ai agent, ai capabilities, ai system
Een AI-agent in de context van een platform voor audit is een softwarecomponent die handelt op basis van gegevens, regels en doelstellingen. Bijvoorbeeld: een agent haalt facturen uit PDF’s en markeert uitzonderingen. Ten eerste helpt een duidelijke definitie teams het juiste ai-systeem te kiezen. Ten tweede helpt het verwachtingen te stellen voor het auditproces en voor auditors. Ten derde verduidelijkt het hoe agents passen binnen menselijke beoordeling.
Kern-AI-mogelijkheden drijven waarde aan. Gegevensingestie brengt financiële gegevens in één overzicht. Natural language processing zet contracten en e-mails om in gestructureerde velden. Anomaliedetectie ontdekt onverwachte patronen. Planning laat agents controles en tests in volgorde uitvoeren. Provenance legt vast wie wat deed, zodat werk verifieerbaar is. Deze vijf mogelijkheden maken AI-agents voor audit nuttig in drukke teams.
Een kort voorbeeld koppelt mogelijkheid aan impact. Een agent leest 10.000 facturen. Vervolgens matcht deze leveranciers met betalingen. Daarna markeert hij een mismatch als anomalie voor de auditor. De menselijke auditor beoordeelt de gemarkeerde items en neemt een beslissing. Deze workflow vermindert handmatige steekproeven. Het versnelt auditors ook zonder het beoordelingsvermogen te verwijderen.
Industrie-adoptie is hoog. Een enquête uit 2025 vond dat 79% van de bedrijven momenteel AI-agents gebruikt, met velen die meetbare voordelen rapporteren (PwC-enquête 2025). Tegelijkertijd definieert onderzoek agentisch gedrag als systemen die plannen en handelen via tools en resultaten verfijnen met menselijke feedback (SSRN over agentisch auditen). In de praktijk zal een doelgerichte agent machine learning combineren met connectors naar ERP- en grootboeksystemen. Voor financiële teams betekent dit snellere afstemming en betere traceerbaarheid.
Wat te doen als volgende stap:
1. Breng de vijf belangrijkste processen in kaart waarin agentmogelijkheden tijdrovend werk kunnen verminderen. 2. Voer een korte pilot uit met een ai-systeem dat verbinding maakt met uw ERP- of e-mailssystemen. 3. Definieer provenance- en transparantievereisten voordat u opschaalt.
audit, auditor, automation
AI-agents veranderen het dagelijkse auditwerk door repetitieve controles over te nemen. Bijvoorbeeld kunnen agents reconciliaties en steekproeven automatiseren. Dat bespaart auditors tijd. Het stelt auditors ook in staat zich te concentreren op oordeel, niet op het slepen met data. Auditors geven aan dat generatieve AI-tools helpen bij het opstellen van memo’s, zodat ze conclusies sneller kunnen beoordelen. Het CPA.com-rapport zegt het duidelijk: “AI vervangt beoefenaars niet; het vergroot hun potentieel” CPA.com-rapport 2025.
Concreet voor/na: voor automatisering selecteerde een auditor 200 leveranciersbetalingen handmatig als steekproef. Na agents beoordeelde de auditor 50 door het systeem geïdentificeerde items met hoog risico en valideerde patronen. De tijd per opdracht daalde. Fouten namen af. Sommige bedrijven melden dat compliance-gerelateerde budgetten met meer dan 40% daalden bij het automatiseren van routinematige controles (studie naar nalevingskosten). Deze daling helpt bedrijven om te gaan met strakke tariefdruk zonder kwaliteit in te leveren.
Use cases zijn praktisch. Een agent stelt de eerste versie van een auditmemo op. Vervolgens bewerkt en ondertekent de auditor deze. Een agent voert continue controletests uit en waarschuwt bij afwijkingen. De auditor ontvangt beknopte bewijsbundels in plaats van ruwe logs. Deze verschuivingen laten auditteams meer uren besteden aan risicoanalyse en klantadvies.
