De steeds groter wordende rol van big data

NJ3A6956

Maar liefst 41% van de finance professionals verwacht dat big data dé gamechanger is binnen de branche. Lees hier waarom dat zo is. 

Uit de FinTech Barometer, het jaarlijkse financiële onderzoek van Visma | Onguard blijkt diverse opeenvolgende jaren dat de beschikbaarheid van data voor organisaties van groot belang is. Bij maar liefst 95% van de bedrijven speelt data een rol. Uit onderzoek van Graydon blijkt bijvoorbeeld dat bedrijven die big data gebruiken in hun besluitvormings- en bedrijfsprocessen 20% beter presteren dan bedrijven die dat niet doen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat 41% van de finance professionals verwacht dat big data dé gamechanger is binnen de branche. De ontwikkelingen op het gebied van nieuwe technologieën en het verkrijgen en opslaan van data gaan dus hard. Zelfs zo hard dat 57% van de finance professionals verwacht dat financiële dienstverleners over tien jaar zijn getransformeerd tot IT-bedrijven. Dit en het belang van big data binnen de organisatie zijn mogelijke verklaringen waarom CFO’s en andere finance professionals verwachten dat ze in de toekomst met name vaardigheden moeten ontwikkelen op het gebied van data-analyse.

Als het aan Visma | Onguard ligt is big data echter meer dan alleen een trend. Het is belangrijk dat finance professionals snappen waar big data hen kan helpen in het uitvoeren van hun werk. Het inzien van beschikbare data wordt pas echt waardevol wanneer het omgezet kan worden naar inzichten. Hoewel analyse van big data voor veel finance professionals nog een ver-van-hun-bedshow is, is dit wel het instrument binnen organisaties dat inzichten biedt. En leidt tot betere performance en uiteindelijk betere klantbediening.

De waarde uit de analyse

Daarnaast helpt big data bij het verkrijgen van inzicht in processen en informatiestromen. De waarde van big data zit in het analyseren. Juist dat biedt nieuwe mogelijkheden. Als finance professional kun je de aldus verkregen inzichten gebruiken voor de introductie van nieuwe businessmodellen of bijvoorbeeld voor het aanboren van nieuwe markten.

Met behulp van big data kun je (financiële) risico’s beter inschatten. Je maakt snel inzichtelijk hoe de organisatie ervoor staat. Met behulp van big data kun je risico’s rondom het verstrekken van financieringen en verzekeringen beter inschatten. Ook kun je het te behalen rendement dankzij big data verhogen. Wanneer jouw organisatie optimaal gebruik maakt van big data door koppelingen te leggen, kun je efficiënter en kostenverlagend werken.

Van descriptive naar prescriptive

Ongemerkt werken we al sinds jaar en dag met data, ook dat is niet nieuw. Maar door het combineren van veel (on)gestructureerde data uit verschillende bronnen is het mogelijk om de data te gebruiken als basis voor gefundeerde beslissingen en het voorspellen van klant- of debiteurengedrag. Dit is wat we noemen ‘big data’. Het gebruik van big data kent drie dimensies en natuurlijk willen we uiteindelijk naar de derde dimensie toe. Daar maak je als organisatie écht verschil. Zie hieronder welke dimensies hiermee worden bedoeld. 

  1. Descriptive: oftewel het beschrijvende gebruik van big data. Door de hoeveelheid data die beschikbaar is, is het voor een finance professional mogelijk om feitelijk te kijken naar heden en verleden. In deze eerste fase of dimensie is het gebruik van big data vrij plat en beschrijvend.
  2. Predictive: de tweede dimensie is het voorspellende vermogen. Aan de hand van de beschrijvende data van gisteren en vandaag, is een betalingspatroon te herkennen. Aan de hand daarvan kan er voorspeld worden wat er morgen mogelijk gaat gebeuren. Als dit mogelijk is, is de laatste dimensie dichtbij.
  3. Prescriptive: de derde, laatste en meest interessante dimensie van big data is het prescriptive, oftewel het bepalende, vermogen. Op het moment dat je kunt voorspellen dat een debiteur bijvoorbeeld te laat of niet gaat betalen, is het slim om actie te ondernemen. Het is namelijk mogelijk om dan niet achteraf zaken te herstellen, maar juist op voorhand te handelen. Hierin zit de kracht en het bepalende vermogen van big data.

Wat betekent dit voor de credit manager?

Het grootste gedeelte van de finance professionals (88%) verwacht dan ook dat hun afdelingen binnen twee jaar niet meer zonder big data kunnen. Maar wat betekent dit dan voor de credit manager? De komst van big data roept bij credit managers veel vragen op als het gaat om hun baan. De FinTech Barometer laat tevens zien dat 42%  van hen verwacht dat big data een grote invloed gaat hebben op de werkgelegenheid. En dat is logisch. Banen veranderen continu en zeker wanneer big data ervoor kan zorgen dat er al ver van tevoren geanticipeerd kan worden op bepaalde risico’s. Het gaat klanten helpen betalingsproblemen te voorkomen en dit zorgt bij de organisaties weer voor een lagere Days Sales Outstanding (DSO) en een hogere cashflow.

