IBS Intelligence Basel IV Webinar
Financesmai 08, 2024

Auto-évaluation de l'IA : L'IA peut-elle aider votre équipe financière et vos processus de CPM ?

L'intelligence artificielle (IA) est partout (dans nos maisons, nos téléphones et nos voitures) et il est donc naturel qu'elle s'intègre dans les outils logiciels qui soutiennent nos fonctions professionnelles. Pour les départements de l'entreprise axés sur les données, comme la Finance, et les processus dépendant des données, comme la gestion de la performance en entreprise (CPM), il n'y a pas de meilleur choix.

L'IA promet d'améliorer l'efficacité de la Finance, la découverte de données, les prévisions et l'analyse. Mais à quoi cela ressemble-t-il pour votre ensemble spécifique de processus ?

Nous avons créé cette auto-évaluation pour vous aider à définir comment l'IA peut améliorer vos processus CPM.

Test #1 : Effectuez une analyse des écarts en matière d'automatisation

Une analyse des écarts en matière d'automatisation permet d'identifier les domaines du CPM dans lesquels l'IA peut renforcer l'effort humain. N'oubliez pas : l'IA ne doit pas remplacer l'expertise de votre équipe financière. Elle doit plutôt soutenir les équipes avec une automatisation avancée afin qu'elles puissent se concentrer sur les tâches où l'intelligence humaine brille : la réflexion stratégique globale et l'analyse subjective.

L'objectif de cette analyse capable de détecter les lacunes en matière d'automatisation devrait être de déterminer votre état actuel et votre état souhaité en fonction du potentiel d'automatisation des tâches répétitives par l'IA.

Demandez à votre équipe :

  • Quelles sont les tâches de CPM encore manuelles ?
  • Quelles sont les tâches de CPM automatisées qu'ils effectuent et qui prennent encore du temps ?
  • Ces domaines sont-ils essentiels à la performance ?
  • Ces domaines peuvent-ils être améliorés ?

50% des fonctions financières cherchent à combler le fossé qui les sépare de leur capacité à traiter les données au cours des trois prochaines années.FSN

Test #2 : La quantité de temps gaspillé par des tâches manuelles

Combien de temps votre équipe consacre-t-elle réellement à chaque tâche du CPM ? Et quel est le ratio de temps passé entre :

La gestion des données : Saisie des données, collecte des données, validation, détection des anomalies ;
La découverte des données : Approfondissement, recherche d'informations, mise à jour des rapports sur les indicateurs clés de performance ;
L'analyse : Comprendre les moteurs de l'entreprise, simuler des scénarios et préparer des recommandations pour la direction.

La collecte, la vérification et la gestion des données sont des tâches essentielles, mais pour de nombreuses équipes, elles prennent plus de temps qu'elles ne le devraient. L'un des principaux atouts de l'IA est qu'elle peut automatiser et améliorer les processus de données répétitifs en apprenant à partir des schémas des données existantes. De nombreuses tâches de gestion des données sont à la fois répétitives et axées sur les données, ce qui en fait des candidats de choix pour l'IA. Les tâches manuelles telles que la cartographie des données et la détection des anomalies se prêtent parfaitement à l'amélioration par la machine.

Chargez votre équipe de :

  • Noter le temps qu'elle consacre aux tâches suivantes :
    • Collecte et saisie des données
    • Rapprochement des données
    • Comptes et transactions
    • Calculs
    • Mise à jour de rapports
    • Analyse et exploration de données
    • Narratif et commentaires
    • Publication
  • Déterminer ce que l'IA peut accélérer. Par exemple : L'IA de CCH Tagetik automatise les tâches de vérification des données comme la détection des anomalies, les tâches de collecte des données comme la cartographie, et les tâches de découverte des données comme l'analyse des moteurs de l'activité.

Welcome AI onto your Finance team

AI-based corporate performance management software helps finance teams make strategic decisions faster.

