Scherper analyseren met A.I., effectiever beslissen als financial

Hoe maak je als financiële organisatie een impactvolle digitale omslag? Die uitdaging staat centraal in de Masterclass Financials: in Control met AI. Dit nieuwe programma helpt financials om de snelle digitale ontwikkelingen doordacht, effectief en vooral op tijd te benutten. Wie nu niet investeert in deze ontwikkeling, loopt het risico achter te blijven.

Snellere software, betaalbare rekenkracht en explosieve datagroei: dat zijn geen trends, maar katalysatoren die vragen om scherpe keuzes. “We zitten in een fase waarin meerdere technologische ontwikkelingen samenkomen”, zegt Jacques de Swart, hoogleraar toegepaste wiskunde aan Nyenrode en docent bij Masterclass Financials: in Control met AI, dat Nyenrode speciaal ontwikkelde voor financials.

“Hardware wordt steeds krachtiger, en rekenkracht is nu zó betaalbaar geworden dat ook organisaties zonder diepe zakken ervan kunnen profiteren.” Aan de softwarekant ziet De Swart het net zo snel gaan. “Open source tools en voorgetrainde AI-modellen zijn breed beschikbaar en maken het mogelijk om relevante strategische voorspellingen te doen.

En dan is er nog de enorme toename van informatie, wat ertoe leidt dat organisaties meer data moeten managen dan ooit. Voor financials ontstaat meer ruimte om datagedreven te sturen, maar ook de noodzaak om complexe keuzes goed te blijven onderbouwen. Menselijk oordeel blijft daarbij onmisbaar. Deze combinatie van ontwikkelingen vormt precies de kern van dit programma.”

AI: de ‘nieuwe automatiseringsstap’

Een essentieel onderdeel vormt het strategisch leren inzetten van AI, een stap die volgens De Swart vergelijkbaar is met de vroegere sprong van de kaartenbak naar de computer. “We staan aan het begin van een nieuwe automatiseringsgolf, terwijl veel organisaties nog vastzitten in het oude automatiseringsdenken: het stroomlijnen van bestaande processen. Maar daar ligt niet de grootste winst.

In dit programma maken we echt een denkomslag. Wie werkelijk wil vernieuwen, stelt eerst de vraag: moet dit oude proces überhaupt nog bestaan?

Waarom bijvoorbeeld nog e-mails versturen als er slimmere manieren zijn om informatie te delen. Of waarom zou je een proces als het deels handmatig opstellen van managementrapportages, met beschrijvende statistieken, volledig automatiseren? Terwijl je in plaats daarvan ook automatische inzichten kunt genereren die direct handelingsperspectief bieden.”

‘Niet alleen efficiënter, maar ook slimmer’

Die denkomslag zie je volgens de Swart terug in uiteenlopende praktijkvoorbeelden, zoals het hypotheekaanvraag proces. “Een bank kan energie stoppen in het automatisch gaan verwerken van een werkgeversverklaring, terwijl dit document misschien niets zegt over de toekomst van de aanvrager.

Wie weet wordt hij binnenkort wel ontslagen. Je krijgt een relevanter beeld als je bijvoorbeeld daarnaast ook iemands loopbaanprofiel of opleidingsgeschiedenis kan analyseren. Dat is denken in échte digitale transformatie”, zegt De Swart. “Niet alleen efficiënter, maar fundamenteel slimmer.”

Ondanks dat veel bedrijven al wel basaal met AI-tools zoals ChatGPT werken, missen ze volgens De Swart te vaak ‘de big opportunity’. “Wie echt begrijpt wat AI wel én niet kan, gebruikt het ook effectiever en rendabeler.”

Daarmee raakt hij aan een ander kernelement uit het programma: “Belangrijk rekenwerk kun je uitbesteden, maar het maken van de juiste afwegingen die erbij horen, blijft essentieel mensenwerk.”

Duurzaamheid, reputatie en rendement: alles in het model, en dan?

Een concreet voorbeeld uit het programma is de afweging waar DSM voor stond bij de energievoorziening van een productielocatie: zelf duurzame energie opwekken via wind of zon, of dit uitbesteden aan een externe partij. “Het ging niet alleen om directe kosten, maar ook om reputatie en duurzaamheid”, zegt De Swart.

“Uit onderzoek blijkt bijvoorbeeld dat windmolens zichtbaarder bijdragen aan een groen imago dan zonnepanelen, en dat helpt weer bij het aantrekken van jong technisch talent. Ook CO₂-certificaten, voorspelbare kosten en employer branding spelen mee.”

De Swart benadrukt dat je al die factoren tegenwoordig veel makkelijker kunt doorrekenen, maar dat het uiteindelijk draait om de strategische afwegingen waarop jouw organisatie haar keuzes baseert.

Het programma leert je zulke afwegingen gestructureerd maken, via een strategische dialoog, gebaseerd op data én met aandacht voor context en langetermijndoelen. “Dit soort integrale besluitvorming staat centraal.”

Gestructureerde aanpak

“In het programma richten we ons op financials die bij dit soort besluitvorming betrokken zijn”, vertelt De Swart. “Zij leren in een zevenstapraamwerk hoe je complexe beslissingen gestructureerd aanpakt.

Die kennis kunnen zij direct toepassen in hun eigen organisatie. Ze leren waar je betrouwbare data vandaan haalt, hoe je het rekenwerk uitbesteedt aan de Cloud, en hoe je het hele proces transparant maakt voor je stakeholders.”

De Swart noemt traditionele besluitvorming vaak deductief: je bedenkt vooraf wat een goede investering lijkt, en zoekt daar data bij om je idee te onderbouwen. “Daarin zit het grote risico dat je betere investeringsopties over het hoofd ziet. Bovendien zien we vaak dat de persoon met de grootste overtuigingskracht zijn zin krijgt in de boardroom; niet per se degene met het beste plan.”

Begin met een open vraag

Het zevenstapraamwerk werkt precies andersom, een inductieve aanpak. Je start met een open strategische vraag en bouwt je besluit stap voor stap op, op basis van data. “Zo formuleer je eerst de criteria voor een goed besluit.

Daarna breng je in kaart welke keuzes je hebt, door te inventariseren welke factoren je kunt beïnvloeden. Ook bepaal je welke factoren buiten je controle vallen.

Zo kom je tot scenario’s die zich buiten jouw invloedsfeer kunnen voltrekken. Pas dan verzamel je data, analyseer je de gevolgen per scenario en leg je die naast je prioriteiten en risicobereidheid. Op die manier kom je tot betere onderbouwde keuzes, inclusief opties die je anders misschien niet had overwogen.

Met deze werkwijze creëer je de beste beslissing, in plaats van dat je krampachtig op zoek gaat naar data om een zelfverzonnen beslissing te onderbouwen.” Deze benadering leidt volgens De Swart tot beter onderbouwde en minder risicovolle beslissingen, waarin strategische prioriteiten en risicobereidheid leidend zijn, in plaats van de grootste stem.

“Het programma Financials: in Control met AI biedt financials de juiste tools om technologische ontwikkelingen te vertalen naar weloverwogen keuzes – gestuurd door data, gedragen door inzicht en ingebed in strategie.”