De l'analyse des dépenses à l'accélération des cycles de clôture, l'IA aide les DAF à trouver de nouvelles efficacités, à réduire les risques et à réaffecter les ressources pour une croissance stratégique. Découvrez les principaux avantages que votre entreprise pourrait tirer de l'IA.
Voici les points abordés dans ce blog :
Les équipes Finance d'aujourd'hui font face à trois défis : maintenir des coûts d'exploitation bas tout en traitant des volumes de transactions plus élevés et en répondant à l'impératif d'agilité. Les systèmes traditionnels obsolètes font toutefois trop souvent obstacle, créant des goulots d'étranglement qui entravent la croissance.
Les équipes ont besoin d'une solution qui peut évoluer avec leurs opérations tout en restant précise, exacte et riche en insights. L'IA comble ce fossé en offrant une planification financière et des insights plus sophistiqués, tout en continuant à générer des gains d'efficacité dans l'ensemble de la fonction Finance.
Pour l'équipe dirigeante, la vision positive de l'Intelligence Artificielle est presque unanime : 98 % des PDG affirment que leur entreprise bénéficierait immédiatement de la mise en œuvre de l'IA. La Finance en particulier montre la voie en termes de cas d'usage, d'intégration et de démonstration du ROI : 77 % des pionniers de l'IA dans la Finance l'ont déjà adoptée dans leurs opérations quotidiennes.
Il existe néanmoins un écart évident entre ceux qui perçoivent la valeur ajoutée potentielle de l'IA et ceux qui l'intègrent réellement avec succès. Connaître les cas d'usage les plus solides de l'IA dans la Finance pour générer des économies et améliorer la performance des équipes est essentiel si vous souhaitez maintenir la compétitivité de votre entreprise à l'avenir.
En ancrant l'implémentation de l'IA à des objectifs concrets, les équipes Finance peuvent démontrer son ROI et obtenir l'adhésion pour une adoption plus large.
L'IA dans la Finance fait référence à l'utilisation de l'IA et du Machine Learning (ML) pour analyser les données, automatiser les processus et générer des insights pour la fonction Finance. Les départements Finance doivent en effet traiter d'importants volumes de données régies par des règles strictes, des conditions où l'IA excelle. L'utilisation des algorithmes de ML et d'analyses avancées permet à l'IA d'automatiser intelligemment les tâches répétitives, faisant émerger des insights cachés dans les volumes de transactions.
Au fil du temps, à mesure que les modèles d'IA affinent leurs prédictions, les équipes Finance peuvent compter sur un partenaire agile qui renforce la conformité, la précision et la rapidité décisionnelle, sans pour autant supplanter la supervision humaine. Pour les entreprises de services financiers, il s'agit également d'un moyen efficace de fournir des expériences client plus personnalisées. Les principales fonctionnalités de l'IA dans la Finance sont les suivantes :
Apprentissage adaptatif : les modèles améliorent continuellement les prévisions en analysant les tendances et de vastes quantités de données
Automatisation intelligente : les tâches de routine, telles que l'extraction et le rapprochement des données, sont exécutées avec une surveillance minimale
Insights prédictifs : les outils de prévision avancés anticipent les besoins de trésorerie et les expositions aux risques
Surveillance en temps réel : la détection d'anomalies en continu signale instantanément les irrégularités, pour une intervention rapide et une meilleure gestion des risques
Intégration évolutive : les couches d'IA s'intègrent aux systèmes Finance et ERP existants, préservant les workflows de base tout en augmentant les capacités
Les leaders de la Finance vont au-delà de la simple expérimentation pour véritablement intégrer l'IA dans l'ensemble de leurs opérations. Cette évolution conduit à des résultats concrets, comme le montre le Rapport mondial CFO AI Indicator de Workday. Celui-ci révèle en effet que les directeurs financiers ont une grande confiance dans la capacité de l'IA à apporter des avantages à leur entreprise, avec l'augmentation des revenus/profits et la réduction des coûts figurant tous deux parmi les cinq principaux avantages cités.
Lorsqu'elle est mise en œuvre de manière réfléchie, l'IA dans la Finance transforme les inefficacités cachées en économies mesurables. Cela se traduit par des gains d'efficacité et moins de frictions pour les équipes. Voici les dix domaines clés dans lesquels les outils basés sur l'IA offrent la plus grande utilité et libèrent du temps pour se concentrer sur des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée.
