Dashboards en datastromen bieden eindeloze mogelijkheden, maar niet alles voegt waarde toe. Bij Coney Minds richten we ons op wat ertoe doet voor de financiële praktijk. Met de precisie van de accountant en de nieuwsgierigheid van de analist onderzoeken we waar data-analyse écht impact heeft: in betaalstromen, personeelskosten en voorraad. Het doel is helder: meer betrouwbaarheid, meer inzicht.
In deze reeks delen we voorbeelden uit de dagelijkse praktijk. We zetten helder uiteen hoe data-analyse financiële processen versterkt. Elk deel verkent een ander vraagstuk binnen finance, bekeken door de bril van de accountant én de kracht van data. In dit deel neemt Onno Wouters personeelskosten onder de loep.
Personeelskosten zijn vaak substantieel, maar zelden echt complex. Juist daarom is dit dé post om data-gedreven te werken: eenvoudig op te zetten, helder te toetsen en met duidelijke meerwaarde voor de klant. Niet nóg meer lijsten, maar één logische route: van medewerker en periode → via payroll → naar betaling en grootboek. Hieronder lees je hoe dat werkt en wat het oplevert.
Start bij de basis: één waarheid per medewerker, per periode
Begin met het neerzetten van een eenvoudige tabel: één regel per medewerker-periode. Koppel daar vier dingen aan: de HR-stam (in- en uitdienst, FTE, functie), de payrollcomponenten (bruto, toeslagen, inhoudingen), de netto-betaling uit de bankbestanden (SEPA/CAMT) en de boekingen in het grootboek. Zo creëer je een zichtlijn: wat is beloond, wat is betaald en waar is het geboekt? Dit model is klein genoeg om te begrijpen en groot genoeg om de hele populatie te dekken.
Aansluiten: Verzamelloonstaat ↔ grootboek
Met dat model is de eerste controle simpel: sluit de Verzamelloonstaat aan op de grootboekrekeningen voor personeelskosten, reserveringen en afdrachten. Je ziet direct of bedragen volledig en op het juiste moment zijn geboekt. Verschillen? Dan weet je waar je moet kijken: een memoriaalpost buiten payroll, een timingverschil of een verkeerde mapping. Het is geen eindeloze speurtocht meer, maar een korte route met duidelijke kruispunten.
Betalingen: bestaat en klopt het?
Daarna zet je de stap naar de bank. Parseer de SEPA/CAMT-bestanden en koppel elke netto-betaling één-op-één aan een medewerker en periode. Zo pak je de grootste risico’s automatisch mee: dubbele betalingen, betalingen aan ex-medewerkers, afwijkende omschrijvingen of betalingen buiten de reguliere betaalrun. Bestaan en juistheid van uitgaande kasstromen worden daarmee harde feiten in plaats van aannames.
CAO’s begrijpelijk maken met LLM — en dan herrekenen
CAO-teksten zijn taai. Een LLM helpt om de artikelen om te zetten naar concrete rekenregels: wanneer geldt welke toeslag, hoe werkt schaal/trede, wat gebeurt er bij overwerk of onregelmatige diensten? Laat HR/Legal meekijken, leg de versie vast en reperform daarna de risicovolle componenten op je payrolldata. Waar je herberekening afwijkt van het geboekte bedrag, heb je een aanknopingspunt: is het een parameter in het systeem, datakwaliteit of toch interpretatie van de regel?
Niet één strook, maar integraal
De klassieke controle van “één bruto-netto strook” is comfortabel, maar beperkt. Met je medewerker-periode model kun je de hele populatie integraal bekijken: bruto → werkgeverslasten → netto → betaling. Zo zie je patronen in plaats van incidenten. Afdelingen met opvallende loonontwikkeling, negatieve netto’s, vreemde combinaties van toeslagen: ze komen vanzelf bovendrijven. Het verschil? Je zoekt niet langer naar één naald — je zet het licht aan in de hele hooiberg.
Begrijp de beweging: mutaties en context
Wat beweegt, verdient aandacht. Maak daarom een mutatie-log: wie heeft welke wijziging gedaan, wanneer, en wat is het financiële effect? Koppel dat aan HR-events (promotie, urenwijziging) en aan de betaling. Zo kun je patronen herkennen: veel wijzigingen door één gebruiker, mutaties vlak voor de betaalrun, doorbroken vier-ogen-principe. Het gaat niet alleen om “klopt het?”, maar ook om “hoe komt het zo?”.
IBAN-wijzigingen: kleine moeite, grote impact
Een simpele maar effectieve frauderadar: IBAN-wijzigingen. Signaleer meerdere medewerkers op één rekening, wissels vlak vóór payday, rekeningnummers op naam van derden of buiten beleid. Vergrendel IBAN-velden rondom de betaalrun en check standaard of er na uitdienst nog betalingen plaatsvinden. Dit voorkomt gedoe en bespaart geld.
Extra waarde, niet alleen controle
Als je deze data op orde hebt, ontstaat er vanzelf meerwaarde. Je reconcilieert headcount en FTE tussen HR, payroll en kostenplaatsen en haalt “ghost employees” eruit. Je bewaakt verlof en reserveringen (opbouw vs. uitbetaling). Je voorkomt dubbeltellingen tussen declaraties en looncomponenten en houdt de WKR scherp. En je zet ongoing monitoring aan: elke maand dezelfde checks, dezelfde dashboards, steeds minder verrassingen.
Wat levert dit op?
Voor de CFO: sneller, scherper inzicht in de grootste kostenpost na inkoop. Voor de accountant: een controle die volledig, herhaalbaar en goed te onderbouwen is. Minder tijd op zoek naar fouten; meer tijd voor de oorzaken en de oplossing. En ja — het frauderisico daalt mee: dubbele betalingen en IBAN-misbruik komen vroeg in beeld.
