L’avenir du FP&A : comment l’IA révolutionne la finance

Inhalt:

• Les pouvoirs de l’IA du contrôle de gestion

• L’IA pour de meilleures prévisions financières

• Des stratégies financières proactives et robustes pilotées par l’IA

• Simplifier et améliorer le reporting avec l’IA

• L’automatisation : le futur du contrôle de gestion avec l’IA

• Adoptez le futur du contrôle de gestion : exploitez la puissance de l'IA dès aujourd'hui

Imaginez un analyste financier au début des années 2000, utilisant des tableurs Excel pour prévoir les flux de trésorerie et analyser les performances financières de son entreprise. Il passe des heures à collecter des données provenant de systèmes fragmentés, à les saisir manuellement et à vérifier chaque chiffre. Les réunions mensuelles sont précédées de longues nuits passées à créer des rapports souvent truffés d’erreurs. Les décisions stratégiques sont basées sur des analyses parfois obsolètes, limitant la capacité à réagir rapidement aux changements du marché.

Faîtes un bond de 20 ans, le même analyste utilise désormais des logiciels pilotés par l’intelligence artificielle (IA). Les données sont collectées automatiquement en temps réel à partir de diverses sources, les anomalies détectées instantanément. Les rapports financiers sont générés en quelques secondes grâce à des algorithmes. Des modèles prédictifs avancés permettent d’anticiper les tendances du marché et de faire des projections de revenus précises. Les réunions se transforment en discussions stratégiques basées sur des données fiables et à jour.

Les avancées en IA et en machine learning (ML) révolutionnent la planification et l’analyse financières (FP&A), améliorant l’efficacité, la précision et la prise de décision stratégique. Voici comment.

Les pouvoirs de l’IA du contrôle de gestion

L’IA excelle dans le traitement et l’analyse de vastes ensembles de données financières, une tâche fastidieuse et chronophage (voire impossible !) pour les analystes. Les algorithmes de ML détectent des tendances et identifient des relations cachées qui échappent souvent aux méthodes traditionnelles. Ces technologies sont particulièrement efficaces pour reconnaître les schémas et les comportements financiers atypiques. En surveillant les flux de trésorerie, elles peuvent détecter et signaler immédiatement des anomalies, permettant une intervention rapide et préventive.

En utilisant des données brutes, les outils d’IA générative peuvent produire différents documents financiers (rapports, résumés de portefeuille, analyses de performance, etc.). Un modèle de génération automatique de texte (NLG) peut créer des synthèses à partir de rapports financiers, aidant les analystes à se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

L’analyse de tendance est très utile pour élaborer des stratégies financières pertinentes. En analysant les verbatims recueillis sur les réseaux sociaux, les sites d’actualité financière ou dans les commentaires des investisseurs sur les blogs spécialisés, les algorithmes mesurent les tendances du marché et prédisent leur impact sur les cours des actions et autres actifs financiers. Supposons qu’une entreprise technologique annonce le lancement d’un nouveau produit : l’IA, utilisant le traitement du langage naturel (NLP), va pouvoir identifier et compiler les tendances exprimées et déterminer les principaux thèmes discutés pour prédire l’impact probable sur le cours de l’action de l’entreprise.

L’IA pour de meilleures prévisions financières

L’IA devient incontournable pour les prévisions financières, avec des applications concrètes telles que les projections de résultats grâce à l’analyse prédictive. Certaines entreprises utilisent déjà des modèles prédictifs pour estimer les dépenses futures en analysant les données historiques, les contrats en cours et les tendances du marché, facilitant la planification budgétaire et la gestion des ressources, tout en identifiant les domaines où des économies peuvent être réalisées. De même, ces outils peuvent prévoir les revenus en se basant sur les ventes passées, les tendances saisonnières ou des indicateurs économiques, aidant les entreprises à fixer des objectifs réalistes et à mieux planifier leurs investissements.

L’analyse des comportements des clients est un autre cas d’usage. En étudiant les données de consommation, les historiques d’achat et les interactions des clients avec les marques, l’IA peut prévoir les comportements futurs. Par exemple, une entreprise de télécommunications peut utiliser cette technologie pour prévoir les taux de résiliation afin de mettre en place des stratégies de rétention efficaces. Selon McKinsey, les entreprises de télécommunications peuvent réduire leur taux de désabonnement de 10 à 15 % en utilisant des techniques analytiques avancées. Très utiles en marketing, elles le sont aussi en finance pour prévoir plus précisément les revenus ou mieux allouer les ressources.

Citons également le trading intraday, qui requiert des décisions ultrarapides. Les algorithmes de ML analysent les données en temps réel, comme les fluctuations des prix des actions et les volumes de transactions, pour guider les stratégies de trading. Ils peuvent identifier des opportunités de trading et exécuter des transactions en quelques millisecondes, bien plus rapidement que les traders !

Des stratégies financières proactives et robustes pilotées par l’IA

Le ML sert de pont entre l’évaluation financière de la situation actuelle de l’entreprise et ses perspectives et objectifs ; entre l’analyse et la planification. L’analyse approfondie des états financiers et de grandes quantités de données économiques, la création de modèles prédictifs ou le développement d’outils pratiques pour l’analyse de l’exposition aux risques (de marché, opérationnels, réglementaires, etc.) offrent des possibilités uniques pour élaborer des roadmaps actionnables, en particulier face aux événements mondiaux qui peuvent affecter l’activité et les investissements. Voici quelques façons dont le ML peut être appliqué dans un contexte chahuté, en adoptant une approche centrée sur l’humain pour augmenter les compétences des équipes FP&A :

• Analyse prédictive : Le ML permet de créer des modèles prédictifs qui peuvent anticiper les impacts des événements économiques et géopolitiques sur les performances financières de l’entreprise. Par exemple, les algorithmes de régression et les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour prévoir l’évolution des prix des matières premières, des taux de change, ou des taux d’intérêt. Ces prévisions aident les équipes financières à planifier et à formuler des plans d’action proactifs.

