AI in het bedrijfsleven: een toekomstvisie

Vlerick brengt Paul Geertsema aan boord als professor in Accounting en AI

“Artificiële intelligentie en machine learning hebben het lab verlaten”, zegt Paul Geertsema. “Nu is het tijd om serieus na te denken over de aanwending van die technologieën in de samenleving. Wat zijn de uitdagingen? Wat kan er misgaan? Hoe kunnen we de risico’s beperken? Er is nog veel werk aan de winkel.” Paul werd recent aangesteld als professor accounting en AI, en is helemaal klaar om het antwoord te vinden op die vragen.

web-insights-paul-geertsema
  • Associate Professor Accounting & AI
  • Voormalig Senior Lecturer in finance aan de University of Auckland Business School
  • Past geavanceerde AI-benaderingen en -methodes toe om problemen in accounting en finance op te lossen
  • Nieuwsgierig, houdt van lezen en wandelen in de natuur

Paul was Senior Lecturer in finance aan de University of Auckland Business School voordat hij aan de slag ging bij Vlerick. Voor zijn overstap naar de academische wereld werkte hij in de financiële dienstverlening. Nu combineert hij zijn expertise in IT, accounting en finance om na te gaan hoe geavanceerde AI-systemen en -methodes een meerwaarde kunnen bieden voor bedrijven.

Maak kennis met generatieve AI

Een hot topic binnen zijn vakgebied is ongetwijfeld de opkomst van grote taalmodellen1, zoals ChatGPT, en generatieve AI (GenAI) in het algemeen. Die technologie heeft de wereld van machine learning immers fundamenteel veranderd. “Twee jaar geleden kon je modellen trainen om een bepaalde taak uit te voeren, zoals schaken, vertalen van het Engels naar het Duits, en beeldherkenning. Dat deden ze redelijk goed, soms zelfs heel goed.” Zo vertelt Paul. “GenAI heeft het toepassingsgebied van die modellen uitgebreid. Grote taalmodellen kunnen veel dingen doen – en dat op een efficiënte manier. Hetzelfde model kan bijvoorbeeld wiskundige vraagstukken oplossen, vertalen, en uitleggen hoe je een taart bakt of een vakantie plant. Maar nog belangrijker is dat die modellen taken kunnen uitvoeren waarvoor ze niet uitdrukkelijk zijn getraind.”

De computer krijgt het voor elkaar

We weten intussen tot wat machine learning- en AI-tools allemaal in staat zijn. Nu moeten we achterhalen hoe we ze kunnen inzetten in een echte bedrijfscontext. Die uitdaging gingen Paul en zijn coauteur – en echtgenote – Helen Lu aan in hun onderzoek. Een recent voorbeeld is hun gebruik van machine learning om de waarde van beursgenoteerde bedrijven te bepalen. Paul: “Consultants en investeringsbanken waarderen een bedrijf normaal gezien met spreadsheets. Je voert eerst alle gegevens in, maakt een heleboel berekeningen, en de uitkomst is een getal. Dat getal is afhankelijk van de gehanteerde veronderstellingen, en wordt vergeleken met de waarde van andere bedrijven uit de sector. Wij stellen een andere benadering voor: waarom gebruiken we al die gegevens niet om een AI-systeem te trainen? Zo'n systeem zou de relatieve waarde van een bedrijf kunnen bepalen. Van elk beursgenoteerd bedrijf hebben we heel wat informatie, zoals de inkomsten, de cashflow en boekwaarde evenals de beurswaarde. Wij hebben een AI-systeem getraind met die gegevens, en gemerkt dat het een bedrijf verrassend goed kan waarderen. Nog opmerkelijker: het systeem leerde bedrijven waarderen zoals menselijke analisten. De computer is er in principe dus in geslaagd om zelf te achterhalen hoe je een bedrijf waardeert.”

Het model van Paul en Helen is gebaseerd op historische data, en biedt een schatting van de bedrijfswaarde. Die waarde kan dan met de echte beurskoers van het bedrijf worden vergeleken. Als de schatting lager of hoger is, suggereert het systeem dat het bedrijf over- of ondergewaardeerd kan zijn in de huidige markt. “We merkten dat de opbrengst van overgewaardeerde bedrijven lager was dan gemiddeld in de maand nadien. De koers van die bedrijven daalde ook. De koers van ondergewaardeerde bedrijven steeg daarentegen, en hun opbrengst was hoger dan verwacht. De waarderingen van ons model lijken dus overeen te komen met fundamentele of intrinsieke waarderingen.”