Les équipes Finance passent souvent des heures à saisir manuellement les données de facturation. Les algorithmes OCR basés sur l'IA et les modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) ingèrent les documents non structurés, extraient les lignes détaillées et alimentent automatiquement les systèmes financiers. En éliminant la saisie manuelle et en s'adaptant aux nouveaux formats de documents, les entreprises réduisent les ajustements ultérieurs coûteux liés aux erreurs.
L'automatisation traditionnelle peut signaler des erreurs, mais passe souvent à côté de la vue d'ensemble. Les applications d'IA analysent les modèles de transactions pour comprendre ce qui est normal et ce qui constitue un signal d'alerte, avec une intervention humaine pour examiner les anomalies. Cette approche intelligente permet de réduire le temps de révision, d'accélérer la résolution des problèmes et de diminuer considérablement les coûts opérationnels globaux.
Des prévisions précises permettent d'éviter les découverts coûteux et les liquidités improductives. Les modèles d'IA intègrent les paiements historiques, la saisonnalité et les indicateurs de marché pour prédire les besoins en liquidités. En suggérant des calendriers de paiement optimaux et des priorités de recouvrement, la fonction Finance réduit le coût des emprunts et améliore les intérêts perçus.
Les systèmes statiques basés sur des règles peuvent parfois passer à côté des nouvelles menaces. Ce n'est pas le cas des modèles de Machine Learning, qui apprennent continuellement à partir des données de transaction pour détecter des schémas de fraude subtils en temps réel. Les alertes précoces peuvent éviter d'importantes pertes financières dues aux fraudes par carte de crédit ou au blanchiment d'argent, et permettre d'économiser sur les enquêtes en les traitant rapidement.
Les rapprochements de fin de mois peuvent être un processus particulièrement lourd pour les institutions financières. Les systèmes optimisés par l'IA leur offrent une aide précieuse en comparant les livres comptables, en suggérant des écritures et en apprenant à détecter et corriger les erreurs au fil du temps. Cela permet de réduire les frais d'audit externe et d'accélérer à la fois les cycles de clôture et le reporting à l'attention des acteurs impliqués.
Les exigences réglementaires évoluent rapidement d'une région à l'autre. Les outils de conformité pilotés par l'IA utilisent le TALN pour analyser les mises à jour réglementaires et surveiller les transactions afin de s'assurer qu'elles sont conformes, générant automatiquement des rapports prêts pour l'audit. Les entreprises réalisent ainsi des économies sur les révisions juridiques et atténuent le risque d'amendes coûteuses.
Les plateformes d'analyse IA catégorisent les dépenses et mettent en évidence les achats non conformes en apprenant les comportements types des fournisseurs. Les DAF bénéficient d'une visibilité sur les dépassements de budget et les écarts contractuels, ce qui permet d'engager des négociations ciblées et de réduire les coûts.
L'inadéquation des stocks immobilise le capital. Les modèles prédictifs d'IA analysent les tendances de la demande et la performance des fournisseurs pour suggérer des points de commande et des fournisseurs privilégiés. Cela permet de réduire les coûts de transport et les frais de réapprovisionnement d'urgence.
Les applications de process mining aident à visualiser chaque étape, identifiant les goulots d'étranglement et les étapes redondantes. Les algorithmes d'IA proposent des suggestions pour automatiser les workflows, accélérant tous les processus et réduisant les dépenses. Les agents IA pour la Finance gèrent quant à eux de plus en plus de workflows de manière autonome, ce qui permet aux équipes de rester concentrées sur les tâches plus stratégiques.
L'automatisation des tâches répétitives grâce à l'IA permet aux professionnels de la Finance de consacrer davantage de temps, d'énergie et d'expertise à des domaines comme l'analyse financière et la planification stratégique. Réorienter les talents vers des activités à forte valeur ajoutée améliore la productivité de l'équipe et maximise le ROI.
77 % des pionniers de l'IA dans la Finance ont déjà adopté l'IA dans leurs opérations quotidiennes.
Le déploiement de l'IA pour votre équipe Finance nécessite une approche ciblée et axée sur des indicateurs. Les directeurs financiers doivent donner la priorité aux processus à fort impact, définir des KPI clairs en matière de réduction des dépenses et établir un cadre favorisant l'équilibre entre gains rapides et évolutivité durable.
