L'IA n'est plus une promesse lointaine. Elle révolutionne la façon dont les équipes financières fonctionnent au quotidien, en proposant de nouvelles méthodes puissantes pour travailler plus intelligemment, plus rapidement et en toute confiance. Dans le secteur financier, les professionnels découvrent comment les outils d’IA modernes peuvent automatiser les tâches répétitives, faire ressortir des informations précieuses et libérer plus de temps pour la réflexion créative et stratégique.
C'est une période passionnante pour le secteur de la finance. Que vous fassiez vos premiers pas ou que vous cherchiez à améliorer les capacités de votre équipe, l'IA offre des opportunités réelles et tangibles pour simplifier votre flux de travail et optimiser votre prise de décision.
Cet article explore les domaines dans lesquels l'IA a le plus d'impact, explique les obstacles que les équipes financières rencontrent et vous présente des moyens concrets de tirer parti de cette technologie pour vous préparer à la prochaine ère de leadership financier.
Enquête IDC : 96 % des équipes financières testent ou pilotent l'IA
Les équipes financières doivent aujourd’hui faire face à des situations plus complexes que jamais. Et la pression est de plus en plus forte pour faire plus avec les ressources disponibles, souvent sans augmenter les effectifs.
C'est en cela que l'IA peut être utile. De nombreuses équipes y trouvent déjà leur compte, surtout dans les domaines où les volumes de données sont importants et les processus reproductibles.
D’après une enquête d’IDC, 96 % des personnes interrogées ont déclaré être en phase de test ou de projet pilote avec la technologie de l’IA dans leur service financier.1
Penchons-nous sur ses domaines d'application les plus courants.
Dans quels domaines l’adoption de l’IA est-elle la plus forte ?
Ces domaines sont les premiers à adopter l’IA dans le secteur financier :
- Automatisation des tâches routinières
- Accélération de la production de rapports
- Aide à l'établissement de prévisions
- Recherche de modèles dans les grands ensembles de données
Comme vous pouvez le voir, l’IA a été mise en œuvre dans différents domaines de la finance, en particulier dans les tâches répétitives et fondées sur des règles, impliquant d’importants ensembles de données et un grand nombre de transactions.
La mise en œuvre de l'IA est moins courante dans les domaines qui exigent plus de stratégie et de complexité, comme la fiscalité, la gouvernance financière, la gestion des risques et la conformité, la trésorerie ainsi que les fusions et acquisitions.
C'est tout à fait compréhensible. Les utilisateurs souhaitent se familiariser avec cette technologie et reconnaître son potentiel avant de s’attaquer à des projets plus complexes.
Les obstacles les plus courants liés à l'IA
Comme l’IA en est encore à ses « débuts », de nombreux défis restent à relever. Voici les difficultés courantes que les équipes financières rencontrent avec l’IA :
Mauvaise qualité des données : l’IA ne peut pas fournir d’informations utiles si les données sont désordonnées.
Problèmes d'intégration : de nombreuses entreprises utilisent toujours des systèmes ERP qui ne fonctionnent pas bien avec l'IA.
Conformité et confiance : il est difficile d'expliquer comment l'IA est parvenue à une décision. Cela peut poser problème lorsque des auditeurs ou des régulateurs posent des questions.
Manque de compétences : les équipes doivent apprendre à utiliser correctement l’IA et à remettre en question les résultats.
Comment les équipes financières peuvent tirer le meilleur parti de l'IA
Pour profiter pleinement de l’IA, les équipes financières doivent se préparer en amont à cette transition technologique.
Voici ce sur quoi les dirigeants financiers devraient se concentrer :
