Une information abondante : John Colthart explique comment les directeurs financiers peuvent s'engager pleinement dans l'IA

La transformation numérique est peut-être le changement le plus profond que le bureau des finances ait jamais connu - et cela inclut le remplacement des abaques par des calculatrices. Il s'agit de passer des chiffres aux données, des rapports aux prévisions, de l'observation au conseil.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont au cœur de cette nouvelle évolution de la finance. Ces technologies permettront d'automatiser les tâches répétitives, de faire remonter à la surface des données relatives, et bien d'autres choses encore.

L'adoption d'une nouvelle technologie n'est toutefois pas un processus facile. C'est d'autant plus vrai lorsqu'il s'agit d'une technologie qui change la donne comme l'IA. Il y a beaucoup de variables à prendre en compte et de décisions à prendre. Il peut être difficile de savoir par où commencer.

Pour aider les directeurs financiers à prendre une longueur d'avance dans cette transformation, nous nous sommes entretenus avec John Colthart, vice-président de la croissance chez MindBridge Ai. John est un expert en IA qui possède des années d'expérience pratique dans ce domaine.

Lisez la suite pour savoir quelles compétences les directeurs financiers devraient développer, où commencer à investir dans l'IA, comment obtenir un budget, et plus encore.

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John Colthart[/caption]

Prophix : Il semble que l'utilisation de l'IA pour l'assainissement des données soit l'une des solutions les plus faciles à mettre en œuvre. Quels types de problèmes de données l'IA peut-elle résoudre avec les technologies actuelles ?

John : Pour une organisation financière, l'IA s'inscrit dans l'un des deux scénarios suivants, n'est-ce pas ? Le premier est plus proche du concept de robotique et d'automatisation des processus. Il s'agit d'utiliser l'IA pour classer immédiatement les données qui arrivent pour paiement, afin de réduire la charge globale sur le système comptable, et les choses sont automatiquement attribuées. Il s'agit donc moins de trouver l'erreur que de créer des données mieux nettoyées dès le départ.

La deuxième partie consiste à trouver les erreurs et les fraudes, et il s'agit vraiment d'aller au-delà de la réconciliation traditionnelle. Dans une entreprise, on procède à des rapprochements : le solde bancaire est comparé à ce qui a été enregistré dans les livres, à ce que les comptables ont saisi. Vous examinez des créances spécifiques et vous revenez à votre système de gestion de la relation client (CRM).

L'IA peut en fait commencer à effectuer un niveau de rapprochement plus intelligent. Il ne s'agit pas seulement de réduire le nombre de personnes, mais aussi de repérer les anomalies qui pourraient être frauduleuses.

Je dirais que l'IA n'attrape jamais la fraude en soi. L'IA détecte les erreurs et les anomalies, les problèmes potentiels sur lesquels un auditeur, un comptable ou un professionnel de la finance peut ensuite enquêter. 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 auront trouvé l'intention, ils pourront affirmer qu'il s'agit d'un acte frauduleux.

À l'heure actuelle, nous sommes en mesure de prendre des quantités massives de données provenant des grands livres auxiliaires et du grand livre, et de rechercher ces anomalies de manière dynamique. Vous pouvez commencer à voir toutes ces informations ou ces erreurs potentielles immédiatement, au lieu de devoir passer par un mode de blocage et d'attaque pour normaliser les données, les assainir, parce que les machines comprennent maintenant les relations hiérarchiques des données. Elles comprennent les méthodologies de comptage.

Il s'agit donc d'identifier les schémas de transaction qui n'ont pas de sens : existe-t-il un domaine dans lequel un fournisseur ou un client fait quelque chose qu'il ne devrait pas faire ? Vous savez, il vous facture plus souvent, il vous paie avec des méthodes de paiement différentes qui n'ont aucun sens, ou dans des devises différentes. Ce sont des choses qui arrivent aujourd'hui.

Je pense donc qu'il existe actuellement des produits qui exploitent vraiment la puissance de la machine pour rationaliser, mettre en évidence les bonnes erreurs pour que le professionnel puisse dire "Ah, c'est un problème, je dois m'en occuper" S'il s'agit d'un trop-perçu, il faut le réclamer, s'il s'agit d'un moins-perçu, il faut évidemment aller le payer pour ne pas avoir d'arriérés.

