Het €500K AI-ERP Integratieprobleem
Waarom Nederlandse Accountantskantoren de AI-boot missen
Europese finance teams zitten op solide ERP-systemen zoals AFAS en Exact. Toch stranden hun AI- en automatiseringsinitiatieven structureel. De reden? Oplossingen worden buiten het ERP om gebouwd, wat leidt tot gefragmenteerde datalandschappen en mislukte projecten.
Het Fundamentele Probleem
De Concrete Gevolgen
Dataduplicatie
Meerdere "waarheden" in verschillende systemen
Handmatige reconciliatie
Blijft noodzakelijk, kostbaar en foutgevoelig
Compliance risico's
NBA, AFM, AVG en AI Act-vereisten
"Pilot Purgatory"
6-18 maanden vastzitten zonder schaalbare waarde
Waarom Een Eigen Data Team Nu Noodzakelijk Is
Controle & Compliance
Toezichthouders zoals AFM en NBA eisen aantoonbare controle over data en AI-systemen. Zonder eigen team is dit onmogelijk te garanderen.
Concurrentievoordeel
Data-gedreven advisering wordt de nieuwe standaard. De Big Four investeren miljarden in AI. Kantoren die nu starten, bouwen strategische voorsprong op.
Toekomstbestendigheid
AI wordt kerncompetentie. Vroege adopters die nu het fundament leggen, domineren de markt van morgen.
Deze drie gevolgen—gecombineerd met groeiende regeldruk—maken een professionele data-organisatie niet langer een luxe, maar een noodzaak voor toekomstbestendige accountantskantoren.
Het Doelbeeld: Een Gecontroleerde Finance Control Layer
Een professionele data-organisatie vereist meer dan alleen goede software. Het vraagt om een gelaagde architectuur die AFAS of Exact verbindt met moderne analytics, zonder de controle te verliezen.
AFAS/Exact: De Kracht én de Limitaties
Wat het WÉL kan
- Transactionele verwerking binnen het ERP
- Basis workflow management voor goedkeuringen
- Data lezen/schrijven via API's (GetConnector, UpdateConnector)
- System of record voor alle transacties
De Gaps
- Geen end-to-end orkestratie over systemen heen
- Beperkte continue business checks (trend/anomalie detectie)
- Geen AI met guardrails en human-in-the-loop governance
Functionele Vereisten voor een Robuust Datafundament
Master Data Management
Eén 'golden record' per entiteit
Data Governance Framework
Ownership en kwaliteitsstandaarden
Volledige Audit Trail
Vastlegging van input, rules, timestamps
Gecontroleerde Toegang
Least privilege principe met MFA
Wat het Accountantskantoor Definieert
De technologie is het fundament, maar de waarde ontstaat door uw expertise:
Control Objectives per Proces
- Purchase-to-Pay
- Record-to-Report
- Order-to-Cash
Business Checks Catalogus
- Tolerantiegrenzen
- Exception routing
- Ownership
Audit Trail Eisen
- Wat vastgelegd moet worden per stap
Acceptatiecriteria
- Groen (volledig automatisch)
- Oranje (voorstel)
- Rood (altijd menselijk)
Met deze functionele vereisten helder, kunnen we nu bekijken hoe de technische architectuur dit mogelijk maakt.
De Architectuur: Een Schaalbaar en Toekomstbestendig Drie-Lagen Model
AFAS/Exact blijft uw transactiesysteem—de single source of truth voor alle financiële mutaties. Wij bouwen een intelligente data- en control-laag in Microsoft Fabric die hieroverheen werkt. Deze laag organiseert data, voert controles uit en schrijft gecontroleerd terug.
Drie-Lagen Architectuur
Interactief DiagramTransactiesysteem (Single Source of Truth)
Klik op een laag om componenten te bekijken
Laag 1: Data Foundation in Microsoft Fabric
Microsoft Fabric combineert de flexibiliteit van een data lake (alle datatypes) met de structuur van een data warehouse. Perfect voor accounting: transactionele data naast documenten en ongestructureerde content.
Componenten:
Schaalbaarheid zonder hardware-investering, enterprise security (ISO 27001/SOC 2), en lagere TCO dan on-premise alternatieven.
Laag 2: Control & Orchestration Layer
De intelligentie van het platform. Deze laag zorgt ervoor dat data niet alleen stroomt, maar ook gecontroleerd wordt.
Componenten:
Policy-driven Automation: Verkeerslichtmodel
Automatisering met ingebouwde controlemechanismen. Hover over elke balk voor voorbeelden.
Audit Trail: Elke geautomatiseerde stap wordt volledig vastgelegd met timestamp, regelversie en context voor volledige traceerbaarheid.
Deze architectuur is niet alleen technisch robuust, maar ook gebouwd met compliance als uitgangspunt.
