Présentation de l'IA dans la fonction Finance

L'intelligence artificielle (IA) désigne une technologie capable de percevoir, d'apprendre et de résoudre des problèmes d'une manière similaire aux humains.

L'IA dans la fonction Finance est l'utilisation de technologies intelligentes dans le but d'améliorer la vitesse, l'efficacité et la précision du travail effectué par les humains dans le secteur des services financiers. Cela inclut l'analyse des données, les prévisions, la détection des fraudes et le service client.

Comme le dit l'adage, le savoir, c'est le pouvoir. Et aujourd'hui, ce savoir se présente sous forme de données.

Mais comment faire lorsque la quantité est telle qu'un être humain n'aurait jamais assez de temps pour en tirer des conclusions significatives ?

C'est là que l'IA intervient. Grâce aux algorithmes automatisés de Machine Learning et aux modèles d'IA prédictifs, il est possible de dégager des schémas et des corrélations sur les tendances du marché ou le ressenti des clients.

Les entreprises disposeront d'insights exploitables en temps réel pour prendre des décisions avisées, améliorer leur efficacité opérationnelle et bénéficier de l'analytique prédictive leur permettant d'établir de meilleures prévisions et ainsi d'atténuer les risques. Autant d'éléments qui peuvent constituer un avantage concurrentiel.

Quelques exemples de l'IA dans la fonction Finance

Voici les domaines où l'IA transforme les opérations financières :

• Modèles d'IA pour la prévision et l'analyse prédictive : les entreprises utilisent des modèles d'IA pour exécuter des analyses de scénarios afin d'identifier les vulnérabilités, d'établir des plans d'urgence et d'atténuer les impacts potentiels.

• Blockchain : les blockchains sont des systèmes de registres digitaux partagés et décentralisés. Comme il s'agit essentiellement de bases de données volumineuses, certaines entreprises utilisent l'IA pour les analyser afin d'identifier des tendances.

• Décisions en matière de crédit : en plus de l'historique de crédit, les algorithmes peuvent également prendre en compte des données telles que l'activité sur les réseaux sociaux pour évaluer plus précisément la solvabilité d'une personne.

• Support client : en laissant les chatbots prendre en charge les FAQ et les tâches courantes, la charge de travail des agents du service client est allégée, ce qui leur permet de se consacrer à des cas plus complexes.

• Détection de la fraude : les modèles d'IA jouent un rôle de plus en plus crucial dans l'amélioration de la cybersécurité. Ils analysent et s'entraînent sur de grandes quantités de données pour indiquer et prédire les anomalies qui signalent des menaces.

• Gestion des factures : l'IA peut facilement prendre en charge les tâches fastidieuses liées à la réception et à l'envoi des factures, voire signaler celles qui pourraient être frauduleuses.

• Trading quantitatif : les investisseurs utilisent l'IA pour créer des algorithmes afin d'identifier les tendances, d'analyser les données historiques, puis de réaliser des transactions à une vitesse sans précédent.

• Technologies réglementaires : les technologies réglementaires visent à aider la fonction Finance à assumer la tâche complexe et fastidieuse que représente le reporting d'informations financières. L'automatisation de l'IA permet de se conformer plus efficacement à la réglementation.

• Gestion des risques : en traitant les données plus rapidement à partir d'autres sources, l'IA peut fournir aux responsables financiers des prévisions pertinentes capables d'éclairer les décisions globales en matière de gestion des risques.

• Automatisation de la RPA/du rapprochement des comptes : le rapprochement consiste à comparer les registres financiers internes avec les relevés externes, tels que ceux fournis par une banque, afin de garantir leur exactitude. Ce processus chronophage peut être automatisé avec l'IA.

Cinq avantages de l'intelligence artificielle pour la fonction Finance

Une compagnie d'assurance a lancé un copilote d'IA générative pour actuaires qui a réduit les temps moyens des modélisations de 90 %.

Au vu de ce pourcentage, on pourrait penser que l'IA est en passe de remplacer les humains dans la fonction Finance. Mais en laissant l'IA se charger des tâches subalternes et manuelles telles que la saisie de données, nous pensons que les humains pourront consacrer leur temps et leur énergie à des tâches que l'IA ne peut pas accomplir aussi bien, à savoir, la réflexion critique, la stratégie et l'innovation.

C'est précisément ce que fait l'IA dans la fonction Finance :

• Prise de décision et analyse de scénarios améliorées pour la planification et l'analyse financières : les outils d'IA peuvent transformer de vastes volumes de données en insights exploitables pour guider les décideurs. Les modèles d'IA peuvent également être utilisés pour prévoir les performances de leurs organisations dans certains scénarios, ce qui leur permet de planifier leur stratégie en fonction des événements à venir.

