Case study: Accountantskantoor automatiseert factuurverwerking

Case study: Accountantskantoor automatiseert factuurverwerking

De uitdaging

Een accountantskantoor in Gelderland met 18 medewerkers en ruim 200 MKB-klanten verwerkte maandelijks duizenden facturen. Ondanks investeringen in boekhoudsoftware bleef het proces grotendeels handmatig.

De dagelijkse realiteit:

• 3.000+ inkomende facturen per maand van alle klanten samen
• Gemiddeld 4 minuten per factuur (openen, lezen, invoeren, controleren)
• 200 uur per maand aan factuurverwerking (2,5 FTE)
• 2-3% invoerfouten die later gecorrigeerd moesten worden
• Piekbelasting rond maandafsluiting en BTW-deadlines

De zoektocht naar een oplossing

Het kantoor had eerder geprobeerd met:

• <strong>OCR-software (2020)</strong> - Herkende tekst, maar begreep geen context. Factuurbedragen werden verward met ordernummers.
• <strong>Rule-based automation (2022)</strong> - Werkte alleen voor facturen in een specifiek format. Bij elke nieuwe leverancier moesten regels handmatig worden toegevoegd.

Beide oplossingen bespaarden iets, maar losten het kernprobleem niet op: elk facturformat is anders, en traditionele software kan dat niet aan.

De AI-oplossing

In 2025 implementeerde het kantoor een AI-gestuurde factuurverwerkingsoplossing die gebruik maakt van geavanceerde documentherkenning en taalmodellen.

Hoe het werkt:

1. <strong>Intake</strong> - Facturen komen binnen via e-mail, upload of scan
2. <strong>AI-herkenning</strong> - Het systeem herkent leverancier, bedragen, BTW, datums en regelitems, ongeacht het format
3. <strong>Classificatie</strong> - AI bepaalt de grootboekrekening op basis van leverancier, omschrijving en historisch patroon
4. <strong>Matching</strong> - Automatische koppeling met bestaande inkooporders of contracten
5. <strong>Validatie</strong> - AI signaleert afwijkingen (ongebruikelijk bedrag, dubbele factuur, afwijkende BTW)
6. <strong>Boeking</strong> - Bij voldoende confidence automatisch geboekt; bij twijfel naar medewerker

Integratie met bestaande systemen:

• Directe koppeling met Exact Online, Twinfield en Visma
• E-mail integratie voor automatische inbox-monitoring
• Klantportaal waar MKB-klanten zelf facturen kunnen uploaden
• [API-koppelingen](/diensten#integraties) met bankafschriften voor automatische reconciliatie

De implementatie

Week 1-2: Voorbereiding

• Data-export van 12 maanden historische boekingen
• Leverancierslijsten en grootboekschema's per klant
• Factuurtemplates verzamelen (50+ unieke formats)

Week 3-4: Configuratie en training

• AI-model getraind op historische data
• Per klant: standaard grootboekrekeningen en BTW-codes geconfigureerd
• Validatieregels ingesteld (drempels, dubbelcheck-criteria)

Week 5-6: Pilot met 20 klanten

• Parallelverwerking: AI en handmatig naast elkaar
• Nauwkeurigheid gemeten: 94% correct bij eerste poging
• Feedback verwerkt, model bijgeschaafd

Week 7-8: Uitrol naar alle klanten

• Gefaseerde uitrol in groepen van 50 klanten
• Medewerkers getraind in exception handling
• Monitoring dashboard opgezet

De resultaten na 6 maanden

| KPI | Voor | Na | Verbetering |

|-----|------|-----|-------------|

| Verwerkingstijd per factuur | 4 min | 45 sec | -81% |

| Totale verwerkingstijd/maand | 200 uur | 55 uur | -73% |

| Invoerfouten | 2-3% | <0,1% | -97% |

| Kosten per factuur | 3,50 euro | 0,80 euro | -77% |

| Doorlooptijd | 1-3 dagen | < 1 uur | -95% |

Financieel resultaat

| Post | Bedrag (jaar) |

|------|---------------|

| Implementatiekosten (eenmalig) | 22.000 euro |

| Jaarlijkse licentie | 9.600 euro |

| Besparing personeelskosten | 78.000 euro |

| Minder correctiewerk | 8.000 euro |

| Netto resultaat jaar 1 | 54.400 euro |

| Netto resultaat jaar 2+ | 76.400 euro/jaar |

Onverwachte voordelen

1. <strong>Betere klantrelaties</strong> - Snellere verwerking, minder navragen bij klanten
2. <strong>Inzichten</strong> - AI signaleert trends in uitgaven die het kantoor aan klanten rapporteert
3. <strong>Schaalbaarheid</strong> - Het kantoor nam 30 nieuwe klanten aan zonder extra personeel
4. <strong>Medewerkertevredenheid</strong> - Boekhouders doen nu advieswerk in plaats van data-invoer

Belangrijke leerpunten

1. <strong>Historische data is waardevol</strong> - Hoe meer voorbeelden, hoe sneller AI leert
2. <strong>Begin niet met perfectie</strong> - 94% nauwkeurigheid bij start is uitstekend; het verbetert continu
3. <strong>Exception handling is cruciaal</strong> - Ontwerp een duidelijk proces voor facturen die AI niet begrijpt
4. <strong>Communiceer met klanten</strong> - Informeer klanten over de nieuwe werkwijze en het uploadportaal

Wilt u de factuurverwerking in uw organisatie automatiseren? [Neem contact op](/contact) voor een vrijblijvende demonstratie.