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Livre Blanc
L'avenir de la finance : Explorer le rôle de l'IA
Dans cet eBook, Pigment jette un regard critique sur le secteur pour offrir une vision réaliste de ce que la finance peut attendre de l'IA dans les années à venir.
Sommaire
01. Introduction02. IA - Retour aux sources03. Comment l'IA générative aide les équipes financières04. Des données à la connaissance05. Le succès commence par des bases solides06. Étude de cas - Pigment AI07. Exemples et cas d'utilisation pour les directeurs financiers08. Sécurité : Instaurer la confiance dans la finance alimentée par l'IA09. Comment adapter votre équipe à l'IA ?10. Le glossaire complet de l'IA pour l'équipe financière11. Sources d'information
01. Introduction
Les DAF et autres responsables financiers auront beaucoup à faire en 2023.
L'époque où ils n'avaient à se préoccuper que des bilans, des comptes de résultat et des rapports de gestion est révolue. Aujourd'hui, les responsables financiers évoluent dans une période de volatilité et d'incertitude. Ankur Agrawal, de McKinsey, a récemment écrit sur le mélange d'opportunités et de défis auquel les directeurs financiers modernes sont confrontés.
Se référant à la célèbre enquête biennale de McKinsey sur les directeurs financiers, il a noté que le rôle et plus particulièrement les responsabilités se sont élargis au cours des dernières années. Plus de fonctions et de départements que jamais relèvent du directeur financier, qui est désormais responsable de domaines tels que les achats, la cybersécurité et même l'acquisition et la conservation des talents.
Les responsables financiers sont au premier plan de ces discussions et doivent non seulement identifier la pile technologique optimale, mais aussi être clairs sur le retour sur investissement.
L'environnement actuel, riche en données, signifie qu'il y a plus d'informations à analyser que jamais - mais avec leurs rôles plus étendus, les responsables financiers et les DAF ont également moins de temps pour le faire. C'est en partie la raison pour laquelle le secteur est si enthousiaste à l'égard de l'IA. Les outils d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données et ont le pouvoir d'identifier des tendances que l'œil humain pourrait facilement manquer. Cela signifie de meilleures perspectives, des rapports et des prévisions plus précis et des décisions stratégiques mieux informées. En outre, les outils d'IA peuvent se charger de tâches routinières telles que la création de rapports et même les demandes de renseignements des clients, laissant les cerveaux humains libres de se concentrer sur des activités à valeur ajoutée plus intéressantes et plus gratifiantes.
02. AI - retour aux sources
Avant de plonger trop profondément dans le trou du lapin, il convient de préciser de quoi nous parlons lorsque nous évoquons l'intelligence artificielle.
Nous considérons l'IA comme une technologie perturbatrice, et à juste titre, mais cela ne signifie pas qu'elle soit nouvelle sur le plan conceptuel. C'est simplement la vitesse de développement qui risque de prendre les entreprises au dépourvu.
Comprendre l'IA et ses utilisations n'exige pas une connaissance approfondie du codage. Un peu de connaissances techniques est utile, mais pas obligatoire, tout comme il n'est pas nécessaire de comprendre les aspects techniques des moteurs à combustion interne et des moteurs électriques pour prendre des décisions en matière de flotte. Ce qu'il faut comprendre à propos de l'IA, c'est qu'il s'agit simplement d'un outil supplémentaire, d'un moyen d'atteindre un but. Pour commencer à conceptualiser la meilleure façon d'utiliser les applications de l'IA, la première étape consiste donc à être parfaitement au clair sur la stratégie commerciale et les défis qu'elle peut permettre de relever. Sinon, il s'agit d'un cas classique d'Alice et du chat du Cheshire.
