QU'EST-CE QUE L'AUTOMATISATION DE LA FINANCE ?

Comptabilité fournisseurs

Le processus d'achat est un processus manuel parmi les plus chronophages pour les services comptables et les équipes chargées des achats. Entre processus de commande fastidieux, paiements tardifs, règlements incorrects et autres erreurs humaines, les collaborations importantes pour le cycle d'achat sont mises à rude épreuve. Pire encore, ces problèmes peuvent entraîner des retards dans le processus de clôture pour les équipes Finance, provoquant des inefficacités supplémentaires.

Étant donné que des facteurs importants, tels que la réputation, dépendent de la fiabilité et de la régularité des paiements, les entreprises doivent éliminer toute marge d'erreur. L'automatisation intelligente peut aider vos équipes chargées de la comptabilité fournisseurs de plusieurs manières :

• Pour créer un bon de commande, le TALN peut fournir des recommandations en temps réel fondées sur d'anciens bons de commande. Non seulement cela permet de réduire la quantité de tâches manuelles chronophages, mais cela minimise également les erreurs de catégorisation et augmente la précision de la comptabilité.
• L'une des tâches les plus fastidieuses du processus d'achat est le traitement des factures. Le Machine Learning permet aux utilisateurs de charger et de numériser des factures en masse, avant de les transférer aux équipes de comptabilité fournisseurs. Le logiciel Workday peut également détecter les factures urgentes et les traiter en priorité. 
• Grâce aux files d'attente de tâches intelligentes, les équipes Finance peuvent ajuster les charges de travail en fonction de données et de recommandations générées par l'IA. La réduction des coûts de traitement des factures et l'accélération des délais de traitement qui en résultent ont des répercussions majeures sur les résultats de l'entreprise.

Gestion de la paie

Dans les entreprises sans automatisation intelligente des processus, la gestion de la paie peut s'avérer complexe. Lors du traitement de la paie, les services de paie passent trop de temps à rechercher manuellement des informations essentielles sur les collaborateurs, ce qui entraîne des audits fastidieux des dossiers de paie. L'utilisation du Machine Learning pour détecter les anomalies permet à l'automatisation intelligente de réduire le risque d'erreur humaine et de garantir la rapidité et la précision des transactions.

Selon une étude réalisée par Workday et PayrollOrg, 56 % des professionnels de la paie interrogés ont déclaré qu'une solution automatisée qui met à jour en temps réel les modifications des données sur les collaborateurs dans la paie était la technologie émergente la plus précieuse pour leur fonction. En adoptant un système Cloud doté de fonctionnalités automatisées connectant les données Finance, RH et Paie, vous pouvez :

• Traiter la paie en continu tout en générant automatiquement des insights
• Automatiser le traitement de la paie dans différents services
• Générer des audits flexibles des données de paie, avec un reporting financier et des analyses en temps réel

Remboursement des notes de frais

La paie n'est toutefois qu'un aspect du contrat entre l'employeur et le collaborateur. La gestion des frais, c'est-à-dire le processus de suivi, de saisie et de remboursement des frais, peut être extrêmement chronophage, surtout si les collaborateurs soumettent leurs notes de frais manuellement avec des reçus papier. Tout retard peut avoir un impact négatif sur les autres fonctions financières. À ce titre, la valeur ajoutée potentielle de la rationalisation du processus de remboursement des notes de frais grâce à l'automatisation est considérable.

Le remplacement de la saisie manuelle par la numérisation des reçus offre des avantages immédiats aux collaborateurs et aux employeurs. L'IA peut analyser automatiquement les reçus numérisés, détecter les anomalies, puis signaler les erreurs, qu'il s'agisse d'éléments de dépense mal classés ou de notes de frais en double. L'identification et la hiérarchisation des erreurs par ordre d'urgence permettent à Workday de garantir l'efficacité et la précision des équipes Finance.

Planification et prévisions

Alors que les marchés partout dans le monde continuent d'évoluer rapidement, l'accès à des prévisions précises devient de plus en plus précieux. Grâce aux quantités impressionnantes de données financières traitées chaque jour par les entreprises, il est possible de générer des prévisions plus précises que jamais. La seule difficulté réside dans l'analyse de ces données. La planification est donc un domaine dans lequel l'automatisation intelligente de la Finance génère déjà une valeur ajoutée significative.

L'automatisation de certaines parties du processus de planification permet aux entreprises de rapidement faire émerger des insights qui, autrement, seraient restés inaccessibles. Voici trois façons dont l'IA Workday fait évoluer le processus de planification budgétaire :

• La détection d'anomalies fournit aux utilisateurs des alertes immédiates lorsque des données hors norme sont repérées. Les utilisateurs peuvent identifier les écarts et rapidement détecter et éliminer les erreurs dès le début du cycle.
• Le reporting des valeurs incohérentes compare les prévisions, les budgets et les scénarios de simulation aux prévisions pilotées par l'IA pour identifier les comptes présentant des écarts notables. Cette comparaison permet de signaler d'éventuelles erreurs et de renforcer la confiance dans l'exactitude des plans existants.
• La fonctionnalité Predictive Forecaster utilise des données historiques et des algorithmes de Machine Learning pour établir des prévisions plus solides. Les entreprises peuvent en outre enrichir ces prévisions en y intégrant des jeux de données externes, y compris des statistiques sur le marché du travail, des tendances économiques et même des prévisions météorologiques.

L'automatisation intelligente et le rôle du DAF