Elke dag krijgen creditmanagement-medewerkers te maken met een stroom van telefoontjes en e-mails van klanten met vragen over openstaande facturen, betalingsregelingen en onduidelijkheden in rekeningen. Vervolgens moeten ze handmatig gegevens controleren, betalingen verwerken, betalingsregelingen registreren en per vraag een antwoord formuleren. Maar dat gaat veranderen: met de razendsnelle vooruitgang van AI behoren deze handmatige handelingen steeds vaker tot het verleden. Het resultaat? Meer tijd, minder stress en sterkere klantrelaties.
En dit is nog maar het begin. Welke innovaties zullen er dankzij AI nog meer plaatsvinden binnen creditmanagement? Willand Brienen, Product Manager bij Onguard, geeft zijn visie op de toekomst van AI in de sector.
De ontwikkelingen op het gebied van AI gaan razendsnel. Hoe denk jij dat dit creditmanagement gaat beïnvloeden?
“We zijn een compleet nieuw tijdperk ingegaan. Het gebruik van AI voor simpele taken, zoals een brief die automatisch wordt verstuurd bij een betalingsachterstand, is inmiddels redelijk ingeburgerd. Maar de komende jaren verwacht ik dat we de volgende stap gaan zetten met de inzet van slimme AI-agents. Mogelijk kunnen deze agents ervoor zorgen dat systemen naadloos met elkaar kunnen praten. Zo kunnen ze automatisch inloggen op verschillende interne en externe platforms, klantgegevens controleren, openstaande facturen koppelen en direct een passend betalingsvoorstel genereren. Hierdoor kunnen medewerkers zich richten op wat zij het beste doen: complexe cases oplossen, relaties onderhouden en verbinding zoeken.
Echter, het realiseren van naadloze communicatie tussen systemen en het efficiënt ophalen van realtime gegevens vereist aandacht voor technische uitdagingen en beperkingen. Daar zal de komende tijd dan ook veel aandacht naar toe moeten. Veel bedrijven kunnen alleen optimaal profiteren van deze mogelijkheden als ze zorgvuldig werken aan systeemintegraties en de kwaliteit van de beschikbare data.”
Deze AI-agents lijken dus een gamechanger te worden voor creditmanagement. Welke invloed heeft dat op de finance professionals die in dit vakgebied werken?
“Als ik nadenk over hoe teams er over tien jaar uitzien, dan verwacht ik dat deze teams een andere insteek krijgen. De focus verschuift van een groot team van medewerkers naar kleine gespecialiseerde teams waarin mensen samenwerken met autonome AI-agents. Zo kunnen medewerkers zich concentreren op strategische taken die directe invloed hebben op klantrelaties, de markt en de reputatie van het bedrijf. AI-agents richten zich bijvoorbeeld op hun beurt op het realtime monitoren van openstaande facturen en het sturen van gepersonaliseerde betalingsherinneringen. Of agents beoordelen kredietrisico’s door het analyseren van zowel interne bedrijfsgegevens als externe bronnen, zoals marktdynamiek of klantgedrag.
Daarbij kan een AI-agent creditmanagers ondersteunen door op te treden als een slimme assistent, waarmee je direct kunt communiceren. Je kunt vragen stellen als: ‘Welke vijf taken moet ik vandaag prioriteren?’ en ‘Welke klanten moet ik vandaag bellen?’ De AI-agent voert deze taken zelfstandig uit en levert analyses en samenvattingen, waardoor creditmanagers direct over de informatie beschikken die ze nodig hebben.
Voor veel bedrijven blijft het natuurlijk spannend om dergelijke kernactiviteiten deels aan technologie over te laten. Daarom blijft menselijke expertise cruciaal om samen met AI-technologie een balans te vinden die zowel innovatie als vertrouwen waarborgt.”
Wat betekent dit dan voor de menselijke collega’s en moeten zij vrezen dat AI hun baan overneemt?
“Natuurlijk brengt zo’n verandering ook onzekerheden met zich mee voor medewerkers. Hier ligt een belangrijke rol voor werkgevers om transparant te zijn, medewerkers actief te ondersteunen bij omscholing en duidelijkheid te bieden over toekomstige rollen. Dit helpt niet alleen om zorgen weg te nemen, maar ook om een soepele overgang te faciliteren.
Benadruk daarbij dat AI taken van mensen vervangt, maar niet de kracht van mensen overneemt. De rol van creditmanager verschuift naar een strategischer niveau en zij worden steeds vaker een sparringpartner voor de directie. Daarbij leveren ze bijvoorbeeld input voor financiële strategieën en risicobeheer. Dit maakt hun werk niet alleen interessanter, maar ook waardevoller voor de organisatie. Tegelijkertijd vraagt dit wel om nieuwe vaardigheden.”
Wat moet een moderne creditmanager dan allemaal kunnen?
