En ce qui semble être une question de mois, l’intelligence artificielle est passée du mot à la mode à la technologie incontournable.

Semblable aux avancées technologiques du passé, ce qui était considéré comme «l’IA» il y a à peine un an est désormais archaïque selon les normes d’aujourd’hui, et le monde des affaires le remarque. Par conséquent, les industries recherchent des moyens de tirer parti de l’IA et d’automatiser les flux de travail pour prendre plus rapidement des décisions plus précises. À tel point que Gartner et McKinsey ont tous deux identifié l’automatisation basée sur l’IA et l’apprentissage automatique prédictif comme des technologies clés qui transformeront la façon dont les entreprises fonctionnent. 

Ce que cela signifie pour le secteur financier

Bien que les secteurs de la finance et de la comptabilité aient été parmi les premiers à se pencher sur la transformation numérique des années 1970 et 1980, ils sont restés stagnants alors que d’autres secteurs ont continué d’évoluer. Cela a laissé les systèmes bancaires s’appuyer sur des systèmes informatiques obsolètes et obscurs terriblement mal équipés pour répondre aux exigences des entreprises modernes. Le résultat en aval est que les professionnels de la finance et de la comptabilité ont été contraints de supporter le poids de cette technologie désuète, les laissant combler les lacunes. 

Pourquoi les relevés de carte de crédit rendent-ils si difficile l’identification de ce qui a été acheté ? Pourquoi les flux bancaires doivent-ils être rapprochés manuellement ? À quoi correspondait ce chèque ?
 

Tout cela se résume à un manque de contexte. L’argent a bougé, mais la connaissance de la raison pour laquelle il a bougé s’est perdue. Les comptables sont ensuite soumis à l’ennui de reconstruire ces connaissances à partir de systèmes disparates, chaque mois, pour fermer les livres. En l’absence de toute vue en temps réel sur quoi, pourquoi et comment les transactions se produisent, une gymnastique mentale extrême est souvent nécessaire pour comprendre les finances et la santé globale d’une entreprise. 

Réinventer le système financier avec l’IA

Avec l’aide de l’IA, la finance d’entreprise est mûre pour les perturbations. Les nouvelles technologies pourront envelopper les systèmes bancaires hérités et créer une nouvelle couche d’attribution des données, inaugurant une ère moderne pour la comptabilité et la finance d’entreprise.

La comptabilité basée sur l’IA adopte une approche proactive du traitement des informations financières. Cela signifie réduire la probabilité d’erreurs, assurer une plus grande cohérence dans le grand livre et permettre une surveillance continue des données.

Là où autrefois des informations de transaction erronées ou manquantes conduisaient à des livres désordonnés et à des décisions commerciales mal informées, les progrès de l’IA peuvent désormais utiliser des indices contextuels pour catégoriser les transactions avec précision dès le départ, ce qui nous amène à un monde où les transactions peuvent en fait être « auto-documentées ». Cela facilitera la vie des comptables et des propriétaires d’entreprise tout en améliorant l’efficacité opérationnelle globale. 

Comprendre les limites et les défis de l’IA

Comme tout nouvel outil qu’une entreprise cherche à mettre en œuvre, il y a des limites et des défis à relever, et l’IA n’est pas différente. Lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA dans la finance, le premier et souvent le plus grand défi est le biais.

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Si les données utilisées pour former un modèle d’IA sont biaisées, les décisions en aval seront injustes et discriminatoires. Les préjugés peuvent également se manifester de multiples façons. Pour un exemple axé sur le processus de comptabilité, si votre modèle est formé uniquement sur les données d’un certain secteur (par exemple, les restaurants), cela biaisera les catégorisations qu’un modèle pourrait utiliser pour ce secteur spécifique, même si votre entreprise est d’un secteur différent. industrie.

Il est important de disposer de données diversifiées afin de construire un modèle non biaisé.

Dans un espace inexploité qui n’a pas encore été réglementé, l’éthique et la conformité sont des sujets âprement débattus qui n’ont pas été complètement débusqués. Alors que les entreprises de certains secteurs devront se conformer aux lois sur la protection des données et des consommateurs, ainsi qu’aux lois anti-discrimination, il reste des inconnues réglementaires autour de l’IA qui sont laissées à la discrétion des entreprises mettant en œuvre la technologie. 

Comment démarrer avec l’IA

La mise en œuvre de l’IA est en fin de compte une décision entreprise par entreprise et encore plus granulaire que cela, une décision poste par poste. Un moyen simple de commencer à réfléchir à cela est de poser la question : “Cette mise en œuvre est-elle destinée à une équipe technique ou non ?”

Pour les entrepreneurs et les particuliers

Si vous êtes un propriétaire d’entreprise ou un particulier qui envisage l’IA pour devenir plus efficace, commencez par comprendre quels sont vos points forts et ceux de votre équipe et quelles parties du flux de travail actuel pourraient bénéficier d’une automatisation plus poussée.

Que faites-vous chaque jour qui vous semble répétitif et monotone ? Ces réponses aideront à déterminer quels outils d’IA peuvent vous aider à vous donner des super pouvoirs. Qu’il s’agisse de ChatGPT pour accélérer vos efforts de marketing de contenu ou de Midjourney pour inspirer des idées ou des concepts de conception, il existe un outil pour vos besoins.

Pour la mise en œuvre technique au sein des entreprises et des équipes

Lorsque les entreprises cherchent à mettre en œuvre des solutions d’IA plus techniques (par exemple, en créant et en déployant leurs propres modèles), une planification et une réflexion minutieuses sont essentielles au succès. Premièrement, les entreprises doivent comprendre le problème qu’elles cherchent à résoudre et pourquoi elles souhaitent mettre en œuvre l’IA.

Ensuite, les entreprises devront collecter et préparer des données de haute qualité et choisir des algorithmes et des outils appropriés pour le projet. Les équipes devront développer et tester le modèle d’IA, en s’assurant qu’il répond aux objectifs et aux résultats définis et qu’il est exempt d’erreurs ou de biais.

Enfin, afin de comprendre l’impact de l’IA et si cela fonctionne pour votre rôle, vous souhaiterez tester le modèle par rapport aux données historiques et le comparer en tant qu’indicateur des performances futures.

Une fois le modèle développé et testé, les entreprises peuvent commencer à le déployer. Cependant, contrairement aux logiciels traditionnels, le déploiement n’est pas la fin de l’IA. Les modèles déployés sont alors exposés à de nouvelles informations, à la dérive et au biais des données. Il est important de surveiller et d’évaluer les performances du modèle et de faire les ajustements nécessaires. 

Une nouvelle ère

Pour une industrie qui a connu une intervention technologique limitée au cours des trois dernières décennies, l’intégration de l’IA dans les flux de travail financiers et comptables quotidiens représente une refonte radicale d’une façon obsolète et « manuelle » de faire des affaires.

En réduisant la probabilité d’erreur humaine et en surveillant constamment l’intégrité des données, les entreprises peuvent réaliser des opérations plus saines et une plus grande efficacité.

Le financement des petites entreprises est brisé, mais ce ne sera pas pour longtemps. 

Souleymane DIAKHATE