Als AI de ‘heavy lifting’ doet, houd jij tijd over voor het echte werk.
Welkom
Goldman Sachs laat AI nu het werk doen van controllers en compliance-afdelingen. Tegelijk steeg AI-fraude vorig jaar met 1.210%. En de internationale auditstandaarden beheerder (IAASB) kwam maandag met de eerste richtlijnen voor AI in audits. Drie signalen, één conclusie: AI verandert niet "straks" je vak, het gebeurt nu. Dit moet je weten.
Deze week in AI
Goldman Sachs zet AI-agents in voor boekhouding en compliance
Goldman Sachs werkt al zes maanden met Anthropic-engineers om autonome AI-agents te bouwen voor transactieverwerking, aansluitingen en klantonboarding. CIO Marco Argenti: "We waren verrast hoe goed Claude presteert buiten coderen, vooral in werk dat grote hoeveelheden data combineert met regelgeving."
De agents pakken precies het werk aan dat controllers en compliance-afdelingen dagelijks doen: aansluitngen, transactieboekingen, KYC-checks
Goldman verwacht externe dienstverleners te kunnen vervangen zodra de technologie rijpt, een directe bedreiging voor uitbestedingspartijen
Volgens PYMNTS heeft 7% van de CFO's al agentic AI live draaien, en 70% is "zeer geïnteresseerd"
Test deze week of een AI-tool (Claude, ChatGPT) een reconciliatie-uitleg kan genereren op basis van je eigen dummy-data. Meet de tijdsbesparing.
Goldman geeft toe dat het "prematuur" is om banenverlies te verwachten, maar dat zei men ook over robotic process automation. Zorg dat je weet welke taken in jouw team het eerst geautomatiseerd worden.
AI-fraude ontploft: +1.210% in één jaar, $1 miljard schade
Fraudedetectiebedrijf Pindrop publiceerde deze week alarmerende cijfers: AI-gestuurde fraude steeg in 2025 met 1.210% bij hun grote Amerikaanse klanten. Gecombineerde verliezen: naar schatting $1 miljard. Deepfake-video en voice cloning maken het mogelijk om CFO's en directieleden overtuigend na te bootsen in videocalls. Afzonderlijk onderzoek van Trustpair bevestigt: 71% van de Amerikaanse bedrijven zag een toename van AI-fraude, en 47% van de Financiële leiders noemt het nu hun grootste frauderisico.
Finance-afdelingen zijn doelwit nummer één: zij kunnen direct geld overmaken en werken met urgente goedkeuringsprocessen
De bekendste zaak: Arup, $25 miljoen verlies via een complete deepfake-videovergadering met nep-CFO
Deloitte schat dat AI-gerelateerde fraudeschade oploopt van $12 miljard (2023) naar $40 miljard (2027)
Stel deze week een extra verificatiestap in voor betalingsverzoeken boven een drempelbedrag. Denk aan een terugbelafspraak via een apart kanaal (niet de chat of call waarin het verzoek binnenkomt).
Traditionele beveiligingstools zijn niet ontworpen om deepfakes te detecteren. "Zien en horen" zijn geen betrouwbare signalen van vertrouwen meer. Eén kanaal vertrouwen is niet meer genoeg.
IAASB ontwikkelt richtlijnen voor AI-gebruik in audits
De International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) besloot maandag 10 februari om niet-bindende richtlijnen te ontwikkelen voor het gebruik van AI en andere technologie in audits. De beslissing volgt op acht wereldwijde rondetafelgesprekken met meer dan 240 stakeholders uit de audit- en accountancysector. Belangrijkste conclusie: er is dringend behoefte aan consistentie in hoe kwaliteitsmanagementstandaarden (ISA 220) worden toegepast op AI-tools, en in hoe toezichthouders die toepassing beoordelen.
Dit wordt het eerste internationale kader dat bepaalt hoe auditors AI mogen inzetten bij controles
De richtlijnen zijn niet-bindend, maar verwacht dat toezichthouders (AFM, NBA) ze als referentiekader gebruiken bij dossier reviews
Voor controllers en internal auditors: wat de externe auditor straks eist aan documentatie rond AI, moet jij kunnen leveren
Maak voor je eerstvolgende audit een logboek aan van elk moment waarop je AI gebruikt: welke tool, welke input, welke output, en hoe je de output hebt gevalideerd. Dat is straks je audit trail.
"Niet-bindend" klinkt vrijblijvend. Maar in de praktijk worden dit soort richtlijnen snel de norm waaraan je wordt getoetst. Wie nu niet documenteert, loopt straks achter de feiten aan.
Je leest erover. Je collega doet het al. Eén dag investeren, maanden profiteren.
AI-tool van de week: AlphaSense
Wat is het? Een AI-platform dat meer dan 500 miljoen documenten doorzoekt: analistenrapporten, earnings calls, SEC-filings, nieuwsbronnen, expertinterviews en bedrijfspresentaties. Je zoekt in gewone taal ("wat zijn de grootste risico's voor de Europese chemiesector in 2026?") en krijgt antwoorden met bronvermelding per zin.
