Quel est le rôle de l'IA en Finance ?
Le rôle de l'IA dans la Finance est d'optimiser les tâches effectuées par les équipes Finance. Pour les DAF et les professionnels de la Finance, l'IA est une évolution majeure de la technologie financière.
Qu'est-ce que l'IA ?
L'Intelligence Artificielle (IA) est la capacité des machines à effectuer des tâches qui nécessitent traditionnellement une intelligence humaine. L'IA analyse et tire des enseignements des données, reconnaît les modèles et formule des prédictions. En effectuant ces tâches plus rapidement et à grande échelle, l'IA améliore la prise de décision intelligente et la productivité humaine.
Qu'est-ce que la Finance Cloud ?
L'IA transforme déjà la fonction Finance au sein des entreprises. Cependant, cette transformation dépend du socle technologique du système de gestion financière.
La Finance se définit comme la gestion, la création et l'analyse des fonds et des investissements. Certains aspects bancaires et financiers sont pris en charge par les institutions financières dédiées, tels que l'évaluation du risque de crédit, l'autorisation de crédit et la détection des fraudes. D'autres sont gérés en interne par les entreprises, tels que l'évaluation des risques, la budgétisation et la planification des investissements.
De nombreuses entreprises font appel à des solutions de gestion financière pour prendre des décisions éclairées. Ces solutions ont longtemps été la base des services Comptabilité et Finance, et font généralement partie d'une suite d'applications appelée Enterprise Resource Planning, ou ERP.
Historiquement, les systèmes ERP sont ralentis par leurs caractéristiques traditionnelles, avec des cycles de mises à jour coûteuses, le besoin de recourir au service IT pour ajouter ou modifier des fonctionnalités et des silos de données frustrants. Passer à une approche Cloud native telle que la plateforme Workday offre aux entreprises un accès en temps réel à leurs données, leur permettant d'avoir une vision complète de leurs activités et de leurs finances.
Workday a intégré l'IA au cœur même de sa plateforme. Les principales structures financières du marché utilisent déjà la technologie d'IA intégrée à Workday pour proposer de meilleures expériences collaborateur, améliorer l'efficacité opérationnelle et fournir des insights pour une prise de décision plus rapide et Data-Driven.
« Workday Journal Insights soulage les utilisateurs finaux d'une tâche à effectuer chaque mois. Ils peuvent résoudre les problèmes et les corriger dans le mois. C'est devenu un processus continu. »
– ERP Business Analyst, IMN Financial Markets
Quel est le rôle de l'IA en Finance ?
Le monde du travail a changé et a transformé tous les aspects de l'entreprise. La fonction RH est passée à une économie axée sur les compétences. La Finance a adopté le traitement de transactions sans contact. Et l'IT doit gérer des outils et des systèmes destinés à des effectifs diversifiés. Cette transformation est indissociable de l'IA.
Dans la Finance, l'IA se définit comme la capacité des machines à effectuer des tâches qui améliorent l'analyse, la gestion et l'investissement du capital des entreprises. En automatisant les tâches manuelles répétitives, en détectant les anomalies et en fournissant des recommandations en temps réel, l'IA représente une source majeure de valeur ajoutée.
Appliquer l'IA aux tâches et aux processus financiers prévisibles traditionnellement chronophages est essentiel pour moderniser le secteur des services financiers. Les équipes Finance passent par exemple beaucoup de temps à collecter les informations et à effectuer des rapprochements tout au long du mois et en fin de trimestre. L'IA effectue des tâches de veille, telles que la résolution des anomalies, la gestion des exceptions et la soumission de recommandations afin que les équipes puissent se concentrer sur l'aspect stratégique.
Comment la Finance tire-t-elle parti de l'IA ?
Le profil de l'IA s'est considérablement amélioré ces derniers temps, en particulier grâce à ChatGPT, aux chatbots des services client et à l'IA générative. De même, les décisions de crédit qui nécessitaient auparavant de traiter de grandes quantités de données client et d'historiques de crédit sont maintenant plus éclairées grâce aux systèmes d'IA.
Pour les entreprises, les algorithmes d'IA et de ML sont devenus nécessaires pour rester compétitif dans le domaine de la Finance. Traditionnellement, les tâches de la fonction Finance (de la détection des anomalies pour identifier les fraudes à la prédiction des résultats) étaient effectuées manuellement. Alors que, pour être efficace et fournir des insights stratégiques, la Finance doit répondre à des attentes de plus en plus exigeantes, les entreprises doivent adopter les technologies d'IA offrant le plus d'automatisation, d'intégrité et de précision.
Dans cette section, nous allons découvrir trois domaines dans lesquels les applications d'IA sont en passe de devenir la norme pour le secteur financier.