En ancrant chaque phase de l'implémentation à des objectifs concrets, les équipes peuvent rapidement démontrer le ROI de l'IA et obtenir le soutien des dirigeants pour une adoption plus large. Ces étapes peuvent vous aider à intégrer l'IA en douceur dans votre fonction Finance.
Commencez par déterminer quelles tâches de la fonction Finance nécessitent un travail répétitif et des mécanismes de correction d'erreurs coûteux et chronophages. Discutez avec les chargés de la comptabilité fournisseurs, les comptables et les contrôleurs pour comprendre les goulots d'étranglement quotidiens et les déclencheurs d'exceptions courants. Documentez la durée des tâches et la fréquence à laquelle une intervention humaine est nécessaire. Cela vous aidera à sélectionner un ou deux processus, comme l'approbation des factures ou le rapprochement des comptes, où les algorithmes de Machine Learning peuvent rapidement avoir un impact.
Collaborez avec l'IT pour consolider les flux de comptabilité fournisseurs, de comptabilité clients, de grand livre et autres données pertinentes dans un référentiel de données centralisé. Standardisez les formats de données et établissez des contrôles de validation simples, comme des champs obligatoires et des validations de plage, pour détecter les anomalies en amont. Mettez en place un tableau de bord élémentaire de suivi des indicateurs clés (p. ex., temps de traitement, taux d'exceptions) pour garantir que la qualité des données reste élevée et soutient l'entraînement fiable de l'IA et son suivi continu.
Choisissez une solution d'IA qui correspond clairement à vos objectifs. Il pourrait s'agir d'une IA qui vous aide à extraire des informations de documents ou une IA générative qui crée des rapports financiers à partir de ces données. Collaborez avec votre fournisseur ou votre équipe interne de data scientists pour alimenter le modèle avec des données de transactions historiques et ainsi l'aider à apprendre vos styles de documents et règles spécifiques. Assurez-vous de connecter l'IA aux systèmes Finance existants pour garantir l'extraction des bonnes données et l'envoi d'alertes pertinentes.
Avant le déploiement complet, mesurez les métriques de référence : temps moyen de traitement, volume d'exceptions et heures de rapprochement manuel. Exécutez la solution d'IA en parallèle avec les flux de travail actuels (ce qu'on appelle le mode fantôme) pendant une courte période. Comparez les résultats générés par l'IA à vos valeurs de références pour quantifier le temps gagné et la réduction des erreurs manuelles. Utilisez les écarts éventuels pour affiner les paramètres du modèle et les règles de gestion des exceptions avant d'effectuer le basculement.
Établissez un calendrier d'examen trimestriel avec les acteurs impliqués des fonctions Finance, IT et Opérations pour évaluer la performance de l'IA et les métriques des processus. Réentraînez les modèles sur des données récentes, ajustez les seuils d'automatisation en fonction de l'évolution des tendances en matière de transactions et mettez à jour les règles de validation. Appliquez les leçons apprises aux nouveaux processus Finance, comme la conformité fiscale ou les opérations de trésorerie, en étendant progressivement les économies de coûts tout en maintenant la gouvernance et la transparence.
L'IA s'avère être un puissant catalyseur pour une transformation réelle. Lorsqu'elle est intégrée à vos processus Finance essentiels, elle révèle constamment de nouvelles façons d'améliorer l'efficacité. Les leaders acquièrent des connaissances précises pour anticiper les étapes suivantes, gérer les risques et utiliser judicieusement leurs ressources. Cela permet aux équipes d'aller au-delà des tâches de routine pour se concentrer sur l'analyse stratégique afin d'éclairer la prise de décision.
Il n'est pas nécessaire de remanier tous les aspects de vos données financières en même temps. Le parcours vers l'IA dans la Finance commence par un projet ciblé où la capacité de l'IA à réduire les coûts peut être observée clairement et mesurée immédiatement. Ces premiers succès instaurent la confiance et inspirent une utilisation plus large, transformant l'IA d'une simple expérience en une composante essentielle de votre planification stratégique. Au fil du temps, à mesure que chaque nouveau domaine de la Finance est intégré de manière réfléchie, l'IA devient le socle d'un avantage concurrentiel qui génère une valeur ajoutée durable.
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