Les initiatives de transformation numérique réussies incluent de puissantes technologies d’IA et d’apprentissage automatique pour traiter et analyser de grandes quantités de données dans toute l’entreprise.
La numérisation est un sujet populaire dans les affaires depuis des années. Quel que soit le secteur, la transformation numérique est généralement au premier plan des préoccupations des dirigeants qui s’efforcent de suivre le rythme de grandes quantités de données. Le bureau du directeur financier, le référentiel traditionnel des chiffres et des chiffres, est confronté à une opportunité unique de tirer parti d’outils tels que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique, pour accroître l’efficacité de la planification, de la budgétisation et des prévisions. L’intelligence artificielle offre la possibilité d’ajouter plus de valeur à l’ensemble de l’organisation en soutenant la fonction financière.
Selon Gartner, la plupart des équipes financières s’appuient toujours sur l’automatisation robotique des processus (RPA), un processus qui ne peut automatiser que des tâches simples et reproductibles, mais pas des processus et des flux de travail plus complexes. Cependant, les solutions basées sur l’IA peuvent faire exactement cela. L’IA peut faire passer le bureau du directeur financier au niveau supérieur grâce à l’analyse intelligente des données et à l’analyse prédictive.
Fondamentalement, l’IA est plus qu’un ensemble d’algorithmes, de statistiques et de chiffres qui automatisent certains processus qui ne nécessitent pas de rétroaction non quantique. C’est une solution qui ne remplace pas les humains mais augmente plutôt leur jugement en fournissant des informations en temps réel tout en éliminant le risque d’erreur humaine. L’intelligence artificielle offre un moyen plus rapide et plus efficace d’analyser les données et d’identifier des modèles.
Traditionnellement, la budgétisation et les prévisions étaient effectuées en extrayant les données de plusieurs systèmes sources dans Excel. Comme de plus en plus d’enregistrements numériques proviennent de tous les coins de l’organisation, le potentiel d’erreur a augmenté de façon astronomique. Alors que le besoin d’automatisation s’est accru, la principale préoccupation des directeurs financiers concernant l’adoption de l’IA est d’obtenir l’approbation de la direction ainsi que sa mise en œuvre réelle, ce que beaucoup craignent de se traduire par une forte dépendance à l’égard du service informatique. De plus, les équipes financières peuvent avoir besoin de nouvelles compétences pour lesquelles elles ne sont pas formées. Il n’y a pas de numérisation pour “se déplacer”. Voici les trois principaux obstacles à la transformation numérique dans la finance aujourd’hui.
Voir également: Accélération de la transformation numérique : code faible et constructible
Obstacle n° 1 : Transformer les données en informations
Les efforts accrus de transformation numérique combinés à l’expansion de la portée du bureau du directeur financier dans l’ensemble de l’organisation accélèrent les opportunités et la complexité du traitement de grandes quantités de données. Transformer les données en informations précieuses est un défi. C’est beaucoup plus difficile sans le soutien des outils d’IA. En fait, la plupart des entreprises en sont encore au stade embryonnaire pour exploiter le vaste potentiel de leurs données en s’appuyant uniquement sur la technologie RPA pour gagner en efficacité. Pour les équipes financières qui tentent de consolider les données, elles sont souvent confrontées à la nécessité d’intégrer des systèmes disparates à l’aide de l’informatique et de l’analyse de grands ensembles de données, et de le faire de manière cohérente et axée sur la valeur. Qu’il s’agisse de données issues du CRM, de l’ERP, des RH ou d’autres systèmes internes, tout doit être standardisé et enrichi de données externes pertinentes et analysé intelligemment. Les outils d’IA peuvent grandement faciliter ce processus en nous aidant à reconnaître les modèles que les préjugés humains normaux peuvent manquer. En s’appuyant sur ces modèles, les équipes financières peuvent accroître la confiance dans les données qu’elles fournissent au PDG. Money vous permet de transformer les données en informations précieuses en créant des modèles qui peuvent même prédire de futures anomalies dans vos données. L’IA consiste à prendre des modèles statistiques et à les transformer en modèles plus fiables pour l’avenir.
Questions clés que la finance devrait se poser :
- Quelles sources de données externes ajoutent une réelle valeur ?
- Comment standardiser les silos de données internes ?
- Comment pouvons-nous combiner des sources de données cloud et sur site ? Avons-nous besoin des deux ?
- Comment garantir une architecture cohérente qui produit des données de haute qualité ?
- Comment pouvons-nous gérer l’accès aux données sensibles pour les différentes parties prenantes ?