Prophix : Il est bon de vous entendre parler du transfert entre l'IA et l'auditeur humain. Nous voulons absolument que les humains fassent partie de l'équation ! Comment les responsables financiers doivent-ils s'assurer qu'ils rendent leur travail "AI Proof" - c'est-à-dire, quelles sont les tâches et les compétences sur lesquelles ils doivent se concentrer ?

John : Je pense qu'il y a un peu de malentendu dans l'industrie aujourd'hui, avec des gens qui disent que l'IA va supprimer des emplois. C'est un peu comme la première et la deuxième révolution industrielle. Prenez quelque chose d'aussi simple que la construction automobile. Au début des années 1900, Ford disait : "Vous pouvez avoir la couleur que vous voulez tant qu'elle est noire" Il a donc mis en place la robotique pour faciliter et rationaliser les choses. Mais aujourd'hui, Elon Musk fait ce qu'il fait avec Tesla. Il s'éloigne de certains types de robotique parce qu'elle n'est pas très performante dans certains domaines, et il remet les humains au travail.

Rendre votre travail "à l'épreuve de l'IA" n'est pas la façon dont je le formulerais. Je dirais plutôt que l'IA est augmentée. Comment, en tant que professionnel, devenir conscient et à l'aise pour être assisté par cette technologie ? Pour être en mesure de l'utiliser au mieux pour votre organisation, afin de prendre des décisions plus éclairées ?

Je pense que du point de vue des tâches, il faut essayer de trouver les domaines dans lesquels une machine peut faire quelque chose plus rapidement, mieux, plus facilement, et c'est alors vous qui êtes la personne chargée de la supervision. Qu'il s'agisse d'utiliser l'automatisation des processus robotiques pour traiter les comptes fournisseurs ou même les comptes clients, ou d'utiliser l'IA dans votre processus d'examen des contrats, les compétences sur lesquelles vous devez commencer à travailler sont celles de l'hyper-analyse.

Vous savez, la plupart des professionnels de la finance qui ont été formés dans les années 80 et 90 ont dû faire cette transition massive de systèmes informatiques rudimentaires comme les calculatrices vers des systèmes informatiques automatisés comme Excel, Lotus 123 et PhysiCalc. La génération des années 90 et 2000 vit et respire les chiffres, Google Sheets et Excel. Pour transformer cela en une compétence extraordinaire, vous devez donc devenir encore plus analytique. Prenez les compétences que vous avez acquises, essayez de trouver les données intéressantes, obtenez l'apport de l'IA, obtenez l'apport de la technologie, et utilisez-les pour améliorer votre analyse. N'ayez pas peur.

Veillez à toujours vous demander : "Comment cela peut-il m'aider ? Pourrais-je faire plus pour mon entreprise en utilisant quelque chose comme une technologie qui se trouve dans les veines de l'IA pour améliorer le système et les processus, et me donner plus de temps pour dire : "Est-ce que cela a vraiment du sens ?

Et je reviens au premier point concernant les erreurs et la fraude. Vous savez, l'objectif de certaines de ces choses est de prévenir la fraude et d'empêcher les erreurs de se produire. Vous devenez donc cette personne perspicace, augmentée par l'IA, qui vous permet de passer en revue les données et de vous assurer que vous utilisez les bonnes informations pour avoir une meilleure vue d'ensemble de ce que disent les données. Vous pouvez sortir de ce mode de rétroviseur complet et commencer à être en mesure de planifier l'avenir. En sachant cela, vous n'effectuez pas cette tâche banale qui consiste à revenir 12, 15, 18 mois en arrière pour examiner les données ; vous disposez d'un système qui vous apporte 5 ou 10 éléments que vous devez examiner, et vous supposez que le reste est dans les paramètres de la santé.

[bctt tweet="#CFOs need to be more analytical, spend time learning more about machine learning and the components within AI and natural language understanding, and use that to be more analytical. - @jmcolthart" username="prophix"]

En résumé : Soyez plus analytique, passez du temps à en apprendre davantage sur l'apprentissage automatique et les composantes de l'IA, ainsi que sur la compréhension du langage naturel, et utilisez cela pour être plus analytique.

Prophix : L'une des grandes questions que nous entendons constamment est la suivante : "Comment puis-je me lancer dans ce domaine alors que je ne connais rien à l'IA ? Dois-je obtenir un doctorat en analyse de données ?" Qu'est-ce qu'un directeur financier doit vraiment savoir à ce sujet pour que cela fonctionne ?

