Les services financiers des entreprises font face à des défis de plus en plus complexes comme la nécessité d’anticiper au maximum la rentabilité de l’entreprise ou obtenir des indicateurs fiables pour améliorer la prise de décision, malgré de fortes complexités relatives à la récupération des données.
Le machine learning, sous domaine de l’intelligence artificielle, avec sa capacité à analyser des volumes massifs de données en temps réel, à identifier des modèles complexes et à générer des prévisions précises, offre aux services financiers un avantage considérable.
Dans cet article, nous explorerons comment l’intelligence artificielle (IA) révolutionne l’aide à la décision dans les services financiers, en examinant ses applications concrètes, ses avantages et son impact sur l’avenir de la gestion financière d’entreprise.
Des tableaux de bord à jour, et des prévisions en temps réel.
A chaque fin de semaine, les équipes du service financier doivent compiler les informations relatives à l’activité de l’entreprise pour la réunion du lundi matin? Au delà des risques d’erreurs liés à la saisie humaine, cette activité est chronophage et faible en valeur ajoutée !
Imaginez un tableau de bord qui s’autoalimente constamment avec des données à jour !
Ce n’est pas un rêve, et cela existe depuis un petit moment déjà avec des solutions que nous intégrons comme Power BI.
En revanche, ce qui va au delà de la simple donnée constatée, est l’impact de l’IA dans cette tâche. En parallèle de la solution de business intelligence (BI), nous déployons un algorithme qui va se nourrir de toutes les données antérieures à l’activité de l’entreprise et amener des prédictions à plusieurs semaines, mois ou années.
La magie est que les données issues du modèle algorithmique peuvent être intégrée directement dans le tableau de reporting. Ce qui amène une double vision à jour, et à venir.
La prévention des risques d’impayés
Le recouvrement coûte cher, et il existe beaucoup d’entreprises lucratives qui en ont fait leur spécialité. Mais imaginons un instant que nous puissions anticiper les risques d’impayés, ou tout du moins les réduire drastiquement. Comment?
En effectuant une analyse automatique sur la solvabilité des clients, l’IA permet de créer des modèles de scoring plus nuancés et dynamiques, prenant en compte une gamme plus large de facteurs pour une évaluation plus précise et inclusive. Prenons l’exemple d’une entreprise cliente BtoB; il est très facile de déployer un modèle qui analysera la santé de son marché, les chiffres de son activité, et/ou de celles de ses concurrents, les revues des clients accessibles sur internet, les amendes d’impayés éventuelles !
L’avantage de cette démarche est surtout l’évolution du scoring avec le temps et les données d’entrée. En effet, en utilisant l’apprentissage continu, l’IA peut anticiper les changements de comportement financier et adapter dynamiquement l’évaluation du risque. Par exemple, un client qui réglait en temps et en heure et qui commence à avoir des retards lorsque son marché est en crise peut déclencher une alerte avant d’avoir un impayé !
Réagir en cas extrême
Personne n’aurait pu prédire la pandémie de Covid-19. En revanche, cet épisode a généré une quantité sans précédent de données précieuses pour les entreprises et offre un terrain d’étude unique pour renforcer la résilience face aux crises futures.
Les données collectées pendant la pandémie permettent aux entreprises d’évaluer l’efficacité des mesures d’urgence mises en place, identifier les points faibles dans la chaîne d’approvisionnement, analyser l’évolution de la demande client en période de crise, ainsi que l’évolution de la trésorerie !
Ces informations sont cruciales pour élaborer des stratégies plus robustes face à de futures perturbations ! Ces capacités permettent aux décideurs financiers de planifier de manière proactive plutôt que réactive, optimisant ainsi la gestion des ressources financières.
En conclusion, l’intégration de l’IA dans les services financiers des entreprises représente bien plus qu’une simple amélioration technologique. Elle marque un changement de paradigme dans la manière dont les décisions financières sont prises et exécutées.
Cependant, il est important de noter que l’IA ne remplace pas le jugement humain. Au contraire, elle augmente les capacités des professionnels, leur permettant de prendre des décisions plus informées et stratégiques. À mesure que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à ce que l’IA joue un rôle encore plus central dans l’aide à la décision financière, ouvrant de nouvelles possibilités pour l’innovation et la croissance des entreprises.
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