Jazeker wel, ik heb een vast vertrouwen in old school data-analyse, feiten controleren. Ik heb ook een enorme nieuwsgierigheid naar Machine Learning. Dit zijn door de mens getrainde of zelflerende algoritmes (eigenlijk gewoon modellen) die kerntaken gaan overnemen van de (controlerend) accountant.
Ik zie een kapstok. In 2040, voorspelt McKinsey, hebben we in Nederland 1.000.000 vacatures en moeten we op zoek naar oplossingen in de vorm van slimme technologie die zorgt voor meer arbeidsproductiviteit. Best wel een valide argument. Ik believe nog steeds in de waardepropositie; nieuwe inzichten teruggeven aan onze cliënten met nieuwe technologie. Tijd dus voor Machine Learning?!
Ik heb de wish list naast de Machine Learning-lat gelegd, aflopend van ‘kansrijk’ naar ‘gaat niet gebeuren’ mijn top 10-toepassingen:
- Verwachting omzet: de Machine stelt vast dat de verantwoorde omzet voor 99.9% voldoet aan de verwachte omzet (forecastmodel). Dit is iets wat we op cliëntniveau kunnen gaan doen.
- Toekomstige marges voorspellen om eventuele zorgen rondom continuïteit vroegtijdig te signaleren. Kansrijk!
- De cashflow: samen vooruit gaan kijken met voorspellende kritische cashflow-KPI’s. De vraag is, hoe betrouwbaar zijn deze ratio’s vooruitkijkende … ik durf het niet te zeggen.
- Juistheid omzet: de machine stelt vast dat elke verantwoorde prestatie is geleverd tegen de juiste EUR. In eenvoudige setting een mogelijkheid: getraind text mining-model. Wordt snel ingewikkeld. Voor de Q? Gewoon old school data-analyse, IST versus SOLL.
- Kwaliteit business performance: beste afnemers, beste dienstverlening, beste producten. Happy Analytics. Hier introduceer ik wat realisme: voor dit soort analyses is data-analyse nog steeds de beste optie.
- Personeelskosten. Mijn suggestie: gewoon data-analyse.
- Algemene kosten. Helaas.
- Verplichtingen op basis van analyse businessprestaties. No go.
- Bijzondere afwaarderingen dan? Ik ga een award uitreiken aan de eerste auditor die dit voor elkaar krijgt, Champions League.
- Last but not least, voor alles wat onder 1-9 niet logisch lijkt, stelt jouw Machine een automatisch fraudealert op waarin statistisch gezien alle materiële onlogische afwijkingen zijn opgenomen. Gaat niet gebeuren, sorry.
Zijn er collega’s die elk kwartaal samen tijdens een Machine Learning pizza-avond willen brainstormen? Laat het gerust weten, wie weet komt de top tien sneller tot leven met meer creativiteit. Eén regel: we houden het simpel en realistisch.
Pieter de Kok is partner bij Coney Minds
Deze bijdrage komt uit Accountancy Vanmorgen met als thema ICT en kengetallen. Dit magazine is verschenen in september 2024. Zie: https://www.accountancyvanmorgen.nl/kennisdoc/av2-2024-ict-en-kengetallen
Geef een reactie