Comment rationaliser et améliorer la fonction finance et comptabilité grâce à l’IA générative

Imaginez l’avenir de la finance et de la comptabilité. Dans ce futur, votre fonction est à la pointe de la technologie. Vous utilisez peut-être un système ERP de nouvelle génération et une plateforme de planification financière et comptable inégalée qui fournit des analyses prédictives avancées. Au passage, vous avez peut-être également déployé les dernières innovations cloud natives et amélioré vos dépenses d’exploitation. Votre directeur financier, visionnaire et stratégique, s’appuie sur l’IA pour obtenir des informations proactives sur les activités de l’entreprise, tout en rationalisant les processus et en optimisant les performances financières. Vous disposez de données complètes et objectives, ce qui permet à la fonction finance et comptabilité d’avoir une vision globale de la chaîne de valeur de votre entreprise (clients, fournisseurs, concurrents et opérations de front et de back-office). Vous êtes à la pointe de l’innovation au sein de votre organisation et vous êtes un catalyseur du changement. Mais votre mission consiste désormais à stimuler la croissance de l’entreprise et à conduire la transformation numérique pour l’aider à atteindre l’excellence opérationnelle.

IBM Consulting apporte son expertise sectorielle pour vous aider à comprendre comment tirer parti de workflows spécifiques (tels que record-to-report, lead-to-cash, procure-to-pay et autres) en enrichissant ces processus de nouvelles capacités d’IA. Nous pouvons avoir un impact significatif grâce à la technologie sur les processus financiers de base en rationalisant les tâches et en révolutionnant la façon dont les professionnels de la finance et de la comptabilité travailleront à l’avenir. Une étude IBV récente sur la modernisation de la fonction record-to-report grâce à l’IA a indiqué que « les organisations qui intègrent l’IA dans leur processus record-to-report réduisent de 66 % la durée du cycle de traitement des écritures comptables ».

De plus, certains grands modèles de langage (LLM) ont déjà la capacité de : rechercher et résumer, traduire et interpréter, générer et créer, comprendre et rapporter, converser et interagir, en se basant sur les connaissances acquises à partir de jeux de données massifs utilisés par la fonction finance et comptabilité. Et c’est sans compter les nombreux autres aspects à prendre en compte (par exemple les contraintes réglementaires) dans le processus de déploiement de l’IA générative.

L’IA générative peut être utile pour la fonction record-to-report et les sous-fonctions plan-to-insights. Voici plusieurs tâches pour lesquelles nous voyons des opportunités évidentes de tirer parti de l’IA générative (ainsi que des capacités d’IA conversationnelle) dans le but de rationaliser et d’améliorer la fonction finance et comptabilité si importante :

• La recherche et la synthèse : l’IA générative peut effectuer des recherches sur de grands jeux de données, en extraire des informations clés et résumer des textes complexes (tels que les normes de recherche et de comptabilité, les principes comptables généralement reconnus (PCGR), les notes d’orientation, les mémoires et les publications). Elle peut ensuite synthétiser les informations et résumer les idées permettant un traitement approprié des transactions financières de l’entreprise, évaluer l’impact et répondre aux questions techniques essentielles en matière de comptabilité et aux exigences de publication.

• La traduction et l’interprétation : l’IA générative peut traduire et interpréter des données en un récit pouvant fournir des informations et des conseils pour les rapports internes ou externes, et recommander des mesures à prendre. Par exemple, l’IA générative peut traduire une politique comptable et l’interpréter en une séquence de journaux comptables transactionnels, accompagnée d’une explication détaillée pour aider les professionnels de la comptabilité.

• La génération et la création : l’IA générative peut générer des rapports avec des commentaires détaillés, rédiger des e-mails et créer de nouveaux contenus. Elle peut être entraînée sur des données financières historiques, des modèles de reporting et des exigences réglementaires en vue de générer des rapports financiers standardisés (et de créer des rapports personnalisés adaptés aux besoins spécifiques des parties prenantes).

• La compréhension et le reporting : l’IA générative peut comprendre et rendre compte de données financières afin de fournir des informations précieuses et de soutenir le processus décisionnel. Par exemple, elle peut comprendre des données financières, notamment les revenus, les dépenses, la rentabilité, les flux de trésorerie ou encore le fonds de roulement, pour rendre compte des tendances et des informations clés, en les accompagnant de commentaires et de descriptions faciles à comprendre.

• Le dialogue et l’interaction : l’IA générative peut engager un dialogue interactif en temps réel afin de fournir des réponses et des explications instantanées, permettant ainsi une prise de décision rapide. Par exemple, en combinant des capacités conversationnelles, elle peut fournir des commentaires financiers dynamiques, interactifs et perspicaces qui augmentent la vitesse, la précision et l’interaction nécessaires aux professionnels pour prendre des décisions.

Le centre d’excellence d’IBM dédié à l’IA générative transforme les processus métier, les expériences et les opérations informatiques de base et tire parti des enseignements tirés des interactions de nos clients avec l’IA. Notre approche intégrale fournit un portefeuille de produits d’IA pour la création et le déploiement de capacités traditionnelles de machine learning et de nouvelles capacités d’IA générative alimentées par des modèles de fondation.

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