Het gebruik van kunstmatige intelligentie binnen financiële afdelingen is in korte tijd sterk toegenomen. Waar in 2024 nog 30 procent van de financiële functies AI gebruikte, is dat aandeel in 2026 gestegen naar 75 procent. Daarmee is AI binnen finance niet langer vooral een experimenteel hulpmiddel, maar steeds vaker onderdeel van dagelijkse processen rond planning, prognoses, risicoanalyse en besluitvorming.
Finance
Dat blijkt uit het rapport Global AI in Finance 2026 van KPMG, waarvoor 1.013 senior finance-leiders uit twintig landen en dertien sectoren werden ondervraagd. Uit het onderzoek komt naar voren dat veel organisaties inmiddels concrete voordelen ervaren. Bijna driekwart van de finance-leiders, 71 procent, zegt dat de opbrengsten van AI gelijk zijn aan of hoger liggen dan vooraf verwacht.
Vooral op het gebied van besluitvorming worden duidelijke verbeteringen gemeld. Zo geeft 70 procent van de respondenten aan dat de kwaliteit van besluiten is toegenomen. Nog iets meer, 71 procent, zegt dat besluitvorming sneller verloopt. Ook de nauwkeurigheid van prognoses verbetert volgens 64 procent van de ondervraagden. Daarmee lijkt AI vooral waardevol op terreinen waar financiële afdelingen traditioneel veel tijd kwijt zijn aan analyse, voorspelling en controle.
Grote verschillen
Toch zijn de verschillen tussen sectoren groot. In de bankensector rapporteert 71 procent van de leiders een matige tot significante verbetering in prognoses. In de zorg ligt dat percentage met 44 procent duidelijk lager. Dat wijst erop dat de opbrengst van AI niet alleen afhangt van de gebruikte technologie, maar ook van de volwassenheid van processen, beschikbare data en interne beheersing.
Volgens KPMG is vooral zogenoemde assurance readiness doorslaggevend. Daarmee wordt bedoeld dat organisaties kunnen uitleggen, beheersen en controleren hoe AI-uitkomsten tot stand komen. Juist daar wringt het nog vaak. Slechts 42 procent van de organisaties zegt volledig voorbereid te zijn om AI-gedreven finance-processen aantoonbaar te beheersen. Nog opvallender is dat maar 29 procent expliciet meet waar AI-toepassingen misgaan. Daardoor kunnen fouten, vertekeningen of verkeerde conclusies te laat zichtbaar worden.
Prestaties
Organisaties die hun governance, kwaliteitskaders en validaties beter op orde hebben, presteren volgens het onderzoek drie tot zes keer beter dan organisaties die dat minder goed beheersen. Zij realiseren onder meer meer foutreductie en hebben meer vertrouwen om AI verder op te schalen binnen financiële processen.
Datakwaliteit blijft daarbij de grootste uitdaging. 36 procent van de organisaties noemt dit zowel de belangrijkste barrière als de grootste kans. Zonder betrouwbare, goed geïntegreerde data blijft AI kwetsbaar. Daarom investeren organisaties niet alleen in technologie, maar ook in mensen. 38 procent richt zich vooral op het bijscholen van bestaande finance- en auditteams, terwijl 28 procent nieuwe experts aantrekt. Koplopers combineren beide routes.
Conclusie
De conclusie is duidelijk: AI kan finance sneller, slimmer en nauwkeuriger maken, maar alleen wanneer organisaties grip houden op data, processen en controle.