Comment mesurez-vous la valeur de l’IA en finance et fiscalité ?
C’est une question difficile, à laquelle de nombreux experts de la finance et de la fiscalité ont du mal à répondre.
Cet article présente un cadre d’indicateurs clés de performance (KPI) pour vous aider à évaluer l’impact de l’IA au sein de votre organisation financière.
Vous y découvrirez :
- pourquoi les KPI financiers traditionnels échouent souvent à capturer la valeur de l’IA
- un cadre de KPI en quatre parties pour mesurer l’IA dans la finance
- 15 indicateurs que les CFO peuvent utiliser pour suivre leurs performances en matière d’IA
C'est parti.
Pourquoi les KPI financiers traditionnels ne capturent pas toute la valeur de l’IA
Selon une étude de Deloitte¹, de nombreuses entreprises éprouvent des difficultés à mesurer le ROI de l’IA car elles s’appuient sur des indicateurs unidimensionnels conçus pour des processus manuels ou transactionnels. Quelques exemples :
- coût par facture traitée
- délai de clôture
- coût financier en pourcentage du chiffre d’affaires
Ces indicateurs sont importants malgré tout. Cependant, ils ne capturent pas entièrement ce que les systèmes d’IA améliorent. L’IA ne se contente pas d’accélérer les processus. Elle modifie :
- la quantité de travail manuel nécessaire
- la manière dont les décisions sont prises
- la façon dont les risques précoces sont identifiés
- comment la finance contribue aux résultats commerciaux
Pour mesurer cela correctement, les CFO et leurs équipes ont besoin d’un ensemble plus large d’indicateurs clés de performance (KPI).
Un cadre en quatre parties pour mesurer l’IA dans la finance
Une étude réalisée par le Boston Consulting Group² a démontré que les entreprises qui parviennent à développer l’IA mesurent la valeur sur plusieurs dimensions au lieu de s’appuyer sur des indicateurs de coûts isolés.
Pour les responsables financiers, cette réflexion peut être traduite en un cadre pratique en quatre volets pour évaluer la performance de l’IA :
- Efficacité des processus
- Qualité des décisions
- Risque et contrôle
- Valeur stratégique
Ces quatre catégories de KPI œuvrent ensemble pour fournir une évaluation plus complète de la façon dont l’IA crée de la valeur dans l’ensemble de la fonction financière.
Analysons chacun d’entre eux.
1. Indicateurs d’efficacité des processus
Ces KPI mesurent l’un des avantages les plus immédiats de l’IA dans les domaines de la finance et de la fiscalité : la réduction du travail manuel et l’augmentation de la productivité.
Selon une étude de BCG³, les processus financiers facilités par l’IA peuvent réduire les activités manuelles de 30 à 50 % dans certains flux de travail, en particulier dans les comptabilité fournisseurs et les rapprochements intra-groupes.
Exemples de KPI d’efficacité des processus :
- Taux de traitement sans contact
Pourcentage de transactions traitées sans intervention manuelle. - Taux d’automatisation de la gestion des exceptions
Part des exceptions résolues automatiquement à l’aide de l’IA. - Coût par transaction (processus facilité par l’IA par rapport à la référence)
Réduction des coûts de traitement lorsque l’IA est appliquée.
2. Indicateurs de qualité des décisions
Des recherches de McKinsey⁴ indiquent que l’un des avantages les plus précieux de l’IA est sa capacité à améliorer les processus de prise de décision.
Cependant, l’IA ne remplace pas la prise de décision financière. Elle améliore plutôt la qualité et la rapidité des analyses financières sur lesquelles s’appuient les dirigeants.
Cela affecte généralement la précision des prévisions, la modélisation de scénarios ainsi que les capacités de planification et d’analyse étendues (Extended Planning and Analysis). De meilleures informations dans ces domaines influencent directement les décisions de planification, l’affectation des capitaux ainsi que les performances financières et opérationnelles.
