IA et Machine Learning : transformer la FP&A
L'IA et le Machine Learning transforment la Finance en réduisant considérablement le temps nécessaire à la planification, au reporting et aux prévisions, et en permettant aux équipes Finance de consacrer plus de temps au partage d'insights plutôt qu'à l'échange de feuilles de calcul.
L'IA révolutionne le monde du travail, et la fonction Finance ne fait pas exception. Prenons l'exemple de Bergzeit, une enseigne de sport en ligne à forte croissance basée en Allemagne.
Auparavant, Bergzeit s'appuyait fortement sur un processus de budgétisation et de planification basé sur des feuilles de calcul. Pendant la planification annuelle, l'équipe Finance passait un nombre incalculable d'heures à manipuler des feuilles de calcul et à consolider leurs données en une seule version. À la fin du processus, les informations étaient souvent obsolètes et inexactes.
Après avoir adopté un outil de budgétisation et de prévision Cloud optimisé par l'IA, les équipes bénéficient désormais « d'une vue complète de nos finances en un seul endroit, fournissant les insights dont nous avons besoin pour prendre de meilleures décisions », explique Thorsten Fritz, Team Lead of Controlling.
L'équipe Finance de Bergzeit effectue non seulement des prévisions plusieurs fois par an, mais elle le fait plus rapidement et avec plus de précision.
Grâce à l'IA et au Machine Learning (ML), les équipes Finance du monde entier gagnent en efficacité et en efficience, en optimisant leurs processus et leurs méthodes. L'IA en FP&A automatise les tâches répétitives, standardise les flux de processus et permet d'obtenir des réponses aux questions plus rapidement.
Parmi les avantages particulièrement intéressants pour les équipes Finance, le fait de consacrer désormais plus de leur temps précieux à des tâches à valeur ajoutée et à la prise de décisions stratégiques plutôt qu'à des processus manuels et répétitifs.
Les directeurs financiers reconnaissent de plus en plus le pouvoir de transformation de l'IA. Parmi les dirigeants des services financiers,86 % déclarent que l'IA et le ML sont nécessaires pour maintenir la compétitivité de leur entreprise, et deux tiers affirment que l'utilisation de ces technologies a accru la productivité et l'efficacité opérationnelle.
La technologie promet de transformer la fonction Finance au cours des 10 prochaines années encore plus radicalement qu'au cours des 50 précédentes.
Tous les aspects de la fonction Finance sont concernés, y compris la comptabilité, la planification et l'analyse, la budgétisation et la clôture. D'ici la fin des années 2020, PwC estime que l'IA pourrait contribuer à l'économie à hauteur de 15 000 milliards de dollars.
Pour aider les équipes Finance à tirer parti des avancées majeures du Machine Learning financier, cet article abordera les applications de l'IA en FP&A, le rôle des logiciels pilotés par l'IA dans les prévisions financières et ce que cela signifie pour les futurs analystes financiers.
La puissance de l'IA au service de la planification financière et l'analyse
La fonction Finance est confrontée à un problème récurrent : les informations obsolètes. Parce que cette fonction prend traditionnellement des décisions basées sur des analyses de données de la semaine, du mois ou du trimestre précédent, les dirigeants manquent parfois de données en temps réel, rendant difficile leur réaction aux conditions changeantes.
L'IA pour la FP&A offre des applications vastes et puissantes, avec des avantages allant de la surveillance en temps réel à une meilleure conformité. Les autres avantages apportés par l'IA à la fonction Finance incluent :
Traitement de transactions à grand volume : l'IA ne recule jamais devant une montagne de données. La technologie peut rapidement analyser et apprendre de vastes jeux de données.
Détection de schémas : l'IA peut reconnaître des schémas dans les données et surveiller les flux de trésorerie, en signalant les anomalies lorsqu'elle trouve des données inhabituelles. Grâce au feedback, l'IA devient plus intelligente, ce qui améliore continuellement sa précision.
