Qu’est-ce que l’IA dans la finance ?
L’IA dans la finance désigne la mise en œuvre de technologies intelligentes, telles que l’apprentissage automatique (« Machine Learning »), l’apprentissage profond (« Deep Learning ») et le traitement du langage naturel (« Natural Language Processing »), avec l’objectif d’améliorer les opérations financières, la prise de décision et la prestation de services.
Ces systèmes traitent d’importants volumes de données afin de détecter des modèles, prédire des tendances et rationaliser les flux de travail. L’IA permet aux équipes financières de travailler plus rapidement et plus intelligemment, favorisant ainsi une prise de décision informée, une plus grande précision et une meilleure réactivité dans un environnement économique dynamique.
Dans cet article, nous examinons :
Quels sont les principaux avantages de l’intelligence artificielle dans la finance ?
Quels sont les défis liés à l’IA dans la finance ?
Comment l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont-ils utilisés dans la finance ?
Quels sont des scénarios d’utilisation courants de l’IA dans les logiciels financiers ?
Quel est l’avenir de l’IA dans la finance ?
Qu’est-ce que l’IA dans la finance ?
L’IA génère des résultats opérationnels tangibles pour l’ensemble des fonctions financières. Elle offre notamment les avantages suivants :
-
Efficacité opérationnelle : les tâches répétitives, telles que le traitement des salaires, le rapprochement comptable des factures et le rapprochement des comptes peuvent être automatisées, permettant aux équipes financières de se concentrer sur la création de valeur.
-
Réduction des coûts : en amoindrissant la dépendance à l’égard des tâches manuelles, l’IA permet de réduire les coûts opérationnels, tout en améliorant la qualité et la cohérence des données.
-
Personnalisation pour les clients : les chatbots et les assistants virtuels pilotés par le traitement du langage naturel améliorent l’expérience des utilisateurs en leur offrant une assistance personnalisée, accessible 24/7.
-
Prise de décision plus rapide : les analyses de données en temps réel et les modèles prédictifs informent les décisions en identifiant les risques financiers, les tendances du marché et les indicateurs de performance de l’entreprise.
-
Réduction de la fraude : l’IA surveille les modèles de transactions et détecte les anomalies, améliorant ainsi la précision et réduisant le délai de résolution des activités suspectes.
Selon IDC, 26 % des directeurs financiers déclarent qu’une prise de décision plus rapide est une priorité absolue pour l’investissement dans l’IA, tandis que 24 % priorisent l’amélioration de la conformité et les contrôles liés au risque. Pourtant, de nombreuses initiatives en matière d’IA échouent en raison d’une visibilité insuffisante des scénarios d’utilisation ou de l’alignement des compétences internes.
Les défis liés à l’IA dans la finance
Bien que les avantages soient considérables, l’adoption réussie de l’IA nécessite de surmonter plusieurs défis structurels et techniques :
-
Gouvernance des données : les données financières constituent une problématique sensible. Il est essentiel de préserver votre conformité avec les réglementations changeantes en matière de confidentialité et de sécurité des données.
-
Biais et précision : la fiabilité des modèles IA dépend des données avec lesquelles ils sont formés. Des données de qualité insatisfaisante ou des ensembles de données biaisés peuvent saper la confiance.
-
Complexité réglementaire : le respect des exigences spécifiques aux différentes régions, à l’image du RGPD ou de la loi Sarbanes-Oxley, exige des systèmes IA adaptables et vérifiables.
-
Préparation du personnel : le renforcement des compétences des professionnels de la finance pour collaborer avec les systèmes IA demeure un impératif à l’échelle de l’entreprise.
Une étude mondiale réalisée par Unit4 a révélé que 83 % des professionnels de la finance ont l’intention de renforcer leurs compétences en matière d’IA dans un délai de deux ans, l’adoption de cette technologie étant fortement corrélée à une plus grande confiance dans la direction et les performances opérationnelles.
L’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond dans la finance
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (« Machine Learning »), un sous-ensemble de l’IA, est largement utilisé dans le secteur de la finance pour analyser des ensembles de données, prédire les tendances du marché et optimiser les stratégies d’investissement. Les institutions financières s’appuient sur l’apprentissage automatique pour identifier des modèles et prendre des décisions fondées sur des données en temps réel. L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont des aspects fondamentaux de l’innovation financière aujourd’hui.
Apprentissage profond
L’apprentissage profond (« Deep Learning ») est un sous-ensemble spécialisé de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels à couches multiples (d’où le terme « profond ») pour modéliser et résoudre des problèmes financiers complexes, analyser de grands ensembles de données et établir des prédictions ou prendre des décisions. Grâce à sa capacité à traiter de grands volumes de données structurées et non structurées, l’apprentissage profond est un outil puissant pour le secteur financier.