Obstacle #2 : Développer des compétences en analyse et adoption de solutions
Les multiples sources de données offrent une réelle opportunité aux directeurs financiers. Il ne s’agit pas seulement de collecte de données, il s’agit d’analyses avancées, qui nécessitent des compétences en science des données pour pouvoir interpréter les informations et en extraire des informations. De toute évidence, ces ensembles de compétences sont encore rares et nécessitent un investissement qui peut ne pas sembler facilement requis à première vue. Le service financier ne peut pas compter uniquement sur la fonction informatique ou sur des ressources décisionnelles externes pour répondre à ses besoins d’analyse quotidiens. Le processus sera très lourd et déroutant. Au lieu de cela, l’objectif est de développer de nouvelles ressources d’analyse pour le bureau du directeur financier afin qu’il puisse devenir une plaque tournante pour les initiatives d’analyse à l’échelle de l’entreprise. Des outils FP&A innovants introduisent des technologies telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour donner aux finances de nouvelles capacités dans un environnement d’application familier et réduire la dépendance à l’informatique.
La tendance est clairement à l’utilisation plus intensive de l’intelligence artificielle à l’avenir, qui sera intégrée dans les systèmes CRM et WMS. Il facilitera le processus en traitant automatiquement l’offre et la demande et en exécutant les commandes. À mesure que l’IA prend en charge davantage d’opérations quotidiennes, les équipes financières seront libérées pour créer plus de valeur en fonction des analyses qu’elle fournit.
Obstacle n° 3 : développer l’activité grâce à l’IA
Comme nous l’avons vu, les initiatives de transformation numérique réussies intègrent de puissantes techniques d’IA et d’apprentissage automatique afin de traiter et d’analyser de grandes quantités de données dans toute l’entreprise. À la suite de l’identification des modèles de données, des informations et des prévisions identifiées grâce à ces outils, le bureau du directeur financier continuera à évoluer sur plusieurs secteurs d’activité, en identifiant chaque exigence spécifique et en s’assurant que les fonctions commerciales telles que les RH et les ventes sont en mesure d’agir sur de nouvelles informations. intuitivement sans expertise analytique approfondie. Le directeur financier a besoin d’une connaissance approfondie des systèmes informatiques métier et agiles pour adapter, améliorer et intégrer les résultats de l’IA dans les applications métier de base. Voici cinq technologies clés pour faciliter votre parcours dans la finance numérique.
Cinq technologies clés pour la transformation numérique de la finance
• Automatisation des processus robotiques (RPA) : Comme mentionné ci-dessus, la RPA permet aux équipes financières d’automatiser des processus tels que l’acquisition, le rapprochement et la vérification de données chronophages. Au fil du temps, cela permet d’améliorer la cohérence et le contrôle tout en libérant des ressources pour des tâches plus avancées. Mais ce n’est que le début.
• Analyses prédictives: Bien que personne n’ait de boule de cristal, l’analyse prédictive basée sur l’intelligence artificielle est la solution moderne pour faire des prédictions futures basées sur les données actuelles. Ces prédictions peuvent aider à orienter la stratégie globale et la prise de décision. L’analyse prédictive repose sur plusieurs techniques d’analyse avancées telles que l’exploration de données, les statistiques et les algorithmes d’apprentissage automatique.
• Base de données en mémoire : Lorsque des scénarios de modélisation et des calculs complexes tels que la budgétisation, la planification et les prévisions sont utilisés, la technologie de base de données en mémoire offre l’évolutivité et les performances nécessaires pour une analyse de données rapide et flexible. Les données sont stockées pour un accès rapide et réactif.
• Accélération de calcul GPUL’unité de traitement graphique (GPU), ou carte graphique, augmente la vitesse et les performances de l’analyse des données en temps réel, offrant aux entreprises des capacités de prise de décision plus flexibles.
• Centre de données: L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique prospèrent grâce aux données. Tirer des données de différentes sources pour l’analyse en les intégrant à partir de plusieurs systèmes, que ce soit dans le cloud ou sur site, est encore plus important avec ces technologies. L’intégration et la préparation avancées des données, y compris le mappage et le nettoyage tout en enrichissant les ensembles de données, est une technologie essentielle pour l’entreprise numérique.
Les données sont la nouvelle monnaie. Les directeurs financiers capables de libérer tout leur potentiel ajouteront une valeur mesurable à l’ensemble de l’organisation. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont là pour rester. Les entreprises qui font un pas en avant pour créer une stratégie de travail avec cette technologie augmenteront considérablement la valeur et les performances de l’entreprise.