Tot 50 miljard verbonden apparaten, tot zeven biljoen gegenereerde omzet en een jaarlijkse economisch toegevoegde waarde zo groot als het bruto nationaal product van Duitsland (3,4 biljoen). Als we de cijfers moeten geloven, wordt de ‘sensor sensatie’ de hoeksteen in de transformatie naar een nieuwe, verbonden wereld.

Wat dit alles mogelijk maakt, is het Internet der Dingen (Internet of Things; IoT), het netwerk van verbonden apparaten en sensoren die zelfstandig met elkaar kunnen communiceren. In essentie bestaat het Internet der Dingen uit drie componenten (de 3 C’s): Connectie, Collectie en Communicatie. Connectie tussen verschillende apparaten, collectie van data rondom het apparaat en de communicatie naar andere apparaten of systemen. Hoewel het Internet der Dingen zich richt op fysieke omgevingen (‘meetbare events’), is het in de financiële wereld, wat misschien wel een van de meest ‘abstracte’ vakgebieden is, ook zeker een ontwikkeling met gigantische impact. De sensor sensatie is hier, en de transitie naar een verbonden wereld gaat sneller dan ooit.

Oude wereld
Als afgestudeerd accountant, vers uit de schoolbanken, zou ik helemaal vol kennis moeten zitten van financiële administratie en verslaglegging. Helemaal waar. Echter, alle kennis die ik tijdens mijn studie heb opgedaan, is compleet gedateerd en richt zich op de ‘oude’ financiële wereld (zo noem ik het voor het gemak maar even). Deze wereld bestaat voor mij uit onder andere uit acceptgiro’s, pinautomaten, papieren contracten en facturen, en fysieke kantoren. In de onderwezen theorie waren Enterprise Resource Planning (ERP) systemen nog een ‘nieuwe ontwikkeling’, en waren steekproefsgewijze en handmatige tellingen van de voorraad nog alledaagse kost voor de auditor.

De organisatie als consument
Als ik tegenwoordig als consument via een app per minuut kan betalen voor mijn parkeerplaats, vanaf de bank, in real time, op de cent nauwkeurig en automatisch, waarom zou dit dan moeilijk moeten zijn als ik dit als organisatie wil? Misschien niet voor mijn parkeerplaats, maar wel voor mijn elektriciteitsverbruik en leaseauto, maar waarom niet meteen voor de grondstoffen die ik als input in mijn productieproces gebruik? En als consument zou ik alleen willen betalen voor wat ik écht verbruik. Geen schatting, geen budget, geen facturen vooraf. Nee, écht verbruik als in ‘ik heb zeven kilowattuur verbruikt, dus ik betaal voor precies zeven kilowattuur’. Als consument zou het mij vrij weinig interesseren dat het energiebedrijf 200 kilowattuur kan leveren, want dat heb ik toch niet nodig. Maar in het geval dat ik meer capaciteit nodig heb, wil ik hier wel over kunnen beschikken. Hiertegenover staat weer dat ik niet wil betalen voor de optie op deze capaciteit, want als ik er geen aanspraak op maak (en dus niet verbruik) wil ik er ook niet voor betalen. Simpel toch? Toch ontbreekt de consumentengedachte vaak nog in het bedrijfsleven.

Gemak dient de mens (en de organisatie)
Wat dit direct afrekenen op basis van verbruik (pay-per-use) mogelijk maakt, is het Internet der Dingen. Een sensor in mijn meterkast kan simpelweg meten hoeveel elektriciteit ik verbruik. Dit verbruik, vermenigvuldigd met een kostenfactor, levert de prijs op die doorberekend kan worden richting de klant. Als organisatie is het een kwestie van even de meter uitlezen om de data op te halen. De hoeveelheid verbruikte energie op een specifiek moment vermenigvuldigen met de prijs per kilowattuur op het moment dat die stroom verbruikt werd, een mark-up toevoegen voor vaste kosten en automatisch factureren. Ook even nog een mooi dashboardje maken waar de consument real time inzicht krijgt in zijn verbruik en even aangeven welk apparaat nu voor die hoge rekening zorgt elke maand (elk apparaat heeft immers een ander verbruikspatroon, toch?). Geen uitstaande facturen meer, minder dubieuze debiteuren en minder reserveringen voor oninbare vorderingen. Gewoon direct afrekenen, in ruil voor inzicht in mijn verbruik en gerichte besparingstips. Voilà, nieuwe wereld.

