Ce que les professionnels FP&A doivent prendre en compte et explorer lors de l'évaluation des solutions GenAI

Cependant, la réalité d'aujourd'hui (malgré le battage médiatique) est que l'adoption de la GenAI dans la FP&A n'en est qu'à ses débuts. 

Pour que la GenAI présente réellement une valeur ajoutée au département du directeur financier, elle doit être régie par des considérations éthiques, suivre la politique de l'entreprise et avoir un cas d'utilisation réel pour les utilisateurs finaux de votre solution 

Le rôle de l'IA dans la FP&A est clair 

L'IA peut aider à capitaliser sur les données intégrées provenant de systèmes Cloud. Grâce à cette visibilité à 360° des données, l'IA peut facilement extraire des données de plusieurs fonctions pour les intégrer dans un rapport, non seulement rapidement, mais aussi avec un haut degré de précision. Avec les anciens systèmes, ce type de génération de rapports pouvait demander un effort manuel important et être sujet à des erreurs. 

Une enquête de Gartner montre qu'un tiers des comptables commettent plusieurs erreurs financières par semaine en raison de contraintes de capacité, et 59 % d'entre eux commettent des erreurs tous les mois. 

Cela met en évidence le principal cas d'utilisation de l'IA dans la finance : face à une pénurie mondiale de comptables qualifiés et à un besoin accru de planification et de prévision, la plupart des équipes financières sont sous pression pour gérer des charges de travail plus importantes, ce qui peut conduire à la fois à l'épuisement professionnel et à des erreurs financières coûteuses, quelle que soit l'expérience de votre équipe. 

Au-delà des capacités avancées de reporting, il existe d'autres cas d'utilisation concrets de l'IA. Par exemple, au sein d'un ERP Cloud, certaines fonctionnalités permettent au personnel financier non technique de créer des processus et des extensions sur mesure de leur système sans formation technique en codage. 

Grâce au traitement automatique du langage naturel, aux outils low code, ou même aux assistants intelligents, l'IA peut se charger des tâches complexes de codage et permettre aux utilisateurs de votre système, qui le connaissent le mieux, de créer des processus et des extensions qui rationalisent les processus financiers. 

Enfin, l'IA peut améliorer les tâches stratégiques telles que la prévision et la planification. Grâce à l'IA, les utilisateurs peuvent générer des prévisions et utiliser l'apprentissage automatique pour présenter des modèles de scénarios potentiels basés sur des rapports. 

Cela n'automatise pas les processus stratégiques d'une équipe financière, mais aide à alléger les tâches de consolidation des données, tout en nécessitant toujours une logique humaine pour interpréter et élaborer des stratégies de manière efficace. De plus, le temps gagné sur les tâches manuelles permet aux équipes financières de consacrer plus de temps à l'élaboration de stratégies, plutôt qu'à la consolidation manuelle des données. 

Ceux qui utilisent actuellement l'automatisation auront un avantage concurrentiel sur ceux qui génèrent des rapports et consolident des données avec des systèmes hérités comme Excel. Un rapport récent de Raconteur souligne que 96 % des collaborateurs qui utilisent l'IA générative pour le travail estiment qu'elle augmente leur productivité. 

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Les cas d'utilisation potentiels de l'IA dans la finance 

Comme mentionné, la GenAI dans la FP&A n'en est qu'à ses débuts, et ses cas d'utilisation actuels ne reflètent qu'une infime partie de ses capacités potentielles. À long terme, l'IA jouera un rôle dans la FP&A qui évoluera rapidement à mesure que la technologie progressera et que la gouvernance éthique s'affinera. 

Dans les mois à venir, les professionnels FP&A devraient prendre le temps de comprendre la technologie, ses capacités réelles actuelles, ses capacités potentielles à mesure que les outils se développent, et commencer à définir ce qu'il faut mettre en place pour élargir son champ d'application au sein de votre entreprise afin de générer de la valeur. 

Voici quelques cas d'utilisation potentiels de l'IA dans la finance, à l'avenir : 

• De nombreux dirigeants, cadres supérieurs, etc., annoteront un rapport FP&A avec des conclusions, des notes, des prévisions, des stratégies, etc. À l'avenir, il pourrait être possible pour l'IA de prendre également en compte ces annotations, informant l'apprentissage automatique, mais aussi de pouvoir résumer ces commentaires dans un rapport. 
• Une fois entièrement formé aux données propres à l'entreprise, il n'y a aucune raison pour que l'IA ne puisse pas développer des stratégies intéressantes auxquelles les humains ne penseraient peut-être pas en raison de leurs biais et de leur expérience. 
• L'IA pourrait établir des rapports assez granulaires sur le comportement des clients, avec la capacité potentielle de dériver des profils de clients à partir de données financières spécifiques. L'IA a prouvé sa capacité à comprendre des modèles dans les chiffres qui peuvent être difficiles à saisir pour les humains. 
• Un simple assistant de tableau de bord peut suggérer et/ou insérer des variations dans les données ou appliquer un formatage conditionnel, ce qui pourrait faire gagner beaucoup de temps à un humain. 
• De même, l'IA pourrait transformer l'évaluation et la gestion des risques financiers, en étant capable de reconnaître les risques potentiels et les prévisions à partir de données qui pourraient ne pas être évidentes pour le personnel financier. 

La réalité de l'IA dans la finance 

La narration de données, du moins aujourd'hui, nécessite encore une supervision et une direction humaines. Le rôle des professionnels FP&A changera probablement à l'avenir, mais en étudiant l'IA dès maintenant, y compris la manière de la mettre en œuvre et d'y investir de manière éthique et responsable, cela peut aider les équipes de FP&A à savoir comment créer de la valeur lorsqu'elles investissent dans l'IA. 

Le plus grand défi est que les applications d'IA générative ont besoin d'un ensemble de données d'entraînement pour rendre l'apprentissage automatique efficace. Même si la GenAI évolue à une vitesse remarquable, il ne semble pas encore exister de moyen sûr pour les entreprises de saisir leurs informations financières sensibles afin de créer un modèle d'entraînement valide. 

De toute évidence, cela s'accompagne d'une multitude de défis, car les données financières sont sans doute les plus sensibles pour une entreprise. Déterminer les informations nécessaires pour former l'application GenAI est un défi : comment donner accès aux sous-plans ? Quelles informations exposez-vous ? Comment protégez-vous les données ? 

En fin de compte, vous devez être guidé par la politique de votre entreprise. Par exemple, quelle est la politique de votre entreprise concernant le partage d'informations financières sensibles avec une application externe ? Comment vous assurez-vous que les données ne sont pas exposées à l'internet public ? Comment former l'application pour garantir qu'elle fournit des analyses précises ? 

Alors que les capacités de l'IA semblent infinies, de nombreuses vulnérabilités réelles nécessitent encore des considérations éthiques et logiques pour réussir. L'IA est sans aucun doute une cible de choix pour les cybercriminels, en particulier les entreprises qui mettent en œuvre l'IA dans leurs équipes financières sans les préparations ou les considérations appropriées. 

Unit4 peut vous aider à comprendre le cas d'utilisation de l'IA dans vos équipes financières 

Unit4 a intégré plusieurs fonctionnalités d'IA dans sa plateforme Cloud. Nous explorons également l'utilisation de l'IA pour aider nos clients à communiquer plus facilement les informations tirées de leurs données financières grâce à des outils de FP&A basés sur l'IA et à une assistance intelligente. 

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