• Efficacité opérationnelle accrue : la précision, la rapidité et l'automatisation apportées par les outils d'IA aux opérations financières réduisent les erreurs et boostent la rentabilité.

• Amélioration de l'expérience client et de la personnalisation : les chatbots basés sur l'IA utilisent le Machine Learning et des algorithmes pour analyser les données et préférences des utilisateurs afin de fournir des expériences de service client personnalisées.

• Cycles de reporting financier rationalisés : selon une récente enquête menée auprès des responsables Finance par SAP et Oxford, 57 % des participants considèrent la clôture financière comme le processus le plus chronophage. Les outils d'IA peuvent être utilisés pour analyser les ensembles de données afin d'identifier rapidement les valeurs aberrantes ou les risques, ce qui permet d'uniformiser le processus de reporting financier.

• Productivité et innovation accrues des collaborateurs : en permettant aux outils d'IA de prendre en charge les tâches gourmandes en données, les entreprises peuvent concentrer leurs ressources humaines sur les tâches que l'IA ne saurait résoudre aussi bien, telles que la réflexion critique et stratégique. Après tout, bien que les outils d'IA puissent fournir des insights, ce sont les humains qui prennent les décisions.

• Réduction des coûts : l'augmentation de la précision et de la rapidité de l'IA aidera les collaborateurs humains à gagner du temps, ce qui leur permettra d'innover et d'être plus créatifs.

• Optimisation de l'affectation du capital et des décisions d'investissement : les mêmes modèles d'IA utilisés pour exécuter l'analyse de scénarios peuvent également fournir des informations sur la meilleure façon d'investir le capital.

• Conformité et reporting réglementaire : certains modèles de Machine Learning peuvent aider les entreprises à rester à jour en matière de conformité réglementaire, de reporting financier et de gestion des risques.

Appliquée à la fonction Finance, l'IA peut automatiser des tâches telles que la saisie de données avec une rapidité et une précision supérieures à celles des humains. Elle peut traiter facilement d'importants volumes de données pour identifier les écarts, fournir des insights et exécuter l'analytique prédictive.

L'objectif ? Améliorer l'efficacité opérationnelle. Cependant, nous pensons que c'est la combinaison de l'assistance de l'IA d'une part, et de la pensée critique et de l'intuition humaines d'autre part, qui s'avérera être le moteur le plus important de la croissance dans la fonction Finance.

Défis et considérations éthiques de l'IA dans la fonction Finance

Le potentiel exponentiel que l'IA apportera à la fonction Finance est passionnant. Cependant, il faut à tout prix garder à l'esprit les défis et les questions éthiques qui surgiront avec son émergence.

Dans l'idéal, l'IA appliquée à la fonction Finance sera utilisée dans le respect de l'équité, de la transparence, de la confidentialité, de la sécurité et de la société dans son ensemble. Mais comment définir un concept tel que l'équité ? Un modèle d'IA qui prend en compte l'activité d'une personne sur les réseaux sociaux pour déterminer sa solvabilité a suscité quelques interrogations. Est-ce raisonnable ? Et, ce faisant, l'IA a-t-elle violé la vie privée de cette personne ?

L'IA peut être utilisée pour tirer des insights exploitables à partir de données afin d'aider les décideurs. Mais ces insights risquent-ils d'être utilisés pour renforcer les préjugés à l'égard d'une personne ou d'un groupe ? Nous parlons de conformité réglementaire avec des lois telles que la loi Dodd-Frank aux États-Unis, mais qu'en est-il des réglementations relatives à l'utilisation éthique de l'IA ?

Ce sont là des questions cruciales qui doivent être prises en compte à mesure que l'IA se répand au sein des fonctions Finance. Y répondre sera l'objectif du comité directeur sur l'éthique de l'IA des entreprises, qui sera composé de développeurs, de décideurs politiques, de chefs d'entreprise, d'organisations de la société civile, d'institutions universitaires et d'utilisateurs finaux. Plus les parties prenantes seront diverses, plus la politique pourra intégrer de perspectives différentes.

La surveillance continue avec « un humain dans la boucle » permettra de perfectionner et d'adapter les politiques à mesure que la technologie et la société évoluent.

Une formation complète, sous forme de programmes, de modules de formation et de mécanismes de feedback, sera également nécessaire pour intégrer les politiques dans l'ensemble de l'entreprise.