Niet alleen voor de lucky few

Duurzaamheid is een echte passie van Paul: “Het gaat over klimaatverandering, en hoe we onze economie kunnen stimuleren zonder de impact op het milieu te vergeten. En het gaat over de oprichting van organisaties die goed zijn voor iedereen, niet louter voor enkelen.” Hij heeft een even uitgesproken mening over AI en machine learning: “Die technologieën mogen niet alleen enkelen dienen, of uitsluitend toegankelijk zijn voor vakexperten. Ik wil die geweldige technologieën integreren in de samenleving, want zo kan iedereen ervan profiteren. Bedrijven zouden die tools moeten gebruiken om de efficiëntie en waarde voor alle stakeholders te verhogen.” En hij benadrukt: “Die technologieën creëren welvaart, maar hebben ook gevolgen voor de sociale rechtvaardigheid. We moeten de gevolgen in ogenschouw nemen, en garanderen dat die welvaart eerlijk wordt verdeeld.”

Doen wat je zegt

Vlerick focust heel sterk op duurzaamheid en digitale transformatie. Paul deelt de waarden en visie van de school. Het klikte dan ook meteen. “Vlerick voegt de daad bij het woord, en dat trok me erg aan. Duurzaamheid en digitale transformatie zijn echt verankerd in alle activiteiten, van de opleidingen tot het dagelijkse bestuur.” Zo vertelt hij enthousiast. “Als vrij kleine organisatie is Vlerick flexibel, en daar houd ik wel van. Er is minder bureaucratie, meer ondernemerschap. Als je een goed idee hebt, hoef je geen jarenlange procedure te doorlopen met allerlei commissies om het te realiseren.”

Kruisbestuiving van kennis

Bij Vlerick zal Paul werken als onderzoeker en lesgeven in de Masters-, MBA- en managementopleidingen. Hij vindt dat een ideale combinatie. “Als je louter op onderzoek focust, kan het al snel een saaie bedoening worden. Studenten dagen je uit, zeker de studenten die al een diploma en wat werkervaring hebben. Zo kom je als onderzoeker en docent ook in aanraking met nieuwe ideeën. Lessen worden dan echt een kruisbestuiving van kennis.” Hij pauzeert even. “Toch vind ik onderzoek heel belangrijk. Ik kijk ernaar uit om samen te werken met mijn collega’s bij Vlerick, en na te gaan hoe we die technologieën kunnen toepassen.”

Nieuwsgierigheid als drijfveer

“Achterhalen hoe iets werkt, is een beloning op zich”, zegt Paul. Het was dan ook die nieuwsgierigheid die hem van de financiële naar de academische wereld dreef. “Hoewel een carrière in finance zeker de moeite waard is, voel ik me nu meer aangetrokken tot de academische wereld. Daar kun je interessante vragen uitdiepen op manieren die niet mogelijk zijn in commerciële organisaties. Ik zag voortdurend fascinerende kwesties, maar moest focussen op de winst- en verliesrekening en een goed bedrijfsresultaat garanderen. Dat heeft me gemotiveerd om een carrièreswitch te maken.”

Op de vraag wat hij wil bereiken, antwoordt Paul: “We beleven momenteel een grootschalige transformatie, vergelijkbaar met de industriële revolutie. De impact van AI en machine learning zal significant zijn in de volgende 5 à 10 jaar – net zoals er gebeurde bij de opkomst van elektriciteit en het internet. Ik wil deel uitmaken van die transformatie en ze mee vormgeven.” En hij merkt op: “Ik wil niet alleen in het dagelijkse leven, maar ook strategisch nadenken over belangrijke vragen: Wat willen we bereiken over 5 à 10 jaar? In welke wereld wil ik mijn kinderen zien opgroeien als die AI-tools nog krachtiger worden dan vandaag?”

Profiel

  • Associate Professor aan Vlerick Business School
  • Volwaardig lid van Chartered Accountants Australia + New Zealand
  • Oprichter en bestuurslid van de AI Researchers Association (2021-2024)
  • Senior Lecturer in finance aan de University of Auckland Business School, Nieuw-Zeeland (2014-2024)
  • Doctoraat in finance aan de University of Auckland, Nieuw-Zeeland (2011-2013)
  • Oprichter en directeur van North Shore Consulting Ltd (2009-2024)
  • Associate Director bij Barclays Capital in Londen, VK (2003-2006), en Hongkong (2006-2008)
  • Master of Business Administration aan London Business School, VK (2001-2003)
  • Bachelor of Accounting aan Stellenbosch University, Zuid-Afrika (1991-1994) en Bachelor of Computer Science aan de University of Auckland, Nieuw-Zeeland (1995)

1 Groot taalmodel: een model dat met machine learning werd getraind om menselijk taalgebruik te begrijpen en genereren. Grote taalmodellen behoren tot de categorie generatieve AI. GenAI kan meer dan alleen teksten schrijven. Zo zijn er ook modellen die afbeeldingen, muziek, spraak of andere informatie kunnen genereren.

Neem contact op!

Paul Geertsema

Paul Geertsema

Associate Professor of Accounting and AI