Découvrez comment l'IA transforme la finance

1. Prévisions et planification financières

L'IA transforme le processus de prévision et de planification financière grâce à l'analyse prédictive. L'analyse prédictive est un type d'analyse de données utilisée dans les entreprises pour identifier les tendances, les corrélations et les causes. Elle exploite les données, les algorithmes statistiques et le machine learning pour prévoir des résultats en fonction de l'analyse des données historiques et des tendances existantes.

Grâce à l'analyse prédictive, les équipes finance peuvent prévoir les flux de trésorerie futurs à l'aide des données historiques de l'entreprise ainsi que des données du secteur. Bien que les prévisions financières traditionnelles doivent être ajustées manuellement lorsque les circonstances changent, les prévisions basées sur l'IA peuvent être recalibrées en fonction de nouvelles données, ce qui permet de garder les prévisions et les plans pertinents et précis. L'IA générative peut même commenter automatiquement le contexte pour expliquer les prévisions produites par les modèles prédictifs et mettre en évidence les facteurs clés à l'origine de la prédiction.

2. Conformité réglementaire

Compte tenu de la complexité croissante de la conformité partout dans le monde, le coût et les ressources monopolisées par le reporting réglementaire a augmenté ces dernières années. Les entreprises consacrent beaucoup de temps et de ressources à répondre à ces exigences. L'IA peut gérer une partie du travail en automatisant la surveillance de la conformité, la gestion des pistes d'audit et la création de rapports réglementaires.

Une technologie particulièrement précieuse en matière de conformité réglementaire est le traitement du langage naturel. Le NLP est une branche de l'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain. Le NLP est capable d'analyser rapidement de grandes quantités de données textuelles, pour transformer du texte brut ou de la parole en informations pertinentes. Il permet d'analyser de longs documents, contrats, politiques et autres sources de texte pour extraire des informations essentielles, des modifications pertinentes et des risques potentiels de conformité. Le traitement du langage naturel peut même faciliter la gestion des documents, en classant automatiquement les documents en fonction de critères prédéterminés.

3. Optimisation du flux de trésorerie

La gestion efficace des flux de trésorerie constitue toujours une des priorités des DAF et de leurs équipes. L'IA s'avère être un outil précieux pour l'optimisation des flux de trésorerie. En raison des grandes quantités de données nécessaires, la plupart des professionnels de la finance ont besoin de plus d'un jour pour obtenir une vue consolidée de leur trésorerie et de leurs liquidités. Or, même dans ce cas, les prévisions peuvent inclure des erreurs et être rapidement rendues obsolètes.

Grâce à l'analyse prédictive et au machine learning, les entreprises peuvent compiler automatiquement des données à partir de toutes les sources pertinentes (historiques et actuelles) pour prévoir en continu les flux de trésorerie futurs. Grâce à des prévisions de trésorerie plus rapides et plus précises, les entreprises peuvent prendre des mesures proactives pour maintenir des niveaux de liquidité sains. Par exemple, s'il y a des excédents de trésorerie, ils peuvent tirer parti de remises pour paiement anticipé avec les fournisseurs ou identifier les domaines à réinvestir dans l'entreprise. Lorsque la trésorerie est limitée, ils peuvent réévaluer les prêts ou déclencher des transferts de devises entre filiales. Les équipes finance peuvent également utiliser l'IA pour optimiser le fonds de roulement en appliquant les bonnes incitations au paiement anticipé pour sélectionner des fournisseurs en fonction des conditions du marché, de l'historique des paiements et d'autres facteurs.

