DAF : comment tirer profit de l'IA pour gérer les finances de l'entreprise au quotidien ?

Mise en lumière par des modèles de langages tels que ChatGPT, Le Chat ou encore Gemini, l’IA générative est bien plus qu’un simple outil conversationnel. En effet, l’intelligence artificielle va chambouler les processus de nombreux secteurs d’activité. Des institutions financières aux petites entreprises, découvrez comment l’IA dans la finance va faire évoluer votre métier de DAF.

Comment l’intelligence artificielle est-elle appliquée à la finance ?

Définition de l'IA

L’intelligence artificielle (IA) désigne l’ensemble des technologies qui permettent à des machines d’imiter des processus cognitifs humains, comme l’analyse, la compréhension ou la prise de décision. 

Les objectifs des solutions d’IA consistent à optimiser la gestion financière, anticiper les risques ou encore améliorer la performance globale. 

Dans le domaine de la finance d’entreprise, l’IA s’appuie sur : 

• l’automatisation ;
• le traitement de grandes quantités de données ;
• le machine learning ;
• l’analyse prédictive.

Ces technologies transforment profondément la façon dont les directions financières opèrent au quotidien.

Zoom sur l'évolution des missions du DAF à l’ère de la digitalisation

Avec la digitalisation qui occupe une place centrale dans le monde professionnel, le rôle du Directeur Administratif et Financier (DAF) a beaucoup évolué. 

Autrefois principalement centré sur la gestion comptable, le contrôle de gestion et la conformité, le DAF occupe aujourd’hui une position clé dans le pilotage stratégique de l’entreprise. 

Grâce à l’automatisation permise par les solutions d’IA, il délègue les tâches répétitives et peut se concentrer sur des missions à plus forte valeur ajoutée : 

• analyse prédictive ;
• gestion proactive des risques ;
• accompagnement de la stratégie d’investissement ;
• optimisation du cashflow, etc.

Le DAF doit désormais maîtriser les outils digitaux, comprendre les enjeux liés à la donnée et collaborer étroitement avec les autres départements de l’entreprise pour prendre des décisions éclairées. 

Cette transformation le positionne comme un acteur central de la création de valeur, capable d’anticiper les évolutions du marché et d’accompagner la croissance de l’entreprise grâce à une vision prospective et innovante.

Avantages du recours à l'IA

Les avantages de l’IA pour les services financiers sont nombreux. 

Tout d’abord, l’automatisation des processus permet d’améliorer significativement l’efficacité opérationnelle en réduisant les tâches chronophages, et de minimiser les risques d’erreur humaine. 

L’IA favorise également la fiabilité et la rapidité du traitement de l’information. Ainsi, vous pouvez effectuer des analyses financières en temps réel et faire preuve d’une meilleure réactivité face aux enjeux business. 

Par ailleurs, les capacités prédictives de l’IA donnent au DAF les moyens d’anticiper les fluctuations de trésorerie, de détecter plus tôt les risques de fraude ou de défaillance et d’optimiser la gestion des ressources. 

Enfin, l’IA accompagne la prise de décision stratégique et la réduction des coûts grâce à des outils de simulation et de modélisation.

4 applications concrètes de l’IA dans la finance d’entreprise

Automatisation de la comptabilité et du reporting

L’automatisation, rendue possible par l’IA, révolutionne le traitement comptable et la production de reporting financier. 

Les logiciels comptables dotés d’algorithmes intelligents prennent en charge : 

• la saisie automatique des factures ;
• le rapprochement bancaire et la réconciliation financière ;
• la gestion des notes de frais.

Ainsi, le temps consacré à ces tâches répétitives et les risques d’erreurs diminuent drastiquement. 

Par exemple, certaines solutions scannent automatiquement les documents, extraient et classent les données pertinentes, puis intègrent ces informations dans les outils comptables. 

Côté reporting, l’IA permet de générer en temps réel des tableaux de bord personnalisés. De cette façon, le DAF peut suivre les indicateurs clés et s’assurer de la conformité réglementaire. 

Un DAF peut ainsi obtenir un état de la trésorerie ou un bilan analytique en quelques clics, sans attendre la clôture mensuelle. 

Cette automatisation libère les équipes financières pour se concentrer sur l’analyse et le conseil.

Analyse prédictive et pilotage de la performance

L’IA permet d’aller au-delà de la simple analyse descriptive des données financières, en déployant des modèles prédictifs pour anticiper les tendances et piloter la performance. 