“Ik verwacht dat drie vaardigheden essentieel worden. Allereerst natuurlijk het begrijpen en gebruiken van AI-tools. Creditmanagers hoeven geen IT-specialisten te zijn, maar moeten wel weten hoe AI-modellen werken en hoe ze deze het beste kunnen inzetten. Ondersteuning vanuit het eigen bedrijf kan hierbij een belangrijke rol spelen. Vraag actief om een strategie en aanpak binnen de organisatie. Als die ontbreekt, kaart dit dan bij de juiste partijen aan. Tegelijkertijd is het belangrijk om zelf op zoek te gaan naar kennis en best practices. Een goede dosis leergierigheid wordt dus nog belangrijker. Hiermee kun je niet alleen je eigen ontwikkeling versterken, maar ook waardevolle inzichten terugbrengen naar je bedrijf.
Daarnaast is een scherpe focus op datakwaliteit cruciaal voor creditmanagers, omdat dit direct de betrouwbaarheid van AI-toepassingen beïnvloedt. AI levert alleen waardevolle inzichten op wanneer de onderliggende data volledig, accuraat en actueel is. Daarom moeten creditmanagers bewust zijn van de potentie van data-analyse en een kritisch oog voor datakwaliteit hebben. Ze moeten inconsistenties kunnen herkennen, gegevens kunnen valideren en actief werken aan de continue verbetering van datastromen. Dit zorgt niet alleen voor betrouwbare analyses en beslissingen, maar draagt ook bij aan de naleving van de regelgeving.
Tot slot blijven sterke communicatieve en empathische vaardigheden essentieel, juist omdat menselijke interactie nog waardevoller wordt in combinatie met AI.”
De invloed van AI klinkt veelbelovend, maar geven deze innovaties ook niet veel zorgen bij bedrijven?
“Absoluut. De opkomst van allerlei AI-tools, zoals ChatGPT, roept veel vragen op: Hoe veilig zijn deze technologieën? Hoe integreer je ze verantwoord in je bedrijfssoftware? En, wat betekent dit voor privacy en regelgeving? Deze zorgen zijn niet ongegrond, want zonder duidelijke kaders kunnen AI-systemen leiden tot ondoorzichtige besluitvorming en cybersecurityrisico’s.
Zo kunnen AI-systemen onbedoeld vooroordelen introduceren met verstrekkende gevolgen. Dit gebeurt omdat de algoritmen die deze systemen aansturen, leren van historische gegevens. Als deze gegevens al vooroordelen bevatten—bijvoorbeeld omdat ze menselijke beslissingen weerspiegelen die niet objectief waren—kan het AI-systeem deze patronen overnemen en versterken. Bovendien kunnen bepaalde technische keuzes, zoals hoe een model getraind is en welke variabelen worden meegewogen, onbedoeld bijdragen aan deze vooringenomenheid. Als bijvoorbeeld wordt vastgesteld dat klanten in bepaalde sectoren vaker betalingsproblemen hebben, zou het systeem ervoor kunnen kiezen om klanten in deze sectoren automatisch als hoger risico te classificeren. Dit kan leiden tot oneerlijke klantrelaties. Het bewust zijn van deze risico’s is ontzettend belangrijk. Het is dus noodzakelijk om AI-systemen regelmatig kritisch te evalueren, transparantie te waarborgen en deze mogelijke biases op te sporen en te corrigeren.
Daarnaast stelt Europese wetgeving, zoals de AI Act en GDPR, duidelijke grenzen: persoonsgegevens mogen niet zomaar in AI-algoritmen worden verwerkt. Ook moeten bedrijven transparant kunnen uitleggen hoe een AI-model tot een besluit komt. Om dit te waarborgen, stellen grote organisaties bijvoorbeeld een interne AI-verantwoordelijke aan die toeziet op het verantwoord gebruik van de tools. Momenteel vereisen AI-processen nog intensieve controles vanwege beperkt vertrouwen en transparantie. Naarmate AI duidelijker uitlegt hoe beslissingen worden genomen en minder fouten maakt, neemt dit vertrouwen toe. Dit maakt het mogelijk dat bijvoorbeeld over vijf jaar alleen nog maar steekproefsgewijze controles nodig zijn, in plaats van continue monitoring.”
Veel finance professionals zijn hopelijk na dit interview overtuigd van de toegevoegde waarde van AI voor het creditmanagementproces. Waar beginnen ze?
“Wacht in elk geval niet af. Ga aan de slag met AI, maar stel hier wel een plan voor op. AI werkt het beste als je strategisch experimenteert: begin klein, test wat werkt en schaal op bij de plekken waar je echt resultaat ziet. Start bijvoorbeeld met een pilotproject, zoals een AI-tool voor automatische betalingsherinneringen of voorspellende analyses. Meet de resultaten, leer ervan en pas je aanpak aan. Accepteer daarbij dat AI-oplossingen soms niet direct rendement opleveren, zeker als er nog aanvullende training van modellen nodig is. Kies daarbij ook de juiste partner en investeer in deskundig advies voor een soepele implementatie. Zo blijf je AI slim en strategisch inzetten, zonder tijd en middelen te verspillen. ”
Bron: Onguard