4. Gestion des dépenses

La gestion des dépenses peut rapidement devenir une source de frustration. Pour les collaborateurs, le respect de la politique en matière de frais par la collecte manuelle des justificatifs, le remplissage des formulaires et la soumission des notes de frais est ardu et sujet aux erreurs. De plus, les équipes finance ne peuvent pas examiner manuellement toutes les dépenses pour en vérifier la conformité. L'IA est un outil efficace pour accélérer la gestion des dépenses et éliminer une partie de sa complexité. Par exemple, la reconnaissance optique de caractères (OCR), une forme d'IA qui peut numériser du texte manuscrit, imprimé ou des images, extraire les informations pertinentes et les numériser, peut aider au traitement des reçus et à la saisie des dépenses. Le logiciel d'OCR scanne les reçus et les factures chargés pour renseigner automatiquement les champs de note de frais, tels que le nom du commerçant, la date et le montant total.

Le rôle de l'IA dans la gestion des dépenses ne s'arrête pas là. Les entreprises peuvent également utiliser l'IA pour automatiser les workflows d'approbation, en signalant uniquement les dépenses qui nécessitent un examen par l'équipe finance en fonction de règles prédéterminées, ce qui favorise la gestion seulement des exceptions. Les assistants aux dépenses compatibles avec l'IA deviennent également de plus en plus courants. Ils aident les collaborateurs en catégorisant automatiquement les dépenses, en remplissant la documentation requise pour chacun d'eux et en formulant des conseils sur la politique de conformité d'une entreprise.

5. Automatisation des tâches

L'une des capacités les plus courantes et sans doute l'une des plus percutantes de l'IA est probablement l'automatisation des tâches. L'IA peut aider à automatiser de nombreux processus financiers manuels qui prennent beaucoup de temps et qui submergent les collaborateurs, tels que :

• La saisie de données : Extrait et saisit les informations pertinentes des relevés, factures, reçus et autres documents financiers dans le système d'une entreprise.
• La saisie et le traitement des factures : Analyse, lit et numérise les factures papier.
• Le rapprochement et la vérification : Compare et rapproche automatiquement les factures des bons de commande et des accusés de réception correspondants.
• L'exécution des paiements : Facilite le processus de paiement, y compris la planification des paiements pour optimiser le flux de trésorerie, la sélection du mode de paiement préféré et l'exécution du paiement automatiquement ou avec une intervention minimale des collaborateurs.
• Le rapprochement : Effectue un processus de rapprochement automatisé qui rapproche les transactions de paiement des relevés bancaires afin de vérifier que les montants et les bénéficiaires sont corrects.
• La recherche de la valeur par défaut pour la combinaison de codes de compte : Prédit et définit automatiquement par défaut les valeurs de segment de la combinaison de codes de compte sur les lignes de facture fournisseurs sans bon d'achat.
• Le processus de clôture financière : L'automatisation intelligente des processus permet d'automatiser l'orchestration complexe de la clôture financière et de surveiller le statut des tâches sur plusieurs systèmes. Elle recommande de nouvelles règles qui guident l'automatisation continue, lance automatiquement les processus de clôture dès que les tâches liées sont terminées et met à jour le calendrier de clôture.

L'automatisation avancée de tâches manuelles volumineuses, répétitives et ordinaires présente de nombreux avantages, notamment des gains de temps et des économies, une diminution des erreurs et une meilleure satisfaction employé à mesure que les équipes finance se concentrent sur des tâches plus stratégiques, à plus forte valeur ajoutée.

6. Analyses et rapports financiers

L'IA peut aider à automatiser et à améliorer plusieurs aspects du processus de reporting et d'analyse financiers. Au cours des premières étapes, elle peut extraire des informations financières pertinentes de différentes sources de données. Elle peut ensuite nettoyer et traiter les données financières en identifiant les erreurs, les incohérences ou les valeurs manquantes et en informant les équipes finance des domaines nécessitant une attention particulière.

L'IA peut ensuite utiliser les données pour générer des états financiers, tels que des comptes de résultat, des bilans et des états de trésorerie, transformant les données en rapports mettant en évidence des indicateurs clés de performance (KPI), des tendances et des observations. Elle peut également faciliter la création de rapports réglementaires. L'IA générative peut remplir des formulaires avec les données fournies par les collaborateurs, qui n'ont plus qu'à les examiner et les confirmer.