Compliance by Design: Gebouwd voor de Toezichthouder
Gefragmenteerde AI/ERP-landschappen creëren meerdere waarheden en vergroten compliance-risico's rond data governance en auditability. Onze aanpak mitigeert deze risico's proactief.
De Vier Pijlers van Compliance
Klik op een pijler voor gedetailleerde compliance-vereisten en wetgeving.
Policy-Driven Automation: Het Verkeerslichtmodel
Automatisch
(facturen <€500)
Voorstel voor fiattering
(nieuwe leveranciers)
Altijd menselijke controle
(>€10K, afsluitingen)
Belangrijke Notitie
Specifieke NBA-richtlijnen voor AI en datamanagement zijn nog in ontwikkeling. Wij volgen deze actief en passen ons framework proactief aan.
Relevante Wetgeving
- GDPR / AVG
- EU AI Act
- ISO 27001
- SOC 2
- NBA Richtlijnen
Compliance zonder meetbare business waarde is kostbaar. Daarom focussen we op KPI's die direct uw P&L beïnvloeden.
De Business Case: Meetbare P&L-Impact
Succes meet je niet aan AI-nauwkeurigheid of model performance. Het gaat om end-to-end workflow outcome en aantoonbare financiële impact.
De Vijf Kritieke KPI's
Doorlooptijd
Snellere verwerking van financiële processen
Maand-afsluitingen die normaal 10 dagen duren, zijn nu binnen 6 dagen afgerond. Dit betekent snellere rapportage aan stakeholders en meer tijd voor analyse.
Foutreductie
Minder menselijke fouten door automatisering
Van gemiddeld 28 fouten per maand naar slechts 8. Minder correcties, minder tijd besteed aan herstel, en hogere betrouwbaarheid van financiële data.
Handmatige Uren
Tijd vrijgemaakt voor waardevol werk
120 uur per maand bespaard op routinematige datataken. Deze uren kunnen nu besteed worden aan strategisch advieswerk met hogere marge.
Closure Snelheid
Snellere maand- en jaarafsluitingen
Jaarafsluitingen die 4 weken kostten, zijn nu binnen 2 weken afgerond. Dit geeft concurrentievoordeel bij nieuwe klantacquisitie.
Datakwaliteit
Betrouwbare data voor besluitvorming
Verhoogde datakwaliteit van 73% naar >95% door geautomatiseerde validatiechecks en realtime monitoring van datastromen.
Impact Visualisatie
Bereken Uw ROI
Vul uw huidige situatie in en zie direct de geschatte besparingen
Uw Huidige Situatie
Gevalideerde KPI's: Deze berekening is gebaseerd op bewezen verbeteringen: -60% handmatige uren, -70% foutreductie, -50% snellere afsluitingen.
Geschatte Jaarlijkse Besparingen
Snelle Terugverdientijd
Met een gemiddelde implementatietijd van 6 maanden en deze besparingen, verdient de investering zich doorgaans binnen 12-18 maanden terug.
Let op: Deze berekening is een schatting gebaseerd op gevalideerde KPI-verbeteringen. De werkelijke besparingen zijn afhankelijk van uw specifieke situatie en worden tijdens de quickscan nauwkeurig bepaald.
De Strategische Verschuiving
Van Controle naar Advies
Tijd vrijmaken voor strategisch, data-gedreven advieswerk waar de marge zit. Door routinematige controles te automatiseren, kan uw team zich focussen op waardecreatie in plaats van dataverificatie.
Deze resultaten bereiken we door een gestructureerde implementatie die in 6 maanden een volledig operationeel platform oplevert.
De Implementatie: 6 Maanden naar een Professionele Data-Organisatie
Een gefaseerde aanpak die direct waarde oplevert en uw eigen team van dag één meebouwt.
Implementatie Fases
Waarom Eigen Team Bouwen: De Succesfactor
Zonder eigen team blijft u afhankelijk. Met eigen team krijgt u controle, schaalbaarheid en duurzame kennisborging.
Projectkampioenen
Interne experts per functiegebied die adoptie versnellen
Change management vanaf dag 1
Communicatie, training, buy-in creëren
Kennisoverdracht
Van externe partner naar eigen team in Fase 2-3
Lange termijn
Jaar 1 = fundament, Jaar 2 = AI opschalen, Jaar 3 = concurrentievoordeel
Met het fundament op orde en een eigen team operationeel, bent u klaar voor duurzame groei en AI-gedreven advies.
De Toekomst Begint Vandaag
De compliance-proof route van data organisatie → AFAS gap closing → gecontroleerde AI, met eigen team building voor lange termijn succes.
Volgende Stappen
Intake
Kennismaking en behoeften analyse
Quickscan
Huidige situatie inventarisatie
Pilot Scope
Concrete doelstellingen en scope
Kickoff
Start implementatie
Neem contact op om uw data-organisatie naar het volgende niveau te tillen.
Orqis.ai