Maar AI weet niet wat de KIA is, kent de toe te passen drempelwaarden niet, weet niet wat er in de aangiftes staat én heeft geen idee hoe die informatie zich verhoudt tot de jaarrekening. Dat betekent maar één ding: grote kans op hallucinaties.
Klantdossiers lezen is niet hetzelfde als ze begrijpen
Generieke AI kan tekst in documenten verwerken. Maar een klantdossier in de accountancy bestaat uit meer dan tekst. Het is een samenhangend geheel van jaarrekeningen, aangiftes, auditfiles, contracten en correspondentie. Die stukken verhouden zich tot elkaar op een manier die de accountancy begrijpt, maar generieke AI niet.
Wat is een DGA? Hoe werkt een holdingstructuur? Wat verwacht de Belastingdienst bij een specifiek type aangifte? Wat is het verschil tussen aandeelhouderschap en zeggenschap in de context van een adviesvraag? Generieke tools kennen die context niet. Deze kennen geen dossierlogica en geen belastingdienstrichtlijnen.
Het gevolg hiervan is dat de output aannemelijk klinkt, maar niet te vertrouwen is. En dat is in de accountancy een groot probleem. Een antwoord dat er goed uitziet maar niet klopt, is gevaarlijker dan helemaal geen antwoord.
Accountancyspecifieke AI, maar zonder de dossiers
Er bestaan AI-partijen die wél domeinkennis hebben ingebouwd. Soms heel gespecialiseerd, bijvoorbeeld op juridisch advies. Maar ze beschikken niet over de klantdossiers. “Een aandeelhoudersovereenkomst en een jaarrekening moeten samen een antwoord kunnen vormen,” stelt Ernesto Lopez Vega, CEO van Qwoater. “Dat lukt alleen als je ze allebei hebt én als het systeem begrijpt hoe ze zich tot elkaar verhouden.”
Domeinkennis zonder klantdossiers levert generieke adviezen. Klantdossiers zonder domeinkennis leveren onbetrouwbare antwoorden. Beide lagen zijn nodig en de eerste laag, gecentraliseerde klantdocumenten als databron, is de voorwaarde waarop goede antwoorden rusten.
De validatielaag die generieke AI mist
Accountancyspecifieke AI controleert of antwoorden kloppen voordat ze bij een medewerker terechtkomen. Die validatielaag ontbreekt bij generieke tools volledig. Zonder controle op accountancy-logica is elk antwoord over een klantdossier in feite een gok.
Wat er dan wél mogelijk is
Zijn je documentbasis en domeincontext beide op orde? Dan verandert er fundamenteel wat je kunt vragen aan je klantdossiers. Welke klanten hebben een holdingstructuur die niet meer aansluit op de huidige bedrijfsactiviteiten? Welke dossiers zijn onvolledig voor de aangiftedeadline? Welke klanten hebben dit jaar nog geen adviesgesprek gehad? Vragen die je vandaag kunt stellen, op basis van de volledige klanthistorie, zonder handmatig zoekwerk.
Ontdek de Document Hub van Qwoater
Qwoater combineert de Document Hub met een accountancyspecifieke AI-laag. Domeinkennis en klantdossiers zitten in hetzelfde systeem. Dat maakt het verschil: de AI begrijpt niet alleen wat er in een dossier staat, maar ook wat het betekent in de context van de klant en de branche. Antwoorden worden getoetst aan accountancy-logica voordat ze bij een medewerker terechtkomen. Het resultaat is een betrouwbaar vertrekpunt voor advies.
In het whitepaper ’15 manieren om AI in te zetten op je klantdocumenten’ lees je wat er allemaal mogelijk wordt als documentbasis en domeincontext samen werken. Downloaden via qwoater.nl.
Geef een reactie