Mettre l’IA au service de la finance : utiliser l’IA générative pour opérer un changement transformationnel

Les responsables financiers connaissent bien les complexités et les défis qui accompagnent la croissance d’une entreprise. Qu’il s’agisse de maîtriser les subtilités de la numérisation à l’échelle de l’entreprise ou de s’adapter à l’évolution des habitudes de dépenses des clients, les responsabilités d’un directeur financier n’ont jamais été aussi multidimensionnelles.

Au sein de cette complexité se trouve une opportunité. Les directeurs financiers peuvent exploiter la puissance de transformation de l’IA générative pour révolutionner les opérations financières et déverrouiller des niveaux d’efficacité, de précision et d’informations.

L’IA générative est une technologie révolutionnaire qui promet de refaçonner le secteur financier tel que nous le connaissons. En utilisant des modèles de langage avancés et des algorithmes de machine learning, l’IA générative peut automatiser et rationaliser un large éventail de processus financiers, de l’analyse financière et du reporting à l’approvisionnement, en passant par les comptes fournisseurs.

Selon la recherche d’IBM, les entreprises qui ont mis en œuvre l’IA de manière efficace dans les opérations financières ont bénéficié des avantages suivants :

• Accélération de 33 % du temps de cycle budgétaire
• Réduction de 43 % des créances irrécouvrables
• Réduction de 25 % du coût par facture payée

Cependant, pour intégrer avec succès l’IA générative dans les opérations financières, il est essentiel d’adopter une approche stratégique et bien planifiée. Les initiatives d’IA et d’IA générative ne peuvent être efficaces que dans la mesure où les données sous-jacentes le permettent. Les entreprises lancent souvent des initiatives liées aux données pour soutenir leur stratégie en matière d’IA, du process mining à la gouvernance des données.

Une fois les bonnes initiatives en matière de données mises en place, vous devez implémenter la bonne structure pour intégrer avec succès l’IA générative dans les opérations financières. Pour ce faire, il est possible de définir une analyse de rentabilité claire, d’évoquer les avantages et les risques, d’obtenir les financements nécessaires et de mettre en place des indicateurs mesurables pour suivre le retour sur investissement.

Ensuite, automatisez les tâches fastidieuses qui se prêtent le mieux à l’automatisation via l’IA générative, en commençant par des cas d’utilisation visant à atténuer les risques et en encourageant l’adoption par les employés en phase avec leurs responsabilités concrètes.

Vous souhaiterez également utiliser l’IA générative pour affiner le FinOps en mettant en œuvre des frameworks d’estimation et de suivi des coûts, en simulant les données et les scénarios financiers et en améliorant la précision des modèles financiers, la gestion des risques et la prise de décision stratégique.

Alors que les responsables financiers naviguent dans l’environnement de l’IA générative, il est essentiel de donner la priorité aux pratiques d’IA responsables et éthiques. La traçabilité des données, la sécurité et la confidentialité sont des préoccupations majeures que les directeurs financiers doivent aborder de manière proactive.

En s’associant à des entreprises de confiance comme IBM, qui adhèrent à des Principes de Confiance et de Transparence et aux Piliers de confiance particulièrement stricts, les équipes financières peuvent s’assurer que leurs initiatives d’IA générative reposent sur un fondement d’intégrité, de transparence et de responsabilité.