Invloed op de werkgelegenheid

Ruim de helft van de CFO’s (57%) verwacht dus dat big data veel impact gaat hebben binnen de financiële wereld, dit geldt met name voor de huidige processen en werkgelegenheid. Een op de drie CFO’s ziet big data als bedreiging voor de werkgelegenheid (34%). Ook trends als robotisering en Artificial Intelligence (AI) staan op het netvlies van de financieel directeuren. Van hen verwacht namelijk 43% dat AI veel impact gaat hebben op de werkgelegenheid en ruim de helft van de CFO’s (52%) ziet robotisering als de grootste bedreiging voor de banen in Nederland.

Big data en order-to-cash

In 2021 verwachtte 36% van de financieel professionals dat big data de meeste impact op het order-to-cash proces zou hebben, gevolgd door 29% die hetzelfde dacht van kunstmatige intelligentie.   De ontwikkeling van deze twee technologieën staan anno nu nog steeds bovenaan in de agenda en dat is niet vreemd. Want in het order-to-cash proces is data ontsluiten al snel waardevol, je kunt ermee voorspellen hoe een bepaald traject waarschijnlijk zal verlopen. Zo kun je bijvoorbeeld afleiden of het bij een bepaalde klant na de eerste aanmaning raadzaam is een deurwaarder in te zetten. Kunstmatige intelligentie kan data op grotere schaal verwerken en ziet meer verbanden. Zoals de invloed van veranderingen in de supply chain op het betaalgedrag van de klant. Met dat soort inzichten weet je als financiële afdeling beter welke acties het meeste resultaat opleveren.

Artificial Intelligence 

Kunstmatige intelligentie kan ook prima delen van werkprocessen zelfstandig uitvoeren. Het systeem bedenkt dan zelf hoe taken tot het beste resultaat leiden en voert precies dat uit. Zo is kunstmatige intelligentie – uitgerekend in combinatie met data – ook een uitstekende manier om taken te automatiseren. Het is dan ook niet gek dat uitgerekend deze twee technologieën de verlanglijstjes aanvoeren.

Blockchain

Van de financieel professionals dacht in 2022 bijna een kwart procent dat blockchain de technologie is met de meeste impact op het order-to-cash proces. Dat getal is al jaren stabiel. Gek eigenlijk, je zou er meer van verwachten, want deze technologie is bij uitstek geschikt voor e-facturatie. Duiken we dieper in de cijfers dan zien we nog iets opmerkelijks. In 2017 paste 17% van de organisaties blockchain al toe, maar dit jaar doet nog maar 9% dat. Als tegenbeweging is het aantal blockchain-projecten op de korte termijnplanning juist fors toegenomen. Met andere woorden: blockchain lijkt even in de koelkast te staan. Dat is goed verklaarbaar, want het betreft natuurlijk gevoelige informatie en bovendien is de materie behoorlijk complex. Aan dit soort projecten wil je met volle aandacht werken. Door de extra druk die corona met zich meebracht, kon dat even niet. Wanneer die druk eenmaal afneemt, verwachten we dat financiële afdelingen weer gewoon verder gaan met blockchain-initiatieven.

Robotic Process Automation (RPA)

In 2019 was dit de technologie waar 44% van de financieel professionals het meeste van verwachtten, in 2021 heeft nog slechts 21%  er hooggespannen verwachtingen van. Een halvering dus. Is het dan zo dat de technologie alsnog niet waardevol is voor het order-to-cash proces? Integendeel, het is juist vreselijk waardevol gebleken en wordt zelfs volop toegepast. Met simpele ‘als-dan’-regels worden tal van repetitieve handelingen al geautomatiseerd. Dat zit al in de technologie verwerkt nog voordat het op de werkplek van de financieel professional belandt. Daardoor is deze zich er helemaal niet bewust van. Feitelijk is RPA vandaag al het order-to-cash proces aan het transformeren. En dat verloopt zo vanzelfsprekend dat financieel professionals het niet in de gaten hebben.

Nu en straks

We zouden dus voorzichtig kunnen concluderen dat RPA de technologie is die het order-to-cash proces vandaag de dag transformeert. In de nabije toekomst zijn kunstmatige intelligentie en big data aan de beurt. Van blockchain kunnen we minder zeggen, eerst maar eens afwachten hoe die projecten weer worden hervat.

Voor meer informatie met betrekking tot de impact van big data op de financiële sector, download onze whitepapers hier: 

  • Datagedreven organisaties 
  • Customer Engagement
  • Geïntegreerd platform in order-to-cash

Wil je vrijblijvend in gesprek met één van onze verkoopspecialisten over de waarde van big data voor jouw organisatie? Neem contact met ons op

Related
posts

working at onguard

Werken bij Onguard: Ontmoet Maarten

Je weet dat hij degene is die langs je bureau loopt omdat je een fluitje hoort. Hij is een vroege vogel, stelt graag vragen om iedereen bezig te houden en heeft onlangs een vergaderruimte op kantoor naar zich vernoemd zien worden.

sustainability in fintech

3 ideeën voor duurzaamheid in fintech

Wist je dat we in 2023 6.241 lege blikjes hebben gerecycled? Duurzaamheid is geen sprint, het is een marathon, en het verschil wordt gemaakt door elke dag een paar kleine stapjes te zetten. Daarom zijn we blij dat we in mei meedoen aan Visma’s Sustainability Month.

leeftijdskloof in de financiële sector

‘Jong’ en ‘oud’: het overbruggen van de leeftijdskloof in de financiële sector

51% van de jongere generatie (18 tot 34 jaar) vindt dat hun generatie meer openstaat voor datagedreven werken dan hun ‘oudere’ collega’s, zo blijkt uit een recent onderzoek van Onguard.

X