Hoe het leveren van finance-grade intelligence er eigenlijk uitziet

In de eerste drie edities van Intelligence inside legden Elias en Kevin de fundamenten uit: waarom de lat voor AI in financiën en belastingen hoger ligt dan in bijna elke andere softwarecategorie, hoe we de Intelligence Core en de vertrouwensarchitectuur hebben gebouwd, en hoe het Data Platform en de semantische laag onze agenten een beheerste, gegronde één ‘source of truth’ geven om over te redeneren.

Die norm, die vanaf dag één betrouwbaar is, vanaf dag twee traceerbaar en vanaf dag drie verdedigbaar tegenover een auditor, is niet zomaar een ontwerpprincipe. Het is het filter waar elke productbeslissing in mijn team doorheen gaat.

Deze editie gaat over wat dat filter heeft opgeleverd: een jaar aan intelligente functies die al beschikbaar zijn op ons CFO Solution Platform. Niet aangekondigd, niet in bèta, niet op de roadmap. Uitgebracht, in productie, en in gebruik.

 

De regel die we op elke functie toepassen: verdient deze het recht om er te zijn? 

Kevin legde de taakverdeling duidelijk uit: de deterministische logica doet de berekening, het intelligente redeneren zorgt voor de interpretatie. Dat onderscheid is niet slechts een technische keuze. Het is een productdiscipline die we toepassen voordat een functie wordt ontwikkeld.

De vraag die ik stel voordat een intelligente capaciteit in de buurt komt van een klant is eenvoudig: verdient dit het om deel uit te maken van de workflow van een CFO? Niet: "Is het technisch gezien indrukwekkend?" Niet: "Werkt het in een demo?" Lost het een specifiek, benoemd probleem op zoals een financieel of fiscaal professional dat zou willen, met volledig inzicht, volledige controle en zonder verrassingen?

Alle functies die ik hieronder ga beschrijven, hebben die test doorstaan. Elk daarvan neemt het repetitieve, beoordelingsgevoelige of expertise-afhankelijke werk op zich dat teams vertraagt, en geeft het resultaat terug aan de professionals ter beoordeling.

De intelligentie doet het werk. Een persoon keurt het goed. Dat is geen beperking, dat is het ontwerp. 

Hoe dat er in de praktijk uitziet, verschilt per oplossing. Maar het principe is in al deze gevallen consistent.

Slimmere modellen, sneller: intelligentie in financiële planning

Het helemaal zelf opzetten van een financieel model is altijd werk voor specialisten geweest. Je moet weten welke variabelen belangrijk zijn, hoe je de formules structureert en hoe je het model verbindt met de werkelijke waarden eronder. Voor de meeste teams duurt die opzet op zich al dagen en is afhankelijk van één of twee mensen die de modelarchitectuur goed kennen.

We zijn in mei 2025 begonnen met het leveren van intelligente modelleringsfuncties in xP&A. Niet als een enkele grote lancering, maar als een weloverwogen sequentie.

 

Van door AI voorgestelde variabelen tot het verhelpen van fouten met één klik

Eerst kwamen er door AI gegenereerde suggesties voor variabelen: het systeem analyseert wat er al in het model staat en doet voorstellen voor wat er daarna komt, zoals namen, formules en vastgelegde aannames. Financiële teams beoordelen suggesties per geval en besluiten of ze deze goedkeuren of afwijzen. Het probleem van het lege canvas, de uren die je kwijt bent aan het uitzoeken hoe je moet beginnen, verdwijnt.

Dan AI-gestuurde prognoses: in plaats van handmatig een prognosemethode te bepalen, analyseert het systeem historische gegevens en genereert het de meest waarschijnlijke prognose. Een startpunt dat voorheen uren duurde, is nu binnen enkele seconden bereikt.

