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Le rôle de l’IA dans le contrôle de gestion moderne
Contrairement au contrôle de gestion traditionnel, l’intelligence artificielle appuie les analyses financières à l’aide d’algorithmes avancés. Cela la rend beaucoup plus rapide que les systèmes classiques et permet, entre autres, d’établir des prévisions plus précises des encaissements, que ce soit en anticipant les flux de trésorerie sur la base de transactions passées ou en identifiant les retards de paiement potentiels à partir de comportements de paiement inhabituels.
De manière générale, l’IA permet de simplifier les processus comptables et ainsi d’optimiser l’ensemble de la comptabilité. Le nouveau système peut être intégré sans difficulté dans l’infrastructure informatique existante. L’adoption d’un logiciel moderne rend l’entreprise plus résiliente face aux défis futurs, car l’intégration de ces technologies est une réponse directe aux exigences actuelles du marché et un levier important de compétitivité, qu’il sera difficile d’ignorer à l’avenir.
Prévision des encaissements – Quels défis rencontrent les services financiers ?
Plusieurs facteurs influencent la précision des prévisions d’encaissements :
- Manque de données
Il est difficile d’établir des prévisions fiables si les bases de données sont incomplètes. - Comportement des clients
Les changements dans les habitudes de paiement sont difficiles à prévoir et à modéliser. - Facteurs externes
Les crises économiques sont difficilement prévisibles, mais ont un impact considérable sur le respect des délais de paiement. - Hétérogénéité des systèmes
L’utilisation de plusieurs systèmes financiers complique l’intégration cohérente des données. - Mise à jour différée des données
Lorsque les informations sont mises à jour avec retard, les prévisions reposent sur des données obsolètes et deviennent moins fiables. - Processus manuels
Le manque d’automatisation dans certains domaines peut entraîner des délais dans la mise à disposition des données et limiter les capacités d’analyse en temps réel.
Ce ne sont là que quelques-uns des principaux défis que les entreprises doivent relever en matière de prévision des flux de trésorerie entrants.
Comment l’intelligence artificielle soutient l’analyse du comportement de paiement des clients
L’un des principaux atouts de l’analyse basée sur l’intelligence artificielle est sa capacité à traiter en temps réel l’ensemble des données disponibles. Grâce à cela, l’IA peut classer les clients selon leur niveau de risque avec une précision jusqu’alors inatteignable, en s’appuyant sur leur historique de paiement.
Malgré la difficulté de prévoir certains événements imprévisibles, il est possible de mettre en place un système d’alerte précoce fiable, qui détecte et signale immédiatement les comportements de paiement atypiques. Dans le cadre de ces prévisions dynamiques, les algorithmes s’adaptent continuellement aux données actualisées, et l’intégration d’informations issues de rapports de solvabilité améliore considérablement la précision des analyses. Les clients présentant des comportements similaires sont automatiquement regroupés en segments pertinents.
Les analyses sur le long terme permettent également d’identifier des tendances, telles que des variations saisonnières ou des spécificités sectorielles. À chaque étape et avec chaque nouvelle prévision, le système s’enrichit par apprentissage automatique, ce qui rend ses recommandations d’action de plus en plus précises et pertinentes.
Intégration de l’IA dans les systèmes financiers existants
L’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion des créances s’effectue via des interfaces API, qui permettent de connecter l’IA au logiciel comptable utilisé par l’entreprise. Grâce à l’automatisation des données, les informations relatives aux paiements sont importées automatiquement et en temps réel.
L’intégration de l’IA aux systèmes financiers pour la prévision des encaissements peut être entièrement adaptée aux solutions déjà en place, car les systèmes d’IA modernes sont hautement compatibles avec les logiciels ERP et CRM les plus répandus.
En plus de l’analyse intelligente des comportements de paiement et de l’évaluation automatisée des risques liés aux créances, l’intégration comprend également la détection d’erreurs comptables ainsi que la génération automatique de rapports. Le tout est conforme aux réglementations en vigueur en matière de protection des données et de conformité.
Avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le contrôle de gestion financière
Voici les principaux bénéfices pour le service de contrôle de gestion financière résultant de l’amélioration de la gestion des créances grâce à l’intelligence artificielle :
- Meilleure planification de la trésorerie
- Réduction des retards et des défauts de paiement
- Plus grande fiabilité des prévisions
- Allègement de la charge de travail des employés
- Transparence accrue des processus
- Réduction des risques
- Diminution des coûts opérationnels
- Avantage concurrentiel
Étapes de mise en œuvre de l’intelligence artificielle dans le contrôle de gestion – Notre modèle d’action éprouvé
Afin de sélectionner efficacement les outils les plus adaptés pour prévoir les retards de paiement à l’aide de l’intelligence artificielle, nous commençons par une analyse approfondie des besoins, sur la base de laquelle nous élaborons un modèle d’IA personnalisé qui correspond parfaitement à la structure et aux attentes de votre entreprise.
Nous appliquons notre méthode éprouvée des 4D :
- Discovery
Analyse des processus existants et compréhension détaillée des flux de travail actuels dans votre organisation. - Definition
Définition conjointe des objectifs et des besoins des utilisateurs, ainsi que des fonctionnalités précises que devra remplir l’IA et de son mode d’interaction avec les utilisateurs. - Delivery
Transformation des spécifications en un prototype fonctionnel, testé étape par étape. - Direction
Dans un processus d’amélioration continue, le système est régulièrement optimisé sur la base des retours utilisateurs, ce qui permet une adaptation progressive aux besoins évolutifs de l’entreprise.
Prenez de l’avance : Ce que l’intelligence artificielle peut apporter aux finances de votre entreprise
La mise en œuvre d’un système basé sur l’intelligence artificielle a un impact particulièrement positif sur l’analyse financière, l’évaluation des risques, la planification de la trésorerie, ainsi que sur la gestion des créances et l’automatisation des processus.
Une fois mis en place, le système s’améliore de manière autonome, car l’apprentissage automatique (machine learning) permet une amélioration continue des performances, notamment dans le domaine de la gestion prévisionnelle de trésorerie. C’est pourquoi il est fortement recommandé d’investir le plus tôt possible dans une gestion de trésorerie performante appuyée par l’IA, afin de prendre une longueur d’avance sur la concurrence et de réduire les risques financiers.
L’intelligence artificielle en pratique : Implémentations réussies de l’IA dans la gestion des créances
Les systèmes basés sur l’intelligence artificielle ont fait leurs preuves dans différents secteurs.
Exemples de mises en œuvre :
- SAP (Walldorf) a permis une meilleure planification de la trésorerie.
- Collect.AI a augmenté le taux de paiement moyen d’environ 30 %.
- HighRadius a réduit le cycle d’encaissement des créances.
- Riverty a amélioré l’efficacité et la précision de la gestion des créances.
- Nexnet identifie précocement les risques et facilite une communication personnalisée dans le processus de recouvrement, ce qui augmente le taux de succès des actions de recouvrement et renforce la relation client.
À quoi ressemblera l’avenir des prévisions financières grâce à l’intelligence artificielle ?
Bien que les systèmes basés sur l’intelligence artificielle soient déjà aujourd’hui extrêmement performants, on peut s’attendre à une accélération majeure de leur développement dans les années à venir. Les systèmes d’IA apprennent de plus en plus de manière autonome, et leur champ d’application s’élargira considérablement, notamment grâce à la fonction dite “agent”, qui permettra à l’IA d’exécuter elle-même des tâches dans l’environnement numérique.
Parallèlement, la base de données utilisée pour l’analyse et la génération d’insights continuera de s’élargir, la compatibilité avec différents systèmes (via API) s’améliorera, et les prévisions deviendront de plus en plus adaptées à la structure spécifique de chaque entreprise.
Si vous souhaitez en savoir plus sur les solutions d’IA que nous pouvons concrètement mettre en œuvre dans votre entreprise, n’hésitez pas à nous contacter – nous serons ravis d’échanger avec vous.