L'avenir de l'IA dans la fonction Finance

L'IA générative dynamise le reporting financier. L'analytique prédictive éclaire les décisions. Même les blockchains, grâce à la traçabilité et à la transparence qu'elles offrent, sont utilisées pour aider à respecter la conformité réglementaire. Les outils d'IA s'intègrent chaque jour un peu plus dans la fonction Finance.

Il n'est pas exagéré d'imaginer que ces outils deviendront plus rapides et plus précis à mesure que les ordinateurs s'amélioreront et que le Machine Learning gagnera en maturité.

Le manque de précision n'est toutefois pas la principale préoccupation des utilisateurs. Il s'agit plutôt de la méfiance persistante envers les algorithmes et les modèles d'IA, ainsi que du manque de compréhension de la manière dont ils parviennent à tirer des conclusions, par exemple en ce qui concerne la solvabilité.

Le domaine émergent de l'intelligence artificielle explicable vise à produire des modèles d'IA qui rendent ses rouages internes transparents pour les utilisateurs humains. Cela permet aux décideurs de voir clairement le raisonnement qui sous-tend les conclusions fournies et de les évaluer en conséquence en tenant compte de leur propre expertise.

Une fois encore, nous affirmons que c'est la combinaison du traitement des données par l'IA et de la pensée critique humaine qui permettra une meilleure prise de décision.

Quelles grandes entreprises utilisent actuellement l'IA ?

Avant de nous projeter trop loin dans l'avenir, voici certaines entreprises qui utilisent déjà l'IA pour leurs opérations financières :

Mercedes-Benz Mobility

Mercedes-Benz Mobility permet aux clients privés et commerciaux de financer ou de louer en leasing des véhicules avec des modèles flexibles de location et d'abonnement. Malgré la mise en œuvre d'un système de paiement automatisé, les équipes comptables devaient encore vérifier manuellement les factures lorsque des informations manquaient ou étaient incorrectes, ce qui leur faisait perdre un temps précieux chaque semaine.

Pour y remédier, elles se sont rapprochées de SAP Services and Support pour ajouter une fonctionnalité d'auto-apprentissage à leur logiciel SAP Cash Application. Cela leur a permis d'évaluer les informations disponibles pour affecter les paiements automatiquement en cas de détails incorrects. Grâce à l'IA et au Machine Learning, 58 % des factures non affectées ont été traitées automatiquement, leur permettant ainsi d'économiser en moyenne 5 à 10 minutes par facture. Maintenant, multipliez 5-10 minutes par les milliers de paiements traités chaque jour.

Mitsui

Mitsui, l'une des plus grandes sociétés commerciales au Japon, a choisi SAP pour soutenir sa « stratégie de transformation digitale intégrée ».

L'un des problèmes qu'elle cherchait à résoudre était le rapprochement et la vérification des informations non traitées figurant sur les relevés bancaires. Grâce à l'IA et aux techniques de Machine Learning, elle a pu automatiser ce processus, ce qui a permis aux collaborateurs d'économiser 36 000 heures par an, avec une précision supérieure à 90 %.

L'entreprise a également commencé à utiliser des chatbots dans son système central national afin de réduire la charge de travail de son personnel de maintenance et de ses utilisateurs.

Comment se lancer avec l'IA dans la fonction Finance ?

Commencez par mettre en œuvre un système ERP basé sur le cloud. L'ERP, ou progiciel de gestion intégré, est un système logiciel conçu pour aider à optimiser l'exécution des opérations. Tous les processus fondamentaux, tels que les RH, la production, la Supply Chain et les services, peuvent être gérés dans un système intégré.

La fonction Finance est peut-être la plus importante, car c'est elle qui touche le plus à l'argent. Elle gère le grand livre, suit la comptabilité fournisseurs et les créances clients, génère le reporting financier, etc.

Les systèmes ERP d'aujourd'hui tirent parti de l'IA dans la fonction Finance pour stimuler la croissance et l'innovation. En fournissant des insights exploitables en temps réel, en réduisant les coûts d'exploitation et en atténuant les risques, l'IA entend donner aux entreprises un nouvel avantage concurrentiel.

Les outils d'IA qui peuvent contribuer à la conformité réglementaire et à la gestion des risques sont intégrés à un ERP comme SAP S/4HANA, mais l'IA d'entreprise peut prendre la forme de copilotes d'IA générative ou de systèmes d'apprentissage adaptatifs sur le lieu de travail.

Les programmes pilotes qui permettent une intégration progressive dans les workflows peuvent également aider les collaborateurs à s'acclimater. Des discussions transparentes sur l'IA et l'élaboration d'une politique d'éthique de l'IA au sein d'une entreprise peuvent contribuer à apaiser les craintes liées au risque d'être remplacé.

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