Les responsables financiers reconnaissent de plus en plus le potentiel de l’intelligence artificielle pour remodeler leurs modèles opérationnels. Alors que les organisations cherchent à se moderniser, les directeurs financiers explorent comment l’IA peut aider à améliorer l’efficacité, la résilience et la qualité des analyses au sein de la fonction finance.

L’adoption de l’IA dans le secteur financier ne se limite pas à l’automatisation des processus routiniers tels que les rapprochements, la gestion des factures et les rapports. Elle permet également des prévisions avancées, l’analyse prédictive et l’évaluation des risques en temps réel – des capacités qui soutiennent une organisation financière plus agile et tournée vers l’avenir. Les premiers adoptants constatent des améliorations mesurables en termes de précision, de rapidité et de conformité, tout en libérant des ressources qualifiées pour se concentrer sur des activités stratégiques à plus forte valeur ajoutée.

Pour les directeurs financiers envisageant l’IA, la question n’est plus de savoir si la technologie a un rôle à jouer, mais où elle aura le plus grand impact. Certaines organisations donnent la priorité à l’automatisation complète des processus transactionnels ; d’autres voient une valeur plus immédiate dans l’analyse avancée ou la garantie de conformité. Chaque parcours dépendra de la maturité des systèmes existants, de la complexité des opérations et des objectifs stratégiques de la fonction finance.

Le cas commercial de l’IA dans la finance

L’IA répond à plusieurs des défis les plus urgents auxquels sont confrontés les dirigeants financiers :

• Efficacité sous pression : en automatisant les tâches à forte intensité de main-d’œuvre telles que le traitement des factures, l’affectation des flux de trésorerie et les rapprochements, l’IA réduit les coûts et accélère les délais de traitement.

• Précision et conformité : les systèmes dotés d’IA peuvent fournir des données prêtes pour l’audit, faire respecter la conformité aux politiques et surveiller en continu les anomalies, réduisant ainsi l’exposition aux risques.

• Perspicacité et agilité : L’analyse prédictive et la prévision en temps réel permettent aux directeurs financiers de réagir plus efficacement à la volatilité du marché, aux variations de la demande ou aux changements réglementaires.

• Talent et capacité : En éliminant la charge de travail manuelle, les équipes financières peuvent se recentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée telles que le partenariat commercial, la modélisation de scénarios et la planification stratégique.

Le résultat est non seulement une fonction financière plus rationalisée, mais aussi une fonction mieux positionnée pour répondre aux attentes croissantes des parties prenantes en matière de transparence, de résilience et de reporting ESG.

Outils prêts à l’emploi sur le marché :

Les solutions disponibles pour les directeurs financiers varient en termes de portée et de maturité :

• Les outils spécialisés se concentrent sur des processus individuels, tels que la réconciliation des comptes ou la capture de documents.

• Les modules complémentaires ERP étendent les capacités d’automatisation des plateformes existantes mais restent souvent basés sur des règles, et sont donc limités.

• Les plateformes natives en IA intègrent l’apprentissage automatique et l’automatisation tout au long du cycle financier, offrant un traitement adaptatif et contextuel qui va au-delà des règles statiques.

Chaque option comporte des compromis en termes de couverture, de rapidité de déploiement et de scalabilité à long terme. Les directeurs financiers devront évaluer la situation actuelle de leur organisation et déterminer quelle approche correspond le mieux à leurs priorités.

Plusieurs fournisseurs traditionnels ont émergé, chacun offrant un point d’accès différent à la finance alimentée par l’IA :

• High Radius se concentre sur l’automatisation des comptes clients et des paiements.

• BlackLine est bien établi dans la réconciliation et la clôture financière.

• Rossum a développé des compétences dans la capture et la numérisation de documents.

• Medius fournit des solutions de capture de factures et de flux de travail des comptes fournisseurs.

• Tipalti est performant en comptes fournisseurs et paiements aux fournisseurs.

• Coupa est un leader dans l’optimisation des achats et des dépenses.

• Basware propose la numérisation des flux de travail et des comptes fournisseurs.

• Proactis propose des services de gestion de flux de travail et des services gérés

Approches émergentes : plateformes natives de l’IA

Une nouvelle catégorie de solutions commence à émerger : les plateformes natives en IA qui intègrent l’apprentissage automatique et l’automatisation tout au long du cycle financier. Ces plateformes vont au-delà de l’automatisation basée sur des règles et introduisent des capacités d’auto-apprentissage, des prises de décision contextuelles et une orchestration des processus plus adaptative.

Kanbina est conçue dès le départ avec l’IA au cœur de son fonctionnement, appliquant un traitement autonome à la gestion des comptes fournisseurs, des créances, des rapprochements et de la diligence raisonnable des fournisseurs. En s’intégrant directement aux systèmes ERP, ces solutions visent à réduire l’intervention manuelle à presque zéro tout en fournissant des données financières en temps réel, prêtes pour l’audit.

Différenciation de la plateforme Kanbina & IA Native :

Pourquoi cela importe pour les directeurs financiers

Pour les directeurs financiers, la valeur de l’IA réside dans sa capacité à :

• Se développer efficacement — éliminer les frictions des processus transactionnels à fort volume.

• Soutenir la conformité — garantir des dossiers prêts pour l’audit et l’alignement réglementaire.

• Permettre l’agilité — fournir des prévisions et des analyses plus rapides et plus précises.

• Capacité libre — permettant aux professionnels de la finance de se concentrer sur l’analyse et la stratégie.

• Des opérations pérennes — préparer la finance à s’adapter aux exigences ESG, aux disruptions numériques et aux nouveaux modèles économiques.