Patrice Bouexel onderzoekt hoe AI en automatisering de verwachtingen en het gedrag van werknemers in het bredere financiële ecosysteem beïnvloeden.
Meer dan ooit zien we een landschap waarin organisaties over de hele wereld racen om hun financiële activiteiten te automatiseren. Voor Patrice Bouexel, algemeen directeur Europa bij financieel softwareplatform Sis ID, is dit het bewijs van een ecosysteem waarin bedrijven moeite hebben om aan de verwachtingen te voldoen.
Bouexel vertelde aan SiliconRepublic.com: “Financiële teams staan onder dezelfde druk als iedere andere functie: doe meer met hetzelfde personeelsbestand en doe het sneller.
“Gartner ontdekte dat de adoptie van AI in de financiële sector steeg van 37% in 2023 naar 58% in 2024, terwijl van Deloitte Uit een wereldwijd onderzoek onder meer dan 1.300 financiële leiders bleek dat de adoptie van nieuwe technologie, waaronder AI, voor 48% van de respondenten een topprioriteit was.”
Hij voegde eraan toe: “Dat is geen kleine verschuiving. Het weerspiegelt de erkenning dat handmatige, op papier gebaseerde processen geen gelijke tred kunnen houden met het volume en de complexiteit van moderne betalingsstromen, vooral omdat organisaties in meer valuta's, meer leveranciers en meer rechtsgebieden opereren dan vijf jaar geleden.”
Bouexel legde uit dat automatisering voor de overgrote meerderheid van bedrijven niet langer een ‘nice-to-have’-functie is die de productiviteit verhoogt – het is hard op weg een basisverwachting te worden onder besturen en investeerders, die het vaak zien als een centrale manier waarop een financiële functie niet alleen risico’s, maar ook kosten beheert.
Ruwe regelgeving
Maar het is niet alleen de introductie van nieuwe technologieën die kansen en chaos creëren voor organisaties. Een van de meest urgente uitdagingen voor moderne financiële professionals is ervoor te zorgen dat de gegevens die worden gebruikt en gegenereerd door geavanceerde technologie van hoge kwaliteit zijn en op de juiste manier worden beheerd.
“De kloof zit tussen het inzetten van een tool en het vertrouwen op wat het oplevert. Organisaties die dit goed doen, beschouwen automatisering in de eerste plaats als een bestuursoefening”, aldus Bouexel.
“Ze brengen in kaart welke processen op regels zijn gebaseerd en echt klaar zijn voor automatisering, zoals factuurverwerking en onkostengoedkeuringen, en scheiden deze van processen met meerdere belanghebbenden die een herontwerp van de workflow nodig hebben in plaats van een bot die op een oud proces is vastgeschroefd. Ze investeren ook in de onderliggende gegevens voordat ze in het algoritme investeren.”
Vaardigheden vormen ook een aanzienlijke uitdaging, vindt hij AI, automatisering, data-analyse en technologie-integratie worden van cruciaal belang voor deskundigen op dit gebied.
“Automatisering slaagt wanneer financiële teams de tijd en training krijgen om de uitzonderingsgevallen te beheren, en niet alleen de softwarelicentie.”
Sonische snelheid
Hij constateert ook dat in een omgeving waarin AI en automatisering slechts zo betrouwbaar zijn als de financiële gegevens waarop ze vertrouwen, de haast om een taak te voltooien vaak een ramp kan betekenen.
Bouexel merkte op: “Een geautomatiseerd proces voert een slechte instructie net zo efficiënt uit als een goede. Als een leveranciersrecord verouderd is, als bankgegevens zijn gewijzigd zonder de juiste verificatie of als er maanden geleden een dubbele factuur is doorgeglipt, kan de automatisering dat niet opvangen. Het versnelt het.”
“Dat is het ongemakkelijke deel van het automatiseringsgesprek dat wordt overgeslagen. Organisaties evolueren sneller naar straight-through processing, precies op het punt waarop de gegevens die deze processen voeden (masterbestanden van leveranciers, betalingsgeschiedenis en goedkeuringstrajecten) vaak het minst onderzochte deel van de financiële stapel zijn.
“Snelheid zonder geverifieerde gegevens vermindert het risico niet. Het betekent alleen dat een fout of een frauduleuze instructie de betaling sneller bereikt dan vroeger.”
Hij suggereerde dat het echte doel tegenwoordig preventie is, in plaats van het opruimen van een puinhoop als deze al is gebeurd. Naarmate de detectie van frauduleus of verdacht gedrag een steeds moeilijkere uitdaging wordt, grotendeels als gevolg van AI en deepfake-technologieën, kunnen verificatievaardigheden en -processen het verschil maken.
“Het duurzamere antwoord ligt eerder in de keten: het verifiëren aan wie je daadwerkelijk betaalt en het bevestigen van hun identiteit via een kanaal dat de fraudeur niet kan aanraken voordat de betaling is geautoriseerd, in plaats van te proberen de anomalie op te sporen zodra deze al in de lucht is”, zei hij.
Lofwaardig leiderschap
Toen hem de vraag werd gesteld: 'Wat moeten financiële leiders nu doen nu fraude, AI en regelgeving de betalingsveiligheid opnieuw vormgeven?', merkte Bouexel op dat er drie gebieden zijn waarop leiders zich moeten concentreren.
Ten eerste moeten ze procesrisico’s scheiden van technologierisico’s.
Ten tweede, AI-geletterdheid moet worden ingebouwd in financiële teams als een middel om een op mensen gebaseerde technische vaardigheden te ontwikkelen, en niet alleen in de tools die worden gebruikt.
Hij zei: “Financiële teams moeten begrijpen hoe AI-gebaseerde fraude zich daadwerkelijk gedraagt als ze overtuigende frauduleuze verzoeken willen herkennen en bestrijden.”
Ten slotte moeten ze veranderingen in de regelgeving als een bodem beschouwen en niet als een plafond.
“Regels hebben de neiging om te formaliseren hoe goede praktijken er al uitzien. Organisaties die wachten op het mandaat voordat ze handelen, lopen per definitie achter.”
