Waarom zoveel AI-strategieën in finance falen

Maar AI zorgt toch voor ongekende efficiëntie, toch? Dat klopt, maar AI in finance is anders dan in marketing of sales. Data is niet je enige troef, controle is dat wel. En wanneer AI dat negeert, lopen implementaties vast of, erger nog, verdwijnt het vertrouwen.

Bij Payhawk hebben we de beperkingen van gefragmenteerde automatisering van dichtbij meegemaakt. Daarom is ons nieuwe Finance Orchestration-model gebouwd rond AI met vrijheid binnen beleidskaders: AI Agents die kunnen plannen, handelen en herstellen binnen auditklare controles.

Het is nog vroeg, maar de verschuiving is duidelijk: finance-teams vragen niet langer om experimenten, maar om betrouwbaarheid.

De spanning tussen hype en verantwoordelijkheid loopt door elk gesprek over AI in finance. Achter al het enthousiasme gaan hardnekkige misverstanden schuil die nog steeds bepalen hoe leiders denken over automatisering, vertrouwen en schaalbaarheid. Ze klinken aannemelijk, soms zelfs visionair, maar leiden teams stilletjes weg van wat echt waarde creëert: een orkestratie die autonomie en controle in balans houdt.

Laten we de vijf grootste misverstanden bekijken:

Misverstand 1: Agents moeten volledig autonoom zijn om nuttig te zijn

Veel finance leaders denken stiekem dat de echte waarde van AI pas ontstaat wanneer systemen volledig zelfstandig werken, zoals een controller die de boeken sluit zonder menselijke tussenkomst of een agent die automatisch uitgaven goedkeurt. Klinkt indrukwekkend, maar het is niet het juiste doel.

De grootste winst in automatisering komt niet van volledige autonomie, maar van wat engineers “intermediate autonomy” noemen: systemen die voorstellen doen, plannen en uitvoeren, maar binnen de bestaande controlekaders van het bedrijf blijven. Een agent die uitgaven codeert, afwijkingen signaleert of inkoopverzoeken doorstuurt, bespaart dagen werk, maar blijft volledig controleerbaar.

Kort gezegd: nuttig vóór autonoom. Het doel is niet om mensen te vervangen, maar om hen te bevrijden van repetitieve taken, terwijl beleidscontrole behouden blijft. Vergelijk het met het verschil tussen een zelfrijdende auto en een auto met adaptieve cruisecontrol. De tweede is praktisch, veilig en vandaag al realiteit.

Misverstand 2: Vertrouwen betekent nauwkeurigheid

Vraag een CFO wanneer ze AI zouden vertrouwen met echt werk, en het antwoord is vaak: “Als ik het kan vertrouwen.” Meestal bedoelen ze dan: als het accuraat is. Maar in finance betekent vertrouwen meer dan dat. Nauwkeurigheid zonder transparantie is geen controle; het blijft risico, alleen moeilijker te herkennen.

Echt vertrouwen in finance is procedureel. Het draait om traceerbaarheid (welke data is gebruikt), transparantie (hoe is de conclusie bereikt) en herstelbaarheid (wat gebeurt er als iets misgaat). Een model dat 99% nauwkeurig is maar zijn redenering niet kan uitleggen, overleeft geen audit.

Naarmate AI dieper in financiële processen doordringt, moet vertrouwen een meetbare capaciteit worden: ontworpen, gemeten en gerapporteerd als elke andere prestatie-indicator. Net zoals we service level agreements hebben voor uptime, zullen CFO’s binnenkort trust level agreements hebben voor uitlegbaarheid en toezicht. De bedrijven die dat als eerste goed regelen, lopen voorop.

Misverstand 3: Grotere modellen lossen slechte processen op

Het afgelopen jaar hebben we geleerd om modelgrootte te zien als vooruitgang. Elke nieuwe release belooft meer context, beter redeneren en minder fouten. Maar als die modellen in gebrekkige processen terechtkomen, gedragen ze zich als dure stagiairs: enthousiast, maar verward.