Beste use case voor financials: Due diligence, concurrentieanalyse en voorbereiding van board presentations. In plaats van dagen handmatig rapporten doorspitten, krijg je in minuten een samenvatting met verwijzingen naar de exacte passages. Nieuw sinds eind 2025: "Deep Research" genereert complete company primers met risico's, waarderingsvergelijkingen en financiële context.
Stappenplan:
Vraag een demo aan op alpha-sense.com
Voer je onderzoeksvraag in via Generative Search, bijvoorbeeld: "Vergelijk de EBITDA-marges van [bedrijf X] met drie concurrenten over de laatste drie jaar."
Gebruik Gen Grid om dezelfde vraag automatisch over meerdere bedrijven of documenten te laten lopen en de resultaten in een tabel te krijgen.
Best practice: Combineer AlphaSense voor externe intelligence met je eigen interne data. Het platform kan ook interne documenten indexeren, zodat je één zoekpunt hebt voor alles.
Wanneer niet gebruiken: Voor operationele finance-taken zoals aansluitingen of forecasting. AlphaSense is research en intelligence, geen ERP-tool. De prijs (custom, enterprise-niveau) maakt het minder geschikt voor kleine kantoren of zzp'ers.
→ alpha-sense.com
3 AI-tips van de week
1. Stel altijd de "en als dit fout is?"-vraag Vraag na elke AI-analyse: "Welke aannames heb je gemaakt en wat verandert er als die niet kloppen?" Dit dwingt het model om onzekerheden bloot te leggen die het anders verbergt.
2. Gebruik AI voor je AI Act-inventarisatie Upload het overzicht van tools die je team gebruikt in Claude of ChatGPT en vraag: "Classificeer elk van deze tools volgens de EU AI Act risicocategorieën." Het is een eerste stap, geen eindoordeel, maar het bespaart uren handmatig uitzoekwerk.
3. Vergelijk twee modellen op dezelfde vraag Voer dezelfde financiële analyse-vraag in bij Claude én ChatGPT. Waar ze overeenstemmen heb je meer zekerheid. Waar ze afwijken weet je dat je zelf dieper moet graven.
Trainingen AI voor Financials
Wil je praktisch aan de slag met AI in jouw finance-werk? In mijn training leer je:
✅ Hoe je AI inzet voor analyse, rapportage en forecasting
✅ Welke tools geschikt zijn voor jouw rol (controller, CFO, auditor)
✅ Hoe je AI-output valideert en documenteert voor audit trail
✅ Privacy en compliance: wat mag wel en niet met financiële data
Wanneer: Februari en maart 2026
Waar: Utrecht (of in-company)
Investering: €595 excl. BTW
Prompt van de week
Wanneer gebruiken: Bij maand-, kwartaal- of jaarafsluitingen wanneer je management toelichtingen moet schrijven bij afwijkingen ten opzichte van budget of vorig jaar.
Ik upload een financieel overzicht met actuals versus budget (of vorig jaar).
Context die ik zelf al weet over deze periode:
[Vul in, bijv.: "Omzet Q4 hoger door eenmalige order klant X van €120k", "Personeelskosten gestegen door 2 extra FTE sinds september", "Marketingbudget bewust naar voren gehaald voor campagne Y"]
Jouw taak:
Analyseer alle significante afwijkingen (>5% of >€10.000).Gebruik mijn context als eerste verklaringsbron. Koppel mijn input aan de juiste regels in het overzicht.Voor afwijkingen waar ik geen context heb gegeven: schrijf een hypothese op basis van patronen in de data.Schrijf per afwijking een bondige verklaring (max 2 zinnen) in professioneel Nederlands, geschikt voor een management rapportage.Vul de verklaringen direct in op de daarvoor bestemde plek in het bestand (kolom "Toelichting" of "Commentary"). Als die kolom niet bestaat, maak hem aan naast de variantiekolom.Geef onder het overzicht een apart blok "Onderbouwing" waarin je per verklaring aangeeft:Bron: "context gebruiker", "patroon in data" of "hypothese AI"Welke aanvullende informatie nodig is om de verklaring te bevestigenBetrouwbaarheid: hoog / midden / laag
Schrijfstijl: zakelijk, feitelijk. Presenteer mijn context als feit, jouw hypotheses duidelijk als hypothese.
Zo gebruik je het: Upload je Excel, geef in een paar bullets mee wat je al weet over de periode, en de AI doet de rest. Je krijgt het bestand terug met commentary op de juiste plek, inclusief een duidelijk onderscheid tussen wat van jou komt en wat de AI erbij verzint.
Kwaliteitscheck: Controleer vooral de regels met bron "hypothese AI". Dat zijn startpunten, geen conclusies.
Poll
Wat houdt je het meest tegen om AI echt te gebruiken op werk?”
Dat was het voor deze week. Vond je dit nuttig? Forward deze mail naar één collega die er ook iets aan heeft.
Tot volgende week!
Derwish Rosalia
AI voor Financials
P.S. Deze nieuwsbrief is samengesteld door Derwish Rosalia, AI-trainer en consultant bij Upvance. Vragen, suggesties of een casus die je wilt delen? Reply op deze mail.