Faire fonctionner l'IA dans la finance

L'intelligence artificielle transforme la fonction financière, mais de nombreuses entreprises risquent de partir du mauvais pied. Alors que l'accent est souvent mis sur les dernières technologies, comme les puissants modèles de langage(LLM) ou les outils et algorithmes de pointe, ces applications ne sont efficaces que dans la mesure où elles s'appuient sur des données.

En d'autres termes, on ne peut pas corriger de mauvaises données avec une bonne IA.

Le défi : de mauvaises données à l'entrée, une mauvaise IA à la sortie

Les algorithmes d'IA - qu'il s'agisse de modèles génératifs, d'analyse prédictive ou d'automatisation basée sur des règles - ne sont pas intrinsèquement intelligents. Ils ont besoin de grands volumes de données structurées, cohérentes et fiables pour fonctionner. Sans ces données, même les outils les plus avancés ne parviendront pas à fournir des informations ou des résultats significatifs.

Dans le domaine de la finance, ce problème est amplifié. Les organisations traitent d'énormes quantités de données par le biais de documents tels que les factures, les commandes, les écritures comptables et les fiches. Mais la plupart de ces données sont piégées dans des formats non structurés - PDF, documents imprimés, images scannées ou courriels - ce qui les rend inaccessibles à l'IA et à l'automatisation.

Données structurées et non structurées : Une introduction rapide

Les données structurées sont lisibles par une machine et formatées de manière cohérente, comme celles que l'on trouve dans une feuille de calcul ou une base de données. Elles permettent un traitement rapide et précis et sont compatibles avec l'automatisation traditionnelle et les modèles d'IA avancés. En voici quelques exemples :

Postes de la facture
Données de base des fournisseurs et des clients
Bons de commande et références
Dimensions comptables
Numéro de compte de paiement ou numéro d'identification fiscale

Les données non structurées, en revanche, n'ont pas de formatage normalisé. Il est difficile pour les algorithmes de les interpréter sans une intervention manuelle ou un prétraitement. Les exemples les plus courants en finance sont les suivants :

Factures PDF ou commandes imprimées
Contrats et accords
Emails ou champs de texte libre
Documentation du processus

Ce type de données n'est pas inutile, bien sûr, mais il constitue un goulot d'étranglement dans le contexte de l'IA. Si vos données financières de base vivent dans des formats non structurés, votre capacité à appliquer l'automatisation ou l'apprentissage automatique est considérablement limitée.

Transformer le non structuré en structuré

Pour mettre en place des opérations financières intelligentes, les organisations doivent convertir les données non structurées en une forme structurée - ou, mieux encore, les capturer comme étant structurées dès le départ. Cela signifie que :

Numérisation des documents entrants
Utilisation de formats normalisés tels que les messages commerciaux électroniques (par exemple, Peppol)
Normaliser et classer les données à l'aide d'outils tels que l'extraction et la validation par l'IA

Sans cette étape, les équipes financières passent un temps précieux à examiner et à corriger manuellement les informations, ce qui compromet les gains potentiels de l'IA.

Construire la base de données : qualité, quantité et diversité

Une IA performante n'a pas seulement besoin de plus de données - elle a besoin des bonnes données. Cela inclut :

Qualité - Vos données sont-elles exactes, complètes, cohérentes et à jour ?
Quantité - Disposez-vous de suffisamment de données pertinentes pour former ou affiner les modèles ?
Diversité - Vos données représentent-elles l'éventail des transactions, des partenaires et des formats que vous rencontrez ?

Pour y parvenir, il est nécessaire d'adopter des pratiques solides de gestion des données. Il s'agit notamment de supprimer les silos, d'assurer la cohérence entre les systèmes et de permettre une visibilité des données de bout en bout, tout au long du cycle de vie de la transaction.

Traiter les données comme un atout stratégique

Les équipes financières gèrent déjà des ressources critiques - budgets, flux de trésorerie et risques. Il ne fait aucun doute que les données doivent être traitées comme l'un de ces actifs. Cela signifie que les données doivent être traitées comme l'un de ces actifs :

Investir dans des outils et des processus qui donnent la priorité à la qualité des données
Permettre l'accès aux données en temps réel et leur enrichissement
Soutenir la formation et le perfectionnement continus des algorithmes

Alors, comment commencer ? En réfléchissant à ces questions, vous adopterez le bon état d'esprit. Les réponses détermineront si vous êtes prêt à tirer parti de l'IA, non seulement dans le cadre de projets pilotes, mais aussi dans l'ensemble de vos activités de base :

Nos données sont-elles saisies dans un format structuré et lisible par une machine ?
Sommes-nous en train de perdre de la valeur à cause de données cloisonnées ou dupliquées ?
Disposons-nous de flux de travail clairs pour classer et valider les données destinées aux systèmes d'IA ?

Se préparer à l'IA et la faire fonctionner

Les données sont le moteur de l'avenir de la finance. En construisant aujourd'hui votre base de données, vous ne vous contentez pas d'améliorer votre efficacité, vous gagnez un avantage concurrentiel à l'ère de l'IA.

Chez Qvalia, nous aidons les entreprises à exploiter pleinement la valeur de leurs données transactionnelles. Notre plateforme est conçue pour s'intégrer à vos processus existants, extraire et enrichir les données à partir de sources structurées et non structurées, et assurer la pérennité de vos opérations financières.

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