L'IA générative peut être utilisée pour produire des rapports narratifs, fournissant un contexte dans les chiffres en combinant les états financiers et les données avec une explication de chacun. L'IA générative peut même aider à préparer les premiers projets de bilans.

1. Amélioration de l'efficacité et de la productivité

L'IA peut aider à augmenter l'efficacité et la productivité de l'équipe finance de nombreuses manières. La liste est déjà longue, mais ce n'est que le début. L'automatisation de nombreux processus financiers, tels que la collecte de données, la consolidation et l'entrée, est déjà un ajout notable. Elle permet de faire passer le rôle de la finance de l'analyse du passé aux prévisions de l'avenir qui aident l'entreprise.

Cependant, ce n'est que le début. À l'avenir, la finance pourrait exploiter l'IA pour stimuler l'efficacité et la productivité. Par exemple, les équipes finance déploient également l'IA générative pour faciliter la recherche d'informations, combler les lacunes en matière de connaissances et travailler. Les cas d'utilisation incluent l'aide à la rédaction, la synthèse, l'analyse et la discussion. Selon une étude réalisée en 2023 par Boston Consulting Group et MIT Sloan, l'IA générative améliore la performance d'un employé hautement qualifié de 40 %. Un rapport PwC de 2024 a révélé que 60 % des dirigeants s'attendent à ce que l'IA générative s'avère bénéfique en termes d'efficacité. Une enquête NVIDIA menée en 2024 auprès de 400 professionnels des services financiers dans le monde a révélé que « l'efficacité opérationnelle » était l'avantage de l'IA cité le plus souvent par les personnes interrogées (43 %).

2. Amélioration de l'expérience et de la fidélité client

L'IA aide à améliorer l'expérience et la fidélité client en permettant aux entreprises de proposer des interactions personnalisées, proactives et intégrées sur différents points de contact. La personnalisation est un bon exemple. Dans un rapport publié en 2024 par Forrester, 42 % des cadres interrogés ont identifié l'hyperpersonnalisation de l'expérience client comme l'un des principaux cas d'utilisation de l'IA.

L'IA peut contribuer à la personnalisation en analysant les données, les préférences et le comportement des clients afin de recommander des produits, des contenus et des offres appropriées. Les entreprises peuvent également aller plus loin grâce à la segmentation client basée sur l'IA pour des campagnes et des promotions marketing plus ciblées. L'IA peut même aider à personnaliser les prix, en utilisant des informations en temps réel sur les préférences des clients individuels, les changements du marché et l'activité des concurrents pour optimiser les prix et les remises.

L'IA fait partie intégrante de la fidélisation des clients grâce à des analyses prédictives du comportement futur des clients, de la valeur à vie et même de la probabilité d'attrition, ce qui permet aux entreprises de concentrer leurs efforts sur la résolution proactive des problèmes dès qu'ils surviennent.

Enfin, les chatbots et les assistants numériques alimentés par l'IA renforcent les relations avec les clients en répondant aux questions à la demande et en fournissant un service rapide et continu.

3. Diminution des erreurs

Dans la finance, l'IA peut aider à réduire les erreurs, en particulier dans les domaines où les humains en commettent souvent. Les tâches répétitives à volume élevé peuvent souvent entraîner des erreurs humaines, mais les ordinateurs n'ont pas le même problème. Des algorithmes avancés, l'analyse des données et des fonctionnalités d'automatisation fournies par l'IA peuvent aider à identifier et à corriger les erreurs courantes dans des domaines tels que la saisie de données, le reporting financier, la comptabilité et le traitement des factures.

4. Réduction des coûts

L'IA montre déjà sa capacité à réduire les coûts. Dans une enquête NVIDIA, plus de 80 % des personnes interrogées ont fait état d'une augmentation des revenus et d'une diminution des coûts annuels liés à l'utilisation d'applications basées sur l'IA. En outre, l'IA pourrait réduire les charges des entreprises de S&P 500 d'environ 65 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années, selon un rapport de la Bank of America réalisé en octobre 2023.

