“Laat financials de hitte van digitalisering ervaren”

Volgens Kristof Stouthuysen, hoogleraar Management Accounting bij Vlerick Business School, kennen financiële afdelingen twee uitdagingen. “Transacties moeten zo efficiënt mogelijk gebeuren, tegen zo min mogelijk kosten. Daarnaast moeten financials de belofte van waardevol advies voor de business inlossen.”

Stouthuysen is een van de sprekers tijdens collegereeks Data Driven Finance, die op 23 maart begint. Hij gooit de knuppel in het hoenderhok. “Er zijn nog steeds financieel managers en zelfs CFO’s die het daglicht ontkennen en digitalisering niet als een strategische prioriteit zien. Ik kan daar met mijn hoofd niet bij. Het is onbegrijpelijk. Zeker als je ziet hoe snel de technologische ontwikkelingen gaan.”

Op het vlak van purchase to pay alleen al is er al zoveel mogelijk dat finance managers de automatisering en robotisering het vuile werk kunnen laten opknappen. “Je kunt dus technologie inzetten op die transactionele processen tegen zo laag mogelijke kosten te verrichten. Lean and mean. De verwachting van de business is daarbij dat financials advies gaan geven. Ze zijn business partner. Dat wordt al jaren geroepen, maar die belofte kan nu, met de beschikbare technologie, meer dan ooit worden ingevuld.”

–> Lees ook: “Uit data kun je een concurrentievoordeel halen”

Mede richting geven

Hoe ver zijn finance-afdelingen daarmee? “Er zijn bedrijven die dit gedachtegoed nog moeten ontdekken. Ik zie ook financials die al veel verder staan. Van finance wordt verwacht dat ze mede richting geven aan het bedrijf, aan divisies en aan afdelingen. Welke kant moeten we op? Omdat informatie niet alleen meer uit financiële systemen komt, moet de financial ook niet-financiële parameters zien te achterhalen. Om deze analyses aan de business voor te leggen. Zodat managers in die business betere beslissingen maken.”

Er zijn nog steeds financieel managers en zelfs CFO’s die het daglicht ontkennen en digitalisering niet als een strategische prioriteit zien

Dat is eenvoudiger gezegd, dan gedaan. Stouthuysen: “Het kan een tijdrovende job zijn om financiële en niet-financiële informatie bij elkaar te krijgen. Dat komt omdat veel van die data in de keten is opgesloten. Bij klanten, bij leveranciers. Een deel van die data van buiten, bijvoorbeeld over demografie, ligt bij instellingen zoals het Centraal Bureau voor de Statistiek, EuroStat of andere organisaties. Deze publieke data kun je compleet gratis ontsluiten omdat deze open source is.”

Er lekt kostbare tijd weg

Bij kostenefficiëntie denkt Stouthuysen aan maand-, kwartaal- en jaarafsluitingen, maar ook aan btw-aangiftes en algemene managementrapportages. “Tot nu toe lekt daar veel tijd van de CFO en zijn financials weg. Daarmee wordt het een verhaal van de kip en het ei. Je maakt geen tijd vrij om te kunnen adviseren. Dat is het spanningsveld. Ik denk dat we daarvan los moeten komen, want de technologieën kun je steeds makkelijker inbedden in organisaties.” “Ik leid een onderzoeksteam dat een mengelmoes is van managementaccountants, wiskundigen, computerwetenschappers en handelsingenieurs. Ik zie het als mijn missie om uit te zoeken hoe we financiële en niet-financiële informatie slimmer kunnen gaan analyseren om zo tot betere beslissingen te komen. Daarbij kan technologie helpen. Ik wil weten welke technologie voor CFO’s en financials het meest behulpzaam is. Daarvoor hebben we het Centre for Financial Leadership & Digital Transformation aan Vlerick Business School opgericht.”