Grâce au machine learning et à l’apprentissage profond, les directions financières peuvent prévoir l’évolution de la trésorerie, estimer les ventes futures ou encore anticiper les besoins de financement. 

Par exemple, une entreprise peut utiliser l’IA pour modéliser différents scénarios budgétaires en fonction de la conjoncture économique ou des comportements des clients.

Des outils d’analyse prédictive détectent également de manière précoce les risques d’impayés ou les ruptures de flux de trésorerie. De cette façon, le DAF peut prendre des mesures proactives. 

Ces capacités renforcent la réactivité de l’entreprise face aux aléas du marché et facilitent la prise de décision sur base de données objectives, tout en optimisant les ressources et la rentabilité.

Aide à la prise de décision stratégique

L’intelligence artificielle s’impose comme un atout majeur pour appuyer le DAF dans ses choix stratégiques. 

Grâce à l’analyse avancée de données internes et externes, l’IA offre des outils de simulation et de modélisation qui permettent d’évaluer rapidement l’impact financier de différents scénarios : 

• lancement d’un nouveau produit ;
• acquisition ;
• investissement ;
• restructuration. 

Par exemple, un DAF peut s’appuyer sur l’IA pour réaliser des analyses de sensibilité ou des stress tests, intégrant des variables complexes et des fluctuations de marché, afin d’anticiper les conséquences sur la trésorerie ou la rentabilité. 

Dans le secteur financier, l’IA est notamment mise en œuvre pour donner des conseils d’investissement et des recommandations de produits adaptés à la connaissance du client.

L’IA facilite également la veille économique et réglementaire, en analysant automatiquement des milliers de sources pour détecter des opportunités ou des menaces. 

Ainsi, le DAF peut éclairer la direction générale avec des recommandations argumentées et étayées. Cela renforce son rôle de partenaire stratégique au sein de l’entreprise.

Gestion des risques et conformité

La gestion des risques et la conformité réglementaire bénéficient également des avancées de l’IA. 

Les algorithmes sont capables d’analyser en continu des volumes massifs de données pour détecter des anomalies, des transactions inhabituelles ou des tentatives de fraude, souvent indétectables par des moyens traditionnels. 

Par exemple, dans le contrôle des dépenses, l’IA signale automatiquement les écarts par rapport aux politiques de dépenses ou repère des schémas suspects d’utilisation de cartes d’entreprise. 

Les banques utilisent déjà l’IA pour différents cas d’utilisation  : 

• évaluation du crédit en fonction des finances personnelles du client ;
• lutte contre le blanchiment d’argent ;
• détection des fraudes et des mouvements suspects sur un compte bancaire personnel ou un compte bancaire professionnel.

En matière de conformité, l’IA surveille l’évolution des réglementations et alerte le DAF sur les obligations à venir. De cette façon, vous pouvez anticiper la mise en conformité et adapter les processus internes sans attendre. 

Certaines solutions utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour analyser des documents réglementaires et extraire les points-clés à traiter. 

Grâce à l’IA, la direction financière renforce ainsi la sécurité, réduit les risques opérationnels et s’assure d’être toujours en phase avec les exigences légales.

Les défis des DAF pour intégrer l'IA à leurs processus 

Convaincre les collaborateurs

L’un des principaux défis pour le DAF réside dans l’adhésion des équipes à l’introduction de l’IA. 

Cette transformation suscite parfois des craintes chez les utilisateurs finaux : 

• risques de perte d’emploi ;
• remise en question des compétences ;
• complexité des nouveaux outils. 

Pour surmonter ces résistances, il est essentiel d’accompagner les employés par la formation, la communication et la valorisation de la dimension humaine. 

Impliquer les équipes dès le début du projet et démontrer que l’IA sera bénéfique pour eux favorise l’adoption de l’IA et le succès du changement.

Gérer une grande quantité de données

L’intégration de l’IA suppose également une gestion rigoureuse de l’ensemble des données. 

Les directions financières doivent collecter, structurer et sécuriser des volumes importants d’informations pour alimenter les algorithmes d’IA. 

La qualité, la fiabilité et la conformité des données sont des prérequis majeurs pour garantir la pertinence des analyses produites par l’IA. 

Le DAF doit donc mettre en place des processus de gouvernance des données, assurer leur protection face aux cyber-risques et respecter les réglementations en vigueur (RGPD par exemple). 

Ce défi technique et organisationnel s’avère indispensable pour tirer pleinement parti des bénéfices de l’intelligence artificielle pour l’équipe Finance.

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