Het is de tweede week van het kwartaal. In het dossier van een klant ontbreken nog drie aankoopfacturen en een bankuittreksel, en op de herinnering van vorige week is nog geen antwoord gekomen. Twee andere klanten hebben gemaild met vragen die in het voorjaar al beantwoord werden, een collega is ziek terwijl verschillende dossiers half af zijn, en de volgende btw-deadline staat al in de agenda. Niets daarvan is boekhouding in de strikte zin. Het is het opvolgen, sorteren, uitleggen en overdragen eromheen, en in veel kantoren slokt dat de uren op die naar het nakijken van cijfers en het adviseren van klanten zouden moeten gaan. Precies voor dat deel van het werk grijpen boekhouders en accountants nu naar AI.
Onderzoek in België en daarbuiten toont hoe ver dat al gaat. In België bleek uit een enquête bij 345 Belgische kmo’s, in opdracht van boekhoudsoftwareleverancier Horus Software, dat een derde al AI gebruikt in de boekhouding, voor taken gaande van factuurherkenning en fraudedetectie tot het herformuleren van e-mails en het versturen van betalingsherinneringen. Ook accountants zelf zien de kansen. In de ITAA-Barometer 2025, ingevuld door 1.500 Belgische accountants en belastingadviseurs, zei 71 procent AI te zien als een hefboom voor advies op maat, en vindt 80 procent het hun rol om klanten te begeleiden in hun digitalisering. Een veldstudie van onderzoekers van Stanford en MIT combineerde een bevraging bij 277 accountants met gegevens van 79 kleine en middelgrote bedrijven die AI-ondersteunde boekhoudsoftware gebruiken. Accountants die AI gebruikten, verschoven ongeveer 8,5 procent van hun tijd van data-invoer naar communicatie en kwaliteitscontrole, en de bedrijven sloten hun maandelijkse boekhouding 7,5 dagen sneller af. AI-gebruikers ondersteunden bovendien gemiddeld 55 procent meer klanten per week.
Wie een jaar of twee geleden aan een accountant vroeg hoe die AI gebruikte, kreeg waarschijnlijk te horen: via een chatvenster. Een vraag over een btw-regel, een ontwerp van een e-mail of een samenvatting van een lang document. Dat gebeurt nog altijd vaak, maar steeds meer kantoren, van kleine boekhoudpraktijken tot grotere accountantskantoren en interne financiële teams, zijn een stap verder gegaan. Ze zetten assistenten op voor één specifieke taak, geven ze eigen instructies en bronnen, koppelen ze aan de mailbox of de bestanden, en laten ze werk voorbereiden dat een mens daarna nakijkt.
Deze blog gaat over hoe dat er in de praktijk uitziet. Op het einde leggen we uit hoe een AI-agent werkt in IttesAI.
Wat is een AI-agent?
Een agent lijkt op een chatvenster, maar je stelt hem één keer in, voor een vaste set taken. Hij heeft eigen instructies, bijvoorbeeld hoe een documentaanvraag geformuleerd moet worden of wat een klantsamenvatting moet bevatten. Hij heeft eigen referentiemateriaal, zoals procedures en een goed voorbeeld van een afgewerkt dossier. En hij is gekoppeld aan de systemen waarin het team al werkt, zoals e-mail, het CRM of cloudopslag. Zo kan hij informatie uit die systemen halen, gegevens aanpassen, bestanden opslaan en berichten versturen. (Altijd eerst met jouw goedkeuring.)
Waar kantoren vandaag AI-agents inzetten
Documenten verzamelen en weten wat ontbreekt
Heel wat tijd in de boekhouding gaat naar het verzamelen van wat nodig is voor het eigenlijke werk kan beginnen: het bonnetje dat nooit binnenkwam, de betaling zonder factuur, de klant die twee keer om hetzelfde bankuittreksel gevraagd moet worden. Daar zijn veel kantoren al begonnen. Sommige laten inkomende e-mails nu automatisch aan het juiste klantendossier koppelen, wat een stap bespaart die vroeger met de hand gebeurde. De volgende stap is een agent die vergelijkt wat binnengekomen is met wat normaal verwacht wordt voor die klant, zoals de documenten van vorig kwartaal, vaste leveranciers en bankbetalingen zonder bijhorende factuur. Hij lijst de ontbrekende stukken op en stelt de aanvraag aan de klant op. De boekhouder controleert de lijst en beslist wat er gevraagd wordt, en wanneer.
Cijfers nakijken en fouten opsporen
Een accountant die balanscijfers voorbereidt voor een komende vergadering, ziet negatieve saldi opduiken waar ze niet horen. Hij bouwt een eenvoudige agent en beperkt die tot een handvol betrouwbare bronnen: officiële fiscale en boekhoudkundige richtlijnen en de documentatie van zijn boekhoudpakket. Daarna deelt hij zijn balans, proefbalans en rekeningcodes met de agent. Die vindt de oorzaak: verrichtingen die als over te dragen opbrengsten geboekt hadden moeten worden, stonden als verkregen opbrengsten in de boeken. Vervolgens legt de agent uit hoe de boekingen rechtgezet kunnen worden.
