AI kan risicoscreening van afnemers radicaal efficiënter maken door grote datasets te analyseren, patronen te detecteren en voorspellende inzichten te genereren. Hier zijn concrete toepassingen:
1. Automatische due diligence & real-time monitoring
- AI-scans van openbare registers:
→ Analyseert handelsregisters, UBO-gegevens en sanctielijsten wereldwijd (bijv. via Kyckr of ComplyAdvantage).
→ Signaleert shell companies of obscure bestuursstructuren. - Real-time alerts:
→ Waarschuwt bij wijzigingen (directeurschap, financiële status, rechtzaken) via API-koppelingen.
2. Voorspellende betalingsrisico-analyse
- Machine Learning-modellen:
→ Analyseren historische betalingsdata, sectorstatistieken en macro-economische trends om faillissementskans te voorspellen (tools zoals Moody’s Analytics).
→ Herkennen subtiele patronen (bijv. vertraging in kleine facturen → voorbode van liquiditeitsproblemen). - Kredietwaardigheidsscores:
→ AI verrijkt traditionele scores met alternatieve data (sociale signalen, nieuwsberichten).
3. Detectie van malafide praktijken
- NLP (Natural Language Processing):
→ Scant nieuws, rechtszaken en online fora op vermeldingen van fraude, corruptie of schandalen (bijv. Palantir Foundry).
→ Analyseert taal in contracten/documenten op rode vlaggen (vaagheid, ontwijkende bewoordingen). - Netwerkanalyse:
→ Identificeert verborgen relaties tussen bedrijven via gedeelde directeuren, aandeelhouders of adressen (tools zoals Sayari Graph).
4. Reputatie- en ketenrisico’s
- Social listening & media-analyse:
→ AI (bijv. RepRisk) monitort 100.000+ bronnen in real-time op negatieve berichten over afnemers én hun toeleveranciers.
→ Detecteert ESG-risico’s (milieu-incidenten, schendingen arbeidsrechten). - Supply chain mapping:
→ AI-platforms zoals Prewave voorspellen leveringsrisico’s door nieuws over conflicten, natuurrampen of faillissementen bij subleveranciers te analyseren.
5. Geautomatiseerde compliance-checks
- Documentherkenning:
→ AI valideert certificaten (ISO, veiligheid), contracten en KYC-documenten op echtheid en consistentie (bijv. Kira Systems). - Dynamische risicoclassificatie:
→ Deelt klanten automatisch in risicocategorieën in op basis van locatie, sector en gedrag (geïntegreerd in ERP-systemen zoals SAP Ariba).
6. Casus: Hoe een AI-workflow eruitziet
- Onboarding:
→ AI scant nieuwe afnemer in 2 minuten: KVK, UBO-register, sanctielijsten, nieuwsbronnen. - Voortdurende monitoring:
→ Ontvangt automatisch alert bij negatieve rechterlijke uitspraak tegen toeleverancier. - Interventie:
→ Genereert een risicoscore + aanbeveling (“Contract opschorten tot audit”).
Implementatiestappen
- Start klein: Koppel AI-tools aan bestaande CRM/ERP (bijv. Salesforce Einstein).
- Combineer bronnen: Integreer open data (KvK) met commerciële AI-platforms (bijv. Dun & Bradstreet AI).
- Menselijke validatie: Gebruik AI als filter – verdachte cases naar experten.
- Ethiek: Controleer algoritmes op bias (bijv. oneerlijke uitsluiting van regio’s).
⚠️ Let op: AI is een hulpmiddel, geen vervanging voor menselijk oordeel. Combineer AI-signalen altijd met due diligence door experts.
AI reduceert screeningtijd met 50-80% en verlaagt het risico op over het hoofd zien van signalen. Tools als TensorFlow (bouw eigen modellen) of AWS Fraud Detector (kant-en-klaar) maken dit toegankelijk voor MKB.