Interne systemen zijn van belang. Connectors naar ERP en e-mail helpen agents hun beweringen te onderbouwen met brongegevens. Voor teams die logistiek of operationele e-mails verwerken, is e-mailautomatisering een opstap naar bredere auditautomatisering. Zie een voorbeeld van ERP e-mailautomatisering voor logistiek die onderbouwing met operationele gegevens toont.
Wat te doen als volgende stap:
1. Identificeer drie routinetaken om te automatiseren en meet de huidige bestede tijd. 2. Pilot een agent die memo’s opstelt en reconciliaties uitvoert. 3. Volg foutpercentages en bespaarde uren om ROI aan auditleiding te bewijzen.
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
workflow, agentic workflows, agentic
Agentische workflows koppelen meerdere gespecialiseerde agents om complexe taken te voltooien. In een auditworkflow breekt een planner-agent de auditplanning op in stappen. Vervolgens voeren uitvoering-agents steekproeven uit, testen interne controles en halen ondersteunende documenten op. Ten slotte stelt een summarizer-agent de werkdocumenten op voor beoordeling. Dit patroon is wat academisch werk agentische systemen en agentisch auditen noemt (SSRN).
Een beknopt stroomdiagramconcept werkt goed in vergaderingen. Menselijke aanvraag → planner-agent → meerdere gespecialiseerde agents → bewijsopslag → auditorbeoordeling. Elke pijl is een overdracht met governance-hooks. Bijvoorbeeld kan een uitvoering-agent een ai-tools-connector aanroepen om proefbalansgegevens op te halen. Vervolgens schrijft hij resultaten naar de bewijsopslag met cryptografische provenance zodat de auditor wijzigingen kan verifiëren. Dit creëert een traceerbare keten voor elke beslissing.
Agentische workflows bevorderen iteratief testen. Eerst voert een agent een regel uit. Daarna verfijnt hij de regel op basis van feedback. Vervolgens werkt de planner de volgorde bij. Deze lus vermindert false positives. Het verbetert ook de detectie van subtiele risicopatronen die statische scripts missen. Belangrijk is dat auditors de controle behouden. Menselijke auditors keuren regels goed en valideren anomalieën voordat conclusies worden ondertekend.
Governance is essentieel. U heeft runtime-toezicht, rollout-gates en auditlogs nodig. Systemen die auditplanning en beoordeling ondersteunen moeten laten zien wie een test heeft gewijzigd en waarom. Voor bedrijven die een platform voor audit willen met ingebouwde connectors, overweeg tools die complexe workflows en verifieerbaar bewijs ondersteunen. Voor teams die e-mailgestuurde bewijsvergaring willen automatiseren, zie een voorbeeld dat operationele e-mails aan records koppelt: virtuele assistent voor logistiek.
Wat te doen als volgende stap:
1. Breng één agentische workflow in kaart voor een veelvoorkomende test en definieer goedkeuringspunten. 2. Voeg provenance en auditlogs toe voor elke overdracht. 3. Voer een korte human-in-the-loop-cyclus uit om de planner- en uitvoering-agents te verfijnen.
compliance, audit trail, financial statements
Agents helpen naleving af te dwingen en produceren een manipulatiebestendig audittrail dat assurance biedt over de jaarrekening. Bijvoorbeeld kan een agent ’s nachts btw- en belastingcontroles uitvoeren. Hij kan daarna uitzonderingen escaleren naar een beoordelaar. Het resultaat is een gedocumenteerd pad van ruwe grootboekposten naar auditconclusies. Dit audittrail is cruciaal voor toezichthouders en voor externe assurance.
Automatisering van regelgevende controles vermindert de handmatige last. Studies tonen aanzienlijke besparingen in budgetten wanneer bedrijven compliance automatiseren. Eén bron meldt reducties van meer dan 40% voor compliance-gerelateerde operationele budgetten (studie naar nalevingskosten). Die besparing omvat minder handmatige reconciliaties en snellere indieningscycli. Agents creëren logs die verifieerbaar en traceerbaar zijn, wat helpt wanneer toezichthouders om bewijs vragen.
