L’IA en finance : 10 cas d’utilisation à connaître en 2024
- Last updated: juin 3, 2023
- AI in finance
Co-founder & CCO, Yokoy
L’utilisation de l’IA en finance est en hausse, une étude de Gartner estimant que d’ici 2025, 75 % des équipes financières utiliseront des applications alimentées par l’IA pour automatiser les tâches et améliorer les processus de prise de décision.
Bien que ce chiffre puisse sembler irréaliste, la même étude a révélé que les technologies d’IA sont déjà utilisées par 52 % des leaders de la finance, d’une manière ou d’une autre. Plus de la moitié des dirigeants interrogés ont déclaré avoir déjà intégré une forme de technologie d’IA dans leur travail quotidien.
Et comme la technologie de l’IA continue de progresser et de devenir plus accessible, on s’attend à ce que de plus en plus de départements financiers l’adoptent. En fait, il est probable que la plupart des processus qui peuvent être automatisés grâce à l’apprentissage automatique et à l’IA le seront.
Pour ne donner qu’un exemple : Chez Yokoy, nous utilisons l’IA pour automatiser le processus de gestion des dépenses, à la fois en termes de logique et d’étapes du processus. Ce processus est idéal pour une transformation alimentée par l’IA, car dans sa forme traditionnelle, il implique beaucoup de travail manuel, de la saisie des données aux approbations et à l’analyse des dépenses.
Avec l’aide de l’intelligence artificielle, ce processus peut être presque entièrement automatisé, ce qui permet de gagner du temps, de réduire les coûts et de fournir des informations précieuses sur les habitudes de dépenses, pour un contrôle accru des dépenses et de meilleures prévisions.
Ainsi, nous pensons que tout processus financier qui repose sur des étapes manuelles chronophages, qui est basé sur des règles et qui implique de grandes quantités de données, ne sera pas à l’abri de cette tendance.
Dans cet article, nous allons donc nous pencher sur les différentes applications de l’IA dans les départements financiers, afin de te montrer comment cette technologie peut être utilisée pour accroître l’efficacité, éliminer les erreurs et les risques, et stimuler la croissance.
Comment la technologie de l'IA est-elle utilisée dans la finance ?
Alors que le département des finances est généralement prudent lorsqu’il s’agit d’introduire tout ce qui peut présenter des risques ou des menaces inutiles, on pourrait croire qu’il n’y a pas de place pour les applications de l’IA.
En réalité, l’IA a trouvé sa place dans la finance et est de plus en plus utilisée pour améliorer divers processus.
Examinons ces cas un par un. Nous commencerons par le processus de gestion des dépenses, car c’est notre principal domaine d’expertise. Cependant, tu verras que bon nombre de ces cas d’utilisation s’appliquent également à d’autres processus financiers.
L'IA pour l'automatisation des processus
L’automatisation des processus est probablement le cas d’utilisation le plus courant de l’intelligence artificielle dans le secteur de la finance, car cette technologie a suffisamment évolué pour pouvoir prendre en charge la plupart des tâches traditionnellement effectuées par les humains.
Nous examinerons immédiatement certaines applications spécifiques de gestion des dépenses, mais pour l’instant, je pense qu’il est prudent de dire que l’ensemble du secteur des services financiers et les équipes financières des entreprises de toutes tailles peuvent bénéficier de l’automatisation des processus alimentée par l’IA.
Il convient toutefois de faire une distinction entre la reconnaissance optique de caractères (OCR) et l’IA.
L’OCR est une technologie conçue pour reconnaître et convertir le texte de documents ou d’images numérisés en texte lisible par une machine. Elle permet aux ordinateurs de « lire » et de comprendre un texte imprimé ou manuscrit et de le transformer en données numériques.
La technologie OCR est un sous-ensemble de l’IA et est largement utilisée dans les institutions financières pour automatiser des tâches telles que le traitement des documents, l’extraction de données et la détection des fraudes.
