RPA-oplossing kan volautomatisch de leverancier herkennen, deze aanmaken in het systeem en ter controle de data owner een e-mail versturen.

Nog veel innovatiever is machine learning. Deze trend zal dan ook een nog grotere rol van betekenis gaan hebben op de financeafdeling dan RPA. Waar RPA handmatige stappen automatiseert, kun je met machine learning kun je ook processen waar je het menselijk brein voor nodig hebt automatiseren. Machine learning zal niet alleen de handmatige processen overbodig maken, maar ook kwalitatief verbeteren. Je kunt met deze technologie immers patronen ontdekken die wij met het menselijk brein niet kunnen ontwaren.

Patronen herkennen

Neem bijvoorbeeld een bankafschrift met 100 inkomende betalingen. Met de huidige regelgebaseerde oplossingen kun je bijvoorbeeld 75% automatisch matchen met de openstaande posten. Dit is natuurlijk sterk afhankelijk van het betalingskenmerk dat de debiteur meegeeft. Het toewijzen van de overige 25% is een arbeidsintensief proces. Op basis van historische data kan een machinelearningsysteem patronen herkennen en zelf de juiste post selecteren. Hoe meer data/historie, hoe beter de toewijzing.

Machine learning zal ook een belangrijke rol gaan spelen in het periode-eindeproces. Veel activiteiten zijn hierbij gericht op reconciliatie van informatie. Dit is exact het domein waar machine learning een belangrijke bijdrage kan leveren.

Anticiperen

Machine learning en RPA zullen samen de financiële processen gaan automatiseren zodat de financeprofessional zich kan richten op het analyseren van de data en het adviseren van de business. De vraag is nu: hoe anticipeer je als financeafdeling op deze ontwikkeling? RPA en machine learning moeten natuurlijk voor je werken, en vooral niet tegen je. Je moet de constatering voor zijn dat deze ontwikkelingen jouw functie overbodig hebben gemaakt. Daarvoor is een frisse blik nodig, maar ook het gevoel van urgentie.

Dat laatste ontbreekt wat mij betreft te vaak. De sector heeft de mond vol van digitale transformatie. En van de grotere adviesrol voor de business die finance zou moeten bekleden. Van massale verandering is echter nog geen sprake. Sterker nog, de meeste financials nemen nog steeds genoegen met informatie die minimaal één dag oud is. Machine learning en “soft close” zijn dan nog heel ver weg. Ondertussen dendert de technologische ontwikkeling voort.

Terecht zorgen?

Ik ben nieuwsgierig naar jouw mening over dit onderwerp. Vind je mijn zorgen terecht, of zie jij het helemaal anders? Laat je visie achter in de comments. Ben je genegen eens te sparren, neem dan gerust contact met me op voor een kop koffie en goed gesprek.

De herverdeling van arbeid op de financeafdeling vraagt om innovaties die maximaal businessvoordeel uit de veranderingen halen. Benieuwd naar wat SAP hierin voor u kan betekenen?  Download hier de gratis whitepaper.

Download gratis