La fonction Finance de demain se construit aujourd’hui avec les données
En tant que consultant finance axé sur les résultats, AAA aide les CFO depuis 18 ans à optimiser leurs cycles order-to-cash. Trop souvent encore, des processus sous-optimaux, des données non structurées et un suivi peu cohérent ont un impact majeur sur la santé financière des entreprises.
C’est de cette pratique qu’est né le logiciel de credit management CrediBill. De la nécessité d’automatiser au maximum les tâches répétitives, de donner plus rapidement des insights aux équipes finance et surtout : de libérer du temps pour le travail qui requiert réellement une expertise humaine.
Avec environ 7 millions de factures uniques transitant chaque année par la plateforme, représentant une valeur de 10 milliards, CrediBill est aujourd’hui l’un des acteurs logiciels à la croissance la plus forte du secteur. Depuis 2 ans, CrediBill ajoute par défaut, via l’intelligence artificielle, un membre virtuel à l’équipe finance de chacun de ses clients. Il apprend de grandes quantités de données structurées, résume des dossiers complexes, suggère la meilleure étape suivante, adapte sa tonalité si nécessaire et construit un script que le professionnel de la finance peut utiliser dans ses interactions humaines.
Les équipes Finance évoluent vers des équipes de données. Grâce à l’automatisation et à l’IA, les professionnels de la finance prennent le contrôle de l’avenir au lieu de devoir justifier le passé.
Chaque équipe finance dispose aujourd’hui d’une abondance de données. Ces données sont souvent dispersées entre différents systèmes, fichiers et business units. Elles sont souvent incohérentes, incomplètes, insuffisamment structurées ou polluées. Cela limite la valeur de toute application d’IA qui y est appliquée, aussi performante soit-elle. Le principe « Garbage in- garbage out » s’applique de manière exponentielle aux applications d’IA.
Pour de nombreux CFO, cela rend la quête de l’IA frustrante. Bien que la technologie soit là et semble particulièrement abordable, les cas d’usage restent bloqués en phase de concept et le ROI n’est pas tangible. La maturité des données est ici cruciale.
Tant les développeurs de CrediBill que les consultants d’AAA luttent quotidiennement contre des données de qualité inférieure. Il est important de déterminer l’objectif que vous souhaitez atteindre et de quelles données qualitatives vous avez besoin pour cela. Ce n’est qu’ensuite que vous pourrez commencer à travailler avec les outils.
Vos données sont-elles prêtes pour l’IA ?
L’e-facturation (via Peppol en Belgique) est un grand pas en avant dans la structuration des données financières. Les données circulent ainsi de manière uniforme à travers les systèmes financiers. Cela crée une source de données pure, avec laquelle les processus d’IA peuvent fonctionner de manière fluide.
« Nous devons oser considérer l’obligation Peppol comme une étape vers un département finance AI ready. »
Les entreprises qui connectent ces données structurées, par exemple au comportement de paiement, aux informations de crédit, au suivi des paiements et finalement au cash-flow, créent un flux de données financières internes solide. Enrichi de sources de données externes pertinentes, vous obtenez une couche contextuelle particulièrement puissante. C’est précisément grâce à ce contexte crucial que vous pouvez exploiter au maximum les outils d’IA existants, avec un ROI mesurable.
Une finance AI-ready commence par des données Finance-ready.