L’IA, quant à elle, fait référence à la simulation de l’intelligence humaine dans des machines qui sont programmées pour effectuer des tâches qui requièrent généralement l’intelligence humaine, telles que la résolution de problèmes, la prise de décision et l’apprentissage.
La technologie de l’IA est incroyablement polyvalente et peut être utilisée dans diverses applications, notamment les chatbots, l’analyse prédictive, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d’images, entre autres.
La ROC et la technologie artificielle jouent toutes deux un rôle crucial dans l’automatisation des processus financiers, mais leurs applications sont distinctes et servent des objectifs différents.
Examinons maintenant de plus près certains scénarios d’automatisation spécifiques alimentés par l’IA qui s’appliquent au processus de gestion des dépenses.
Traitement automatisé des reçus et catégorisation des dépenses
Dans le processus de gestion des dépenses, l’IA est en mesure de relever quatre défis principaux :
- Automatiser les étapes manuelles chronophages,
- Éliminer les erreurs et diminuer les risques,
- Faire respecter la conformité,
- Assurer une visibilité et un contrôle en temps réel des dépenses.
Voici comment ces défis sont relevés dans la pratique.
Tout d’abord, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour automatiser l’étape de traitement des reçus et la catégorisation des dépenses en extrayant les données des factures, puis en les interprétant. Comme indiqué ci-dessus, l’étape d’extraction des données se fait par le biais de la technologie OCR, tandis que l’interprétation proprement dite des informations se fait par le biais d’algorithmes d’IA.
En plus de faire correspondre exactement le centre de coûts en fonction de la catégorie de dépenses, l’IA analyse les informations pour détecter les valeurs aberrantes et les infractions à la politique, et reconnaît les montants de TVA qui peuvent être récupérés pour chaque type de dépense.
Le modèle d’IA de Yokoy utilise des règles prédéfinies et apprend à partir de chaque reçu et note de frais traités, devenant ainsi plus intelligent avec le temps.
L’utilisation de l’IA pour l’extraction des données supprime la saisie manuelle des données, ce qui permet de gagner du temps, d’éliminer les erreurs humaines et de faciliter le suivi des dépenses et la gestion des finances en temps réel pour les équipes financières.
L’IA peut également faire correspondre automatiquement les reçus avec les transactions correspondantes, ce qui améliore la précision et réduit les efforts requis par le rapprochement manuel. Cette étape est encore simplifiée par l’utilisation de cartes d’entreprise à puce pour les achats liés à l’entreprise.
Automatisation du traitement des factures grâce à l'IA
Lors du traitement des factures, l’intelligence artificielle peut être utilisée à différentes fins, dont certaines sont similaires à celles décrites dans la section ci-dessus.
Par exemple, le moteur d’extraction d’IA de Yokoy pour les factures peut lire et extraire des données telles que le numéro de la facture, le nom du fournisseur, la date de la facture, la date d’échéance, la devise, les postes individuels, le taux de TVA, etc.
Lorsqu’une facture est téléchargée dans l’outil, le modèle d’IA analyse les postes soumis par ce fournisseur en particulier, et recherche des associations entre les mots-clés et les postes sélectionnés. Une fois cette analyse effectuée, le modèle d’IA applique les apprentissages et préremplit les champs dédiés, ce qui élimine presque entièrement le besoin d’intervention humaine.
Étant donné que dans la plupart des entreprises, 80 % des factures proviennent de 20 % des fournisseurs, les taux de précision peuvent être améliorés en entraînant le modèle sur des factures spécifiques aux fournisseurs.
La précision d’extraction standard dans l’industrie est de 60 à 80 %. En travaillant avec des modèles spécifiques aux fournisseurs, le moteur IA de Yokoy est capable de traiter les factures avec des taux de précision beaucoup plus élevés que les autres apps d’automatisation des factures sur le marché.
En général, pour extraire de telles informations, on utilise un mélange d’OCR et de NLP. Le NLP ou traitement du langage naturel est la branche de l’IA qui donne aux ordinateurs la capacité de comprendre le texte et les mots parlés de la même manière que les êtres humains.
