Trésorerie : l'intelligence artificielle permet de faire de meilleures prévisions
La gestion du cash est aujourd'hui un sujet primordial. Bonne nouvelle : les technologies d'intelligence artificielle peuvent aider à mieux prévoir les évolutions des encaissements et décaissements pour réagir en fonction. La crise est peut-être l'occasion de s'équiper.
Les Daf placent depuis de nombreuses années la digitalisation dans le Top 5 de leurs priorités : la 9ème édition des priorités des Daf établie par PwC fin 2020 révèle que 78 % des directions financières envisagent d'investir dans la digitalisation de la fonction finance.
Et si la période actuelle permettait de réellement passer le pas ? En effet, les nouvelles technologies peuvent aider à surmonter la crise. Notamment l'intelligence artificielle qui peut s'avérer un excellent allié en termes de gestion de trésorerie.
Une meilleure visibilité
Quand on associe intelligence artificielle et gestion de trésorerie, on pense naturellement à une meilleure gestion des processus (rapprochement, automatisation, etc...). Mais cette nouvelle technologie est surtout intéressante en matière de prévision de trésorerie. "L'intelligence artificielle permet d'offrir une meilleure visibilité pour prendre de meilleures décisions", précise Rupert Schiessl, CEO de Verteego, entreprise d'intelligence artificielle qui travaille en collaboration avec le cabinet de conseil en gestion de trésorerie Redbridge.
Il est en effet possible de mieux prévoir les encaissements et décaissements pour réduire le cash immobilisé et l'investir. Rupert Schiessl donne l'exemple d'une compagnie d'assurance qu'il accompagne et qui a pu, grâce à cette meilleure visibilité sur l'encaissement de primes d'assurance et le décaissement de dédommagements, réduire les fonds propres immobilisés pour faire face aux imprévus. "Ces fonds propres ont été réduit quasiment de moitié grâce notamment à une analyse de la saisonnalité", rapporte Rupert Schiessl. Des sommes qui peuvent être investies dans de l'innovation, de la croissance externe, l'embauche de nouvelles personnes, etc...
Autre exemple: une entreprise de duty free qui a, grâce à l'intelligence artificielle, pu prévoir les encaissements dans ses différents points de vente et réduire ainsi le cash immobilisé dédié au paiement des salaires et des loyers. Là encore, le cash peut être investi dans d'autres activités. "On peut au contraire, à travers cette meilleure visibilité, faire preuve de frugalité et mieux économiser ses ressources", ajoute Rupert Schiessl.
Qualité des données
Ces prévisions de trésorerie sont d'autant plus plébiscitées que la période est incertaine. "Le Covid a contribué à faire avancer le sujet, approuve Rupert Schiessl. Quand l'environnement est incertain, les entreprises ont besoin d'outils plus sophistiqués qui sont capables de valoriser un historique plus récent, plus représentatif de ce qui va se passer dans un futur proche".
Cela suppose cependant que les informations fournies à l'intelligence artificielle soient de qualité et facilement accessibles. Rupert Schiessl insiste aussi sur la nécessité de casser les silos au sein des entreprises "Un système de prévision mis en place pour le cash pourrait bénéficier à la supply chain, pour mieux prévoir les flux logistiques, ou au marketing, pour optimiser le pricing. Il y aurait d'énormes gains à ce que tout le monde travaille ensemble", souligne-t-il.
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Les Daf pourraient donc, en partant des prévisions de trésorerie, se faire les précurseurs de l'intelligence artificielle dans leur entreprise et diffuser ensuite les bonnes pratiques au sein de toutes les directions. Un chantier qui renforcerait sa position de business partner.
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