Catégorisation automatique des opérations bancaires : l'IA au chevet de la trésorerie
L'intelligence artificielle apporte des solutions innovantes pour leur faire gagner un temps précieux. Grâce à des algorithmes perfectionnés, elle est désormais capable de catégoriser automatiquement les transactions bancaires. L'automatisation de cette fastidieuse tâche comptable libère les finances des sociétés.
Les technologies d'apprentissage automatique tirent profit des big data pour reconnaître des schémas récurrents dans les opérations bancaires. Elles identifient ainsi leur nature et les classent sans intervention humaine dans les catégories adéquates. Les flux financiers deviennent plus lisibles. Les directions financières disposent d'une vision affinée de la trésorerie. Elles peuvent prendre les décisions stratégiques éclairées qui assurent la santé des entreprises.
L'intégration croissante de l'intelligence artificielle dans les logiciels de gestion financière annonce une ère nouvelle. Demain, l'automatisation complète du traitement comptable se profile à l'horizon et les métiers de la finance sont amenés à se transformer en profondeur.
L'intelligence artificielle au service de la gestion de trésorerie
Les enjeux de la gestion de trésorerie pour les entreprises
La gestion de trésorerie représente un enjeu crucial pour les entreprises. Le suivi rigoureux des flux de trésorerie permet d'anticiper les dépenses, d'optimiser le besoin en fonds de roulement et d'éviter les impayés. Grâce à une trésorerie saine, l'entreprise peut honorer ses engagements auprès des fournisseurs et assurer la continuité de son activité. En revanche, un manque de visibilité sur les mouvements de trésorerie engendre des risques de rupture de paiement.
L'IA pour automatiser la catégorisation des opérations bancaires
Les solutions d'intelligence artificielle facilitent la gestion quotidienne de la trésorerie en analysant automatiquement les opérations bancaires. L'IA est capable de reconnaître la nature d'une transaction (salaires, factures, etc) et de l'affecter à un poste comptable. Cette catégorisation automatique fait gagner un temps précieux aux équipes financières, qui n'ont plus besoin de traiter manuellement des milliers de lignes bancaires.
D'après une étude menée par le cabinet IDC, l'IA permettrait de réduire le temps passé sur la gestion de trésorerie de 10 heures par semaine en moyenne. Les collaborateurs peuvent ainsi se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Les apports de la catégorisation automatique pour les entreprises
Gain de temps considérable
La catégorisation automatique permet aux entreprises ayant des activités avec d'importants flux bancaires de gagner des heures par semaine de temps consacré à l'identification, au tri et à l'enregistrement comptable de leurs opérations. En 2021, cela représente plus de 500 heures économisées annuellement par les PME ayant adopté les solutions d'IA. Ces gains de productivité se traduisent par une optimisation des ressources humaines.
Meilleure visibilité sur les flux financiers
L'un des apports clefs de la catégorisation automatique réside dans l'analyse fine qu'elle offre des mouvements bancaires d'une entreprise. Les algorithmes sont capables de classer instantanément chaque transaction dans les catégories prédéfinies par l'utilisateur.
Ainsi, en temps réel, les dirigeants, financiers et comptables disposent d'une vision analytique de leurs encaissements et décaissements. Ils peuvent rapidement identifier les postes de dépenses les plus importants, les clients générant le plus de revenus, etc. Un pilotage de la trésorerie est donc optimisé.
Aide à la décision financière
Le traitement analytique des données bancaires apporte un éclairage inédit aux gestionnaires sur les flux de trésorerie de leur entreprise. Les statistiques produites en automatique par les solutions d'IA leur permettent d'anticiper plus précisément leurs besoins de financement. Elles favorisent également la mise en place d'actions ciblées pour optimiser les cycles de règlement clients ou fournisseurs. Au final, la catégorisation automatique constitue un soutien décisif aux prises de décisions financières.
Les technologies d'IA mises en oeuvre
Apprentissage automatique
La catégorisation automatique des opérations bancaires repose en grande partie sur l'apprentissage automatique. Les algorithmes sont entraînés sur de grandes quantités de données préalablement catégorisées par des experts pour reconnaître des modèles et faire des prédictions. Ils parviennent ainsi à classifier de nouvelles opérations bancaires dans les bonnes catégories. Les banques cherchent à perfectionner toujours plus ces algorithmes pour fiabiliser la catégorisation.
Reconnaissance de formes
Au-delà de l'apprentissage automatique, les techniques de reconnaissance de formes comme le traitement d'images ou de la langue naturelle sont utilisées. Par exemple, la lecture optique des factures permet d'extraire des informations clés pour catégoriser automatiquement une opération. L'analyse sémantique du libellé bancaire est également un moyen de détecter le type de dépense. Ces approches complètent utilement l'apprentissage automatique.
Traitement du langage naturel
Le traitement automatique du langage occupe aussi une place centrale. Les libellés bancaires étant rédigés en langue naturelle, il est indispensable de pouvoir en extraire le sens. Cela passe par de la compréhension sémantique, de l'extraction d'entités nommées, etc. Des techniques comme le Word Embedding permettent de capturer des proximités sémantiques entre termes. Couplées à l'apprentissage automatique, elles améliorent la catégorisation.
Perspectives d'avenir pour l'IA dans la gestion financière
Généralisation à d'autres tâches comptables
L'automatisation des opérations comptables a commencé par les rapprochements bancaires. Désormais, l'IA s'attaque à d'autres tâches fastidieuses comme la vérification des factures fournisseurs ou la saisie des écritures dans le grand livre. Les gains de productivité sont considérables, de l'ordre de 90% du temps passé sur certaines tâches. Cette évolution devrait se poursuivre et s'étendre à de nouveaux domaines comptables dans les années à venir.
Intégration croissante dans les logiciels financiers
Les éditeurs de logiciels financiers n'ont pas tardé à intégrer des fonctionnalités d'IA dans leurs solutions comm chez Hedg. Reconnaissance intelligente des documents, proposition de codification comptable, rapprochements bancaires automatisés... Les innovations foisonnent et transforment les outils traditionnels du comptable en de véritables assistants intelligents. Cette tendance devrait s'accentuer et devenir incontournable dans les années à venir.
Vers une automation complète des processus comptables ?
Bien que l'IA progresse à grands pas, une automatisation intégrale de la comptabilité semble encore lointaine. En effet, l'établissement des comptes nécessite une part importante d'analyse et d'interprétation humaine. Les systèmes actuels excellent dans l'exécution de tâches répétitives, mais peinent à appréhender toute la complexité des opérations comptables. Le comptable gardera donc encore longtemps un rôle central, l'IA l'assistant plus qu'elle ne le remplace.
Conclusion
La trésorerie occupe une place centrale dans le pilotage des sociétés. L'intelligence artificielle transforme en profondeur cette fonction vitale. Ses algorithmes permettent d'appréhender les flux monétaires avec une acuité inédite. Fortes de ces informations capitales, les directions financières peuvent prendre les décisions éclairées qui assurent la pérennité des organisations. La technologie recèle ainsi un formidable potentiel pour optimiser la gestion de la trésorerie. Elle ouvre la voie à une métamorphose des métiers comptables.
Demain, ne pourrait-elle pas même se substituer aux finances humaines ? L'avenir le dira. Mais d'ores et déjà, l'intelligence artificielle s'impose comme un précieux allié des entreprises dans leur quête d'excellence financière.
