AI vindt steeds sneller zijn weg naar de financiële functie. Analyses kunnen sneller worden uitgevoerd, processen worden geautomatiseerd en beslissingen kunnen steeds vaker door AI worden ondersteund. Maar met die snelheid ontstaat ook een nieuwe verantwoordelijkheid: kunnen we nog uitleggen hoe een beslissing tot stand is gekomen?

Nieuw onderzoek waarover Financieel Management schrijft, laat zien dat 54 procent van de finance professionals een AI-beslissing niet volledig kan uitleggen of herleiden wanneer een auditor daar vandaag naar zou vragen. Onder CFO’s loopt dit zelfs op tot 64 procent.

Dat is relevant omdat AI binnen Finance steeds dichter bij daadwerkelijke besluitvorming komt. Denk bijvoorbeeld aan kredietverlening, inning, forecasting, risicoanalyse en het signaleren van afwijkingen. Naarmate AI daarin een grotere rol krijgt, wordt het belangrijker om niet alleen naar de kwaliteit van de uitkomst te kijken, maar ook naar de manier waarop die uitkomst tot stand komt.

Het onderzoek laat precies daar een spanningsveld zien. AI levert snelheid op, maar niet automatisch meer controle. Slechts 20 procent van de finance professionals ziet zowel de snelheid als de controle verbeteren. Bij 41 procent worden processen sneller terwijl de controle gelijk blijft. Bij bijna een derde neemt de controle juist af of verdwijnt deze grotendeels.

Daarmee raakt AI een klassieke verantwoordelijkheid van Finance. De financiële functie is gewend om cijfers, aannames en beslissingen te kunnen onderbouwen. Wanneer een AI-model onderdeel wordt van die besluitvorming, kan die verantwoordelijkheid niet worden overgedragen aan de technologie.

Juist daarom is uitlegbaarheid meer dan een technisch AI-vraagstuk. Organisaties moeten vooraf bepalen welke beslissingen door AI mogen worden ondersteund, welke beslissingen AI zelfstandig mag nemen en wanneer menselijke beoordeling noodzakelijk blijft. Daarnaast moet duidelijk zijn welke data en regels aan een beslissing ten grondslag liggen en wie uiteindelijk verantwoordelijk is voor de uitkomst.

Opvallend is dat bijna de helft van de ondervraagde finance professionals aangeeft dat AI is ingezet om snelheid te winnen terwijl de onderliggende processen nog niet op orde waren. Onder CFO’s is dat zelfs 61 procent. Dat laat zien waarom AI-governance niet pas moet worden ingericht nadat toepassingen succesvol blijken te zijn.

Een slecht ingericht proces wordt immers niet automatisch beter door er AI aan toe te voegen. Het kan vooral sneller worden.

Voor Caronne is dit een belangrijk uitgangspunt binnen AI4Finance. De waarde van AI zit niet in zoveel mogelijk automatiseren of zoveel mogelijk beslissingen aan modellen overlaten. Het gaat erom Finance aantoonbaar beter te laten functioneren: sneller waar dat kan, beter onderbouwd waar dat nodig is en altijd met duidelijk eigenaarschap.

Daarvoor moeten technologie, processen, data, governance en mensen gezamenlijk worden ingericht. Menselijke controle is daarbij geen teken dat AI tekortschiet. Het is onderdeel van een volwassen inrichting waarin duidelijk is wanneer technologie kan handelen en wanneer professioneel oordeel noodzakelijk blijft.

De vraag voor CFO’s is daarom niet alleen: waar kunnen we AI inzetten?

Minstens zo belangrijk is: kunnen we straks nog uitleggen waarom AI tot deze beslissing kwam, wie daarop heeft toegezien en wie ervoor verantwoordelijk is?

Want pas wanneer snelheid samengaat met uitlegbaarheid en grip, wordt AI daadwerkelijk een versterking van de financiële functie.
(FM, artikel, 2026-09-15)