Les prévisions financières permettent à votre organisation de garder une longueur d'avance sur la concurrence. Si ce processus a toujours été laborieux, il est en train de changer grâce à l'IA. Les solutions alimentées par l'IA permettent aux équipes financières de passer plus rapidement d'une pile de données à une prévision finalisée, tout en créant des prévisions plus complètes, souvent avec de multiples scénarios potentiels.
Mais tous les outils d'IA ne se valent pas, et il y a quelques obstacles à franchir avant de les mettre en œuvre.
Voici ce que les responsables financiers peuvent tirer de la mise en œuvre de l'IA dans leurs prévisions financières.
l'"IA" est un terme très large qui recouvre toute une série d'outils et de technologies. Dans le contexte des prévisions financières, les outils d'IA améliorent généralement la capacité de votre équipe financière à collecter et à nettoyer les données, à les analyser pour en dégager des tendances et à utiliser ces tendances dans leurs prévisions. Ces outils peuvent souvent analyser les données de manière indépendante, appeler des points de données spécifiques sur demande et des interfaces de chat pour transformer les demandes en langage naturel en rapports et tableaux de bord.
Pour ce faire, il existe une grande variété de technologies d'intelligence artificielle, notamment
Il existe une similitude essentielle entre les prévisions alimentées par l'IA et les méthodes plus traditionnelles. Les outils d'IA, tout comme les personnes qui les utilisent, peuvent apprendre de vos données au fil du temps, devenant ainsi plus efficaces. Ils se situent donc un cran au-dessus des outils de prévision traditionnels qui ne s'appuient pas sur l'IA.
Le déploiement de l'IA dans les prévisions permet aux équipes financières d'utiliser davantage de données sans avoir nécessairement besoin de les fouiller elles-mêmes. Lorsqu'elle est intégrée à des outils de prévision existants ou à des logiciels FP&A tels que Prophix One, l'IA permet une analyse des données et une détection des tendances supérieures, tout en s'intégrant de manière transparente aux fonctionnalités que vous utilisez déjà. Cela permet d'améliorer les prévisions, les tableaux de bord et bien plus encore.
En outre, lorsque vous formez des outils d'IA sur vos propres données, vous obtenez de meilleurs résultats que lorsque vous vous fiez à des outils d'IA généraux utilisant des données générales. Vos données seront également plus sûres.
L'IA peut apporter une valeur ajoutée considérable à vos flux de travail de prévision, mais uniquement lorsqu'elle est déployée de manière intentionnelle. Le simple fait de lancer ChatGPT et de lui poser des questions sur vos prévisions peut vous aider à gagner du temps sur les tâches répétitives, mais ce n'est pas tout à fait la même chose que d'utiliser des outils dédiés. Voici quelques exemples de la manière dont les outils d'IA peuvent faire la différence dans vos prévisions.
L'établissement de prévisions comporte de nombreuses tâches manuelles qui prennent beaucoup de temps, comme la collecte et le nettoyage de données provenant de sources multiples, ainsi que le défilement de dizaines de rapports financiers pour trouver la dépense insaisissable. Les outils d'IA comme Prophix One peuvent centraliser automatiquement les données financières et fournir des points de données spécifiques.
L'IA peut analyser vos données financières existantes et produire de multiples scénarios en une fraction du temps dont dispose votre équipe financière. Vous gagnez ainsi un temps précieux que vous pouvez ensuite utiliser pour analyser ces scénarios ou lancer de nouvelles initiatives à partir de ceux-ci.
L'estimation manuelle des projets de revenus et de flux de trésorerie nécessite l'examen de tonnes de données. L'IA peut le faire automatiquement pour vous, en produisant des projections que vous pouvez ensuite utiliser dans d'autres flux de travail sans avoir à les créer vous-même.
Le suivi, la catégorisation, l'approbation et le reporting des dépenses représentent une charge de travail importante s'ils sont effectués manuellement. C'est pourquoi de nombreux outils financiers offrent déjà aux équipes financières des moyens d'automatiser et de rationaliser ce processus. L'IA élève ce processus à un niveau supérieur, en permettant à vos outils d'apprendre les tendances des dépenses de votre organisation au fil du temps, en s'améliorant pour catégoriser et approuver automatiquement les dépenses.
La détection précise des facteurs de variance et de leur importance nécessite des heures d'analyse des données. Fonder correctement vos prévisions sur ces facteurs peut également prendre beaucoup de temps. Les outils d'IA peuvent analyser plus de données, plus rapidement, ce qui signifie que vous pouvez identifier les écarts plus efficacement.
Les informations issues de l'IA désignent les conclusions, les opinions et les tendances que les outils d'IA génèrent sur la base des données que vous leur fournissez. Ils peuvent s'avérer essentiels pour réfléchir aux facteurs susceptibles d'influer sur vos prévisions, identifier correctement les tendances et transformer des rapports complexes en informations plus simples.