In finance bepaalt de kwaliteit van processen nog steeds de prestaties van AI. Een model kan niet repareren wat een workflow niet definieert: wie keurt wat goed, volgens welk beleid en met welke data. Een slechte overdracht tussen inkoop en crediteuren blijft slecht, ongeacht het aantal parameters.

De meest succesvolle teams beginnen niet met het model, maar met de beslisstructuur: de inputs, controles en escalaties die een financieel oordeel betrouwbaar maken. Pas als dat raamwerk helder is, kan een agent veilig en herhaalbaar uitvoeren. De echte innovatie ligt dus niet in de technologie, maar in de organisatie.

Misverstand 4: Mensen worden overbodig zodra agents het werk doen

Ondanks de angst voor automatisering gebeurt binnen finance juist het tegenovergestelde: mensen verdwijnen niet, ze verschuiven omhoog op de cognitieve ladder. Terwijl agents routinetaken overnemen, blijven mensen verantwoordelijk voor wat AI nog niet kan: oordeelsvorming, afwegingen maken en scenario’s ontwerpen.

In goed georganiseerde finance-teams worden AP-specialisten ontwerpers van controleprocessen, FP&A-analisten worden scenariostrategen, en controllers worden architecten van controlesystemen die bepalen hoe autonome processen binnen beleid functioneren. De verdeling van werk verandert, maar menselijke betrokkenheid wordt juist belangrijker.

Hoe krachtiger het systeem, hoe waardevoller de menselijke context. De mens in het proces houden is geen optie, maar een vereiste. Alleen zo blijft automatisering ondersteunend aan strategie, niet andersom.

Misverstand 5: De doelstelling van AI is efficiëntie

Efficiëntie is het makkelijkste verkoopargument: snellere reconciliatie, minder handwerk, lagere kosten. Maar het is ook het minst transformerende.

Finance jaagt al decennia op efficiëntie, maar AI maakt nu iets anders mogelijk: beslissingskracht. Sneller handelen, met meer inzicht en minder risico.

De echte waarde van intelligente systemen ligt niet in tijdsbesparing, maar in het vergroten van de capaciteit voor oordeelsvorming. Wanneer agents afwijkingen signaleren vóór ze problemen worden, voorspellingen zichzelf updaten of beleidsafwijkingen in realtime worden opgemerkt, wint finance tijd om te denken, niet alleen te verwerken.

Daarom meten vooruitstrevende teams AI-succes aan de kwaliteit van beslissingen, niet aan kosten per transactie. Ze vragen: Zien we problemen eerder? Maken we beslissingen met meer context? Krijgen mensen ruimte voor echt denkwerk?

De ware graadmeter van AI-volwassenheid is niet hoeveel mensen het vervangt, maar hoeveel menselijke denkkracht het vrijmaakt.

Van demo’s naar discipline

De meeste finance-teams hebben niet te weinig technologie, maar te weinig structuur. De uitdaging is niet om méér te automatiseren, maar om beter te beheersen hoe systemen beslissingen nemen en escaleren.

De volgende stap in vooruitgang hangt minder af van grotere modellen en meer van betere governance: definiëren wat ‘goed’ eruitziet, meten hoe systemen zich gedragen en ze zo ontwerpen dat ze veilig kunnen falen.

Dat is wat orkestratie werkelijk betekent. Niet automatisering zonder mensen, maar automatisering die weet wanneer mensen nodig zijn. Pas dan stopt finance met AI te zien als een speeltje en begint het te werken als infrastructuur.

Wat in de toekomst het meest zal tellen, is hoe intelligentie en controle samen groeien, hoe systemen niet alleen handelen, maar leren om de grenzen van hun acties te respecteren.

Lees meer over hoe de AI Agents van Payhawk helpen om finance te orkestreren met controle en eenvoud.