En automatisant les traitements des factures, la consolidation automatique de données ou encore le reporting, les services financiers peuvent libérer un temps important afin de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Cependant, comme toute transformation, l’automatisation ne se fait pas sans défis. Qu’il s’agisse de gérer la complexité des systèmes existants, de garantir la qualité des données ou d’assurer la sécurité et la conformité réglementaire, les entreprises doivent naviguer avec précaution pour tirer pleinement parti de ces innovations.
Dans cet article, nous explorons les principaux défis de l’automatisation dans la finance d’entreprise et partageons des pistes pour surmonter ces obstacles. En effet, un projet d’intégration de l’intelligence artificielle dans une organisation ne se fait pas sans un minimum de cadrage préalable.
En comprenant les risques et les opportunités, vous pourrez mieux appréhender comment intégrer ces technologies de manière stratégique et durable.
L’automatisation dans la finance d’entreprise apporte des avantages significatifs, comme la réduction des coûts, l’augmentation de la précision et une plus grande rapidité dans l’exécution des tâches. Cependant, elle pose également des défis majeurs :
La Résistance au Changement
Les employés peuvent être réticents à adopter des technologies qu’ils perçoivent comme menaçant leurs emplois. En cela, il est important d’accompagner les collaborateurs avant, pendant, et surtout après l’implémentation d’une nouvelle solution. En outre, l’implication d’une partie de l’équipe peut améliore grandement les chances d’adoption d’un tel projet et permet de réduire les déficits de formation en créant un environnement adéquat avec des ambassadeurs.
L’Intégration aux Systèmes Existants
L’un des principaux défis liés à la récupération de la donnée réside dans la connexion aux outils composant le système d’information. D’une part l’hétérogénéité des infrastructures IT (ERP, CRM, reporting) rend les connexions parfois difficiles lorsqu’aucune API n’est disponible.
Nous utilisons dans ce cas des outils comme UIPatch qui peut simuler un comportement humain afin de récupérer des fichiers plats depuis des solutions de disposant pas d’API.
La Qualité des Données
Les systèmes automatisés nécessitent des données de qualité. En revanche, celles-ci peuvent très souvent être absentes, mal organisées, hétérogènes ou voire manquantes sur une période spécifique. C’est au data scientist de structurer ces données afin de les « nettoyer ».
Un retour sur investissement difficilement mesurable
Les bénéfices de l’automatisation peuvent prendre du temps à se matérialiser, créant de l’incertitude chez les parties prenantes. En effet, l’efficience se mesure dans la durée. Il est donc important de mettre en place, très tôt dans un projet, un ensemble de métriques de succès quantifiables et mesurables.
De plus, la mise en place d’un nouvel outil peut entraîner dans les premiers mois, une surcompensation des efforts en communication, formation et gestion du changement.
Complexité de la gestion des exceptions
Les processus automatisés gèrent mal les exceptions qui nécessitent une intervention humaine, compromettant l’efficacité globale. En effet, il est donc important d’avoir un gardien de la donnée qui intervienne de manière récurrente afin de valider du bon fonctionnement du système.
Ainsi, l’automatisation dans la finance d’entreprise représente une opportunité majeure pour améliorer l’efficacité, réduire les coûts et optimiser les processus. Cependant, elle s’accompagne de défis significatifs liés à la technologie, aux données, à la sécurité et au changement organisationnel. En adoptant une approche stratégique et en anticipant ces obstacles, les entreprises peuvent transformer ces défis en opportunités et faire de l’automatisation un moteur de performance durable. L’avenir de la finance d’entreprise est digital : à vous de le construire dès aujourd’hui avec nous !