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[Billet] Comment la fonction financière peut-elle utiliser l'Intelligence Artificielle de manière stratégique ?

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[Billet] Comment la fonction financière peut-elle utiliser l'Intelligence Artificielle de manière stratégique ?

Guillaume de Pommereau, CFO au sein de grands noms du secteur de l'industrie, de la santé et de l'IT, dont d'Hitachi Europe, nous livre son point de vue stratégique et opérationnel sur l'apport de l'IA dans la Finance et la façon dont on peut l'utiliser concrètement.

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L'intelligence artificielle couvre un large éventail de concepts anciens et nouveaux. Certains de ces concepts sont parfaitement connus et matures : par exemple, les systèmes experts, qui sont basés sur des arbres de décision ou des scripts d'instructions et permettent d'automatiser certaines procédures. Ces concepts ont été implémentés depuis des décennies. Il existe des concepts nouveaux nés de la combinaison de nouveaux algorithmes, de larges sources de données et d'une puissance de calcul en croissance continue.

L'Intelligence Artificielle est souvent divisée en trois familles d'applications : (1) l'apprentissage automatique (machine learning), (2) le traitement naturel du langage et (3) la robotique. Ces applications tirent toutes leur " intelligence " de méthodes statistiques sophistiquées.

Ce que l'IA peut faire intelligemment par rapport à un être humain est extrêmement limité. Elle n'a pas de conscience, elle ne peut pas comprendre un texte pour le résumer, elle ne peut pas tenir une conversation (le test de Turing). En tant que tel, l'IA n'est pas vraiment " intelligente ". Mais elle peut certainement fournir un soutien énorme à l'humain grâce à la capacité des ordinateurs à stocker une grande quantité de données et à calculer plus rapidement et plus précisément que les humains.

Donc, la combinaison " humain - machine " est ce qui compte et fera la différence.

L'IA peut avoir un impact sur votre stratégie d'entreprise en aidant à la création d'organisations plus intelligentes. Elle ne se développera pas de façon autonome, toute seule... Ce sont les humains de l'organisation qui créeront les interactions nécessaires entre humains et machines.

Les bonnes personnes combinées aux bons ordinateurs et aux bons logiciels formeront l'organisation la plus intelligente. Pour prouver ce point simplement, un humain ayant accès à Google et Wikipédia est beaucoup plus intelligent et capable que tout seul.

Les applications de l'IA varient énormément par leur portée et leur nature et c'est à chaque entreprise d'identifier ce qui lui correspond le mieux.

Dans le domaine de la Finance d'Entreprise, les directeurs financiers doivent être des acteurs énergiques de la transformation de leur entreprise car il existe de nombreuses solutions immédiatement applicables basées sur l'IA pour (1) améliorer les revenus et (2) réduire les coûts. En voici quelques exemples :

1.Amélioration des revenus

Le chiffre d'affaires est l'agrégation de toutes les transactions individuelles générées par le département facturation. Chaque transaction individuelle contient beaucoup d'informations sur le client, le produit ou le service vendu, le prix, le moment de la transaction et son paiement, même le nom du vendeur, la chaîne d'approvisionnement concernée, etc...

Cette grande quantité de données est ce que l'IA aime absorber et exploiter. En structurant les données de manière appropriée, l'IA peut aider à trouver des modèles de comportements et de structures de données pour répondre à des questions telles que la sensibilité et l'élasticité des prix, le profil des clients les plus rentables, le profil du produit ou du service le plus rentable, la géographie la plus rentable, le meilleur vendeur, etc...

L'analyse de ces données peut permettre de déduire le comportement futur du client, la prédiction des tendances ou des goûts futurs. À partir de ces déductions, l'entreprise peut être plus efficace dans le développement de nouveaux produits ou services.

Les données peuvent aussi être croisées à des informations externes telles que les conditions météorologiques ou économiques (inflation, taux de change, etc.), offres concurrentes, et bien plus encore.

Dans un autre domaine, le processus de collecte des règlements clients peut être soutenu par un outil d'IA analysant chaque profil client et proposant soit un rabais, soit une autre forme de paiement, tout en vérifiant le profil de risque de chaque client.

De même, un employé d'un service client répondant aux questions de clients potentiels par téléphone peut bénéficier d'un système avancé de reconnaissance vocale qui tente d'interpréter les questions soulevées par ce client. Ce système de reconnaissance vocal peut alors suggérer des réponses à l'employé pour accélérer le processus de réponse. Pour l'instant, ces systèmes ne peuvent être complètement autonomes, ils doivent être associes a de vrais individus.

2.Réduire les coûts

La gamme de possibilités est infinie, mais je souhaite en énumérer quelques-uns ici :

a) Payments fournisseurs

Un système de reconnaissance d'image peut analyser les factures fournisseurs et saisir toutes les informations nécessaires dans le système comptable en quelques secondes. Il peut traiter des centaines de factures par heure, ce qui permet d'économiser autant de travail manuel.

b) Clôture mensuelle

Analyse intelligente des données pour réconcilier automatiquement les comptes bancaires,

Traitement automatique des résultats financiers selon différentes normes comptables : IFRS, US GAAP etc.

c) Règlements clients :

Analyse intelligente des données pour allouer les règlements reçus à la bonne facture.

Analyse des clients mécontents et recommandation des améliorations.

Automatiser l'arbre de décision menant à la stratégie optimale de collecte des règlements par clients individuels.

Reconnaissance vocale pour les requêtes après-ventes.

d) Contrôle de Gestion :

Produire des budgets et des prévisions fines s'appuyant sur des algorithmes de prédiction intelligents.

Générer une analyse en langage naturel des tableaux de bords les plus courants.

e) Audit :

Analyse de données appliquée aux comptes en banques, comptes fournisseurs, comptes de paye, etc., pour identifier les doubles paiements, les montants anormaux, et la fraude, ...

Toutes ces applications sont immédiatement disponibles. Elles font partie d'offres fiables et matures de plusieurs sociétés de logiciels. La voie à suivre est de prendre le temps d'évaluer tous les différents départements de l'entreprise et d'avoir une connaissance de l'IA pour identifier les travaux manuels et répétitifs existants et les remplacer par des solutions intelligentes.

L'utilisation stratégique de l'IA est un état d'esprit nécessaire au plus haut niveau de l'entreprise. Cette attitude doit être inhérente à l'équipe de direction. Ces techniques ne sont pas nécessairement coûteuses. Certains de ces projets auront un retour sur investissement de moins d'un an.

Dans notre environnement concurrentiel, les entreprises les plus performantes seront celles qui comprennent et exploitent l'IA à leur avantage. Celles qui ne le font pas seront à la traîne.

Je vous souhaite bonne chance dans la mise en place de votre stratégie IA.

L'auteur : Guillaume de Pommereau a été directeur financier d'Hitachi Europe de 2014 à mars 2020. Au cours de son mandat, il a mis en oeuvre plusieurs des technologies décrites dans cet article avec une amélioration significative de l'efficacité de l'équipe. Il a participé à un cours sur l'IA et ses implications commerciales à la Sloan School of Business du MIT.


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