« Avec l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning intégrés dans notre système, nous avons atteint une précision de facturation et une automatisation de notre flux de trésorerie proches de 100 %, et le pourcentage d'écritures comptables que nous traitons manuellement est désormais à un niveau exceptionnellement bas. »
– Philippa Lawrence, Vice President et Chief Accounting Officer, Workday
Le rôle de l'IA en comptabilité
Minimiser les erreurs humaines est de la plus haute importance dans les services comptabilité, car les conséquences en cas de fautes ou d'incohérences sont considérables. Les équipes doivent traiter une grande quantité de factures, rapports et données, et l'IA est donc nécessaire pour rester compétitif. Voici les domaines dans lesquels l'IA s'est avérée essentielle pour les clients Workday :
Automatisation : l'automatisation des transactions financières centrales traditionnellement traitées de manière manuelle permet de réduire les erreurs, les coûts et les heures, ce qui présente d'importants avantages pour tous. Par exemple, l'IA peut charger et scanner de gros volumes de factures, identifier les urgences et établir les priorités de traitement. Les factures peuvent ensuite être envoyées aux spécialistes les plus aptes à les traiter en fonction de l'historique des tâches.
Détection d'anomalies : les entreprises qui utilisent l'IA pour détecter les exceptions et les anomalies en continu évitent les goulots d'étranglement en fin de période. Le processus traditionnel de comptabilité et Finance représente une grande quantité de travail en un temps réduit. L'IA diminue drastiquement le temps de veille, permettant aux équipes comptables de se concentrer sur l'analyse et l'adoption d'initiatives stratégiques.
Recommandations intelligentes : grâce à l'IA, les entreprises peuvent générer automatiquement des recommandations tout au long de la période. Dans le cas du processus du contrat au paiement (Contract-to-Cash) par exemple, les équipes de comptabilité clients consacrent 50 % de leur temps à traiter manuellement les paiements. L'IA peut détecter les erreurs de comptabilité et suggérer les factures correspondant le mieux aux justificatifs des clients.
« Nous comprenons que l'Intelligence Artificielle nous offre l'opportunité de transformer positivement la façon dont les entreprises et les collaborateurs opèrent. »
– Sayan Chakraborty, President, Product and Technology, Workday
Le rôle de l'IA dans la FP&A
Prévoir l'avenir est plus essentiel que jamais. Alors que des changements majeurs se succèdent chaque semaine, si ce n'est chaque jour, les entreprises doivent être capables de s'adapter. Les algorithmes d'IA analysent les données au même rythme que les changements se produisent et offrent aux équipes de planification le temps de prévision nécessaire pour garder une longueur d'avance. Voici les trois domaines dans lesquels l'IA est déjà essentielle pour les clients de Workday Adaptive Planning :
Détection d'anomalies : l'IA utilise l'historique des données pour alerter les planificateurs lorsque des données anormales apparaissent. Cela améliore considérablement la visibilité que peut avoir l'utilisateur sur la cause de ces anomalies, lui permettant de procéder à des ajustements à temps. Chaque nouveau cas permet au modèle d'apprendre du feedback utilisateur, ce qui lui permet de s'améliorer continuellement.
Reporting des valeurs aberrantes : l'IA réduit drastiquement le temps de réponse en cas de détection de valeurs aberrantes dans les prévisions. L'IA compare ses propres prévisions avec celles d'un planificateur, son budget ou une autre version, et ce en temps réel. Elle peut ensuite identifier les comptes présentant des différences significatives. L'IA favorise ainsi une analyse plus rapide des versions de planification tout en identifiant les anomalies à mesure qu'elles apparaissent.
Prévisions : les prévisions précises sont la base même de la planification et de l'analyse financières (FP&A). Avec l'IA, les utilisateurs peuvent tirer parti de l'historique des données pour effectuer des prévisions à la demande plus approfondies. Grâce à l'analyse en temps réel de l'IA, il est également possible d'incorporer des ensembles de données pour plus de précision. Cela ouvre la voie à un nouveau genre de planification qui apprend continuellement des données et qui s'adapte à un monde en plein changement.
Le rôle de l'IA dans la gestion des achats
Pour être efficaces, les équipes de gestion des achats doivent avoir les moyens d'évaluer avec précision les données, de détecter les risques et de gagner en efficacité. Les processus Source-to-Pay tendent à être chronophages et source d'erreurs, permettant à l'IA d'avoir un impact très important. Voici trois exemples d'utilisation de l'IA pour la gestion des dépenses :
Localisation des données : la recherche sémantique dans Workday utilise la reconnaissance optique des caractères (OCR) pour localiser rapidement les contrats. Une tâche qui auparavant prenait des heures, voire des jours, s'effectue désormais en quelques secondes. Vous libérez ainsi les équipes de sourcing qui peuvent alors se concentrer sur des tâches plus importantes, comme la négociation de contrats et la gestion des risques.
Détection des risques : le traitement des charges est un domaine à risque pour les entreprises. Contrairement à la fraude, les risques proviennent souvent d'erreurs d'entrée telles que des charges en double, des montants ou des dépenses incorrectes. L'IA est particulièrement efficace pour réviser d'importants jeux de données et identifier les éléments qui semblent sortir de l'ordinaire. Vous rationalisez ainsi le processus de révision des notes de frais et réduisez le temps de remboursement.
