Zo ziet finance er in 2030 uit

De laatste dag van de week staat op het punt te beginnen. Het is vrijdagochtend 15 november 2030. Ik stap de deur uit en mijn zelfrijdende auto in. Die onmiddellijk een route voorstelt. Naar kantoor uiteraard, vaste prik op deze dag. De auto rijdt de parkeerplaats af en draait de weg op.  Op het display opent mijn agenda van die dag. Hierna verschijnen de belangrijkste berichten uit mijn inbox, door het systeem geselecteerd. Te beginnen met de opvallendste resultaten van de dag van gisteren. Onze verkopen in Afrika vertonen nog steeds een enorme groei. Het systeem doet een suggestie. Een prijsverhoging kan leiden tot meer inkomsten, zonder dat de vraag inzakt. Een realtime report over onze wereldwijde verkopen laat al dagen een stijgende lijn zien, bij stabiel blijvende kosten. Geruststelling, na de moeizame zomer die we achter de rug hebben. Voorheen hadden we misschien wel weken moeten wachten tot we zekerheid hadden of er inderdaad sprake was van herstel. En dus pas veel later konden besluiten of we al dan niet moesten bijsturen. 

Technologie heeft ons veel gebracht. Wat dat betreft heb ik het vele malen gemakkelijker dan mijn voorgangers. CFO’s die minder informatie hadden om besluiten op te baseren. Hoewel die explosieve technologische ontwikkeling naast opwinding ook voor argwaan zorgde. Big data, AI, robotisering, machine learning; wat is het, wat kun je ermee, moest je er echt iets mee? 

Van mijn voorganger hoorde ik dat ze in 2018 naar roundtables gingen om met andere CFO’s te discussiëren… Weerstand was er ook. Misschien omdat het om zulke ingrijpende veranderingen ging, die het werk van organisatie en finance zou veranderen. Uiteindelijk waren er velen die wel geïnteresseerd waren. Of dat wat onvermijdelijk komen ging langzaam accepteerden. Bovendien kwam er een nieuwe generatie aan de top, opgegroeid met technologie.  Die werd soms wat te vaak als wondermiddel gezien. Als een ontwikkeling die alles zou veranderen. De wereld zou volledig digitaal worden. 

Sommige verwachtingen waren te ambitieus. Volledige afdelingen overgenomen door robots? AI-technologie die zelfs hoogwaardig kenniswerk overneemt en via machine learning de toekomst welhaast voorspelbaar maakt? Het bleek te hoog gegrepen. We moesten bovendien flink aan de bak om iets te bereiken. Big data-gebruik biedt vele kansen, maar levert vooral hoofdbrekens op wanneer het uit zoveel verschillende bronnen gehaald moet worden. Al die systemen die data genereerden en die we soms met noodverband aan elkaar verbonden, moesten vervangen worden. En zelfs al is er eenmaal sprake van verzamelde financiële data, ben je er nog niet. Klantdata, gegevens uit de supply chain, informatie van HR… Het was een kwestie van opruimen, samenvoegen, zorgen dat we het over hetzelfde hebben; ons op één bron konden baseren.

Onherkenbaar veranderd
Een stem maakt een einde aan mijn overpeinzingen. De auto meldt me dat we binnen een paar minuten aankomen op kantoor. Het voertuig rijdt de parkeerkelder binnen, wacht tot ik uitgestapt ben en vertrekt dan richting een verzamel-parkeerplaats buiten de stad. Op het display bij de lift zie ik direct welke van de voor mij relevante collega’s vandaag fysiek aanwezig zijn. Mijn team is veel kleiner dan voorheen. Een groot deel van de banen is verdwenen. Een kleine schil is overgebleven, omgeven door freelance-deskundigen. Die kern is onherkenbaar veranderd. Multidisciplinair en divers: was het vroeger vooral het ‘blauwe’ type dat de overhand had op deze afdeling, tegenwoordig lijkt het gehele kleurenpalet aanwezig. Natuurlijk zijn er nog steeds typische financials, maar daarnaast ook data-wetenschappers, algoritme-bouwers, programmeurs, mensen die de data voor iedereen inzichtelijk maken…  

