+31 (0)88 766 0400 info@onebizz.com

“Terwijl de opkomst van kunstmatige intelligentie het vak van accountant ingrijpen kan veranderen, bereiden slechts weinig opleidingen hun studenten voor op een carrière waarin automatisering een grote rol gaat spelen.” Dat schreef het FD op 20 november.

Als verantwoordelijke voor de verschillende (onderdelen van de) accountantsopleidingen binnen de UvA kunnen we ons niet vinden in die suggestie. Hieronder geven we aan waarom niet, welke maatregelen binnen de UvA zijn genomen en welke investeringen zijn gedaan om eventuele tekortkomingen op digitaal vlak op te lossen. Overigens zijn opleidingen aan andere universiteiten ook met dit soort ontwikkelingen bezig.

Vroeg beginnen: bachelor en master

Digitale vaardigheden beginnen niet in de accountantsopleiding, maar worden al eerder in de opleiding aangeboden. Aan de UvA wordt al in de bachelor een minor Amsterdam Data Science and Artificial Intelligence aangeboden. In die minor komen al zaken aan de orde als databases en data visualisatie, algoritmes en data structuren, machine learning, tekstmining en recht en ethiek rond data. In de komende twee jaar wordt het masterprogramma Accountancy & Control heringericht; daarin zal dan een aantal van de genoemde onderwerpen aan de orde komen.

Postmaster opleidingen

In de UvA post master Accountancy (PMA) opleiding hebben we in het afgelopen jaar de vakken Data Science for Auditors (DSA) 1 en 2 geintroduceerd. De module DSA1 heeft als doelstelling om de student de eerste beginselen van data science in auditing bij te brengen. Doel is het zelfstandig kunnen ontwikkelen van onderdelen van een datagedreven audit-aanpak, waarbij eenvoudige analysetechnieken in de praktijk kunnen worden gebracht. De stof wordt behandeld aan de hand van een casus, waarbij de data-gedreven accountantscontrole van een bedrijf centraal staat. Binnen deze casus lost de student eenvoudige vraagstukken op in de programmeertaal R. De module DSA2 bouwt voort op DSA1 en heeft als doelstelling om de student bij te brengen hoe uit de statistiek bekende exploratieve en confirmatieve analysetechnieken in een datagedreven auditaanpak kunnen worden ingezet. Zaken als data science, ETL, regressie, process mining, programmeren in R en machine learning komen op die manier in de accountantsopleiding van de UvA aan de orde. De CEA-eindtermen laten overigens voldoende ruimte om dit soort zaken in de opleiding te verwerken.

Ook in de UvA Registercontroller (RC) opleiding is een aantal nieuwe vakken geintroduceerd: onder meer Data analytics in management accounting en Finance function design and change. In deze vakken komen technologische ontwikkelingen vanuit de financiele functie in een bedrijf aan de orde. Naast deze technologisch georienteerde vakken komen ook leiderschap en andere soft skills aan de orde: hoe kan de financieel professional zijn/haar visie overbrengen op andere medewerkers, hoe opereer je in een team, en op welke wijze kun je de strategie van de organisatie verder vorm geven.

Gemaakte keuzes

In de opzet van de opleidingen hebben we een paar keuzes gemaakt. Het is waarschijnlijk een illusie om te denken dat een accountant met een paar extra IT/data science-modules hetzelfde technologische niveau gaat halen als een data scientist. Wat van belang is, is dat de accountant weet welke vragen hij/zij moet stellen aan de data scientist in zijn/haar (controle)team; daarnaast moet de accountant de bevindingen van een data scientist op waarde moet kunnen schatten. In plaats van zoeken naar de beste accountant met voldoende data science kennis, zouden we veel meer moeten zoeken naar het beste financieel team (dat bij grote en/of digitale organisaties uit een mix van accountants, EDP-auditors, data scientists etc. zal moeten bestaan om de controle uit te kunnen voeren). Dit vereist inderdaad een aantal soft skills van de accountant, zoals leiderschap, sociale vaardigheden, communicatievaardigheden etc. Dit soort soft skills komt in verschillende mate aan de orde in de postmaster opleidingen.

Daarnaast proberen we in de (postdoctorale) opleidingen van de UvA niet (alleen) de kennis mee te geven die vandaag of morgen belangrijk is voor de accountant, maar studenten ook bij te brengen dat zelf nadenken van belang is. Met andere woorden, als – bijvoorbeeld – robots hun intrede doen in de administratie, wat gaat er dan wijzigen in die administratie en wat zou dat betekenen voor het opzetten van de administratieve organisatie en/of de accountantscontrole?

Nadenken over dit soort zaken is ons inziens belangrijker dan (alleen) mee te geven hoe de administratieve organisatie er over vier jaar uit gaat zien, gegeven alle onzekerheden rond technologische ontwikkelingen. Het kan best zijn dat bepaalde ontwikkelingen die er nu veelbelovend uit zien over vier jaar nog niet, of juist niet relevant meer zijn. Des te meer is dan van belang dat de accountant kritisch na blijft denken en daarmee in kan spelen op de (technologische) ontwikkelingen die dan de organisatie beïnvloeden.