Siemens ontwikkelde HolmesGPT: AI-copiloot voor financiële closing

De periodieke closing behoort tot de meest intensieve financiële processen. Vooral in ondernemingen met verspreide databronnen en veel betrokken medewerkers kost het raadplegen en opvolgen van interne rapporteringsrichtlijnen veel tijd. Om dat te verhelpen, ontwikkelde Siemens met Holmes GPT een AI-assistent die het financiële afsluitingsproces transformeert, versnelt en vereenvoudigt.

Davide Aurucci, AI Lead & Solutions Expert bij Siemens, focust op de integratie van AI in financiële processen om efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid te verbeteren. “Financieel verantwoordelijken kloppen bij mij aan met uitdagingen of pijnpunten die ze ervaren tijdens het afsluitingsproces of bij andere taken. Wij brengen die noden in kaart en bespreken samen de mogelijke alternatieven. Vanuit mijn rol zijn die oplossingen vaak AI-gerelateerd, al hoeft dat niet altijd het geval te zijn. Want AI is niet in elke situatie vereist om processen te optimaliseren. Soms werkt het net andersom: vanuit onze kennis van bestaande tools signaleren we zelf mogelijkheden om processen te innoveren, op te schalen of te verrijken.”

Copiloot voor financiële closing

Uit het contact tussen de financiële managers en IT-experts van Siemens bleek dat vooral de financiële closing het meest gebaat was bij een ondersteunende AI-tool. “De financiële afsluiting is een complex en intensief proces met strikte standaarden”, vertelt Davide Aurucci. “De richtlijnen en aangewezen acties bevinden zich in uiteenlopende bronnen die vaak naar elkaar verwijzen. Het kost veel tijd en moeite om die informatie op te zoeken, te begrijpen en correct toe te passen. Daarom zocht de financiële afdeling naar een manier om data te centraliseren en eenvoudiger raadpleegbaar te maken.”

Die oplossing bood Davide Aurucci met zijn team aan in de vorm van Holmes GPT. “Holmes GPT is een door AI aangedreven assistent die de financiële afdeling ondersteunt bij haar dagelijkse taken”, legt Davide Aurucci uit. “De tool voert de closingtaken nog niet zelf uit, maar geeft medewerkers via duidelijke en uitlegbare antwoorden inzicht in hoe ze de afsluiting correct uitvoeren. Holmes GPT combineert daartoe alle domeinspecifieke kennis over financiële rapportering die aanwezig is in interne Siemens-bronnen. Die informatie bevindt zich onder meer in SharePoint-documenten en in Esprit Wiki, onze kennisbank voor afsluitingsprocedures en -standaarden.”

EU AI Act

Holmes GPT is beschikbaar als chatbot in Microsoft Teams en in Microsoft Copilot. Medewerkers hoeven hun dagelijkse werkomgeving dus niet te verlaten. Bij elke output vermeldt de AI-tool de gebruikte bronnen, die onmiddellijk consulteerbaar zijn. Davide Aurucci illustreert de werking van Holmes GPT aan de hand van enkele voorbeelden. “Medewerkers achterhalen via de tool meteen waarvoor een bepaalde tijdelijke rekening is bestemd. Ook activeren ze met één eenvoudige vraag de financiële kalender, inclusief alle relevante informatie over closingdeadlines. Andere vragen hebben betrekking op de toewijzing van boekingen aan specifieke rekeningen. Evengoed vragen medewerkers aan Holmes GPT waarom ze een foutmelding krijgen tijdens het afsluitingsproces en hoe ze het probleem kunnen verhelpen.”

Siemens rolde de AI-toepassing een jaar geleden uit. “Voorheen boden we met Holmes al een assistent aan. Met de toevoeging van generatieve AI schakelden we nog een versnelling hoger.” Elke financiële medewerker van Siemens kan rekenen op de hulp van Holmes GPT. “In het kader van de EU AI Act moet elke nieuwe gebruiker wel een korte training volgen. Daarin leggen we uit wat Holmes GPT wel en niet doet, en leren gebruikers hoe ze er praktisch mee aan de slag gaan.”

OpenAI als fundament

Siemens koos ervoor om zijn AI-oplossing volledig zelf te ontwikkelen. Holmes GPT maakt gebruik van API’s van Microsoft Azure en OpenAI. “Onder de motorkap draait het grote taalmodel (LLM) van OpenAI, maar de volledige architectuur en de ontwikkeling van de applicatie gebeurde door ons eigen IT-team. De beweegreden is eenvoudig: we beschikken intern over de nodige expertise, waardoor we niet met een externe leverancier moesten samenwerken.”