Meer dan vroeger heb ik als CFO de skills nodig om deze groep aan te sturen. Voorheen was dit eenvoudiger. Er zijn mensen die meer op zichzelf werken, analytisch ingestelde werknemers en teamleden die graag de gehele dag in gesprek zijn, op zoek naar businesskansen. Alleen dan kan dit team succesvol zijn. Los daarvan is mijn managementtaak beperkter, wel heb ik meer kennis nodig van de technologie. Tot in de finesse begrijpen? Nee, daar heb ik mijn mensen voor. Maar ik moet weten wat die technologie kan, waarvoor ik die in kan zetten, wat de beperkingen en risico’s zijn en hoe ik kan zorgen dat deze mijn mensen faciliteert en de business verder helpt. 
 
Mijn positie is nog steeds stevig. Samen met de overige bestuurders vormen wij het collectieve geheugen van het bedrijf. Wij begrijpen als geen ander de wereld waarin we opereren en wat veranderingen in deze wereld betekenen voor ons bedrijf. Als team zorgen we voor de continuïteit. Geen enkele onderneming kan zonder hart en ziel. De dag begint met een bespreking over Zuid-Afrika; kan een prijsstijging inderdaad leiden tot verbetering van de resultaten? En hoe hoog zou die verhoging dan moeten uitpakken? 

Het systeem houdt rekening met resultaten uit het verleden, de economische situatie nu en in de nabije toekomst, cijfers over concurrenten, effecten van eerdere prijsstijgingen en maakt bovendien een vergelijking met andere landen. AI-technologie helpt ons bij dit soort vraagstukken. Maar uiteindelijk is het aan ons om die knoop door te hakken. Onze directeur in Zuid-Afrika heeft kwalitatieve informatie die het systeem niet heeft, onze data-scientist helpt het ontdekte patroon te valideren. Ik neem de onrustige politieke situatie in beschouwing; de regeringscrisis die tot nieuwe verkiezingen kan leiden. En besluit dan de prijs stabiel te houden. 

De afweging en het besluit worden teruggegeven aan de AI-technologie. Dit besluit is een nieuw feit in onze database en zal ik in de toekomst zeker op allerlei manieren weer tegenkomen. De technologie faciliteert ons, werkt met ons samen. Uiteindelijk zijn er nog voldoende taken waar tekort wordt geschoten: nieuwe businessmodellen bedenken, het uitzetten van onze strategie of nieuwe productlijnen. Voor creativiteit of inventiviteit is nog steeds menselijke intelligentie nodig. Ook komen we elke dag zaken tegen die zo complex zijn, dat we hier onze specialisten op zetten; zij zijn immers expert op finance-gebied en kennen de technologie van binnen en buiten. Die ‘strijd’ tussen mens en computer zal wel altijd voortduren. Tot nog toe heeft AI de menselijke intelligentie niet kunnen benaderen. Of dat ooit gaat lukken? Mocht het al gebeuren, dan zal dit nog even duren.

Accurate forecasts
Wat AI wel heeft gedaan, is helpen om berekeningen en voorspellingen accurater te maken en dit bovendien veel sneller te doen. De forecasts van 2029 zaten dicht bij het daadwerkelijk behaalde resultaat. De grotere waarschijnlijkheid van die resultaten maakt dat we minder voorzichtig hoeven te opereren. Bovendien krijgen we razendsnel gegevens over de huidige stand van zaken.  De overname van een partij in het Verenigd Koninkrijk durfden we daarom wel aan. Zeker aangezien het systeem ons de kans op de verschillende scenario’s voorschotelde. Het risico van licht omzetverlies was aanwezig. Maar de drie overige scenario’s voorspelden juist een verbetering van de verkopen, met 10, 15 of 20 procent. En de kans hierop werd vele malen hoger ingeschat. De controle is vooral toegenomen. Finance kan beter werken, maakt minder fouten. Ik bekijk een rapport over cashmanagement. Het systeem laat zien dat komende weken in Frankrijk een probleem kan ontstaan. Er zal tijdelijk geld bij moeten. In Duitsland kan juist overschot ontstaan, wat mogelijkheden biedt om een kortlopende schuld af te lossen.  