Pour résumer brièvement :
Apprentissage automatique : se concentre sur les algorithmes permettant d’apprendre à partir des données
Apprentissage profond : une forme plus avancée d’apprentissage automatique, qui utilise des réseaux neuronaux pour gérer des tâches complexes
Voici comment l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond génèrent de la valeur :
Évaluation du risque
Les modèles d’IA évaluent la solvabilité des entreprises, les tendances des flux de trésorerie et l’historique des paiements pour soutenir le profilage du risque en temps réel. Ils permettent ainsi de réduire les taux de défaillance et de prendre des décisions mieux informées concernant les prêts.
Détection des fraudes
Les systèmes d’apprentissage automatique surveillent continuellement les transactions, en apprenant à partir du comportement historique afin de signaler instantanément les activités anormales et de réduire l’exposition à la fraude.
Trading algorithmique
Les modèles d’apprentissage profond traitent des millions de points de données afin de prévoir la performance des actifs, conférant aux fonds spéculatifs et aux institutions un avantage analytique dans l’exécution des transactions.
Service client
Les assistants virtuels pilotés par le traitement du langage naturel permettent d’automatiser les interactions avec les clients en fournissant des informations sur le solde, un suivi des paiements ou des explications sur les prêts sans nécessiter d’intervention humaine.
Personnalisation des produits financiers
Les offres personnalisées par IA fondées sur les préférences, les comportements et l’appétence au risque des utilisateurs améliorent les taux de conversion et la fidélité à long terme.
Selon Dresner Advisory Services, plus de 50 % des utilisateurs de solutions Enterprise Performance Management (EPM) déclarent que les prévisions et l’automatisation dans le secteur financier ont un impact inestimable, notamment au regard de la budgétisation et de la planification de scénarios.
AI-powered financial software examples
L’IA est profondément intégrée aux logiciels financiers de Unit4, permettant une conception orientée utilisateurs, priorisant l’automatisation, sur les plateformes FP&A, ERP et HCM. Voici quelques exemples d' utilisation de l’intelligence artificielle dans les modules logiciels :
L’IA générative pour l’information financière
La narration améliorée par IA dans Unit4 FP&A transforme les chiffres bruts en narratifs opérationnels, identifie les écarts et recommande les actions suivantes.
Traitement des factures
Les assistants IA intelligents réduisent de 30 % la durée des cycles de traitement des factures et augmentent de 90 % l’efficacité du traitement multi-client.
Automatisation de la gestion de la paie
Le service Payroll Navigator de Unit4 diminue les tâches manuelles de 30 %, réduit le taux d’erreur de 50 % et accélère l’intégration de 40 %.
Rapprochement des relevés bancaires
La reconnaissance des modèles accélère le rapprochement et réduit le temps consacré aux exceptions.
En déployant Unit4 FP&A, un prestataire public de soins de santé au Royaume-Uni a réduit de 90 % le temps consacré chaque mois à l’information financière, raccourci de 2 heures à 30 minutes les délais d’établissement des prévisions des centres de coûts et a consolidé les budgets de centaines d’équipes facilitant la prise de décisions en temps réel pour une population de plus de 6 millions d’habitants.
L’avenir de l’IA dans la finance
L’IA est une capacité fondamentale pour les équipes financières prêtes pour l’avenir. Voici les futures évolutions :
-
Connaissances prédictives à grande échelle : les comportements et tendances prévisionnels seront intégrés dans tous les processus financiers, et pas uniquement dans les cycles de planification.
-
Intelligence intégrée : l’IA évoluera au-delà des fonctions financières fondamentales et s’étendra à l’approvisionnement, à la planification des effectifs et à l’affectation des capitaux.
-
Hyper-personnalisation : les services financiers seront personnalisés par défaut, grâce à des boucles de feedback de données continues.
-
Équipes financières améliorées par IA : l’automatisation gérera la conformité et le rapprochement, permettant aux équipes de prioriser la modélisation de scénarios et la mise en place de partenariats opérationnels.
-
Conformité proactive : l’auditabilité et l’explicabilité intégrées garantiront l’alignement des systèmes IA avec les réglementations continuellement changeantes, notamment les normes en matière d’établissement de rapports sur le développement durable.
L’avenir du secteur financier réside dans sa capacité à assurer la narration des performances opérationnelles. Certes, les rôles vont évoluer, mais la contribution des professionnels de la finance sera essentielle au succès de l’adoption de l’IA.
Michael Lengenfelder
Vice-président FP&A Product Management chez Unit4
Consolidez vos opérations financières
La fonction financière compétitive de l’avenir est intelligente, agile et centrée sur les utilisateurs. L’IA n’a pas pour objectif de remplacer les équipes, mais de les accompagner dans leur travail en leur permettant de générer des résultats plus rapides, plus stratégiques et plus personnalisés.
Vous souhaitez découvrir comment un ERP peut révolutionner vos activités ?
Les solutions financières améliorées par IA de Unit4 aident les entreprises à réduire le risque, à améliorer l’efficacité et à encourager la prise de décisions mieux informées à grande échelle. Que vous ayez besoin de moderniser la gestion de la paie, d’automatiser l’information financière ou d’améliorer la planification, l’IA sera au cœur de la transformation.