L'apprentissage automatique en finance : Comment démarrer

L'apprentissage automatique a un potentiel apparemment illimité pour rendre votre bureau des finances plus efficace et efficient. Mais il peut être décourageant d'envisager d'apporter les changements nécessaires pour tirer pleinement parti de cette technologie.

"La perspective de l'intelligence artificielle va être très intimidante à plusieurs niveaux", nous a confié Jack McCullough, président du CFO Leadership Council, lors d'une récente interview. "Bien que les promesses de l'IA soient incroyables, nous n'en sommes encore qu'aux balbutiements, dans une certaine mesure. ... [Mais] considérez-la comme un élément positif ! Elle va améliorer votre entreprise. Elle va fondamentalement améliorer la qualité de vie des gens dans le monde entier. Et c'est un fait

Mais la question que se posent la plupart des responsables financiers est la suivante : Par où commencer ?

La bonne nouvelle, c'est que l'application de l'apprentissage automatique en finance n'est pas une question de tout ou rien. L'essentiel est de commencer par un projet à la fois peu risqué et à fort impact. Cela vous permet de vous assurer une victoire facile et de construire à partir de là.

Ceci étant dit, voici une feuille de route simple pour ajouter l'apprentissage automatique à vos processus financiers, ainsi que les applications actuelles.

Étape 1 : Commencer par l'automatisation

Les machines adorent les tâches routinières. Les gens ? Pas tant que ça. L'automatisation de la finance présente le double avantage d'être l'apprentissage automatique le plus facile à mettre en œuvre pour les groupes financiers et celui dont les résultats sont les plus tangibles.

La première étape consiste à identifier un projet critique, mais également chronophage, répétitif et dépendant des données. Bien entendu, pour que l'automatisation produise d'excellents résultats, les données d'entrée et le pipeline de données doivent également être en bon état. Assurez-vous donc que les données sont nettoyées et bien structurées, et que les parties concernées sont formées à la gestion et à l'hygiène des données avant de lancer un projet.

Les fonctions suivantes sont des cibles de choix pour l'apprentissage automatique. En automatisant ces tâches courantes par le biais d'une plateforme unique, les organisations devraient bénéficier d'une solide victoire de l'apprentissage automatique.

Approvisionnement jusqu'au paiement (P2P) : Un processus P2P automatisé peut fournir aux responsables financiers une meilleure visibilité de haut niveau sur les dépenses de l'organisation ainsi que sur les détails quotidiens de l'état des factures et des bons de commande, en les armant avec les faits dont ils ont besoin pour des régularisations et des résolutions de requêtes en temps opportun. Les étapes typiques d'un processus P2P automatisé comprennent la demande d'achat, la saisie de la facture, le rapprochement de la facture, l'approbation de la facture et l'intégration à l'ERP.

De la commande à l'encaissement : Dans le processus traditionnel "order-to-cash", les différentes fonctions de l'entreprise utilisent leurs propres systèmes et données, ce qui se traduit par des processus inefficaces et des données imparfaites. En automatisant le processus order-to-cash, les groupes financiers peuvent s'attendre à une meilleure connaissance de l'évaluation des risques, à un traitement plus rapide des documents financiers et à une facturation plus précise - autant d'éléments qui améliorent la trésorerie et l'efficacité. En fait, les données de l'IBM Institute for Business Value suggèrent que l'amélioration des pratiques order-to-cash peut conduire à une amélioration de 83% de la performance.

De l'enregistrement au rapport (R2R) : L'automatisation du processus R2R peut permettre d'accélérer la clôture financière, d'améliorer la conformité de l'entreprise, de garantir l'intégrité des rapports financiers et d'assurer un suivi continu des indicateurs clés de performance et des rapports instantanés. Les étapes d'un processus R2R intégré comprennent : l'assimilation des données provenant des écritures du livre auxiliaire, l'intégration des données dans le grand livre, l'agrégation des données et l'établissement de rapports automatisés.

Étape 2 : Augmentation de la charge de travail

Après avoir transféré les tâches de routine à l'automatisation, la question est de savoir comment l'apprentissage automatique peut aider les organisations financières à prendre de meilleures décisions. C'est la base de l'intelligence augmentée, qui joue déjà un rôle clé dans de nombreux organismes financiers :

La réduction de la fraude et la sécurité : La finance dépend depuis longtemps de la puissance de traitement des ordinateurs pour identifier les comportements anormaux. La différence est que, alors que les systèmes précédents étaient le produit d'un ensemble de règles complexes et robustes, les nouveaux systèmes apprennent et s'adaptent activement en fonction du risque de sécurité perçu. Par conséquent, les fraudes éventuelles et les problèmes de sécurité sont détectés plus rapidement. John Colthart, vice-président de la croissance chez MindBridge Ai, explique cette relation plus en détail. "L'IA détecte les erreurs et les anomalies, les problèmes potentiels qu'un auditeur, un comptable ou un professionnel de la finance pourrait ensuite étudier. Lorsqu'ils mènent cette enquête avec les bonnes informations fournies par l'IA, ils sont en mesure d'être plus précis dans leurs questions, et ils vont pouvoir trouver l'intention. Dès qu'ils trouvent une intention, ils sont en mesure d'affirmer qu'il s'agit d'un acte frauduleux

Gestion des données : L'IA augmentée aide à surmonter les difficultés liées à la gestion des données internes, en rassemblant des données disparates et en mettant en évidence des informations qui permettent de prendre des décisions commerciales. Une autre application de l'IA augmentée consiste à trier des centaines de milliers de courriels ou de formulaires, à déterminer les communications prioritaires et l'intention de l'expéditeur.

Service à la clientèle : L'utilisation de l'IA augmentée peut aider les organisations financières à rester centrées sur le client alors que les attentes des consommateurs en matière de service et de réactivité augmentent. Pour les groupes financiers en contact avec les clients, les chatbots et les interfaces conversationnelles sont considérés comme ayant un énorme potentiel. Certaines organisations utilisent également des robo-advisors augmentés qui peuvent fournir des réponses détaillées sur l'épargne et les prêts.

Lire aussi : John Colthart explique comment les directeurs financiers peuvent s'engager pleinement dans l'IA

Étape 3 : Intégrer l'IA dans l'analyse et la prédiction

Le niveau suivant de l'apprentissage automatique consiste à tirer parti de la puissance de traitement des ordinateurs pour analyser les données, formuler rapidement des hypothèses, effectuer des analyses de scénarios et prédire les résultats. Les systèmes d'IA peuvent examiner jusqu'à 800 millions de pages de texte par seconde et même ingérer de nouvelles réglementations au fur et à mesure qu'elles sont créées, ce qui garantit que leurs hypothèses sont toujours justes.

Les applications actuelles de la prise de décision fondée sur les données comprennent la gestion de fonds spéculatifs et le trading algorithmique. Les effets de l'apprentissage automatique, qui joue un rôle de conseiller, sont visibles dans la transformation du processus de souscription. Cependant, une grande partie du potentiel de l'analyse prédictive pilotée par l'IA n'est pas encore exploitée et les responsables financiers peuvent s'attendre à d'autres développements à l'avenir.

Démarrer avec l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique a le pouvoir de transformer l'activité financière en automatisant les tâches routinières, en augmentant la prise de décision humaine et en prédisant avec précision les résultats. Mais exploiter la puissance de l'apprentissage automatique est un processus continu. L'important est de commencer.

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