Al blijven er altijd zaken die nogal onvoorspelbaar zijn, zoals deze zomer weer eens bleek. De Chinese president legde sancties op voor een sidderende EU. Onze producten konden plotseling niet meer richting die gigantische afzetmarkt. De resultaten veerden gelukkig weer op nadat de EU de boel met de Chinezen wist te sussen. Mensen doen soms onvoorspelbare dingen, daar kan een systeem geen rekening mee houden. Onzekerheid is er altijd. Al is er wel meer zekerheid voor onze stakeholders. Over onze schouders kijken deden de financiers en aandeelhouders altijd al. Maar in plaats van elk kwartaal, kunnen we ze nu elke dag inzicht geven in de stand van zaken. Als ze dat willen. Bovendien krijgen ze precies die informatie die zij willen hebben. In plaats van dat gestandaardiseerde verhaal.

Fraude vaker opgespoord
De koffierobot rijdt langs en ik neem een verse kop. Een prioriteitsmelding die ik binnen heb gekregen, vraagt mijn aandacht. Een collega bericht dat het systeem onregelmatigheden heeft gevonden bij een onderdeel in Frankrijk. Mogelijk is een medewerker hier bezig geweest geld weg te sluizen. Ik geef ons compliance-team opdracht op onderzoek uit te gaan. Het systeem maakt dat dit soort gevallen veel sneller aan de oppervlakte komt. Helaas verandert menselijk gedrag niet veel. Alleen de pakkans is toegenomen.  

Deze dag sluit ik af met het onderdeel process control. Vrijwel het volledige deel van de ‘terugkijkende functie’ is geautomatiseerd. Taken die gebaseerd zijn op duidelijke regels zijn gemakkelijk uit te voeren door technologie. Werk is uit handen genomen, de verantwoordelijkheid blijft. De ‘boeken’ moeten kloppen. Wekelijks spreek ik met de mensen die de financiële systemen scheppen en onderhouden. Zij hebben zowel kennis van de technologie als van finance, weten wat er gebeurt en zien het als zaken niet goed gaan. Zoals ik ook specialisten heb die de algoritmes waarmee we werken begrijpen, opdat de voorspellingen die de systemen doen of patronen die ze herkennen te begrijpen en te verifiëren zijn. 

Misschien wel het dilemma van deze tijd. De computer of robot neemt werk van ons over. Maar met de complexiteit waar we tegenwoordig over spreken, wordt de vraag wie er in control is steeds urgenter. Besturen wij de robot, of omgekeerd? Vanzelfsprekend moeten mijn afdeling en ik in control zijn. We moeten weten wat het slimme systeem doet en welke beslissingen het neemt. Daarom krijgen we constant feedback over de inzichten die het systeem opdoet of beslissingen die het neemt. Want helaas komen ook hier fouten voor.  

Ik krijg een signaal binnen op mijn dashboard: mijn auto zal over tien minuten het kantoor bereiken. Het is alweer na vijven. Ik begeef me naar de kelder van het gebouw en stap in: “Voorgestelde route: thuis”, klinkt het door de speaker. Ik schakel de automatische besturing uit. Vandaag gaan we het eens anders doen. Ik pak het stuur en neem het commando over. Autorijden is simpelweg te leuk om het altijd maar aan die technologie over te laten. 

Verantwoording
Gaan bedrijven en finance in het bijzonder er in 2030 echt zo uitzien? Dat is natuurlijk een grote en niet te beantwoorden vraag. Met dit fictieve verhaal hebben we enkele belangrijke denklijnen en dilemma’s laten zien. 

Dit artikel is tot stand gekomen na interviews met de volgende experts: Ton Engbersen: Honorair hoogleraar Data Science Engineering, Martin Heijnsbroek: Managing partner van dataanalytics adviesbureau MIcompany en docent Big Data Strategie op de UvA, Tom Heskes: Hoogleraar artificial intelligence (AI), Menno Lanting: Adviseur en auteur, gespecialiseerd in innovatie en technologie, Ewout Morks: Principal bij Bain & Company,  Erik van der Steen: Partner Advisory Digital Finance bij EY,  Fons Trompenaars: Management-denker

Lees ook: Disruptie paradox: naast bedreiging ook uitdaging