Verandert de organisatie net zo snel als het werk?
Uit onderzoek van Carl Benedikt Frey en Michael A. Osborne, twee economen aan de University of Oxford, blijkt dat accountants en auditors twee beroepen zijn die sterk beïnvloed worden door digitalisering en automatisering (0,94 op een schaal van 0 tot 1). Kredietanalisten scoorden zelfs 0,98 op dezelfde schaal. De bestuursvoorzitter van Alfa Accountants, Fou Khan Tsang, zegt het ook: door de hoge mate van repetitief werk zijn deze beroepen erg vatbaar voor automatisering. Geweldig, net uit de schoolbanken en nu al zo goed als werkloos.
Niet alleen de arbeidsmarkt gaat sterk veranderen door deze toenemende mate van digitalisering en automatisering, maar ook de manier waarop gewerkt wordt. De beweging naar validatie van data bij de bron zou bijvoorbeeld kunnen betekenen dat de onafhankelijke accountant in de toekomst sensor data uit het Internet der Dingen als valide input zal zien om te komen tot een oordeel over het jaarverslag. Een certificering afgegeven op basis van de nauwkeurigheid van de sensor kan ook direct de mate van zekerheid in het oordeel bepalen. Als we data meten met 99,99% nauwkeurigheid, dan zullen deze gegevens waarschijnlijk wel kloppen. De fraudegevoeligheid van een sensor is immers vele malen lager in vergelijking met handmatige registratie, omdat een meting feitelijk is waar een registratie nog afhankelijk kan zijn van interpretatie en vooringenomenheid. Als de gemeten waarden voldoen aan tal van condities en binnen de gestelde limieten vallen, kan een vervolgproces worden geïnitieerd.
Een productieomgeving is hier een perfecte case voor door de hoge mate van stoffelijkheid. Verkochte producten maal verkoopprijs, verminderd met de input van grondstoffen maal prijs per eenheid zou als resultaat de inkoopwaarde van de omzet moeten opleveren. Verkochte producten verlaten normaal gesproken het warenhuis of de winkel, wat hierom te meten is op basis van sensoren die registreren of een product een fysiek punt is gepasseerd. Verkoopprijs even uit een bronsysteem halen, vermenigvuldigen, en de omzet is berekend. In het productieproces is vervolgens te meten hoeveel en welke eenheden er als input in het proces gestopt worden. Even vermenigvuldigen met de brondata (het liefst direct uit het systeem van de vendor) en de inkoopwaarde van de omzet is bepaald. Zo kunnen we ook meteen de efficiëntie van de productie meten, als eenheden van input benodigd per eenheid output. Daarnaast is het ook mogelijk om een uitspraak te doen over de staat van een machine in dit proces, omdat afwijkende waarden vergeleken kunnen worden met de waarden gemeten in een optimale staat van de machine.

Dromen over bloemen
Een betalingstermijn van 60 dagen verlenen bij een bepaalde hoeveelheid omzet die de klant maakt, in ruil voor inzicht in (een deel van) de sensordata van de klant? Volgens mij is dit prima te automatiseren. Hoe blijf je als credit manager dan relevant in een organisatie waar digitalisering en automatisering hoog op de agenda staan? Wees zelf een voorbeeld voor de toekomst van de organisatie, inspireer collega’s om hier eens écht over na te denken en laat de status quo los. Hoe zou je de organisatie opbouwen als je vanaf nul zou mogen beginnen? Als je toekomstige zelf zou kunnen tijdreizen naar het heden, wat zou je jezelf dan adviseren? Buiten de gebaande paden is waar de mooiste bloemen groeien. Nadenken mag, dromen moet.

Emiel2Auteur: Emiel de Punder is Consultant Insights & Data en Internet of Things bij Capgemini.
Bron: De Credit Manager, jaargang 2017, nummer 2.

Shares