Eclairages et perspectives
Intelligence Artificielle : quel potentiel pour la fonction finance en banque ?
Comment l’intelligence artificielle peut-elle transformer la fonction finance dans la banque ?
Pour répondre à cette question nous avons analysé 9 domaines de la fonction finance, couvrant près de 80 process et 600 tâches, chaque tâche mobilisant des compétences élémentaires pour sa bonne exécution. Puis nous avons croisé ce référentiel avec les capacités de l’intelligence artificielle à accomplir chacune de ces compétences élémentaires.
Les résultats dessinent une fonction finance mieux équipée pour remplir ses missions fondamentales.
En synthèse nous identifions des opportunités réelles d’apport de valeur de l’IA, renforçant la fonction finance dans l’analyse et la prévision, lui permettant d’opérer sur des cycles plus resserrés et avec une nouvelle profondeur.
- Du traitement à l’analyse →une maîtrise accrue des chiffres
L’organisation des dispositifs algorithmiques et IA permet à terme l’automatisation de la quasi-totalité des traitements, libérant des capacités d’investigation des exceptions, d’amélioration continue et d’analyse
- Raccourcissement des cycles →un pilotage plus réactif
La mise en œuvre des dispositifs permis par l’IA raccourcit les cycles de production et facilite la construction de simulations. En pratique l’information, réelle (passée) ou projetée (future, simulations) est disponible plus rapidement, permettant un pilotage et des anticipations de bien meilleure qualité
- Du différé vers le temps réel →une diminution des risques
La détection d’incident, d’anomalie ou d’alerte n’est plus différée mais immédiate, les diagnostics peuvent donc être mis en place beaucoup plus tôt après la survenance des événements et les actions correctives être mises en place très rapidement, limitant les impacts.
L’analyse est basée sur nos référentiels métier, croisés avec nos expertises IA.
| Domaine | Part typique des ETP | Processus | Tâches |
|---|---|---|---|
| Strategy & Business Development | 3 % | 4 | 28 |
| Accounting | 18 % | 17 | 101 |
| Treasury & ALM | 9 % | 16 | 100 |
| Financial Performance Management | 20 % | 7 | 41 |
| Regulatory Reporting | 12 % | 9 | 103 |
| Accounts Payable | 16 % | 4 | 26 |
| Accounting Control | 10 % | 7 | 50 |
| Tax | 7 % | 10 | 63 |
| Finance IS & Process | 5 % | 4 | 47 |
| Total | 100 % | 78 | 559 |
Opportunités par domaine. Premier niveau de lecture, au niveau des domaines, un potentiel d’équipement par l’intelligence artificielle plus ou moins marqué, avec les opportunités les plus importantes sur les domaines “Financial Performance Management” et “Regulatory Reporting” qui combinent effectifs importants et fort potentiel puis “Account Payables” et “Accounting” qui mobilisent beaucoup d’ETP et conservent un potentiel d’équipement par l’intelligence artificielle significatif.
Mais la mesure de l’impact de l’IA au niveau unitaire des tâches permet d’identifier les opportunités plus finement, et d’isoler les processus portant le plus fort potentiel d’équipement IA. L’analyse montre également que travailler sur les 14 ou 15 premier processus permet de capturer 50% des tâches à fort potentiel d’équipement par l’IA. C’est par ces processus qu’il faut démarrer la transformation, pour sécuriser des bénéfices tangibles.
Par ailleurs, les opportunités sont de natures différentes mais existent sur tous les types d’activités de la fonction finance.
Activités transactionnelles : les opportunités sont principalement de l’automatisation et de la pré-analyse, conduisant à réduire la charge de manipulation de données et libérer du temps d’analyse et de contrôle.
- Automatisation des transactions
- Renforcement des contrôles
- Pré-analyse des exceptions
Domaines d’expertises : sur ce périmètre l’apport de l’intelligence sera beaucoup plus ciblé mais des opportunités existent sur la préparation des dossiers, la déclinaison de scénarios et sur ce que nous appelons l’archivage structuré : la capacité à documenter complètement les décisions et les explications associées, notamment afin de nourrir les décisions suivantes, équipées d’intelligence artificielle ou non.