–> Lees ook: “Ik moet incalculeren dat ik mislukkingen ook accepteer”

Machine learning is veelbelovend

Wat zijn wat betreft de hoogleraar de meest veelbelovende technologieën voor financials? “Op dit moment zijn er veel overgangen naar de cloud, maar dat is basistechnologie om verdere ontwikkeling mogelijk te maken. Met robotic process automation koppel je datapunten aan elkaar en gaat de robot op basis van instructies standaardactiviteiten uitvoeren. Dat zijn dankbare technologieën, maar machine learning, als belangrijkste toepassing van artificiële intelligentie, vormt de echte doorbraak. Dat wordt de meest dominante technologie van de komende jaren. Deze kan de finance afdeling naar een volgend niveau brengen.”

Patronen herkennen

Een machine herkent patronen in gestructureerde en ongestructureerde data. Stouthuysen: “Bijvoorbeeld over welke klanten dreigen een betalingsprobleem te krijgen. Zo analyseert de machine de karakteristieken van klanten bij wie het in eerdere gevallen is misgegaan. Je voedt dan de machine met klanteninformatie zoals de locatie, de leeftijd van het bedrijf, de sector, de financiële status, het aantal producten hij/zij afneemt, het ordergedrag en de betalingstermijnen uit het verleden. Op basis hiervan voorspelt de machine de kans dat een klant betalingsproblemen met zich mee kan brengen. Wanneer een machine leert op basis van inputdata, bijvoorbeeld klantkarateristieken, en outputdata, bijvoorbeeld betalingsproblemen, dan spreek je over supervised machine learning.”

De machine kan zo de relatie tussen honderden variabelen analyseren, waar dit moeilijker is voor de mens. “Als de volgende keer er zich een klant aandient, kan de machine al aangeven op basis van zijn karakteristieken of het verstandig is deze te accepteren.”

Clusteren rondom karakteristieken

De tweede vorm van machine learning is unsupervised. Stouthuysen: “Je hebt geen output, maar alleen maar inputdata. De machine kan je dan helpen om patronen in die data te gaan herkennen zoals bepaalde clusters of afwijkend gedrag. Stel, je hebt duizenden of miljoenen transacties. Laten we declaraties nemen. Die kun je simpelweg niet allemaal controleren. Je gaat dan op zoek naar de uitzondering, de anomalie. Normaal gesproken declareer jij altijd 1.200 euro en nu is dat ineens 2.000 euro. Daar kan een logische verklaring voor zijn, maar dan is het goed daar het met elkaar over te hebben. Deze manier van machine learning, op basis van uitzondering, wordt ook veel gebruikt bij fraudedetectie.”

Kennis van beschikbare technologieën

De CFO zit volgens Stouthuysen in pole position om deze technologieën te omarmen en te implementeren. “De finance functie combineert al tientallen jaren financiële informatie met niet-financiële informatie. Dat is oeroud. Daarnaast hebben financials, met de CFO voorop, de analytische gaven om dit vorm te geven. Maar dan moeten ze wel meer kennis van de beschikbare technologieën hebben. Om de technologieën te implementeren mag de CFO groot dromen, maar is het verstandig om klein te beginnen. Pak eerst eens een aantal kleinere projecten aan waarmee je laat zien succesvol te zijn. Let wel, ik pleit er niet voor dat de CFO IT-expert wordt. Hij of zij moet nog steeds onder andere kennis van boekhouden, reporting, controlling, belasting en de waardering van een bedrijf hebben. Dat is en blijft de basis. Maar kennis van technologie komt daarbij. Weet wat een algoritme is en wat deze doet. Programmeer zelf eens of maak iemand anders in je team hiervoor verantwoordelijk. Zorg dat jij ook begrijpt wat het proces is en hoe de resultaten te begrijpen .”

–> Lees ook: Leren financials om te vertrouwen op een algoritme?

De hitte laten ervaren

Stouthuysen leidt bij Vlercik de CFO’s van morgen op. “Ook daar werken we als nooit tevoren aan de digitale competenties. We organiseren zelfs boot camps over het onderwerp data science for finance and strategy. Als CFO kun je niet om dit onderwerp heen. Stel je wilt dat wel, dan word je alsnog ingehaald door de talenten van morgen. Of, nog slechter, je krijgt ze niet meer aan boord van jouw finance-afdeling. Als je wel het gevoel hebt dat dit prioriteit moet hebben, maak er dan werk van. Some people change when they see the light. Others only change when they feel the heat. Financials moet je dus de hitte laten ervaren.”