Volgens Davide Aurucci lag de grootste uitdaging niet aan de technologische kant. “Het meeste werk situeerde zich op dataniveau. Zoals ik al aangaf, bevonden de relevante gegevens zich verspreid over verschillende bronnen. We moesten die informatie inventariseren, begrijpen, op één centrale plaats verzamelen en valideren. Die voorbereidingsfase vergde grote inspanningen van de financiële teams.”

Ook de testfase verliep met een hoge betrokkenheid van de financiële medewerkers. “We selecteerden een groep testers met wie we voortdurend overlegden. LLM’s zijn niet deterministisch, waardoor je niet exact kunt controleren hoe Holmes GPT een antwoord genereert. Soms lijkt een antwoord correct, maar blijkt het voor de gebruiker toch niet accuraat genoeg. Daarom blijft menselijke tussenkomst belangrijk. Dankzij de inbreng van onze teamleden verfijnen we de output continu.” De invoering van Holmes GPT verliep opvallend vlot. “Over het algemeen overheersten enthousiasme en nieuwsgierigheid”, zegt Davide Aurucci. “Tegelijk leefde er een zekere bezorgdheid over de behandeling en vertrouwelijkheid van data. Dankzij een heldere uitleg en transparante communicatie namen we die bekommernissen weg.”

Feedbacksessies

Siemens monitort de werking van Holmes GPT op twee manieren. “De eerste controle gebeurt vanuit technisch perspectief: detectietools melden het ons onmiddellijk wanneer er iets fundamenteel fout loopt. Het tweede aspect is van menselijke aard. Het managementteam organiseert maandelijkse Holmes GPT-sessies waarin we statistieken delen, uitdagingen bespreken, nieuwe functies toelichten en gebruikersfeedback uitwisselen. Soms nemen wel vijfhonderd mensen deel aan zo’n sessie.” De belangrijkste KPI’s die Siemens aan Holmes GPT koppelt, hebben betrekking op adoptiepercentages en gebruikersactiviteit. “We zijn natuurlijk ook benieuwd naar de resultaten op het vlak van tijdsbesparing, maar het blijft moeilijk om de efficiëntie van een AI-tool rechtstreeks te vergelijken met de manuele werkwijze van een medewerker. Holmes GPT telt momenteel 3.500 gebruikers. Medewerkers hoeven minder vaak bij elkaar aan te kloppen met bijkomende vragen en nieuwe teamleden vinden sneller hun weg binnen het closingproces. Daardoor winnen we sowieso aan efficiëntie.”

AI-agent als volgende stap?

Siemens integreert Holmes GPT inmiddels bedrijfsbreed. “De uitdaging bestaat erin de oplossing af te stemmen op de specifieke noden van de lokale teams. Daar werken we momenteel volop aan.” Voor Davide Aurucci vormt Holmes GPT niet het eindpunt van het AI-traject binnen de financiële afdeling. “Het lijkt me realistisch dat Holmes GPT op termijn evolueert van een tool die antwoorden en uitleg geeft naar een AI-agent die zelf acties uitvoert namens de gebruiker. Wanneer een financiële medewerker Holmes GPT vandaag vraagt hoe hij een fout moet oplossen, krijgt hij duidelijke instructies. In de toekomst moet de AI dat probleem meteen zelfstandig kunnen verhelpen. Dat is de volgende grote uitdaging die op ons wacht.”

Siemens heeft op het vlak van AI voor financiële toepassingen al een lange weg afgelegd. Dat leverde heel wat waardevolle inzichten op. “Technologie is nooit het antwoord; data zijn dat wel”, besluit Davide Aurucci. “Zelfs de meest geavanceerde software levert geen resultaten op wanneer het databeheer niet op orde is. Een andere les is dat je de pijnpunten van je gebruikers goed moet kennen vóór je begint te ontwikkelen. Betrek medewerkers dus voldoende bij de ontwikkelingscyclus. Daarnaast moet je aandacht besteden aan veranderingsmanagement. Zonder de steun van de gebruikers mislukken zelfs de beste technologieën en dataprojecten. De adoptiegraad bepaalt de impact. Kies dus intuïtieve tools die zoveel mogelijk aansluiten bij de bestaande workflows. Binnen Siemens geldt onze schaalgrootte daarbij als een belangrijke troef. We beschikken over enorme hoeveelheden data, waardoor elke oplossing meteen een effect heeft op een groot aantal gebruikers.”