John : Je pense que dans le contexte du directeur financier et des vice-présidents principaux qui se trouvent en dessous de lui, il s'agit vraiment d'être conscient que ces technologies existent et qu'elles constituent une augmentation. Elles ne les remplacent pas. Je veux dire que la plupart des directeurs financiers sont invités, comme ils l'ont été au cours des deux dernières décennies, à faire plus avec moins. "Donnez plus d'informations. Donnez-moi plus d'informations. Traitez les choses plus rapidement. Fermez les livres. Vous savez, au lieu de sept jours, j'ai besoin que ce soit fait en cinq jours" On leur demande de faire tout cela avec de moins en moins de personnel.

Et je pense que bien souvent, les personnes dans cette position commencent à se dire : "Oh, mon Dieu, je dois externaliser certains éléments. Je dois faire ceci. Je dois faire ceci, je dois faire cela", parce qu'il leur est tout simplement trop difficile de contenir tout le travail. Sans parler de la conformité réglementaire qui peut également les frapper. Le directeur financier doit donc vraiment accepter le fait qu'il existe une technologie. Je pense qu'il doit être l'un des centres de l'innovation au sein d'une organisation. Il doit se concentrer sur la manière dont il peut mettre de meilleures informations à la disposition des personnes qui sont sur le terrain et qui prennent les décisions au quotidien pour l'entreprise.

[bctt tweet="The #CFO needs to embrace that that there is technology out there. Il doit être l'un des centres de l'innovation au sein d'une organisation. - @jmcolthart" username="prophix"]

Vous pouvez constater que dans chaque secteur d'activité, les choses seront légèrement différentes. Les personnes qui travaillent sur la chaîne de fabrication ou qui la dirigent, les vendeurs, les responsables des ressources humaines, tout le monde a besoin de meilleures informations. Tout le monde a besoin d'une meilleure compréhension. Je pense donc que les directeurs financiers doivent être très conscients qu'il existe des outils d'intelligence artificielle qui soutiennent leur monde, qui est celui d'une meilleure analyse, d'une meilleure planification tournée vers l'avenir, et d'une focalisation sur la viabilité financière. Mais en même temps, on leur demande de faire partie de l'équipe, de l'équipe de prise de décision plus large pour propulser l'entreprise vers l'avant.

Je pense donc qu'ils doivent même élargir leur champ d'action et commencer à se demander comment l'IA peut être utilisée dans des domaines tels que la recherche des bons candidats S'il s'agit d'un fabricant, comment l'IA peut-elle être utilisée pour comprendre les lacunes d'un processus de fabrication ? Ils doivent être conscients des autres aspects de leur activité qui sont exploités car, en fin de compte, ils seront responsables du financement.

Je pense également qu'ils doivent être conscients que ce domaine va continuer à se développer. Rien qu'au Canada, il y a plus de 500 startups spécialisées dans l'IA. Il y en a des milliers aux États-Unis. Il s'agit donc de comprendre que cela existe, puis de commencer à aller de l'avant pour voir quelles sont les priorités de l'entreprise dans son ensemble Vous savez, faire le ménage chez eux, s'assurer qu'ils utilisent l'IA d'une manière ou d'une autre pour renforcer leur équipe. Mais je pense qu'ils doivent aussi être très conscients de l'impact sur leurs autres vice-présidents dans les différents secteurs d'activité.

Prophix : Quelle est la meilleure façon pour les directeurs financiers de commencer à s'informer sur la technologie et sur la manière de l'appliquer ?

John : Chaque DAF aura un point de vue différent sur la profondeur qu'il souhaite atteindre en termes de formation et d'exposition. Il existe d'excellentes ressources gratuites en ligne.

Commencez par votre moteur de recherche. Si vous voulez vraiment aller en profondeur, allez dans le code. Allez à quelque chose comme Big Data University, qui est une collaboration lancée par IBM. Mais si vous envisagez de le faire, commencez vraiment à vous adresser à votre organisme professionnel. Parce que chacun d'entre eux essaie de trouver un moyen de vous aider. Ces organismes professionnels s'intéressent de près à la timonerie des directeurs financiers et disent : "En tant que praticiens, en tant que comptables agréés ou professionnels de la finance, nous devons en faire plus" Ainsi, l'Institute of Management Accounting, l'équipe de l'IFAC, le Forensic Accountant, chacun de ces groupes publie un grand nombre de bulletins intéressants. Allez donc voir votre organisme d'affiliation et abonnez-vous à certains de ces articles.

Prophix : Quels types de compétences les directeurs financiers devraient-ils rechercher chez les nouveaux embauchés ?