Klanten antwoorden en opvolgen
Klantvragen komen het hele jaar door binnen, via e-mail, telefoon en vaak op het drukste moment. Veel ervan zijn varianten van vragen die het kantoor al eerder beantwoordde: welke kosten aftrekbaar zijn, wanneer de volgende btw-aangifte moet gebeuren, waarom er een betalingsherinnering kwam, welke documenten nog ontbreken. Elke vraag kost tijd om op te zoeken en uit te schrijven, en het antwoord kan verschillen naargelang de collega die toevallig reageert.
Hier beginnen veel boekhoudkantoren met AI. Een agent die gekoppeld is aan de mailbox van het kantoor, leest de binnenkomende vraag, bekijkt het klantendossier en de eigen procedures van het kantoor, en stelt een antwoord op in de toon en de vaste structuur van het kantoor. De accountant leest het ontwerp, past het aan waar nodig en verstuurt het. Vragen die een professionele beoordeling vereisen, worden gemarkeerd in plaats van beantwoord: de agent bereidt voor, de accountant beslist.
Dezelfde aanpak werkt voor de opvolging. Wanneer een klant betaald heeft maar de betaling niet gekoppeld werd, blijven er herinneringen vertrekken en raakt de klant gefrustreerd. Een agent kan het bericht van de klant vergelijken met de betalingsgegevens, nagaan wat er misliep en een antwoord en een correctie opstellen die het team goedkeurt. Een discussie die normaal dagenlang tussen verschillende collega’s heen en weer gaat, is zo in één uitwisseling opgelost.
Maandrapportering en analyse
Een AI-agent kan de onkostenrapporten van de maand ophalen uit opslagsystemen zoals SharePoint, ze samenvoegen en elke kostenpost toetsen aan het budget. Daarna kan hij de opvallende cijfers aanduiden, grafieken maken die de maand samenvatten en de resultaten naar de financieel manager sturen.
Dat werk kan verdeeld worden over verschillende agents die eenvoudig te bouwen zijn, elk met een eigen taak:
- één agent haalt de rapporten op;
- één agent zuivert de gegevens en voegt ze samen;
- één agent vergelijkt de cijfers met het budget en zoekt afwijkingen;
- één agent zet de resultaten om in grafieken of een dashboard;
- één agent bezorgt het rapport aan de juiste mensen via het gebruikelijke kanaal van het team.
Kantoren die hun eigen tools bouwen
Misschien is de opvallendste verandering wie er bouwt. Kleine kantoren, elk met minder dan tien medewerkers, bouwen zelf tools met algemene AI-assistenten:
- Een webformulier dat potentiële klanten de juiste vragen stelt vóór het eerste gesprek, waarna de conversieratio van het kantoor met ongeveer een kwart steeg.
- Een goedkeuringsflow waarbij een factuur die naar een apart e-mailadres gestuurd wordt, een elektronische goedkeuringsaanvraag in gang zet. Na goedkeuring wordt de factuur geboekt, met de ondertekende goedkeuring als controlespoor in bijlage.
- Een werkend prototype van een nieuw onboardingproces, in enkele uren gebouwd door het hoofd fiscaliteit, zonder technische achtergrond.
De meeste kantoren hebben midden in een kwartaal weinig tijd over. Daarom worden kant-en-klare agents, die je zonder technische kennis instelt, steeds vaker de gangbare weg.
Een agent bouwen met IttesAI
Een IttesAI-agent werkt over de tools heen die je team al gebruikt: je mailbox, je CRM en je bestanden. Je stelt hem één keer in, voor één taak, vertrekkend van een sjabloon en door in gewone taal te beschrijven wat je nodig hebt. Om zijn werk te doen, heeft hij drie dingen nodig:
- Instructies: hoe je kantoor een documentaanvraag formuleert, wat een dossieroverzicht moet bevatten, en waar de voorbereiding stopt en de eigen beoordeling van de accountant begint.
- Context: je procedures, sjablonen en een goed voorbeeld van een afgewerkt dossier.
- Koppelingen met tools die je al gebruikt, zoals Outlook, Gmail, Salesforce en meer.
Via die koppelingen kan hij informatie opzoeken, e-mails opstellen en gegevens bijwerken. Elke actie krijg je eerst als ontwerp te zien, en er wordt niets verstuurd of gewijzigd tot jij bevestigt.
Een eerste agent instellen duurt ongeveer tien minuten. Drie agents die boekhoudteams meteen kunnen bouwen:
- Een dossierintake-agent. Geef hem de e-mails en bijlagen van een klant voor het kwartaal, en hij geeft je één overzicht: wat er binnen is, wat ontbreekt en wat eerst aandacht nodig heeft.
- Een documentaanvraag-agent. Gekoppeld aan je mailbox stelt hij de herinnering voor ontbrekende documenten op, legt hij uit waarom elk document nodig is, en verstuurt hij ze zodra jij ze gelezen hebt.
- Een klantvragen-agent. Hij beantwoordt terugkerende vragen van klanten of collega’s in de vaste structuur van je kantoor, vanuit je eigen procedures, en markeert de vragen waar een accountant naar moet kijken.
Wil je zien hoe een AI-agent eruit zou zien in jouw kantoor of financieel team? Vertel ons hoe je dossiers in de praktijk verlopen, en wij vertellen je waar een agent het verschil zou maken.
