AI kan het werk van accountants en fiscalisten ingrijpend veranderen. Toch betekent enthousiasme over de technologie nog niet dat professionals haar zonder meer gebruiken. Nieuw onderzoek van Silverfin maakt dit opnieuw duidelijk. Van de Nederlandse accountants die verandering verwachten, noemt 62 procent AI en automatisering als belangrijkste drijvende kracht. Tegelijk noemt 44 procent nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en kwaliteitscontrole als belangrijke drempel voor verdere adoptie. Dat is begrijpelijk. In de fiscale en financiële praktijk is een overtuigend antwoord namelijk niet genoeg. Het antwoord moet ook juist, actueel en controleerbaar zijn. Met andere woorden, je moet op het antwoord kunnen vertrouwen.
Waarom is betrouwbaarheid van AI zo belangrijk?
Het onderzoek van Silverfin laat zien dat accountants de mogelijkheden van AI herkennen. Tegelijkertijd werken veel professionals nog met vertrouwde processen. Zo combineert 57 procent van de Nederlandse respondenten Excel met handmatige controles.
Dat verschil tussen verwachting en dagelijks gebruik draait niet alleen om technische integratie of beschikbare tijd. Vertrouwen speelt eveneens een grote rol. Een recent onderzoek van de Nederlandse Orde van Belastingadviseurs laat een vergelijkbaar beeld zien. AI heeft inmiddels een duidelijke plek binnen de fiscale dienstverlening, terwijl betrouwbaarheid, vakinhoudelijke controle en privacy belangrijke aandachtspunten blijven.
Daarbij verdient het Silverfin-onderzoek enige nuance. Het Nederlandse deel bestaat uit honderd accountants en het onderzoek is uitgevoerd in opdracht van een softwareleverancier. De resultaten geven daarom vooral een duidelijk signaal en geen volledig beeld van de hele beroepsgroep.
Waarom kan generatieve AI overtuigend en toch onjuist zijn?
Een taalmodel formuleert antwoorden op basis van waarschijnlijkheden. Het controleert niet automatisch of iedere bewering juridisch, fiscaal of feitelijk klopt.
Dat verschil is juist binnen de fiscale praktijk belangrijk. Wetgeving verandert, uitzonderingen spelen een belangrijke rol en jurisprudentie kan bepalend zijn voor de beoordeling van een situatie. Een antwoord dat logisch klinkt, kan daardoor alsnog onvolledig of onjuist zijn.
Ook het Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat waarschuwt hiervoor in het AI Impact Assessment. Generatieve AI kan antwoorden produceren die overtuigend klinken, maar niet waar zijn. Bovendien kunnen de gebruikte bronnen en trainingsgegevens onduidelijk zijn.
Hoe wordt betrouwbaarheid van AI groter?
Meer vertrouwen ontstaat niet doordat AI stelliger antwoord geeft. Het ontstaat juist doordat een professional kan zien waarop een antwoord is gebaseerd.
Daarbij spelen verschillende elementen samen. De gebruikte informatie moet betrouwbaar en actueel zijn. Bronnen moeten herleidbaar zijn. Ook moet duidelijk zijn wat er met ingevoerde gegevens gebeurt. Daarnaast blijft menselijke beoordeling nodig, zeker wanneer een antwoord gevolgen heeft voor een aangifte, berekening of fiscale positie.
De NBA beschrijft die benadering eveneens in haar leidraad voor AI in de praktijk. AI mag volgens die leidraad geen ondoorzichtige toepassing worden waarbij gebruikers alleen de uitkomst zien. Validatie en menselijk oordeel blijven belangrijk voor professioneel vertrouwen.
Waarom gespecialiseerde AI het verschil kan maken
Daarmee komt ook het verschil tussen algemene en gespecialiseerde AI naar voren. Een algemene AI-tool moet vragen over vrijwel ieder onderwerp kunnen beantwoorden. Een gespecialiseerde toepassing kan het informatiedomein veel sterker afbakenen.
Voor fiscale AI betekent dat bijvoorbeeld dat antwoorden kunnen worden gekoppeld aan gecontroleerde vakinformatie, wetgeving en jurisprudentie. De gebruiker krijgt dan niet alleen een conclusie, maar ook de mogelijkheid om de onderbouwing te bekijken.
Dat verandert de rol van AI. De technologie neemt de professionele beoordeling niet over, maar kan wel helpen om relevante informatie sneller te vinden en te ordenen.
Hoe Tex probeert de betrouwbaarheidsdrempel te verlagen
Nextens Tex is vanuit dat uitgangspunt ontwikkeld. De fiscale AI-assistent baseert antwoorden op gecontroleerde fiscale content binnen Nextens en toont bij antwoorden de gebruikte bronnen. De omgeving bevat onder meer fiscale artikelen, almanakken, uitspraken, besluiten en rekentools. Ook worden ingevoerde gegevens volgens Nextens nooit gebruikt om externe modellen te trainen.
Dat maakt Tex niet 100% foutloos. Ook de antwoorden uit Tex moeten gecontroleerd worden. Juist dat is relevant. Betrouwbare inzet van AI betekent namelijk niet dat menselijke controle verdwijnt. Het betekent dat die controle beter wordt ondersteund doordat informatie herleidbaar en toetsbaar is.
Conclusie
Het onderzoek van Silverfin maakt een interessante tegenstelling zichtbaar. Accountants verwachten veel van AI, maar willen tegelijkertijd zekerheid over de kwaliteit van de uitkomst. Voor fiscale en financiële professionals is dat zeer zeker geen detail. Betrouwbaarheid van AI bepaalt namelijk in belangrijke mate of technologie daadwerkelijk onderdeel wordt van het dagelijkse werk.
Daarom verschuift de aandacht steeds meer van alleen snelheid naar controleerbaarheid, bronnen en professionele beoordeling. Gespecialiseerde toepassingen zoals Tex laten zien hoe die ontwikkeling eruit kan zien. Niet door het oordeel van de professional te vervangen, maar door informatie sneller beschikbaar en beter controleerbaar te maken.
Ook met een gerust hart gebruik maken van betrouwbare AI?