• Analyse des scénarios et stress testing : Les algorithmes de ML peuvent être utilisés pour simuler différents scénarios économiques en fonction de diverses hypothèses et variables et réaliser des tests de résistance. Cela permet aux équipes financières de comprendre l’impact potentiel de différents événements (comme des crises économiques ou des changements réglementaires), de comprendre comment l’entreprise pourrait réagir et de préparer des stratégies d’atténuation des risques. 

• Détection des anomalies : Les techniques de ML, comme les modèles de détection des anomalies, peuvent identifier des comportements financiers atypiques qui pourraient signaler des risques économiques. Par exemple, des fluctuations inhabituelles dans les ventes ou les dépenses peuvent indiquer des changements économiques sous-jacents nécessitant une attention particulière.  

Simplifier et améliorer le reporting avec l’IA

La finance moderne est caractérisée par un flux constant de données provenant de diverses sources, telles que les marchés financiers et les opérations commerciales. Cette surcharge d’informations peut rapidement devenir écrasante pour les analystes financiers, qui doivent en extraire des insights pertinents et créer des rapports. Grâce à des techniques telles que la génération de langage naturel (NLG), l’IA rationalise et simplifie ce processus, offrant au passage de nouvelles opportunités en matière d’analyse, de personnalisation et de flexibilité.

La génération automatique de texte est une technique d’IA qui permet de convertir des données brutes en texte compréhensible par les humains (on parle de langage naturel). En utilisant des modèles de langage pré-entraînés, l’IA peut analyser des données financières complexes, telles que les états financiers, les performances des investissements et les prévisions de trésorerie, pour produire des rapports détaillés et informatifs.

L’IA offre des avantages significatifs en termes de comparaison et d'analyse des prévisions financières. Les algorithmes d’apprentissage automatique comparent les prévisions de différentes sources et identifient les écarts et les tendances significatives. Il est par exemple possible de comparer les prévisions de revenus de différents départements d’une entreprise et d’identifier les domaines où des ajustements sont nécessaires.

De manière générale, le processus de reporting est simplifié. Tout d’abord, parce que l’IA permet d’automatiser la création de rapports, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour cette tâche. Deuxièmement, elle améliore la précision des rapports en éliminant les erreurs humaines et en garantissant une cohérence dans l’interprétation des données. Enfin, elle permet une personnalisation des rapports en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs, qui peuvent sélectionner les indicateurs clés et les analyses pertinentes pour eux, offrant ainsi une flexibilité accrue dans l'analyse financière. 

L’automatisation : le futur du contrôle de gestion avec l’IA

L’IA et l’automatisation jouent un rôle transformationnel en contrôle de gestion, permettant aux entreprises d’augmenter l’efficacité de certains processus et ainsi de réduire de manière importante les coûts opérationnels tout en améliorant la qualité des décisions prises en temps réel. L’automatisation robotisée des processus (RPA), en particulier, renferme de nombreuses possibilités pour la fonction FP&A.

La RPA est une technologie qui utilise des logiciels ou des « robots » pour exécuter de manière automatique des tâches répétitives et basées sur des règles, généralement réalisées par des êtres humains. Ces robots logiciels interagissent avec les systèmes et applications informatiques de la même manière qu'un utilisateur humain le ferait, mais de façon plus rapide, précise et sans interruption. Voici quelques-uns des avantages de la RPA : 

• Gain de temps et d’efficacité : La RPA peut automatiser les tâches chronophages, telles que la collecte de données, la saisie dans les systèmes financiers, et la génération de rapports. D’ailleurs, selon Gartner, la plupart des collaborateurs considèrent que les tâches à faible valeur ajoutée sont celles où la technologie est la mieux adaptée. La RPA libère du temps pour les analystes financiers afin qu’ils puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée comme l’analyse approfondie des données et la formulation de stratégies financières innovantes.

• Réduction des erreurs : En automatisant les processus, la RPA diminue le risque d’erreurs humaines souvent associées à la saisie manuelle des données et les incohérences. Cela améliore la précision des rapports financiers et des analyses, ce qui renforce la fiabilité des informations utilisées pour la prise de décision.

• Conformité et auditabilité : La RPA peut aider à assurer la conformité réglementaire en garantissant que les processus financiers sont suivis de manière uniforme et documentée. Les robots enregistrent chaque étape de leur exécution, ce qui facilite l’audit et la traçabilité des activités financières.

• Scalabilité : Les processus automatisés par la RPA peuvent être facilement mis à l’échelle pour répondre à la croissance des besoins de l’entreprise. Que ce soit pour traiter un volume accru de données ou pour étendre les processus automatisés à de nouveaux domaines, la RPA offre une flexibilité pour s’adapter aux évolutions de l’entreprise.

• Amélioration de la prévision et de la planification : Enfin, en automatisant la collecte et la consolidation des données financières, la RPA peut fournir aux équipes de FP&A des informations en temps réel, ce qui améliore la qualité des prévisions et des plans financiers.

Adoptez le futur du contrôle de gestion : exploitez la puissance de l'IA dès aujourd'hui

L’utilisation de l’IA, du ML et de la RPA n’est pas encore généralisée dans les départements financiers des entreprises et il reste encore du chemin à parcourir avant que ces technologies ne deviennent facilement accessibles à tout type d’organisation. Leur intégration dans des solutions de planification modernes et agiles est toutefois déjà une réalité.