Voorbeeldend-to-end scenario: een agent controleert btw-tarieven op verkoopfacturen. Hij markeert afwijkingen en stelt een bewijsbundel samen. Daarna beoordeelt de auditor de bundel en tekent een memo dat aan de jaarrekening wordt gehecht. Het audittrail toont wie de uitzonderingen heeft beoordeeld, wanneer ze zijn opgelost en wat de uiteindelijke bedragen waren. Dit niveau van traceerbaarheid ondersteunt SOC 2-achtige beoordelingen en toezichthoudervragen.
Beveiliging en naleving zijn belangrijk voor gevoelige gegevens. Veel bedrijven eisen dat gegevens nooit de beveiligde grenzen verlaten. Agents die hiervoor zijn ontworpen moeten draaien in goedgekeurde omgevingen en elke actie loggen. Het waarborgen van AI-governance en toegangscontroles vermindert het risico op lekken. Voor financiële teams die grote hoeveelheden operationele e-mailbewijzen verwerken, stroomlijnt integratie van agents met beveiligde opslag controles terwijl gevoelige gegevens worden beschermd logistieke operaties opschalen.
Wat te doen als volgende stap:
1. Definieer nalevingsmandaten en koppel ze aan agentcontroles. 2. Vereis verifieerbare auditlogs en een audittrail voor elke geautomatiseerde stap. 3. Test een end-to-end-scenario voor één gebied van financiële rapportage voordat u breder uitrolt.
Drowning in emails? Here’s your way out
Save hours every day as AI Agents draft emails directly in Outlook or Gmail, giving your team more time to focus on high-value work.
automate, analytics, use cases
High-value use cases tonen meetbare voordelen. Agents detecteren fraude via patroongebaseerde anomaliedetectie. Ze automatiseren crediteuren- en debiteurenprocessen. Ze structureren ongestructureerde gegevens, zoals e-mailbijlagen, en stellen auditmemo’s op met context. Deze use cases combineren automatisering met analytics en verminderen tijd besteed aan tijdrovende taken.
Korte case-studyfragmenten verduidelijken de impact. Een afwijking in leveranciersbetaling werd ontdekt door een agent die betalingen en leveranciershistorieken scande. De agent markeerde een discrepantie en bespaarde de auditor vier uur handmatig werk. Een tweede case gebruikte een aangepaste AI-agents-oplossing om verzendfacturen te extraheren en te reconciliëren met contracten. Die agent bespaarde tijd en maakte minder fouten bij het leveranciersreconciliatieproces.
Adoptiecijfers zijn van belang. Zeven van de tien bedrijven beschouwen AI-agents nu als hun belangrijkste automatiseringshefboom (branche-rapport). Deze verschuiving weerspiegelt vertrouwen in AI-gedreven auditautomatisering en in analytics die over grootboeken schalen. Bedrijven die intelligente automatisering adopteren rapporteren vaak snellere afsluitcycli en betere controldekking.
Voorbeelden van use cases zijn continue controletesting, fraudedetectie op basis van patronen, automatisering van crediteuren en generatief opstellen van werkdocumenten. Elke case profiteert van meerdere gespecialiseerde agents en van machine learning-modellen die patronen in de loop van de tijd leren. Voor teams die met grote e-mailvolumes werken, tonen geautomatiseerde logistieke correspondentie-voorbeelden hoe e-mail auditbewijs kan voeden en handmatige triage kan verminderen: geautomatiseerde logistieke correspondentie.