Comme expliqué précédemment, l’OCR peut lire le texte de la facture et identifier les champs pertinents, tels que le numéro de la facture et le nom du fournisseur. L’IA est ensuite utilisée pour extraire les données non structurées telles que la description et les postes individuels. Pour ce faire, le modèle d’intelligence artificielle analyse le texte pour identifier des modèles et des mots-clés.
L’apprentissage automatique peut également être utilisé pour entraîner un moteur d’IA à reconnaître les différents formats et mises en page des factures, ce qui le rend plus précis et plus efficace pour extraire les données.
En utilisant ces techniques, les outils de traitement des factures basés sur l’IA sont capables de lire et d’extraire rapidement toutes les informations pertinentes des factures. Cela réduit le besoin de saisie manuelle des données et élimine les erreurs humaines, ce qui rend le flux de traitement des factures plus efficace en termes de temps et de coûts.
En outre, les données extraites peuvent être utilisées pour l’analyse des données sur les dépenses et la création de rapports, ce qui permet d’obtenir des informations précieuses sur les finances de l’entreprise et contribue à améliorer à la fois le contrôle des budgets et la prise de décisions financières.
À côté de ces cas d’utilisation, les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour faire correspondre les factures avec les bons de commande et les reçus, en s’assurant que les montants et les détails de la facture sont corrects. Cela permet d’éviter les trop-perçus et les erreurs dans le processus d’approvisionnement.
Récupération automatisée de la TVA
L’IA peut être utilisée pour la récupération de la TVA, afin d’automatiser et de rationaliser le processus d’identification et de récupération de la TVA payée en trop. Le processus comprend généralement les étapes suivantes :
- Collecte des données : La récupération de la TVA nécessite de rassembler les factures et les reçus des achats effectués par l’entreprise. Ces données sont généralement collectées à partir de différentes sources telles que les courriels, les documents papier et les reçus numériques. L’IA peut automatiser ce processus en extrayant les données de différentes sources et en les consolidant dans une seule base de données.
- Validation des données : Une fois les données collectées, elles doivent être validées pour s’assurer qu’elles sont exactes et complètes. L’IA peut être utilisée pour comparer les données extraites avec les documents originaux et signaler toute anomalie. Cela permet d’identifier les erreurs et de s’assurer que les informations soumises pour la récupération de la TVA sont exactes.
- Catégorisation : Les données doivent être catégorisées en fonction des codes de TVA pertinents. L’IA peut être utilisée pour analyser les données et attribuer automatiquement le code de TVA approprié à chaque transaction. Cela élimine la nécessité d’une catégorisation manuelle, qui peut prendre du temps et être source d’erreurs.
- Calcul de la TVA : Une fois les données catégorisées, le système d’IA peut calculer le montant de la TVA qui peut être récupéré en fonction du taux de TVA applicable. Cette opération peut être effectuée automatiquement, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le risque d’erreurs.
- Soumission de la demande de remboursement de la TVA : Une fois le montant de la TVA calculé, le système d’IA peut préparer et soumettre la demande de remboursement de la TVA au nom de l’entreprise. Cela élimine la nécessité de préparer et de soumettre manuellement les réclamations de TVA, ce qui peut être un processus fastidieux et chronophage.
Dans l’ensemble, l’IA peut contribuer à l’automatisation des processus, à la rationalisation du processus de récupération de la TVA, à la réduction du temps et des ressources nécessaires à la gestion des récupérations fiscales, et à la minimisation du risque d’erreurs humaines.
Cela peut permettre aux entreprises de réaliser d’importantes économies et de bénéficier d’une plus grande précision et d’une meilleure efficacité dans le processus de récupération de la TVA.
Assurer la conformité avec l'IA
L’IA peut aider à garantir la conformité dans le domaine de la finance, en particulier dans la gestion des dépenses. Pour assurer la conformité, les organisations doivent comprendre les exigences légales et réglementaires, documenter les politiques et les procédures, effectuer des audits réguliers, mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes, former le personnel et demander des conseils juridiques.