Dan Prompt AI, in juli 2025: beschrijf in gewone taal wat je wilt berekenen, en het systeem stelt de variabelen en structuren voor die nodig zijn om het resultaat te verkrijgen. En meest recent, in april 2026, Fix with AI: plaats de muisaanwijzer op een fout, klik één keer en bekijk de voorgestelde correctie. Wat voorheen foutopsporingsdeskundigheid vereiste, vergt nu één enkele interactie.

Al met al zorgen deze functies ervoor dat je veel minder tijd kwijt bent aan het opzetten en bijhouden van een financieel model. Elk resultaat wordt teruggegeven aan de financiële professional ter beoordeling. Het model blijft onder hun controle. Dit zijn de vroege innovaties in xP&A. De volgende stap is geen functie, maar een workflow.

Intelligentie in ESG-reporting: geautomatiseerde toewijzing van emissiefactoren

Het berekenen van de CO₂-voetafdruk is een taak waar financiële teams steeds vaker verantwoordelijk voor zijn, maar waarvoor ze zelden zijn opgeleid. Het afstemmen van emissiebronnen op de juiste emissiefactoren over alle scopes vereist specialistische kennis of dure externe ondersteuning. De meeste teams hebben geen van beide.

Wat we hebben gebouwd in ESG Reporting verwijdert die afhankelijkheid. Teams uploaden hun verbruiksgegevens, en het systeem koppelt elke invoer automatisch aan de juiste emissiefactor voor scope 1, 2 (locatie- en marktgebonden) en 3, waardoor er minder expertise op het gebied van broeikasgassen nodig is. Elke toewijzing heeft een betrouwbaarheidsscore. Het team beoordeelt, past waar nodig aan, en gaat verder.

Het resultaat is dat de broeikasgasvoetafdruk vijf keer sneller wordt berekend dan bij het handmatig in kaart brengen van emissiefactoren. Voor teams onder CSRD-druk is dat het verschil tussen het halen van een deadline en het missen ervan.

Van blanco bladzijde naar jaarverslagen die klaar zijn voor het bestuur

Het opstellen van een jaarverslag staat aan het einde van het moeilijkste deel van de financiële kalender. Tegen de tijd dat teams bij de opstellingsfase aankomen, staan ze al onder tijdsdruk en worden ze geconfronteerd met tientallen toelichtingen die moeten worden opgesteld, gecontroleerd, vertaald en binnen de verschillende entiteiten gebundeld.

In januari 2025 introduceerden we intelligente schrijfmogelijkheden in Disclosure Management.

 

Intelligent schrijven en optimaliseren van teksten

Twee functies stonden voorop: tekstoptimalisatie (toon aanpassen, inkorten, uitbreiden, vertalen, samenvatten) en het opstellen van taxonomieconforme teksten Voor elk ESRS- of IFRS-toelichtingslabel genereert het systeem een conform concept. Teams zorgen voor bedrijfsspecifieke context; het systeem verwerkt die. De rapporttaal en -lay-out worden automatisch toegepast.

ESRS-conforme groepsrapportages

Vanaf april 2025 genereren we rapporten op groepsniveau volgens de ESRS-richtlijnen: voor organisaties met meerdere rapporterende entiteiten consolideert het systeem de antwoorden op de vragenlijst van de dochterondernemingen en genereert het een definitief, ESRS-conform duurzaamheidsrapport op groepsniveau. Teams selecteren welke invoer ze willen opnemen, voegen aanvullende informatie toe en kunnen opnieuw genereren totdat de output aan hun eisen voldoet. Wat vroeger uren handmatige aggregatie over entiteiten heen kostte, gebeurt nu in een enkel begeleid proces in enkele minuten.

 

Regelgevende indiening zonder het specialistische knelpunt: XBRL-tagger

XBRL-tagging is zo’n taak die technisch klinkt, omdat het dat ook is. Sinds 2020 zijn beursgenoteerde bedrijven in de EU verplicht om hun verslagen in het Inline XBRL-formaat (iXBRL) in te dienen. Het tagging-proces van het matching van rapportelementen aan taxonomieconcepten over duizenden regelitems heen vereiste van oudsher gespecialiseerde consultants. Voor de meeste financiële teams bij middelgrote bedrijven betekende dat bij elke rapportagecyclus aanzienlijke kosten en afhankelijkheid van externe partijen.

