6 bonnes raisons d’intégrer l’IA dans votre direction financière

Augmenter la productivité

Une des premières raisons qui motive les directions financières à adopter l’intelligence artificielle est très pragmatique : elle permet de gagner du temps sur les opérations transactionnelles. Comptabilité, facturation, rédaction de contrat, paie, édition de devis, gestion du panel des fournisseurs…, ces tâches, souvent réalisées à la main, sont chronophages, répétitives et à faible valeur ajoutée. Les automatiser est donc générateur de productivité.

Réduire les erreurs et améliorer la conformité

Ensuite, force est de reconnaître que l’intelligence artificielle a la capacité de gérer, en un temps record, un grand nombre de données et d’identifier aussi rapidement les écarts et anomalies dans les registres financiers. Elle est un atout pour mieux comprendre, intégrer et appliquer les normes au sein des systèmes de gestion financière. En somme, l’IA devient un outil indispensable pour garantir la conformité réglementaire, mieux gérer les risques, détecter la fraude et inscrire l’entreprise dans une démarche de durabilité par la bonne production de données extra-financières autant que financières.

Décupler la capacité d’analyse

Grâce à l’IA, le temps gagné sur les tâches transactionnelles est redirigé vers des tâches plus analytiques et stratégiques. Les reportings sont générés automatiquement : les équipes ne sont plus là pour compiler des données et les consolider mais pour les analyser et en tirer les enseignements. La Direction Financière dispose ainsi de tous les éléments pour piloter la planification financière, optimiser les ressources, fluidifier les relations fournisseurs ou encore donner des bases objectives à la prise de décision au sein de l’entreprise.

Passer d’une gestion réactive à une gestion proactive

Car en effet, l’IA peut également produire des modèles prédictifs anticipant les fluctuations économiques et réglementaires. Les services financiers gagnent ainsi en capacité de modélisation, d’anticipation et donc en agilité pour prendre des décisions plus rapidement. Grâce à l’analyse prédictive, les équipes peuvent, par exemple, prévoir des flux de trésorerie à l’aide de la compilation de données historiques de l’entreprise, de données du secteur et de variables économiques et financières. Des éléments qui peuvent être recalibrés en continu.

Gagner en compétences

Que ce soit en matière de contrôle de gestion, de comptabilité, d’audit ou de gestion des risques, intégrer l’IA peut permettre aux collaborateurs d’acquérir de nouvelles compétences. C’est à eux que peut, en effet, revenir la tâche de valider les algorithmes, leur performance, analyser la fiabilité des modèles, etc. Le DAF, lui-même, peut voir son rôle évoluer, de garant des finances à gardien des données, l’or noir des entreprises. N’oublions pas, en tout cas, que l’IA doit rester un outil et que l’expertise humaine va monter en puissance pour piloter la bonne pratique : le DAF aura toujours avoir le dernier mot sur l’interprétation des résultats et la prise de décision stratégique.

Et agir en toute sécurité ?

Le potentiel de l’IA se profile en termes de cybersécurité et de son utilisation dans la gestion de la menace et des incidents. En traitant un important volume de données en continu 24h/24, 7j/7, elle est à même de détecter de nouveaux risques de sécurité et toute anomalie dans un système informatique, SAP, etc. Et surtout de réagir en mettant en place automatiquement les mesures de protection, par exemple, la réinstallation d’antivirus, la vérification de clés de registre ou encore la modification de règles dans les firewalls. 

De plus, les entreprises ont souvent rappelé que l’erreur humaine est l’une des causes principales des risques en termes de cybersécurité. Plus l’IA gèrera l’introduction et le traitement des données, moindre sera le risque d’erreur. Ce qui est valable pour le processus de gestion des incidents l’est tout autant pour celui de la menace : la détection d’activités anormales (des deep fakes), l’identification d’activités inhabituelles ou encore la prévention de l’exploitation des failles. La collecte précise d’un grand nombre d’informations sur les risques et les menaces permet ainsi de mieux les identifier pour mieux contrer les attaques.