Recommandations des catégories de dépenses : l'IA peut fournir aux utilisateurs une sélection de catégories de dépenses appropriées lors de la création de demandes d'achat et de bons de commande. Cela permet ainsi de réduire le nombre d'erreurs en aval, d'accélérer le processus d'achat et d'améliorer l'expérience utilisateur. Cela améliore non seulement l'efficacité, mais cela favorise également une plus grande confiance parmi les membres de l'équipe.
Gardez une longueur d'avance
Bien qu'une grande majorité des professionnels de la Finance pensent que l'IA fera partie intégrante de leurs workflows d'ici à la fin de la décennie, ils ne sont qu'une minorité à déjà l'utiliser.
71 %
des professionnels de la Finance pensent qu'ils utiliseront l'IA d'ici la fin de la décennie*
4 %
affirment déjà l'utiliser, et 26 % pensent que ce n'est tout simplement pas réalisable d'ici 2030 ou qu'ils n'en ont pas besoin*
* Étude internationale sur le futur de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning dans la fonction Finance
, FSN Modern Finance Forum, 2022
Quels sont les avantages de l'IA dans la Finance ?
Les DAF cherchent depuis longtemps à réduire le temps passé sur les processus tels que la clôture, la consolidation, le reporting et la paie. Entre de bonnes mains, les technologies digitales et une automatisation renforcée peuvent constituer le duo gagnant pour permettre aux DAF de révolutionner la fonction Finance.
Un rapport Workday de 2022 prévoyait que l'IA dans la fonction Finance serait substantiellement adoptée (71 %) d'ici dix ans. Cependant, 74 % des professionnels de la Finance n'ont actuellement aucune expérience en matière d'IA. Voici quelques processus dont les performances ont d'ores et déjà été améliorées par l'utilisation de l'IA :
Analyser plus rapidement de grandes quantités de transactions
Automatiser les tâches manuelles et répétitives
Prédire et réduire les risques efficacement
Détecter les modèles et les anomalies en continu
Réduire le délai de clôture
Permettre aux collaborateurs de se concentrer sur d'autres tâches
Limiter le risque d'erreurs humaines
Une étude mondiale menée auprès de 260 DAF révèle que près de la moitié d'entre eux (48 %) cherchent à investir dans la technologie pour rationaliser les tâches de la fonction Finance. Plus surprenant encore, la quasi-totalité des personnes interrogées (99 %) qui priorisent la technologie reconnaissent que les mises à jour en la matière seront indispensables pour attirer et fidéliser les collaborateurs. Pour garder une longueur d'avance en matière de recrutement, les entreprises doivent prioriser des solutions d'IA de pointe.
Le saviez-vous ?
Embaucher des talents ayant des compétences en matière d'IA est une priorité pour 57 % des DAF lors du processus de recrutement.
Quel est l'avenir de l'IA dans la Finance ?
Toute tentative de modernisation de la fonction Finance sans IA est vouée à l'échec. Pour débloquer le véritable potentiel de l'IA, les entreprises doivent avoir une solide compréhension de sa portée, du Deep Learning au traitement automatique du langage naturel (TALN). Notre étude montre que de nombreuses entreprises font face à un manque de compétences très important en matière d'IA, avec 71 % des fonctions Finance souhaitant augmenter leurs effectifs de data scientists pour atteindre leurs objectifs d'ici 2030.
Alors que les entreprises continuent d'investir dans l'IA, il est nécessaire pour les dirigeants d'avoir confiance dans leurs solutions d'IA. Chez Workday, notre approche tire profit de l'IA et de ses principes éthiques intégrés à l'architecture de nos solutions Finance.
Les entreprises décrivent souvent leurs produits comme « basés sur l'IA » sans donner d'explications claires. Workday est le seul fournisseur de solutions de gestion financière Cloud qui intègre l'IA au sein de son architecture. Cela permet à nos applications de tirer profit de l'IA de manière native, en tant que partie intégrante du workflow, plutôt que via des intégrations compliquées.
Nous pensons que pour que l'IA puisse tenir ses promesses, elle doit être fiable. C'est pourquoi Workday a mis en place un programme de Machine Learning Trust, qui offre une gouvernance sur la définition des procédures pour le développement et la gestion de l'IA chez Workday. Ce travail nous permet de garantir des avantages technologiques à nos clients en adéquation avec nos valeurs fondamentales. Pour assurer la fiabilité de nos IA, nous respectons les principes suivants :
Renforcer le potentiel humain
Impacter positivement la société
Défendre la transparence et l'équité
Respecter notre engagement pour la confidentialité et la protection des données
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Guidez et façonnez la fonction Finance du futur
Avec plus de 60 millions d'utilisateurs de la même version de Workday partout dans le monde, nos clients ont accès aux données financières fiables nécessaires pour réaliser le potentiel de l'IA. Apprenez-en plus sur la manière dont les entreprises exploitent aujourd'hui les IA natives pour prendre des décisions financières avec Workday.