Test #3 : Analyse des sources de données

Le CPM n'est pas une île isolée. Les processus financiers ont besoin de données issues de diverses sources au travers de l'entreprise, notamment :

  • Les outils Finance (ERP, data warehouses, outils de trésorerie)
  • Les outils RH
  • La Supply chain et les outils d'approvisionnement
  • Les outils informatiques
  • Les outils immobiliers
  • Les outils des fournisseurs
  • Les données du marché
  • Les outils d'HSE, liés au carbone et aux émissions

Les données peuvent être financières et non financières et communiquées aux équipes financières de différentes manières, notamment par courrier électronique, messagerie instantanée, verbalement, fichier Excel, rapports ou directement dans les systèmes financiers par ETL. Plus les sources de données collectées et gérées manuellement sont nombreuses, plus les risques d'erreur augmentent. Les chiffres peuvent facilement être mal saisis dans les états financiers ou téléchargés dans des formats différents.

Demandez à votre équipe de :

  • Lister les sources de données et les fichiers qu'ils utilisent habituellement pour compléter leurs tâches liées à la performance en entreprise
  • Quelles sont les interventions manuelles nécessaires pour chaque ensemble de données ou processus :
    • Collecte de données
    • Validation et vérification
    • Rapprochement
    • Calculs
    • Entrées de rapports
    • Modélisation de scénarios
    • Prévisions et projections
    • Narratif et commentaires
    • Analyse
    • Publication
  • Sur une échelle de 1 à 10, dans quelle mesure chaque membre de l'équipe se sent-il dépassé par le volume de données qu'il doit gérer ?

75% des organisations financières font face à des erreurs comptables conséquentes chaque mois. - FSN

L'IA doit être considérée comme une alliée et non pas une solution de remplacement

Maintenant que vous avez terminé l'auto-évaluation, vous avez identifié les domaines de vos processus financiers qui pourraient être augmentés et améliorés par l'IA. Utilisez vos résultats pour classer par ordre de priorité les processus auxquels l'IA doit être ajoutée en premier lieu, afin d'établir un plan d'action pour la transformation de l'IA

On craint souvent que l'adoption de l'IA n'entraîne le remplacement de l'intelligence humaine par l'intelligence de la machine. L'IA dans CCH Tagetik agit comme un acolyte pour les équipes financières. Elle prend en charge les défis liés aux données répétitives, comme la collecte de données et la détection d'anomalies, ainsi que la découverte de données, comme l'analyse des moteurs de l'activité, afin que les équipes financières puissent se concentrer sur ce qu'elles font le mieux : analyser la performance et conseiller sur des décisions basées sur les données.  

Si votre auto-évaluation révèle des lacunes importantes en matière d'automatisation dans vos opérations financières, il est temps d'introduire l'IA dans votre plateforme CPM. En savoir plus sur l'IA dans CCH Tagetik.

AI is an ally to finance — not a replacement

Now that you’ve completed the self-assessment, you’ve identified areas in your financial processes that could be augmented and improved by AI. Use your findings to prioritize the processes to add AI to first as the basis for an AI transformation action plan

There’s a common concern that adopting AI kicks off a journey of replacing human intelligence with machine intelligence. AI in CCH Tagetik acts as a sidekick to finance teams. It takes care of repetitive data challenges, like data collection and anomaly detection, as well as data discovery, like business driver-analysis, so that finance teams can focus on what they do best: analyzing performance and advising on data-driven decisions.  

If your self-assessment reveals significant automation gaps in your financial operations, it’s time to introduce AI to your CPM platform. Learn more about AI in CCH Tagetik.

cch-tagetik-silvia-lombardi.jpg
Consultante en innovation Sénior - CCH® Tagetik
Elle travaille chez CCH Tagetik depuis environ sept ans. Elle a également été impliquée dans l'analyse, la conception et le développement de solutions de Business Intelligence/Advanced Reporting. Ces dernières années, en tant que membre de l'équipe Innovation, elle a travaillé comme consultante en innovation en soutenant l'application des fonctionnalités de Machine Learning/IA pour répondre aux besoins des clients.
Back To Top