L’intelligence artificielle a fait ses preuves dans de nombreux domaines. Le Conseil de l’Europe la définit comme « une discipline […] dont le but est de parvenir à faire imiter par une machine les capacités cognitives d’un être humain ». Mais savez-vous comment elle peut vous aider dans la gestion de votre trésorerie ?
On a beaucoup entendu parler de la digitalisation de la fonction finance avec l’utilisation de différents logiciels (TMS, ERP, BI…) ces dernières années. C’est désormais au tour de l’IA et de ses différents niveaux d’automatisation de se mettre au service des trésoriers.
Nous allons voir comment ces technologies déjà existantes trouvent une application à la trésorerie, et plus particulièrement à la prévision de trésorerie.
L’évolution de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) requiert des données de qualité et facilement accessibles. Pour pouvoir les utiliser à bon escient, il faut les collecter, les consolider et les nettoyer.
Aujourd’hui, un grand nombre de données sont collectées, sans pouvoir être correctement traitées. En effet, l’être humain n’est pas dans la capacité de gérer autant de données. C’est là qu’intervient l’IA.
Il existe différentes branches de l’intelligence artificielle, notamment le machine learning et le deep learning.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est un apprentissage automatique qui identifie des tendances. C’est-à-dire qu’un algorithme apprend de lui-même, en analysant un volume de données qu’un être humain ne pourrait pas traiter.
Grâce à cela, l’algorithme peut faire des prédictions, et donc des prévisions.
Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning est encore plus complexe que le machine learning. Il s’agit d’un apprentissage autonome avec des algorithmes faisant évoluer le traitement des données. L’algorithme apprend par étapes, aussi appelées couches. Le deep learning est composé d’un réseau de neurones artificiel organisé en couches. À chaque étape, l’algorithme va prendre en compte une nouvelle caractéristique de la donnée. Par exemple, si on souhaite apprendre à l’algorithme à reconnaître des chiens, ce dernier va évaluer chaque caractéristique une à une. A chaque étape, il va prendre en compte le précédent et va être capable d’absorber un nombre important de données.
Prévoir sa trésorerie avec l’intelligence artificielle
Alors, quel rôle l’intelligence artificielle joue-t-elle dans la gestion de trésorerie ?
Comme vous l’aurez compris, l’intelligence artificielle permet de traiter rapidement un grand volume de données. Tout en automatisant de plus en plus l’apprentissage. Plus l’algorithme va absorber de données, plus il va apprendre à les analyser de façon autonome.
Dans le contexte de la fonction finance, l’IA revalorise le travail des financiers en prenant en charge les tâches chronophages. On pense notamment à l’automatisation du traitement des données comptables. Pour cela, elle peut s’appuyer sur les données des TMS, ERP et BI pour analyser les flux historiques et améliorer son apprentissage. Il en va de même pour les données bancaires et l’analyse des transactions historiques.
Le traitement des données par l’intelligence artificielle permet :
- Une meilleure visibilité sur les encaissements et décaissements. De ce fait, le financier peut identifier les besoins de financement de l’entreprise.
- Une meilleure gestion du Cash immobilisé. Selon les tendances ou saisonnalités identifiées, le Cash pourra être optimisé en l’investissant dans d’autres activités par exemple.
- L’étude de la solvabilité de l’entreprise pour choisir les meilleures lignes de crédits. Ceci permettra de prendre les bonnes décisions tout en réduisant les risques.
Plus globalement, l’IA permet d’améliorer les prévisions de trésorerie et d’optimiser les actions qui en ressort.
Que faut-il retenir ?
L’intelligence artificielle se révèle être un précieux allié des directions financières. Elle permet aux équipes de gagner du temps dans leurs opérations quotidiennes. Ainsi qu’à améliorer des processus déjà en place.
Attention : il faut néanmoins prendre en compte les limites de l’IA. Se basant sur des données historiques, ses prévisions sont à relativiser face à des événements imprévus (COVID-19, guerre en Ukraine…).
D’où le besoin d’avoir un contrôle humain.
L’implication des experts métier reste nécessaire dans l’utilisation de l’intelligence artificielle. Son but étant d’aider les financiers à prendre des décisions plus rapidement, en connaissance de cause. L’IA prend en charge les activités chronophage à faible valeur ajoutée, pour revaloriser la fonction finance.
L’application des nouvelles technologies à la gestion de trésorerie représente l’avenir de la fonction finance.
En attendant, découvrez comment notre logiciel facilite la gestion de trésorerie.
Article rédigé par Eléonore Berne, le 11/07/2022.
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