Synthèses : l'IA générative, en particulier, peut être utilisée pour l'analyse de synthèse de ressources et l'analyse de sentiment. Un outil d'analyse de texte par l'IA, par exemple, peut traiter des articles financiers longs et détaillés, et produire des extraits résumant les points clés.
Libération de temps pour l'analyse humaine : en utilisant l'IA pour rationaliser les tâches manuelles exigeantes en personnel telles que la gestion des déplacements et des notes de frais, les équipes Finance peuvent consacrer plus de temps à la prise de décision et au soutien stratégique. Par exemple, au lieu de passer de longues heures à rassembler et rapprocher les informations pendant la période de clôture, l'IA peut extraire les informations et gérer les exceptions.
Avec le Machine Learning financier qui réalise les tâches répétitives, les équipes peuvent faire ce qu'elles font le mieux.
« L'IA ne va pas remplacer les DAF. Mais les DAF qui utilisent l'IA remplaceront ceux qui ne l'utilisent pas. »
—Erik Brynjolfsson Professor am Stanford Digital Economy Lab und Mitbegründer von Workhelix, Inc.
L'expertise de l'IA en matière de prévisions
De nos jours, les équipes FP&A doivent planifier en continu. Bien que l'on n'attende pas des équipes Finance qu'elles prédisent entièrement l'avenir, les dirigeants d'aujourd'hui attendent d'elles qu'elles préparent l'entreprise à différents avenirs potentiels.
Outil de pointe pour l'analyse prédictive, l'IA a transformé la manière dont la Finance réalise ses prévisions. Plutôt que de fonctionner à partir d'un plan fixe créé en début d'année, la Finance s'oriente vers un processus continu et prospectif de planification moderne.
Grâce à l'IA, les prévisions financières permettent de planifier plusieurs scénarios évolutifs. Par exemple, si une opportunité de fusions-acquisitions se présente, même s'il n'y en a actuellement aucun signe, les entreprises peuvent établir des plans pour saisir cette opportunité.
La planification avec des outils d'IA permet à l'équipe FP&A de visualiser et d'explorer ces scénarios de simulation au lieu de prendre des engagements financiers basés sur des estimations ou des hypothèses. Grâce à une automatisation accrue, les cycles de planification se raccourcissent, de sorte que la planification, l'analyse et l'exécution peuvent se dérouler de manière continue et simultanée.
Lorsque les entreprises ont une meilleure compréhension des scénarios futurs probables et peuvent concevoir des plans optimisés pour y faire face, elles peuvent améliorer les bénéfices, la croissance et l'engagement des collaborateurs.
Relier la planification et l'analyse avec le Machine Learning
L'analyse financière se concentre sur les conditions actuelles en prédisant les évolutions futures. Qu'est-ce qui relie les deux opérations ? La planification. L'IA en FP&A peut aider à établir ce lien, en connectant l'analyse de l'état actuel de l'entreprise avec ses aspirations futures.
L'IA peut aider les équipes Finance à envisager toutes les possibilités susceptibles d'affecter les performances de l'entreprise et à décider comment s'adapter. Par exemple, un outil d'analyse de l'exposition peut générer une liste d'actifs susceptibles d'être affectés par certaines expositions au marché. Cet outil peut révéler comment un événement majeur tel que le Brexit pourrait affecter différentes catégories d'actifs, permettant ainsi à la Finance de comprendre l'exposition aux risques du portefeuille face à un événement d'une telle ampleur.
Dans le cas d'un événement comme le Brexit, l'équipe FP&A pourrait élaborer des roadmaps pratiques et exploitables pour réagir à des conséquences telles que les perturbations de la supply chain, la hausse de l'inflation et les pénuries de personnel. Ces modèles de scénarios permettraient aux dirigeants de prendre des décisions éclairées sur la manière non seulement de surmonter des événements perturbateurs, mais aussi d'en tirer potentiellement profit.
Un reporting financier rationalisé grâce à l'IA
Les entreprises d'aujourd'hui ne manquent pas de données, bien au contraire. Et si les données peuvent être puissantes, la surcharge d'informations peut retarder la prise de décision et faire manquer des opportunités.
