Iedereen praat erover: AI gaat de wereld van finance en reporting volledig veranderen. Toch merken veel organisaties – vooral in de financiële sector – dat AI-tools zoals ChatGPT nog niet direct inzetbaar zijn voor het verwerken van enorme databestanden. Banken en verzekeraars werken met miljarden transacties, complexe datawarehouses en strenge compliance-eisen. Waarom kan AI daar (nog) niet mee omgaan?

 

Drie belangrijke redenen

AI is niet langer alleen voor techneuten. Met tools als ChatGPT en Microsoft Copilot kun je complexe Excel-taken automatiseren, vereenvoudigen of versnellen. Denk aan: 

1. 🏛️ Architectuur en limieten van LLM’s

• ChatGPT is gebouwd om tekst te begrijpen en te genereren, niet om als database of dataplatform te functioneren.
• Er is een limiet op de hoeveelheid context (tokens) die je in één keer kunt inladen. Zelfs de grootste contextvensters (bijv. 1–2 miljoen tokens) zijn maar geschikt voor documenten, niet voor honderden miljoenen transacties.
• Grote datasets vereisen indexering, query’s en berekeningen – dat is iets heel anders dan een gesprek voeren – en dat is nu juist waar traditionele databases en BI-tools in uitblinken.

 

2. ⚙️ Efficiëntie en kosten

• Het verwerken van grote databestanden met een LLM zou extreem duur zijn, zowel qua rekenkracht als opslag.
• Banken en verzekeraars werken vaak met petabytes aan data (bijvoorbeeld transacties of claims). Dat real-time door een taalmodel jagen is nu onpraktisch en duurder dan traditionele datawarehouses of BI-tools.

 

3. 🔒 Privacy en compliance

• Voor sectoren als banken en verzekeraars speelt data­beveiliging een cruciale rol (AVG, GDPR, DNB-richtlijnen).
• Het zomaar uploaden van complete klantbestanden naar een cloud-LLM is vaak verboden of riskant.

 

Waar gaat het naartoe?

Hoewel AI nu nog geen vervanging is voor datawarehouses of BI-systemen, zien we de contouren van de toekomst al duidelijk worden:

 

Vector databases & retrieval-augmented generation (RAG)

In plaats van complete datasets in te laden, wordt relevante informatie opgehaald en slim gecombineerd met AI

 

Dit gebeurt nu voornamelijk in Excel omdat zo’n beetje elk (ERP) systeem bevat een exportfunctie naar Excel. AI kan worden gebruikt om Excelhandelingen te vereenvoudigen

 

 

Integratie met datawarehouses

Denk aan koppelingen tussen AI en platforms als Snowflake, Databricks of Microsoft Fabric. AI vertaalt een vraag (“Hoeveel bedraagt onze exposure in sector X?”) naar een query en haalt zelf de data op.

 

Private LLM’s (Agents)

Steeds meer organisaties zetten eigen modellen achter de firewall in. Zo blijft data veilig binnen de eigen infrastructuur en kunnen toch AI-toepassingen ontwikkeld worden.

 

De toekomst in drie fasen

1. ⏰ Korte termijn (vandaag)

AI wordt vooral ingezet als Excel-sidekick. Veel accounting- en reportingafdelingen werken met data-exporten naar Excel, die vervolgens handmatig worden opgeschoond en bewerkt. Hier kan ChatGPT enorme tijdswinst opleveren: het schrijven van formules, checks uitvoeren, data transformeren en rapportages genereren.

 

2. 📅 Middellange termijn

We zien de opkomst van AI-agents die complete workflows automatiseren. Bijvoorbeeld: “Haal export X binnen, verrijk deze met Y, controleer afwijkingen en genereer rapport Z.” Excel blijft nog bestaan, maar veel repetitief werk wordt uit handen genomen.

 

3. 🌅 Lange termijn

De AI koppelt direct aan het datawarehouse. Excel wordt steeds minder nodig als tussenlaag. Analyses worden rechtstreeks vanuit natuurlijke taalvragen in dashboards of rapportages omgezet, zonder dat er nog handmatige exports of bewerkingen plaatsvinden.

 

De rol van AI in fase 1 & 2

💼 Excel als werkvloer → AI als assistent

• Grote datasets (100.000+ regels) blijven in het datawarehouse of in Power BI/SQL.
• Maar de export naar Excel is nog steeds de standaard omdat eindgebruikers daar “flexibel” mee kunnen werken.
• Hier kan ChatGPT (of een agent) direct waarde toevoegen:

1. Schrijven van formules en DAX-measures.
2. Automatiseren van repetitieve transformaties (sorteren, filteren, toevoegen van kolommen).
3. Controleren van consistentie (bijv. afwijkingen in grootboek, verkeerde codes, dubbele entries).
4. Schrijven van macro’s en scripts zonder dat de gebruiker hoeft te programmeren.

 

⚡ Van handwerk naar ‘AI-enabled Excel’

• Waar nu uren wordt besteed aan knippen/plakken en handmatig corrigeren, kan ChatGPT dit proces versnellen door:

1. Prompt-based automatisering: “Maak van dit exportbestand een rapport per entiteit met totalen en afwijkingen.”
2. Standaardisatie: dezelfde bewerkingen steeds op identieke wijze toepassen (minder fouten).
3. Uitleg + training: medewerkers hoeven geen VBA of Power Query-experts meer te zijn – ChatGPT vertaalt vragen in code of formules.

 

🌉 De brugfunctie van AI

• Je krijgt een hybride model: de data blijft veilig in het warehouse, maar de bewerking in Excel wordt versneld en gecontroleerd door ChatGPT.
• ChatGPT hoeft niet het hele warehouse in te lezen, alleen de export.
• Voor banken/verzekeraars is dit aantrekkelijk, want:

1. Ze hoeven hun core-IT (dataplatform) niet aan te passen.
2. De eindgebruiker blijft werken in Excel (comfortzone).
3. Toch wordt het proces sneller, foutlozer en meer “audit-proof”.

 

🧠 Conclusie:

AI is vandaag de dag nog niet geschikt om enorme databestanden direct te verwerken. Maar dat betekent niet dat de technologie geen rol speelt. Integendeel: juist in de laag waar nu nog veel handmatig werk gebeurt – Excel-exporten, data cleaning, rapportages – ligt de eerste doorbraak. Van daaruit groeit AI door naar steeds diepere integratie met datawarehouses en uiteindelijk naar volledig geautomatiseerde analyses.

 

🎯 Wil je meer?

Wil jij alles ontdekken over het combineren van Excel & AI?
Bekijk dan onze nieuwste cursussen op
🌐 www.x-cel.nl/ai-excel-cursus

Heb je vragen of wil je persoonlijk advies? Stuur ons gerust een mail

📧info@x-cel.nl