Wat te doen als volgende stap:
1. Kies twee use cases die duidelijke uren- of kostenbesparingen opleveren. 2. Meet de basisprestaties en detectiesnelheden. 3. Voer pilots uit en leg analytics vast om waarde te bewijzen en modellen te verfijnen.
next for ai, future of audit, learning agents
Opschaling blijft een uitdaging. Ongeveer 90% van de organisaties meldt moeilijkheden met het effectief opschalen van AI-agents (industrie-statistiek). Daarom ligt de volgende fase voor AI in audit bij lerende agents, governance en ROI-meting. Lerende agents passen zich aan op basis van feedback en verbeteren detectie zonder constante herprogrammering.
Risico’s vereisen controles. U heeft een AI-governancekader, evaluatiemetrics en duidelijke auditlogs nodig. De EU AI Act en andere regels zullen auditteams beïnvloeden. Auditteams moeten plannen voor nalevingsmandaten en voor beveiligings- en compliancebeoordelingen. Een governance-checklist moet modelvalidatie, toegangscontroles en traceerbaarheid omvatten.
Belangrijke aanbevelingen zijn praktisch. Begin met doelgerichte, gespecialiseerde AI-agents die integreren met uw systemen. Meet nauwkeurigheid, tijdsbesparing en volledigheid van het audittrail. Gebruik een pilot-naar-opslag roadmap: bewijs het model op één proces, voeg provenance toe en breid vervolgens uit. Leg KPI’s vast voor auditplanning, detectiesnelheden en beoordelingstijd.
Laatste actiepunten voor een financieel leider:
1. Bouw agents die draaien in een gecontroleerde omgeving en auditlogs voor beoordeling vastleggen. 2. Definieer KPI’s voor de pilot en volg ze nauwgezet. 3. Creëer een roadmap om agents te bouwen, lerende agents toe te voegen en daarna op te schalen met enterprise-governance.
FAQ
What is an AI agent in auditing?
Een AI-agent is een softwarecomponent die taken uitvoert zoals gegevensingestie, analyse en opstellen. Hij handelt op basis van regels en modellen om auditors te assisteren, terwijl mensen in de lus blijven.
How do agents improve audit efficiency?
Agents automatiseren repetitief werk zoals reconciliaties en steekproeven. Daardoor besteden auditors meer tijd aan oordeel en complexe risicoanalyse.
Are auditors at risk of being replaced by AI?
Nee. Leidend rapporten stellen dat AI auditors versterkt in plaats van vervangt. Menselijke auditors valideren nog steeds conclusies en behandelen genuanceerd oordeel.
What is an agentic workflow?
Een agentische workflow schakelt planner- en uitvoering-agents aan elkaar om taken te voltooien. Het omvat menselijke feedback en governancepunten om werk verifieerbaar te houden.
How do agents support compliance?
Agents voeren automatisch regelgevende controles uit en produceren traceerbaar bewijs. Ze creëren een verifieerbaar audittrail dat de jaarrekening en verzoeken van toezichthouders ondersteunt.
Can agents handle sensitive data?
Ja, wanneer ze worden ingezet in beveiligde omgevingen met toegangscontroles. Bedrijven moeten eisen dat gegevens nooit goedgekeurde systemen verlaten en dat elke actie wordt gelogd.
What metrics should audit teams track?
Volg detectienauwkeurigheid, bespaarde tijd en volledigheid van het audittrail als primaire KPI’s. Meet ook beoordelingstijd en foutreductie voor ROI.
How do learning agents work in auditing?
Lerende agents verfijnen regels op basis van feedback en detectieresultaten. In de loop van de tijd verminderen ze false positives en verbeteren ze risico-inschatting.
What governance is needed for AI agents?
Governance moet modelvalidatie, toegangscontrole, provenance en auditlogs omvatten. Regelmatige beoordelingen en wijzigingsbeheer verminderen risico’s door opkomende AI.
How should firms start with AI agents?
Begin met een hoogrenderende, tijdsintensieve proces en voer een korte pilot uit. Definieer provenance, meet impact en schaal daarna met passende AI-governance en controles.
Ready to revolutionize your workplace?
Achieve more with your existing team with Virtual Workforce.