Dans cet article, nous explorons comment les progrès de l'IA peuvent alléger la charge de travail liée aux rapports d'entreprise, afin que les équipes financières puissent répondre aux besoins croissants en matière de rapports financiers, réglementaires et de gestion, sans surcharger leurs systèmes.
Le reporting d'entreprise est à la fois une science, un art et une histoire. Gérer des divulgations précises, rédiger des rapports convaincants et visualiser de manière percutante les tendances en matière de performance : tels sont les enjeux des processus de reporting d'entreprise. Et ceux-ci sont sur le point d'être remis en question par une multitude de nouvelles exigences en matière de reporting d'entreprise, telles que la divulgation des émissions de carbonne, la directive CSRD, le Pilier 2 du BEPS et le CbCr.
Ajoutez à cela les demandes des cadres supérieurs pour des mises à jour en temps réel des indicateurs clés de performance, un contexte économique tumultueux et des coûts en hausse, et la pression exercée sur les processus de reporting, et les équipes qui en sont responsables, atteint des sommets.
La bonne nouvelle ? L'intelligence artificielle (IA) a mûri juste à temps pour venir en aide aux équipes financières. Dans cet article, nous allons explorer comment les progrès de l'IA peuvent alléger la charge du reporting d'entreprise afin que les équipes financières puissent répondre à l'afflux de besoins en matière de reporting financier, réglementaire et de gestion, sans surcharger leurs systèmes.
Ce que vous apprendrez :
- Récapitulatif rapide : comment fonctionne l'IA
- Le rôle de l'IA générative dans le reporting narratif
- Le rôle de l'IA dans la gestion de la divulgation d'informations
- Risques et défis du reporting basé sur l'IA
- Meilleures pratiques pour l'intégration de l'IA
- Préparez-vous à l'avenir de l'IA dans le reporting d'entreprise
Récapitulatif rapide : comment fonctionne l'IA
L'IA est un processus informatique qui utilise des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique pour automatiser de manière sophistiquée des tâches basées sur des données. Il existe plusieurs catégories d'IA, notamment :
- IA Générative (GenAI) : la GenAI utilise une combinaison d'algorithmes statistiques, d'apprentissage automatique et de modèles d'apprentissage, notamment de grands modèles linguistiques et le traitement du langage naturel, pour créer des contenus complexes et créatifs, tels que des images, de la musique, des vidéos et du texte, à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée.
- Machine learning (apprentissage automatique) : algorithmes qui utilisent les modèles qu'ils trouvent dans les données pour faire des prédictions, classer les tendances et générer de nouvelles informations.
Dans le domaine de la finance, l'IA est utilisée de différentes manières :
- Analyses prédictives : l'analyse prédictive établit des prévisions en identifiant des modèles dans de grands ensembles de données et en mesurant la probabilité que ces modèles se reproduisent. La finance peut tirer parti de l'analyse prédictive pour la planification et les prévisions.
- Découverte de données (data discovery) : également connue sous le nom d'IA analytique, l'IA objective peut identifier automatiquement des modèles dans de grands volumes de données structurées et non structurées plus rapidement et plus efficacement que les humains. Les équipes financières peuvent l'utiliser pour identifier les facteurs de performance, ce qui est particulièrement utile lorsque les changements de performance ne sont pas immédiatement évidents.
- Gestion des données : la précision est essentielle pour les équipes financières chargées d'approuver les informations exclusives divulguées dans les rapports réglementaires. Cependant, des erreurs de données peuvent facilement se glisser dans les systèmes de reporting et les rapports finaux. Le secteur financier peut utiliser l'IA pour signaler les anomalies dans les données afin qu'elles soient examinées.
- Conception de rapports : la GenAI est doué pour comprendre le langage, créer du contenu et gérer de grands volumes de données. Les équipes financières peuvent tirer parti de GenAI lorsqu'elles ont besoin de :
1. Saisir des données dans de nouveaux rapports ou mettre à jour des données dans des rapports existants
2. Présenter visuellement les tendances des données
3. Décrire les performances dans les rapports
L'IA Générative peut être utile pour aider à la création de tableaux de bord, à la rédaction de textes, à la visualisation des données et aux tâches d'analyse.
Comment la GenAI peut améliorer les rapports d'entreprise
La puissance de la GenAI réside dans sa capacité à créer du contenu, notamment des vidéos, du texte et des images. Cela en fait un outil exceptionnel pour faciliter les tâches de reporting d'entreprise, telles que la création du rapport annuel, la compilation des informations sur le développement durable et la génération d'informations basées sur les données.
Comme GenAI est capable d'analyser rapidement les informations contenues dans de grandes bases de données, puis de les traduire en récits et en visualisations, elle peut soulager les équipes financières de la lourde tâche de création de rapports lorsqu'elle est intégrée à leurs solutions CPM.
Lors de la création de récits, la GenAI peut :
- Suggérer des améliorations au texte existant
- Créer du texte à partir d'une invite de l'utilisateur
- Rédiger du texte, comme un récit de rapport, à partir des tendances des données présentes dans le rapport
- Analyser des fichiers et des sources d'informations supplémentaires pour étayer ses recommandations textuelles
Lors de la visualisation, la Gen AI peut :
- Transformer un document Microsoft Word en diapositives de présentation
- Suggérer des améliorations visuelles pour la conception, la mise en forme et la présentation
- Transformer une tendance de performance trouvée dans un ensemble de données en graphique ou en tableau
