Verklein AI-hallucinaties met 15 praktische maatregelen. Evidence-first werken, RAG, validatie en duidelijke werkafspraken voor kwaliteit en compliance. AI4 Accountancy.

Inleiding

AI versnelt je werk, maar kan ook zelfverzekerd onjuiste antwoorden geven. Dat is riskant voor kwaliteit, risicobeheersing en compliance. In deze blog krijg je 15 praktische maatregelen om AI-hallucinaties te voorkomen, met heldere uitleg van vakjargon. Je leert hoe je evidence-first werkt, bronverificatie afdwingt en je team een vaste kwaliteitscheck laat doen. Zo combineer je snelheid met betrouwbaarheid—en houd je regie. AI4 Accountancy ondersteunt deze manier van werken met signaleringen, herleidbare bronnen en een mens-op-de-knop-proces.

Waarom ontstaan AI-hallucinaties?

AI-modellen voorspellen het meest waarschijnlijke volgende woord. Ze “begrijpen” niet zoals mensen en hebben een kennisafkapdatum. Zonder actuele context of heldere vraag vullen ze gaten creatief in. Gevolg: plausibel klinkende, maar feitelijk onjuiste antwoorden. Dit raakt efficiëntie (herstelwerk), kwaliteit (fouten), risicobeheersing (gemiste signalen) en compliance (onjuist advies).

Organisatorische afspraken die fouten voorkomen

  • No-source, no-statement. Geen bewering zonder controleerbare bron (met datum/peildatum).
  • Vierogenprincipe. Iemand anders checkt bronnen, redenering en datums vóór verzending.
  • Bronkwaliteit-schaal. Weeg bronnen: A = wet/overheid, B = vakliteratuur, C = nieuws/blog.
  • Rollen en log. Maak “maker”, “reviewer” en “dossiervormer” expliciet en log beslissingen (audittrail = controleerbaar spoor van keuzes).

Technische maatregelen (uitleg vakjargon inbegrepen)

RAG-hygiëne en versiebeheer

RAG (Retrieval-Augmented Generation): je voedt AI eerst met jouw actuele, betrouwbare stukken (wetten, interne richtlijnen), waarna het model daarop antwoordt.
Maatregelen:

  • Update en label bronnen per peildatum (datum waarvoor de info geldt).
  • Verwijder verouderde versies en dubbele documenten.
  • Leg vast welke bron tot welke passage leidde (herleidbaarheid).

JSON-schema en validator

JSON is een simpele, gestructureerde manier om velden vast te leggen, zoals “bron”, “artikel”, “bedrag”, “datum”, “onzekerheid”. Zie het als een ingevuld formulier dat je automatisch kunt controleren.
Maatregelen:

  • Laat AI antwoorden in jouw JSON-schema (verplicht velden).
  • Gebruik een validator: fout = output terug naar AI met correctieverzoek.
  • Resultaat: consequente structuur, minder gemiste velden.

Numerieke checks en “cijfers vergrendelen”

  • Vraag bedragen, percentages en datums in één tabel mét bron.
  • Laat AI dezelfde berekening op twee manieren doen en vergelijk uitkomsten.
  • Verwijs in je tekst naar de tabel; voorkom “creatief” herschrijven van cijfers.

Self-consistency en cross-model review

  • Self-consistency: laat AI twee versies maken (andere formulering of parameters) en vraag het verschillen te analyseren.
  • Cross-model review: een tweede AI controleert alléén bronnen en redenering, voegt geen nieuwe inhoud toe.

Temperature, lengte en format-controle

  • Temperature (instelling voor creativiteit): zet laag voor feiten, hoger kan voor ideeën.
  • Stel minimale woordlengtes of bandbreedtes in voor samenvattingen.
  • Dwing vaste kopjes af: Bron → Citaat → Interpretatie → Risico’s → Actie.

Promptbibliotheek voor betrouwbare output

Gebruik herbruikbare templates met vaste velden en weinig jargon. Voorbeelden:

  • Analyse & samenvatting (evidence-first):
    “Analyseer [document]. Geef kernpunten met letterlijke citaten en vindplaats (artikel/paragraaf/pagina). Noteer onzekerheden en peildatum.”
  • Broncontrole:
    “Toets dit antwoord aan [bron A/B/C]. Benoem overeenkomsten, verschillen en hiaten. Voeg links/paginas toe.”
  • Fact-only variant:
    “Geef uitsluitend controleerbare feiten. Noem expliciet wat onbekend is of ontbreekt. Geen aannames.”
  • Numeriek blok:
    “Maak een tabel met bedragen, datums, formules en bronverwijzingen. Controleer de berekeningen via een tweede methode en meld verschillen.”

Workflow & QA-checklist

Stroomlijn je proces:

  1. Intake: context, klant, periode, peildatum.
  2. RAG: voeg actuele bronnen toe.
  3. Draft: AI maakt concept volgens JSON-schema.
  4. Evidence-review: check bronnen, citaten en cijfers.
  5. Correcties en samenvatting voor de klant.
  6. Dossier: sla bronbestanden, prompts, besluit en audittrail op.

Checklist (ja/nee):

  • Staat bij elke bewering een bron + peildatum?
  • Kloppen citaten met de bronpassage?
  • Zijn onzekerheden benoemd?
  • Zijn bedragen en datums in een tabel met bron vastgelegd?
  • Is een tweede berekeningspad gebruikt (self-consistency)?
  • Is de bronkwaliteit gewogen (A/B/C)?
  • Is de samenvatting lang genoeg en compleet?
  • Is de reviewercheck uitgevoerd (vierogen)?
  • Zijn alle stukken gearchiveerd in het dossier?
  • Zijn privacy-afspraken gevolgd (geen vertrouwelijke data delen)?

Voorbeelden uit de praktijk

  • Fiscaal memo: van vaag naar verifieerbaar.
    Vervang “Wat is de beste strategie?” door “Welke fiscale voordelen gelden voor [rechtsvorm] in [jaar], volgens [officiële bron], met artikelverwijzing en peildatum?” Resultaat: concreet, controleerbaar advies.
  • Managementrapport: cijfers vergrendelen.
    Eén brontabel met bedragen, definities en perioden, plus dubbele berekening. De tekst verwijst naar de tabel—fouten vallen direct op.

Implementatie in AI4 Accountancy

AI4 Accountancy ondersteunt evidence-first werken: bronnen koppelen aan conclusies, signaleren van afwijkingen en een mens-op-de-knop voor besluitvorming. Zo borg je efficiëntie, kwaliteit, risicobeheersing en compliance—zonder merkafhankelijk te worden en mét een duidelijke audittrail.

Samenvatting

AI-hallucinaties voorkom je met heldere afspraken, technische waarborgen en goede prompts. Werk evidence-first, koppel elke bewering aan een bron, vergrendel cijfers en laat een tweede paar ogen meekijken. Met RAG, JSON-schema’s en vaste checklists maak je AI-output herleidbaar en betrouwbaar—zodat jij met vertrouwen adviseert.

Plan een demo van het AI-First Platform voor accountancy.

AI-hallucinaties voorkomen, evidence-first werken, RAG voor accountants, bronverificatie AI, numerieke controles, compliance accountancy, AI4 Accountancy