Ce que chaque directeur financier devrait savoir sur la RPA, le ML et l'IA
Ce que chaque directeur financier devrait savoir sur la RPA, le ML et l'IA
Les services financiers ont réduit leurs coûts de presque 30% durant la dernière décennie. En effet, les responsables financiers d'aujourd'hui sont capables de consacrer 19 % de temps en plus aux activités à valeur ajoutée (par rapport au traitement des transactions) que leurs homologues il y a à peine dix ans. Les technologies d'automatisation sont les principaux moteurs de cette efficacité - des technologies qui incluent l'automatisation des processus robotiques (RPA), l'apprentissage automatique et Intelligence artificielle (IA).
Quelles sont les bases que chaque directeur financier devrait connaître sur ces technologies pour commencer à en intégrer les avantages en matière de réduction des coûts et d'amélioration de l'efficacité ? Sage Intacct a récemment publié un livre électronique informatif sur le sujet, RPA, Machine Learning et IA : ce que tout directeur financier doit savoir, et ici nous ajoutons un peu plus de contexte pour vous aider à en tirer les avantages.
Apporter une structure aux données non structurées
Pour la plupart des équipes financières, l'objectif de l'automatisation est simple : passer des workflows manuels aux workflows automatiques afin de réduire les points de contact, les erreurs et les inefficacités liées à l'échange de données. Il est beaucoup plus facile d'automatiser les workflows lorsque les données sont structurées. Les données structurées sont des données stockées et échangées dans des formats précis et définis, tels que ceux utilisés pour l'échange de données informatisées (EDI). L'EDI fonctionne parce que chaque système compatible EDI sait exactement ce qu'il échange — les formats de fichiers sont définis de manière rigide.
Cependant, la plupart des données d'entreprise ne sont pas structurées - elles nous parviennent sous forme de papier, d'e-mails et de PDF. La transmission de ces informations d'un système à un autre sans automatisation nécessite des processus manuels et répétitifs, notamment la saisie de données, les rapprochements et la gestion des exceptions. Il s'agit de méthodes d'échange de données chronophages et sujettes aux erreurs, qui peuvent retarder la fermeture de jours, voire de semaines.
Le défi consiste donc à transformer des données non structurées en données structurées. C'est là que la RPA, l'apprentissage automatique et l'IA peuvent vous aider.
RPA — il s'agit du bot
RPA fait référence aux applications logicielles qui vous permettent de configurer des robots logiciels (bots) pour exécuter automatiquement des processus spécifiques basés sur des règles. Les bots RPA sont aptes à automatiser les tâches de saisie de données répétitives et routinières - généralement des tâches avec des conditions claires, telles que "si ceci, faites cela, sinon, faites autre chose". Un exemple de cas d'utilisation simple serait de former un bot pour examiner une facture PDF, extraire des éléments de données et brancher ces données dans votre système comptable.
Apprentissage automatique - l'école est en session
L'apprentissage automatique fait franchir à l'automatisation un pas de géant au-delà de la RPA. Considéré comme un sous-ensemble de l'IA, sa force est qu'il peut "apprendre" des données auxquelles il est exposé - et c'est un étudiant droit. Vous savez, lorsque vous faites des achats sur Amazon et que le site propose des recommandations de produits supplémentaires liées à l'article que vous regardez ? C'est un exemple concret d'apprentissage automatique. Dans votre service financier, les outils d'apprentissage automatique peuvent recevoir une facture, la faire correspondre à un bon de commande à l'aide d'une correspondance à deux ou trois facteurs, déterminer le code GL et déplacer la facture dans un lot de paiements pour la libérer en attendant l'approbation finale.
IA - trucs intelligents
L'IA amène l'apprentissage automatique à un niveau plus cérébral. L'IA pense et apprend à partir de modèles de données et devient plus intelligente au fil du temps. Cet apprentissage lui permet de faire quelque chose de vraiment spécial - prédire ce qui peut arriver ensuite. Cette «précision prédictive» signifie que les outils d'IA peuvent aider à prévoir, identifier les modèles d'activité et détecter les valeurs aberrantes, ce qui vous permet de prendre des mesures proactives en connaissance de cause. Un cas d'utilisation réel pour l'IA est la fonction de feuille de temps alimentée par l'IA dans Sage Intacct. La fonctionnalité utilise une combinaison d'apprentissage automatique et d'IA pour créer des entrées de feuille de temps à partir d'événements de calendrier, ce qui permet de capturer plus de temps facturable, de remplir et de soumettre plus rapidement les feuilles de temps et de facturer plus rapidement.
À mesure que les outils d'automatisation deviennent plus sophistiqués et puissants, ils deviennent également plus abordables et accessibles, ce qui les met à la portée de la plupart des directeurs financiers et des équipes financières. De nombreuses applications comptables — Sage Intacct inclus - tirent parti de l'automatisation de manière innovante qui promet d'apporter des données structurées à des données non structurées, d'économiser du temps et de l'argent et de vous permettre de continuer à vous concentrer sur l'ajout de valeur à l'organisation.
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