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October 15, 2020

IA et Machine Learning au service de la qualité financière et des délais de paiement

Qualité & conformité finance-comptabilité
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BF

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Les études se multiplient pour confirmer que le déploiement de l’Intelligence Artificielle dans le secteur de la finance devrait exploser ces prochaines années. Les champs d’application de l’IA comprennent l’optimisation des process financiers existants et leur automatisation, mais aussi la génération de nouveaux flux de revenus portés par l’innovation produits et services. Mais l’impact positif de l’IA sur la qualité des données financières est aussi une incitation forte à investir dans les technologies d’IA et de Machine Learning.

L’impact de l’IA sur la qualité financière

D’après le rapport Gartner “Digital Technology Adoption Trends in Finance » (2019), seuls 2% des déploiements d’IA du secteur finance sont réalisés dans le domaine de la planification financière et des analyses. Pourtant, comme le rappelle Gartner, c’est justement la promesse de l’Intelligence Artificielle que de permettre une prévision fine des revenus en se basant sur un large éventail de données. Un algorithme entrainé pourra plus surement qu’un humain détecter des tendances mais aussi des variations significatives dans les données, par exemple sur les postes budgétaires les plus couteux.

Prévoir les résultats, détecter les fraudes et réduire les délais de paiement

Dans certaines industries, nourrir un algorithme prédictif permet déjà d’anticiper des indicateurs clés comme le « churn rate » ou taux de perte de clientèle. Les mêmes technologies utilisées actuellement pour détecter des tendances d’usages ou d’achat peuvent aussi permettre de détecter des anomalies et des fraudes.

Le cabinet Gartner accompagne ainsi de grandes institutions financières qui utilisent le machine learning pour prédire la probabilité que leurs clients respectent leurs échéances de paiement. Une de ces institutions financières a développé un modèle de prévision des retards de paiement et mis en place une procédure de relance proactive des clients. La société a ainsi réduit de 40% ses délais de règlement de facture en initiant un contact au jour 10 de l’émission de la facture plutôt que d’attendre l’expiration du délai de paiement de 30 jours.

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