In december 2025 lanceerde Lucanet de Tagger Agent en werd daarmee de eerste die een complete AI-agent voor XBRL-rapportage op de markt bracht. Teams uploaden hun jaarverslag en de Tagger Agent verzorgt automatisch de tagging van verhalende elementen, de tagging van cijfertabellen en het genereren van berekeningen. Geen implementatieproject, geen IT-betrokkenheid en geen behoefte aan ondersteuning door consultants. De Tagger laadt direct elke geldige taxonomie, inclusief ESEF, lokale GAAP-varianten zoals Nederlandse GAAP, Europese mandaten zoals pCbCR, en sectorspecifieke mandaten zoals OCW. Het genereert vervolgens iXBRL-uitvoer die voldoet aan de huidige wettelijke vereisten.

Zodra de koppeling van taxonomieconcepten voor een dossier is ingesteld, wordt deze automatisch overgenomen. Het tekort aan specialisten komt niet terug.

Wat een jaar lang leveren/uitbrengen ons heeft geleerd

De hierboven beschreven functies werden niet als pakket geleverd. Ze kwamen achtereenvolgens aan, waarbij elk een specifiek probleem in een specifieke workflow oploste, en elk zo ontworpen was dat de financiële professional de controle over het resultaat behoudt.

Kevin deelde eerder een nuttige formulering: een nieuwe medewerker met intelligentie op doctoraatsniveau, maar de eerste dag op het werk. Basiscapaciteit is noodzakelijk, maar niet voldoende. Wat het zo nuttig maakt, is dat je het afstemt op de specifieke context van je bedrijf: je consolidatiestructuur, je rapportageconventies, je gegevens. Dat is precies wat deze functies doen. Ze passen intelligente redenering toe op de specifieke taken die je team dagelijks uitvoert, gebaseerd op je data, aangestuurd door de Intelligence Core, en waarbij de mens altijd een rol blijft spelen.

Dat is wat "simply intelligent" voor ons betekent in 2026. Niet intelligentie omwille van de intelligentie zelf, maar intelligentie die haar bestaansrecht bewijst door werkelijk nuttig, werkelijk betrouwbaar, en werkelijk onder controle staan van de mensen die verantwoordelijk zijn voor de cijfers.

En hier houdt het niet op. De komende maanden worden er automatisch sjablonen voor planningsmodellen gegenereerd op basis van de werkelijke cijfers, waardoor financiële teams een gestructureerd uitgangspunt krijgen zonder dat ze daar zelf iets voor hoeven in te stellen. Excel-bestanden voor duurzaamheidsvragenlijsten worden automatisch aan de juiste vragen gekoppeld, waardoor je vlak voor de rapportagedeadlines geen gegevens meer handmatig hoeft in te voeren. En deze zomer komt daar een nieuwe functie bij: automatische extractie van gegevens uit leasecontracten. Daarmee wordt een handmatige taak, waarbij document voor document werd verwerkt, geautomatiseerd.

Elke functie die al is uitgebracht, bewijst dat de architectuur werkt. Wat hierna komt, is gebouwd op hetzelfde fundament.

 

Klaar om je financiële workflows te transformeren?

Bekijk onze on-demand webinar om te zien hoe Lucanet CFO’s en hun teams ondersteunt met AI-gestuurde automatisering en realtime inzichten.

 

Lees meer

Gerelateerde content:

Intelligentie aan boord #1: 'Simply intelligent' in het tijdperk van AI-agents

Intelligence inside #2: bouwen aan de vertrouwensarchitectuur van Lucanet

Intelligentie binnenin #3: Het Data Platform van Lucanet en de semantische laag