Qu'entendons-nous donc par IA et comment peut-elle nous aider à atteindre la destination souhaitée ou à réaliser notre objectif stratégique ? En bref, tout logiciel ou programme qui présente ce que nous appellerions des qualités intellectuelles, que nous associerions à la cognition, est un exemple d'IA. En d'autres termes, il s'agit d'un logiciel capable d'apprendre, de résoudre des problèmes, de comprendre le langage ou de faire preuve d'une certaine créativité.
Du point de vue des entreprises, nous pouvons immédiatement tirer quelques exemples spécifiques de l'IA en action :
Les systèmes automatisés réagissent d'une certaine manière aux informations externes afin d'effectuer des tâches routinières plus efficacement ou plus rapidement, ou simplement pour soulager les humains de cette tâche. Les voitures autonomes en sont un exemple.
L'apprentissage automatique prend des décisions ou tire des conclusions sur de nouvelles données sur la base de ce qu'il "sait" des données existantes et de l'expérience passée.
Le traitement du langage naturel (NLP) traite les mots du langage courant et interagit avec les données. Les logiciels qui lisent et traitent automatiquement les formulaires de demande d'indemnisation ou les notes des médecins pour les demandes d'indemnisation sont un bon exemple de NLP en action.
À l'ère de Siri et d'Alexa, nous rencontrons l'IA tous les jours. Cependant, les réponses quelque peu scénarisées semblent plus "A" que "I", utilisant la simple reconnaissance vocale NLP pour sélectionner une ressource appropriée. En réalité, nous sommes confrontés à une IA bien plus puissante, mais de manière plus subtile. Lorsque vous parcourez votre fil d'actualité sur les médias sociaux ou Google Discovery pendant le petit-déjeuner, vous constatez que les nouvelles qui figurent en tête de liste portent toutes sur les sujets qui vous intéressent. Ce n'est pas une coïncidence, l'IA utilise votre historique de navigation pour anticiper vos besoins et vos intérêts.
De même, les applications de navigation apprennent nos habitudes quotidiennes afin de nous recommander le meilleur moment pour partir au travail et l'itinéraire à suivre.
Ce dernier exemple est particulièrement pertinent car il montre comment l'IA peut analyser des données et faire la meilleure recommandation, évitant ainsi aux humains d'avoir à le faire eux-mêmes. Dans ce cas, il s'agit d'un processus assez simple qui repose principalement sur les derniers rapports de trafic sur différentes routes. Mais ce type de prise de décision dépasse largement le cadre des gadgets grand public.
L'IA peut permettre une prise de décision à la fois plus rapide et plus fiable. Plus rapide parce qu'elle peut analyser des milliers de données en une seconde et plus fiable parce qu'elle peut ainsi fonder ses recommandations sur un ensemble de données beaucoup plus vaste. Les implications sont considérables. Prenons l'exemple de la médecine.
Un médecin peut passer une heure à consulter une douzaine de cas similaires lorsqu'il tente de diagnostiquer un cas inhabituel. L'IA peut analyser des milliers de cas beaucoup plus rapidement. Cela permet non seulement d'obtenir un diagnostic plus rapide et plus précis, mais aussi de libérer une heure du temps du médecin, qui peut être consacrée au traitement des patients.
Principaux enseignements
Les systèmes automatisés permettent de réduire les coûts, de gagner en efficacité et d'améliorer la précision en nous aidant à travailler plus rapidement et plus intelligemment.
L'avenir, c'est maintenant - les applications de l'IA sont déjà partout autour de nous
Plus l'IA dispose d'informations, meilleures sont ses perspectives et ses recommandations - mais le principe inverse de "garbage in / garbage out" s'applique également
03. Comment l'IA générative aide les équipes financières
Il y a plus de similitudes qu'il n'y paraît entre le médecin de notre exemple précédent et le directeur financier moyen ou le directeur financier principal. Nous avons mentionné précédemment que les responsables financiers ont des attributions plus larges que jamais. Les bons outils d'IA peuvent les décharger des tâches routinières, transformant efficacement leurs activités quotidiennes en rôles plus superviseurs et stratégiques.
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