Pour continuer la série « Digitalisez votre comptabilité », Yooz vous propose d’aller plus en profondeur dans la technologie qui permet aux directions financières de se démarquer et de gagner en productivité.

Entre deux univers aussi éloignés que la conduite autonome et le traitement des factures dans les départements comptables, il existe un point commun : l’Intelligence Artificielle ! Ainsi, des algorithmes semblables à ceux qui rendent possible la conduite autonome de votre voiture contribuent à l’optimisation des processus financiers et comptables.

 

Comment les métiers de la finance peuvent-ils en tirer parti ?

1. L'Intelligence Artificielle et la finance : une opportunité

 

En France, sous le terme de « solutions de dématérialisation de factures » se cache bien souvent, en réalité, un « robot » intelligent qui fait bien plus que « dématérialiser » des documents ! Pour cette raison le terme « automatisation intelligente » est plus significatif du travail produit par ces robots. Les anglo-saxons utilisent eux un terme beaucoup plus explicite puisqu’ils parlent de « Account Payable Automation ».

 

En somme, ces solutions apprennent aussi vite et aussi bien qu’un apprenti passionné : elles identifient les entreprises avec lesquelles vous faites affaire, elles « saisissent automatiquement » leurs factures, connaissent leurs échéances de paiement, les circuits de validation à emprunter et les donneurs d’ordre ou managers à associer aux circuits de validation. Elles sont même capables d'interagir avec les fournisseurs !

 

2. Évolution des métiers de la finance avec l'IA

Comment l'intelligence artificielle optimise t-elle la comptabilité ? Elle agit principalement sur trois indicateurs de performance :

 

   - Le temps consacré au traitement (saisie, validation, litige, classement, recherche) :

On constate une réduction des temps de collecte et de recherche des documents, ainsi que de saisie des données. Ce gain de temps est en général évalué à 30 à 70% de gains de productivité.

En effet les logiciels de dématérialisation de dernière génération permettent de gagner un temps précieux grâce à leur technologie de reconnaissance automatique de caractères : ils localisent automatiquement les données à reconnaitre sans aucune indication préalable nécessaire. Ils sont aussi capables de s’adapter aux documents à structure variable et de les classer par nature logique : factures, contrats, relevés de banque…. Quant aux nouveaux fournisseurs, les technologies de Data Mining les identifient par une simple donnée présente sur la facture (numéro de téléphone, numéro de TVA, etc.).

 

   - Le cycle de traitement (délai entre l’arrivée de la facture et son paiement) :

L’automatisation des différentes tâches constitutives du process crée une accélération du circuit de traitement et de validation. En réduisant les tâches manuelles (saisie, rapprochement entre les bons de commande, les bons de livraison, les factures et les paiements), et en aiguillant automatiquement les factures dans un circuit de validation pertinent grâce aux technologies décisionnelles, l’I.A. accélère de façon significative le cycle de traitement de bout en bout (en général on estime le facteur de gain entre 3 et 20).

De même, le processus d’amélioration continue des performances contribue à intensifier le phénomène dans le temps : les capacités d’auto-apprentissage vertueuses du Machine Learning et la mutualisation des comportements propre aux architectures Cloud, permettent aux systèmes de s’enrichir de chaque traitement : ils auto-apprennent en permanence. Les experts parlent de « réseaux de neurones incrémentaux », capables d’assimiler de nouvelles données sans dégrader les performances du réseau neuronal, ni oublier les anciennes entrées.

 

   - La fiabilisation / sécurisation des données et du processus (qualité des données financières, perte de documents, détection de fraudes…).

C’est aussi là toute la puissance de l’ automatisation intelligente  capable d’extraire toutes les données présentes sur les factures, d’en contrôler la pertinence et la cohérence, de proposer des imputations adaptées ; allant même jusqu’à détecter d’éventuels comportements frauduleux grâce à des approches graphométriques (détecter la fraude sur l’image) ou d’analyse fréquentielle (incohérence détectée par rapport à un historique d’usage).

 

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Communiqué par Yooz


Publié le 06 mai 2020