Exemples de KPI de qualité des décisions :
- Précision des prévisions (par rapport aux modèles de référence)
Amélioration par rapport aux prévisions précédentes ou statistiques. - Durée du cycle de planification
Temps nécessaire à l’élaboration d’un plan ou d’une prévision. - Délai entre l’analyse et la décision
La rapidité avec laquelle les analyses financières conduisent à l’action.
3. Indicateurs de risque et de contrôle
L’IA peut considérablement renforcer les contrôles financiers en identifiant les anomalies, les risques de fraude et les modèles inhabituels beaucoup plus tôt dans le processus.
Ces compétences sont particulièrement précieuses dans les domaines soumis à de fortes exigences de conformité, tels que la reconnaissance des revenus, les transactions d'achats, la gestion des notes de frais et la préparation des audits.
Cependant, davantage d’alertes ne signifient pas nécessairement un meilleur contrôle. Ce qui compte, c’est la précision et l’impact.
Exemple de KPI de risque et de contrôle :
- Taux de détection des anomalies
Pourcentage d’anomalies pertinentes identifiées par les systèmes d’IA. - Taux de faux positifs
Part des alertes qui n’aboutissent pas à des résultats réels. - Réduction des exceptions de conformité
Diminution des violations des politiques internes ou des exigences réglementaires. - Délai de détection de la fraude
Temps écoulé entre l’activité frauduleuse et sa détection. - Réduction des ajustements d’audit
Diminution des corrections liées à l’audit grâce à l’amélioration de la qualité des données financières.
4. Indicateurs de valeur stratégique
Au plus haut niveau, l’IA en finance devrait contribuer à la performance des entreprises. C’est ici que son impact devient le plus visible... et le plus pertinent pour les CFO.
Les analyses générées par l’IA peuvent contribuer à une meilleure gestion du fonds de roulement, améliorer les prévisions et aider à identifier plus tôt les leviers de rentabilité.
Exemples de KPI de valeur stratégique :
- Amélioration du fonds de roulement
Changements dans le cycle de conversion des liquidités soutenus par de meilleures prévisions. - Précision des prévisions de trésorerie
Amélioration de la précision des prévisions de liquidités à court terme. - Durée du cycle de décision
La rapidité avec laquelle les informations se traduisent en décisions commerciales. - Utilisation des informations sur la rentabilité
Vitesse et fréquence d’identification et d’action sur les facteurs de marge.
Mettez en œuvre votre cadre de KPI pour l’IA avec la plateforme adaptée
Il est essentiel de comprendre quels sont les KPI qui importent ; toutefois, le véritable défi consiste à créer un environnement dans lequel l’IA peut réellement produire ces résultats.
Afin d’améliorer l’efficacité des processus, la qualité des décisions, le contrôle des risques et la valeur stratégique, les équipes financières ont besoin de bien plus que des outils de mesure. Elles ont besoin d’une plateforme qui leur permette de travailler de manière plus rapide, plus intelligente et plus stratégique.
C’est ce que propose la CFO Solution Platform de Lucanet.
Notre plateforme a été spécialement conçue à l’intention des responsables financiers et fiscaux qui souhaitent transformer le fonctionnement de leurs équipes. Elle combine les flux de travail financiers de base (consolidation, reporting, planification et conformité fiscale) avec des capacités d’IA intégrées dans l’ensemble de la solution.
Le résultat ? Des équipes financières qui peuvent :
- Agir plus rapidement : automatiser les processus complexes et éliminer les goulets d’étranglement manuels
- Travailler plus intelligemment : faire remonter des informations à partir de données financières qui resteraient autrement cachées
- Prendre de meilleures décisions : transformer les données en informations exploitables pour améliorer la performance de l'entreprise
Lucanet ne se contente pas de vous aider à mesurer la valeur de l’IA. Elle participe à la créer et ce, en donnant à votre équipe financière la plateforme dont elle a besoin pour passer d’un travail opérationnel à un impact stratégique.
Vous vous demandez à quoi cela ressemble en pratique ?