Ces étapes comprennent :
- identifier les réglementations relatives à la confidentialité des données, les lois contre le blanchiment d’argent et les autres réglementations pertinentes,
- documenter les sources de données d’IA, les critères de décision et les étapes d’atténuation des biais.
- effectuer des audits réguliers pour identifier les lacunes en matière de conformité et les biais de l’IA.
- mettre en œuvre un stockage sécurisé des données, un cryptage et des contrôles d’accès
- former le personnel à la confidentialité des données, à la sécurité et à l’atténuation des préjugés
- et la recherche de conseils juridiques pour identifier les risques juridiques et assurer la conformité.
Le respect des exigences légales et réglementaires est essentiel pour une utilisation responsable et conforme de l’IA dans la gestion des dépenses.
Approbations en temps réel, sans code
La technologie Finance AI peut être utilisée pour automatiser les flux d’approbation des dépenses et des factures, en fonction de règles préétablies, telles que les fournisseurs, les catégories ou les limites de dépenses. Cela permet de s’assurer que les paiements et les remboursements sont approuvés rapidement et efficacement.
Par exemple, dans le flux d’approbation des factures, l’appli Yokoy capture la facture et la numérise, puis elle fait correspondre la facture au fournisseur et au bon de commande, code chaque poste, puis un flux de travail spécifique est déclenché.
Différents flux d’approbation peuvent être utilisés pour différentes entités ou types de factures, par exemple : approbation basée sur le fournisseur, approbation de l’objet de coût ou approbations personnalisées. Une fois toutes ces étapes effectuées, les factures sont enregistrées dans le PGI et le processus d’analyse des dépenses peut commencer.
Toutes ces étapes peuvent être effectuées en déplacement, via l’application mobile Yokoy, et ne nécessitent aucun codage.
Cette façon de traiter les factures basée sur l’IA est beaucoup plus efficace et moins sujette aux erreurs que la méthode traditionnelle, où l’intervention humaine est nécessaire à presque toutes les étapes. Pourtant, malgré les avancées dans ce domaine, et malgré la grande disponibilité des outils fintech pour l’automatisation des processus de facturation, de nombreuses entreprises traitent encore les factures manuellement.
Les processus traditionnels prennent du temps et peuvent entraîner des retards de paiement, alors que l’utilisation de l’IA dans le processus de comptabilité fournisseurs peut aider les entreprises à gérer et à traiter les factures de manière rapide, efficace et transparente.
L'IA pour la détection des fraudes
La détection des fraudes est l’un des domaines clés où l’IA peut apporter un soutien important aux départements financiers. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour analyser de grands ensembles de données et identifier les activités frauduleuses – telles que la fraude à la carte de crédit ou le blanchiment d’argent – en temps réel.
Traditionnellement, la détection des fraudes dans la finance s’appuie sur des systèmes basés sur des règles qui sont limités par leur capacité à identifier uniquement les schémas de fraude connus. Cependant, grâce à l’IA, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent tirer des enseignements des cas de fraude passés et identifier de nouveaux schémas qui auraient pu échapper aux systèmes basés sur des règles.
En fait, une étude récente a révélé que les algorithmes d’IA étaient jusqu’à 20 % plus performants que les systèmes traditionnels basés sur des règles dans la détection des transactions frauduleuses par carte de crédit. En outre, la détection des fraudes basée sur l’IA peut traiter de grandes quantités de données en temps réel, ce qui permet aux institutions financières de détecter les activités suspectes avec rapidité et précision.
Et si l’on considère plus particulièrement le processus de gestion des dépenses, l’IA peut être utilisée pour détecter les factures frauduleuses, les paiements en double et les dépenses qui enfreignent les politiques de l’entreprise.
Par exemple, avec Yokoy, la détection des paiements en double est entièrement automatisée et n’est qu’une question de secondes, aucune saisie humaine n’étant nécessaire.