Les outils d'IA présentent des avantages majeurs pour pratiquement tous les flux de travail, et c'est également le cas pour les prévisions financières. Voici ce que vous pouvez attendre de la mise en œuvre d'outils d'IA :
Ces avantages ont un impact considérable sur toutes sortes de processus financiers, mais c'est surtout dans le domaine des prévisions financières que vous constaterez cette chaîne de réaction. En effet, les équipes financières qui apprennent à enrichir leur travail avec l'IA peuvent mieux anticiper les risques, optimiser l'allocation des ressources de leur organisation et répondre plus rapidement aux changements du marché. Il en résulte une meilleure planification financière et une stratégie globale plus efficace.
Si les outils de prévision par IA peuvent conduire à des améliorations notables de vos flux de travail de prévision, ils doivent être mis en œuvre de la bonne manière. Voici quelques aspects essentiels de la mise en œuvre des outils d'IA que vous devez garder à l'esprit.
Avant de mettre en œuvre un outil, vous devez vous fixer des objectifs spécifiques et mesurables. Il en va de même pour l'IA. Souhaitez-vous avant tout améliorer la précision de vos prévisions ? Votre principale mesure sera-t-elle le temps gagné par les équipes financières ? Ou souhaitez-vous identifier plus efficacement les variables et les moteurs de l'activité ?
Tous les outils d'IA ne se valent pas. Certains sont trop généraux pour vos besoins, tandis que d'autres ne sont pas assez riches en fonctionnalités. Un outil FP&A dédié comme Prophix One, avec des fonctions d'IA intégrées, est généralement un choix idéal.
Lorsque vous déployez un outil d'IA, vous devez vous assurer qu'il fonctionne efficacement avec votre pile d'outils existante. Dans le cas contraire, vous consacrerez plus de temps et de budget à la recherche et à la mise en place de plateformes d'intégration logicielle que vous n'en gagnerez à utiliser l'IA dès le départ.
L'IA ne remplace pas votre équipe financière. Elle peut leur donner accès à davantage d'informations, plus rapidement, mais elle ne connaîtra jamais votre organisation aussi bien que les personnes qui y travaillent. Les membres de l'équipe humaine doivent toujours être impliqués dans vos processus de prévision.
L'efficacité des résultats d'un outil d'IA dépend de la qualité des données que vous lui fournissez. Contrairement aux humains, l'IA ne peut pas faire la différence entre les bonnes et les mauvaises données, et ajuste son approche en conséquence. L'IA a besoin de données exactes - et d'une supervision humaine - pour fonctionner efficacement. Voici quelques mesures de qualité des données que vous pouvez mettre en place pour fournir à vos outils d'IA les meilleures données possibles.
Le bon outil d'IA peut complètement transformer le mode de fonctionnement de vos équipes financières. Elles peuvent traiter davantage de données en une fraction du temps qu'il leur faudrait habituellement, établir des prévisions plus complètes et contribuer à une stratégie d'entreprise davantage axée sur les données. Mieux encore, il leur permet de rendre les données accessibles à un plus grand nombre de parties prenantes, ce qui se traduit par de meilleures décisions dans l'ensemble de l'organisation.
Vous voulez voir ce qu'un logiciel FP&A alimenté par l'IA peut faire pour vos équipes ?
Les prévisions pilotées par l'IA permettent aux équipes financières de décharger l'analyse des données et d'autres tâches chronophages sur des outils d'IA, ce qui leur permet de préparer les prévisions plus efficacement. Mieux encore, les outils alimentés par l'IA apprennent de vos données au fil du temps, ce qui les rend plus efficaces au fur et à mesure que vous les utilisez.
Les outils alimentés par l'IA peuvent aider à éviter les erreurs associées à la saisie manuelle des données et produire des analyses plus approfondies des risques financiers potentiels.
Tout d'abord, vous devez vous assurer que tout outil d'IA que vous déployez peut s'intégrer de manière transparente aux sources de données existantes, qu'il s'agisse de feuilles de calcul ou d'outils financiers dédiés. Ensuite, si vous disposez déjà d'une solide base de données (par exemple, états financiers, budgets, rapports sur le compte de résultat), vous pouvez utiliser l'IA pour établir des prévisions.
Si vous chargez les données financières de votre entreprise dans des outils d'IA généraux tels que ChatGPT, ces données seront utilisées pour l'entraînement futur du modèle, auquel tout le monde peut accéder. Lorsque vous utilisez des outils d'IA d'entreprise comme Prophix One, vos données restent privées et sécurisées.
Absolument ! Prophix One utilise les connaissances de l'IA dans la modélisation de scénarios et les prévisions basées sur les conducteurs, en alimentant des tableaux de bord accessibles aux responsables financiers.
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