Wat betekent de opkomst van DeepSeek voor jouw kantoor? Praktische uitleg, AVG/EU AI Act-impact en veilige alternatieven die vandaag wél werken.

Inleiding
AI-modellen ontwikkelen razendsnel. Naast bekende, westerse opties zijn er ook minder bekende spelers zoals DeepSeek, een open-source model uit China. Interessant door de lage kosten en flexibiliteit, maar wat betekent dit voor je dagelijkse werk, je klantdata en je risico’s? In deze blog vertaal ik het actuele speelveld naar duidelijke keuzes voor accountants- en administratiekantoren. Je krijgt praktische scenario’s, een stappenplan voor veilige inzet en veelgemaakte fouten om te vermijden. Doel: efficiëntie en kwaliteit verhogen, terwijl je binnen de AVG en de EU AI Act blijft. AI4 Accountancy helpt je daarbij met een bewezen, maandgericht werkmodel.

Wat is DeepSeek en waarom is het relevant?

DeepSeek is een open-source taalmodel dat je lokaal of in een eigen omgeving kunt draaien. Het belooft vergelijkbare capaciteiten als grote modellen, maar dan goedkoper. Voor accountants klinkt dat aantrekkelijk: sneller specificaties, controles en analyses. Tegelijk is de herkomst, datastroom en governance vaak minder transparant dan bij gevestigde, westerse aanbieders. Dat maakt de businesscase niet alleen financieel, maar vooral juridisch en reputatie-gedreven.

AVG en EU AI Act: wat moet je weten?

De AVG blijft leidend voor persoonsgegevens: je moet weten wáár data heen gaat, wie erbij kan en hoelang deze wordt bewaard. De EU AI Act introduceert extra plichten voor algemene AI-modellen en hoog-risico-toepassingen. Denk aan transparantie over mogelijkheden en beperkingen, risicobeoordeling, documentatie en monitoring. Conclusie: als je met klantdata werkt, kies je voor aanbieders die datagrenzen, verwerkersafspraken en heldere documentatie kunnen aantonen.

Wanneer is DeepSeek wél verdedigbaar?

  • Lokaal en zonder PII: voor experimenten met publieke of synthetische data, bijvoorbeeld prompt-ontwerp of proof-of-concepts.
  • Marktanalyse: rapportages op basis van openbare bronnen, zonder klant- of personeelsgegevens.
  • Speciale interne tooling: als je een eigen IT-team hebt dat security, logging, modelversies en red-teaming kan borgen.
Let op: bij echte klantdata (financieel, HR, btw, loon, UBO) is een open-source model met onduidelijke datastromen vrijwel altijd af te raden.

Veilige alternatieven: waar let je op (zonder merknamen)?

  • Datagovernance: EU-datagrenzen, no-training-by-default op jouw prompts en outputs, bewaartermijnen en subverwerkers inzichtelijk.
  • DPIA-ondersteuning: standaarddocumentatie en contractclausules die je compliance versnellen.
  • Transparantie en updates: duidelijke release-notes, beveiligingsmaatregelen en evaluaties (bias, hallucinaties).
  • Integratie: makkelijke koppelvlakken met je werkprocessen (aansluitingen, specificaties, dossiervorming).

Toepassingen met directe impact in je kantoor

  • Maandcontrole & aansluitingen: automatische checks op grootboek, btw, banken en tussenrekeningen.
  • Dossiervorming: specificaties en toelichtingen als eerste concept, jij finetunet.
  • Afwijkingsdetectie: signalen die je adviesagenda voeden (liquiditeit, marge, kostenpatronen).
  • Rapportages: managementrapportages en jaarwerkvoorbereiding zonder piekbelasting.

Stappenplan: veilig en snel aan de slag

  1. Inventariseer use-cases: met of zonder PII? Productie of experiment?
  2. Kies het datamodel: EU-verwerking, contractuele no-training, inzicht in logs en bewaartermijnen.
  3. DPIA uitvoeren: risico’s, maatregelen, rollen (verwerker/verwerkingsverantwoordelijke) en exit-scenario.
  4. Pilots: begin met low-risk processen (publieke data, interne sjablonen). Meet tijdwinst en foutreductie.
  5. Borging: leg werkinstructies vast, hertrain prompts, voer periodieke audits uit.
  6. Opschalen: rol uit naar maandwerk en advies; automatiseer dossiervorming en rapportage.

Veelgemaakte fouten (en hoe je ze voorkomt)

  • Onzekerheid over datastromen → accepteer geen black box, leg verwerking en locaties contractueel vast.
  • PII in testomgevingen → gebruik synthetische of geanonimiseerde data.
  • Geen mens-in-the-loop → laat altijd een professional valideren; leg wijzigingen vast.
  • Te brede start → begin klein, meet ROI, schaal daarna.

Voorbeeldscenario’s

  • Klein kantoor: gebruikt een veilig model met EU-datagrenzen voor maandcontroles en laat AI eerste concept-specificaties maken; partner reviewt in 10 minuten.
  • Middelgroot kantoor: bouwt een interne bibliotheek met prompts en sjablonen voor dossiervorming en managementrapportage; afwijkingen sturen de adviesagenda.
  • Groter kantoor met eigen IT: experimenteert lokaal met een open-source model zonder PII voor niche-analyses en tooling, terwijl klantwerk via een EU-conforme aanbieder loopt.

Samenvatting

DeepSeek is technisch interessant en goedkoop, maar in accountancy wegen governance en datalocatie zwaarder dan louter performance. Voor klantdata kies je aanbieders die EU-dataverwerking, transparantie en DPIA-support kunnen aantonen. Begin klein, meet de winst, borg de risico’s en schaal gecontroleerd op. Zo combineer je snelheid, kwaliteit en compliance—en houd je regie over je reputatie.

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

DeepSeek in accountancy, open-source AI voor accountants, AVG en AI, EU AI Act voor accountants, veilige AI-inzet, maandwerk automatiseren, dossiervorming automatiseren, AI4 Accountancy