Si les équipes Finance n'ont pas le temps ou la capacité d'évaluer les données, et encore moins de créer des rapports opportuns, précis et faciles à assimiler à partir de ces données, celles-ci ne sont pas très utiles. C'est peut-être aussi la raison pour laquelle moins de la moitié des équipes chargées de la comptabilité et du reporting estiment qu'elles répondent efficacement aux besoins des acteurs impliqués.
Les grands volumes de données ne font pas peur à l'IA.
Grâce à la génération automatique de texte (GAT), l'IA peut traiter rapidement les données de nombreuses sources, offrir des insights utiles, et rassembler et visualiser les informations sous des formes digestes pour des rapports plus concis et efficaces. Avec l'IA, la Finance peut obtenir des insights grâce à la génération de synthèses de ressources, à la création de résumés de texte, à la traduction de rapports et à l'analyse de sentiments.
L'IA permet également d'automatiser la collecte de données provenant de sources multiples. Par exemple, les outils d'IA peuvent fournir des résumés d'articles divers précis et riches en insights afin que les équipes FP&A puissent comparer les projections financières provenant de différentes sources.
Puisque l'IA améliore la qualité des données et réduit une partie de la charge humaine liée au reporting, les dirigeants n'ont pas à attendre que l'équipe Finance rapproche les données et génère les rapports avant de pouvoir agir. Ils peuvent accéder à des tableaux de bord, des rapports et des informations exploitables en self-service.
Grâce à des données plus approfondies et étendues, l'équipe Finance peut faire émerger des insights plus approfondis et plus pertinents, en fournissant les bonnes données aux décideurs.
Automatisation : l'avenir de la FP&A avec l'IA
L'avenir de la FP&A repose sur une automatisation qui permet d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts. Par exemple, les bots d'automatisation robotisée des processus (RPA) peuvent effectuer automatiquement des tâches récurrentes basées sur des règles sans intervention humaine : classer rapidement les réclamations des clients dans des catégories communes ou extraire des informations des feuilles de temps pour accélérer le traitement de la paie.
Selon Gartner, un seul bot peut effectuer jusqu'à 30 fois le travail d'un seul collaborateur à temps plein. Toujours selon Gartner, la technologie RP&A coûte généralement un tiers du coût d'un collaborateur délocalisé et seulement un cinquième du coût d'un collaborateur local. Ces indicateurs expliquent pourquoi 80 % des directeurs financiers ont déjà mis en œuvre ou prévoient de mettre en œuvre la RPA.
La RPA excelle dans les tâches financières structurées et prévisibles qui impliquent d'extraire des informations d'un système et de les intégrer dans un autre. Plutôt que de gérer de multiples feuilles de calcul et un nombre infini de cellules au sein de celles-ci, les équipes Finance peuvent consacrer du temps à un travail plus intéressant, tel que les prévisions financières.
Préparez l'avenir de la FP&A : exploitez la puissance de l'IA dès aujourd'hui.
Les DAF nourrissent de grands espoirs quant à l'avenir de l'IA en FP&A : 71 % prévoient une adoption substantielle d'ici la fin de la décennie. Mais ils auront beaucoup de retard à rattraper. Près des trois quarts des équipes Finance n'ont aucune expérience de l'utilisation de l'IA et du ML.
Pour atteindre le niveau d'adoption que les dirigeants attendent pour demain, la fonction Finance doit commencer à exploiter la puissance de l'IA dès aujourd'hui. Les dirigeants avisés ont conscience de cette réalité et recrutent en conséquence. Lorsqu'ils évaluent de nouveaux candidats, 57 % des DAF donnent la priorité à ceux capables d'exploiter les technologies d'IA et de ML.
Plus tôt les équipes Finance adopteront l'IA pour la FP&A, plus tôt elles en récolteront les bénéfices : une prise de décision améliorée et plus rapide, des prévisions plus précises et un ROI optimisé.