Assurez-vous qu'ils ont le sens des affaires et qu'ils sont analytiques. Ces deux éléments seront de grands atouts pour entrer dans l'espace de l'IA, car l'IA consiste à vous présenter de nouvelles informations que vous n'aviez pas auparavant. Mais il faut ensuite que quelqu'un agisse en conséquence. Comment exploiter ces données ? Pour cela, il faut être analytique et passer beaucoup de temps dans l'espace commercial.

Embaucher des data scientists pour le plaisir de dire que vous en avez, ne sera probablement pas aussi efficace si vous ne savez pas comment les aider à résoudre vos problèmes. C'est pourquoi le sens des affaires est essentiel. Vous avez donc besoin d'un mélange de personnes. Vous voulez constituer une équipe qui possède des compétences approfondies en finance et en comptabilité, ainsi que des compétences conceptuelles dans le domaine lui-même, des compétences commerciales, et enfin un niveau en informatique/science des données. Si vous êtes en mesure d'avoir trois personnes dont les connaissances en finance, en commerce et en informatique se chevauchent, mais dont chacune possède des compétences plus approfondies dans l'un de ces trois domaines, vous disposez d'une équipe très performante avec laquelle le directeur financier peut s'attaquer à de nombreux problèmes.

Prophix : Comment les DAF peuvent-ils obtenir l'adhésion du reste de l'organisation pour aller de l'avant avec l'IA ?

John : Vous savez, je pense que c'est un problème très difficile. Je pense que le plus grand défi de l'IA est en fait que tout le monde pense qu'il s'agit d'une demande de plusieurs millions de dollars et d'un voyage de plusieurs années. Je suis d'accord pour dire qu'il s'agit d'un voyage de plusieurs années, mais je ne suis pas d'accord pour dire qu'il faut demander plusieurs millions de dollars autour de la table.

Je pense que ce que les gens doivent comprendre, c'est qu'il n'y aura pas de solution unique. Vous allez mettre en œuvre un élément d'IA. C'est un parcours. Vous devez trouver comment vous pouvez commencer par le plus petit montant avec le plus grand impact. Ainsi, en y réfléchissant, il n'est pas nécessaire d'investir plusieurs millions. Il s'agira d'un voyage de plusieurs années. Mais si vous le faites un trimestre à la fois, vous obtiendrez une meilleure adhésion. Surtout si vous envisagez les choses sous l'angle de "Comment créer le meilleur temps pour la valeur ?" Ce que vous voulez, c'est dire : "Je dépense un dollar et je gagne deux dollars à la fin du trimestre." C'est le type d'argumentaire sur le retour sur investissement que vous allez devoir présenter.

[bctt tweet="Il n'y aura pas de solution unique. Vous allez mettre en œuvre une partie de l'IA. C'est un parcours. Découvrez comment vous pouvez commencer par le plus petit montant avec le plus grand impact. - @jmcolthart" username="prophix"]

Cela signifie que vous allez devoir faire preuve de diligence. Regardez ce à quoi pensent les autres dirigeants, quels sont les objectifs stratégiques de l'entreprise dans son ensemble, puis aidez-les à trouver une mise en œuvre de l'IA qui corresponde au modèle. Une implémentation qui peut être réalisée en l'espace d'un trimestre, dans un laps de temps suffisamment court pour que cela ait un sens pour vous. Ensuite, vous êtes sur la bonne voie.

Dans trois ans, nous parlerons de systèmes assez étonnants qui pourraient être des combinaisons de différentes plates-formes et de différents produits. Il y aura beaucoup de changements, mais il faut habituer l'équipe à l'idée de prendre un petit morceau à la fois.

Comment mange-t-on un éléphant ? Une bouchée à la fois. Il y a beaucoup de petites choses que vous faites pour aider le reste de la suite C à être plus efficace. Encore une fois, je remets en question l'idée qu'il faut plusieurs millions, plusieurs années pour réaliser une seule chose. Vous trouverez peut-être qu'il est très utile de dépenser des millions, car je pense que vous finirez par dépenser des millions, mais il suffit de le faire par petites tranches et de créer un parcours en équipe pour accumuler les victoires le plus rapidement possible.

John Colthart est vice-président de la croissance chez MindBridge Ai. Suivez-le sur LinkedIn et Sur Twitter. Pour plus d'informations de la part des leaders de l'IA et de la finance, consultez notre rubrique L'IA dans la finance dans la finance.