À mesure que la technologie de l’IA continue de progresser, on s’attend à ce que l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle dans la détection des fraudes se développe davantage, ce qui se traduira par une efficacité, une précision et une sécurité accrues dans le secteur de la finance.
Gestion des risques
L’IA en finance peut être utilisée pour évaluer les risques associés aux transactions financières, comme les prêts et les investissements. En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes d’IA peuvent prédire avec précision les risques et les résultats potentiels de diverses transactions, ce qui permet aux institutions financières de prendre des décisions plus éclairées.
Bien que cela puisse sembler être un domaine dans lequel les machines ne devraient pas intervenir, les avantages des applications de l’intelligence artificielle sont considérables.
Contrairement aux procédures manuelles pilotées par l’homme, la technologie de l’IA est beaucoup plus efficace, précise et cohérente. Elle peut identifier des modèles et des relations dans les données qui peuvent être difficiles à détecter pour les humains, ce qui conduit à des prédictions plus précises.
Par exemple, les algorithmes peuvent être utilisés pour analyser la solvabilité des demandeurs de prêt, en prenant en compte des facteurs tels que le score de crédit, le niveau de revenu, etc. En identifiant des modèles et des tendances, les systèmes d’IA peuvent prédire la probabilité qu’un emprunteur ne rembourse pas son prêt.
Et ce n’est qu’un exemple ; l’évaluation des risques alimentée par l’IA a un énorme potentiel pour améliorer la prise de décision et réduire les risques dans le secteur financier.
Analyse des données et prévisions
Enfin, un autre domaine général où l’intelligence artificielle peut être utilisée est l’analyse des données et les prévisions. Au lieu de s’appuyer sur des méthodes dépassées, les équipes financières peuvent utiliser l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données historiques et faire des prédictions sur les tendances futures avec beaucoup plus de facilité.
Par exemple, l’IA peut trouver des modèles de comportement des clients en analysant les habitudes d’achat passées. C’est particulièrement utile pour les entreprises B2C qui veulent encourager les achats répétés, car les modèles d’IA peuvent fournir des recommandations de produits personnalisées basées sur ces informations, en temps réel.
Un autre exemple est celui des prévisions. L’IA peut prévoir les ventes et les revenus bien mieux que les humains. En confiant ces tâches à des machines, les équipes financières peuvent se concentrer sur les domaines de croissance et réagir plus rapidement aux changements du marché.
Expérience et service à la clientèle
Une autre application intéressante de l’IA en finance est le service client, où l’adoption des chatbots est en hausse. L’intelligence artificielle est à l’origine des assistants virtuels de nombreuses banques, qui fournissent des conseils financiers personnalisés et des recommandations aux clients.
En fait, juste avant la pandémie, une étude de Juniper Research prévoyait que les chatbots alimentés par l’IA permettraient aux institutions financières d’économiser plus de 7 milliards de dollars par an d’ici 2023.
Cela est bien sûr dû à la capacité de ces chatbots à traiter les demandes des clients 24 heures sur 24, ce qui réduit le besoin de représentants humains du service clientèle et permet aux institutions financières de fonctionner plus efficacement.
Dans l’ensemble, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les processus financiers change véritablement la donne, et je suis curieux de voir comment ces tendances progresseront à l’avenir.
Prochaines étapes
L’IA transforme rapidement la façon dont les professionnels de la finance abordent leur travail quotidien. Grâce à sa capacité à automatiser les processus manuels, à identifier les modèles et les anomalies, et à fournir des informations précieuses sur les habitudes de dépenses, l’IA peut aider les organisations à rationaliser leurs opérations financières et à améliorer leurs résultats.
Alors que les entreprises continuent d’adopter des solutions d’IA dans d’autres domaines de leur activité, il est clair que la finance ne peut pas être laissée de côté, et le processus de gestion des dépenses est un point de départ idéal pour introduire la technologie de l’intelligence artificielle dans le département financier.
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