Alexander Odenthal, Herwig Temmerman, Hector Dumas (BearingPoint): Planification de la liquidité - Exploiter le plein potentiel de l’IA
Si l’argent est le nerf de la guerre, une planification de la trésorerie efficace et rigoureuse est essentielle. Nos interlocuteurs chez BearingPoint Alexander Odenthal (Partner), Herwig Temmerman (Partner) et Hector Dumas (Business Analyst) l’affirment : l’intelligence artificielle améliorera considérablement notre productivité et nos capacités de prévision.
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Avant d’aborder les risques, les opportunités et les prérequis de l’IA dans la planification de la liquidité, pouvez-vous nous rappeler en quoi consiste cette dernière ?
La planification financière a pour objectif de garantir non seulement qu’une organisation possèdera les liquidités suffisantes pour honorer ses obligations à court terme, mais sert également à optimiser la trésorerie excédentaire en maximisant son rendement et en minimisant les coûts. Aussi, les activités d’analyse prévisionnelle revêtent-elles d’une importance capitale, et ainsi une stratégie de financement doit être mise en place. La planification de la trésorerie implique de surveiller en permanence les niveaux de liquidités et d’anticiper des scénarios de tensions sur la trésorerie.
Quels sont les principaux défis de la planification de la liquidité ?
Le processus de collecte, de saisie et d’analyse des données nécessitent du temps et du travail. Cela vient du fait que nombre des tâches que nous venons d’évoquer sont encore effectuées à la main. Ce processus se caractérise par sa lenteur et par son exposition aux erreurs opérationnelles. De plus, il ne permet pas d’intégrer les données en temps réel. Aussi les conclusions qui en découle arrive-t-elle tardivement, entravant l’efficacité de la prise de décision. Par ailleurs, la dispersion des données, qui sont souvent stockées dans des tableurs dispersés au travers des départements, conduit à des incohérences et limite la possibilité d’avoir une vision globale de la trésorerie.
"L’IA va améliorer la précision des prévisions des flux de trésorerie et permettre l’analyse des données en temps réel. Cela aura une incidence positive sur les prises de décision et l’automatisation de la planification de la liquidité."
- Herwig Temmerman
Quel rôle l’IA pourrait-elle jouer pour surmonter les défis de la planification de la liquidité ?
En combinant apprentissage automatique, apprentissage profond et IA générative, l’IA permettra de profiter d’une meilleure compréhension de la situation et aidera à prendre des décisions adossées sur les données. Elle permettra aussi d’automatiser les tâches récurrentes, de rationaliser les processus, et d’accélérer les analyses ainsi que la rédaction de rapports. Les trésoriers d’entreprises, pourront donc améliorer leurs prévisions, qui seront plus précises, et également ajustées en temps réel. La force prédictive de ces prévisions sera accrue et les risques mitigés.
À quoi tient une intégration réussie de l’IA ? Des risques existent-ils ?
Il convient de comprendre comment l’IA génère des prévisions. Des problèmes avec la qualité des jeux de données conduirait à la construction de modèles biaisés. Par conséquent, la qualité et la structuration des données jouent un rôle essentiel. La gestion des systèmes d’IA et l’interprétation des résultats qu’ils produisent nécessitent d’avoir les outils et logiciels adéquats, ainsi que d’un personnel suffisamment qualifié. En outre, se protéger contre le risque cyber revêt une importance capitale. Il est également capitale de promouvoir une culture d’entreprise qui valorise la technologie et l’innovation, par la mise en œuvre d’une politique de gestion du changement efficace.. Les niveaux d’attentes et d’espérances doivent cependant être maitrisés, l’IA ne règlera pas tous vos problèmes.
Quelles sont les bonnes pratiques lors de l’implémentation de l’IA au sein d’un système d’information ?
Identifier un bon jeu de données est essentiel. Les données doivent être extraites et standardisées. Il est fondamental de bien préparer le jeu de données avant d’entrainer son modèle. Il faut d’abord importer dans le système un jeu de données standardisé. Ensuite, il faut le préparer et structurer la donnée tout en prenant en considération un ensemble de scénarios différents.