L'IA peut aider à réduire les coûts de plusieurs façons. L'automatisation des tâches est une tactique évidente de réduction des coûts, qui permet aux entreprises de réduire leurs coûts de main-d'œuvre, de combler les lacunes en matière d'effectifs, d'améliorer la productivité et l'efficacité, et de faire en sorte que les collaborateurs se concentrent sur des activités stratégiques à valeur ajoutée. Les entreprises avancent également qu'une meilleure compréhension et une prise de décision facilitée par l'IA sont essentielles pour réduire les coûts. Les entreprises qui utilisent l'IA peuvent être plus à même d'optimiser les niveaux de stock et les supply chains, de détecter les fraudes, d'identifier les opportunités d'économies et d'allouer les ressources plus efficacement.

5. Amélioration de la prise de décision

Une étude réalisée en 2023 par Seth Stephens-Davidowitz, auteur à succès d'Oracle et du New York Times, a mis en lumière le dilemme auquel sont confrontés les dirigeants en matière de prise de décision, et les résultats sont édifiants.

Parmi les dirigeants interrogés :

• 74 % estiment que le nombre de décisions prises chaque jour a été multiplié par 10 au cours des trois dernières années.
• 97 % veulent s'aider des données pour prendre des décisions.
• 93 % estiment que l'avenir de leur entreprise dépend de la qualité des analyses pour la prise de décisions.
• 72 % admettent que le volume considérable de données à leur disposition les a déjà empêchés de prendre une décision.
• 89 % estiment que le nombre croissant de sources de données limite le succès de leur entreprise.
• 94 % estiment que les bonnes données et informations pourraient aider le service financier à prendre de meilleures décisions.

Les capacités de l'IA en matière de collecte, d'analyse et de contextualisation des données, pour n'en nommer que quelques-unes, aident à éliminer de nombreux obstacles à la prise de décision cités par les dirigeants d'entreprise.

6. Amélioration de la gestion des risques

L'IA joue un rôle particulièrement important dans la détection des fraudes. Les modèles de machine learning entraînés à cet effet traitent à la fois les données transactionnelles actuelles et historiques pour détecter le blanchiment d'argent ou d'autres actes répréhensibles en mettant en correspondance des modèles de transactions et des comportements.

Des modèles de détection d'anomalies basés sur l'IA peuvent également être entraînés pour identifier les transactions qui pourraient indiquer une fraude. Dans ce cas, les systèmes d'IA apprennent en permanence, et au fil du temps, ils peuvent réduire les cas de faux positifs, car l'algorithme est affiné en apprenant quelles anomalies étaient des transactions frauduleuses et lesquelles ne l'étaient pas.

La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données en très peu de temps est un atout pour l'équipe finance. Qu'il s'agisse d'analyses des supply chains, des opérations ou des marchés financiers, l'IA peut aider à identifier rapidement les risques potentiels et à utiliser des techniques de modélisation prédictive pour évaluer la probabilité et l'impact des résultats possibles.

7. Évolutivité

Si aujourd'hui l'IA est en plein essor et est accessible à un si grand nombre d'entreprises, c'est notamment grâce aux plateformes d'IA dans le cloud. Les systèmes d'IA, en particulier l'IA générative, nécessitent beaucoup de puissance de calcul. Les modèles sont également fréquemment mis à jour. Ces deux facteurs rendent très difficile d'« acheter une IA » pour l'exécuter dans un data center d'entreprise. Les plateformes de cloud computing fournissent une infrastructure et des ressources évolutives pour le déploiement et l'exécution d'applications d'IA, de sorte que les entreprises paient pour les fonctionnalités dont elles ont besoin et bénéficient de mises à jour sans avoir besoin de correctifs et de mises à jour logicielles. Pour les entreprises qui utilisent des ERP dans le cloud, l'incitation à utiliser la technologie d'IA à partir du même cloud est substantielle. La migration et la préparation des données pour l'IA se révéleront beaucoup plus sûres si les systèmes d'origine résident dans la même infrastructure cloud.