- Préparation des dossiers
- Etablissement de scénarios
- Archivage structuré
Reporting, analyse et prévisionnel : c’est ici que l’apport de l’intelligence artificielle peut être le plus fort au sein de la fonction finance. Automatisation, capacité à multiplier les scénarios d’analyse sur des profondeurs qui n’étaient pas permises jusqu’à présent, rapidité d’itération et de simulation lors d’événements impactant le business… le potentiel est important.
- Automatisation des reporting
- Renforcement des analyses (profondeur, précision, vitesse de mise à disposition)
- Production de scénarios prévisionnels multiples
Enfin, il est nécessaire de mettre en œuvre différentes technologies, suivant la nature des compétences élémentaires mobilisées dans les différents process, comme l’illustre le schéma suivant :
Faites glisser le schéma horizontalement pour le parcourir →
En synthèse : une best practice consiste à démarrer par les cas d’usage démontrés, pour capturer tôt de la valeur métier et enclencher le momentum de transformation. Le tableau ci-après identifie le “Top 14” des processus à fort potentiel d’équipement par l’intelligence artificielle, les technologies à mobiliser et les gains qu’il est possible d’en attendre.
| Top 14 opportunités | Dispositifs à mobiliser | Gains potentiels | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ID | Process | Apports de l’IA | IA générative | Machine Learning | Orchestration agentique | Modélisation quantitative | Automatisation déterministe | 0–5 % | 5–10 % | 10–15 % | >15 % | |
| 1 | Produce Commercial Performance Reporting | Un reporting disponible dès la validation des données, aligné sur la comptabilité et commenté pour chaque réseau | IA générative | Automatisation déterministe | Gain potentiel >15 % | |||||||
| 2 | Reconcile Accounts Payable | Des suspens fournisseurs traités au fil de l’eau et des soldes justifiés au moment du lettrage | IA générative | Machine Learning | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel >15 % | |||||
| 3 | Produce Monthly P&L Report | Un résultat publié avec son commentaire et des écarts avec l’estimé tracés à chaque clôture | IA générative | Automatisation déterministe | Gain potentiel >15 % | |||||||
| 4 | Manage Accounts Payable Inquiries | Des demandes courantes traitées sans interrompre les équipes et des causes récurrentes corrigées à la source | IA générative | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel >15 % | ||||||
| 5 | Process Accounts Payable (Invoices…) | Des factures saisies automatiquement avec une détection des doublons et des RIB suspects avant paiement | IA générative | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | ||||||
| 6 | Prepare Budget and Forecast | Davantage d’itérations dans la même campagne budgétaire et des arbitrages documentés à chaque version | IA générative | Orchestration agentique | Modélisation quantitative | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | |||||
| 7 | Account for Financial Instruments | Une qualification plus rapide des nouveaux instruments et un traitement automatisé et documenté | IA générative | Modélisation quantitative | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | ||||||
| 8 | Produce Business Line and Entity Profitability | Des analyses de rentabilité par métier et par entité, commentées et rapprochées de la comptabilité avant diffusion | IA générative | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | |||||||
| 9 | Produce Regulatory Reporting | Des états réglementaires rapprochés des sources dès leur génération et traçables jusqu’à la donnée d’origine | IA générative | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | |||||||
| 10 | Perform Permanent Supervision Controls | Des contrôles avec production de preuve et un effort recentré sur le traitement des anomalies | IA générative | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | |||||||
| 11 | Account Reconciliation and Substantiation | Des suspens résorbés plus vite grâce à l’identification de leurs causes | IA générative | Machine Learning | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | |||||
| 12 | Account for Operations | Des anomalies détectées et analysées sur l’ensemble des flux pour clôturer chaque jour sans reporter d’écarts | IA générative | Machine Learning | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel 10–15 % | |||||
| 13 | Control Regulatory Reporting Quality | Des remises fiabilisées avant leur envoi au superviseur avec des anomalies qualifiées et documentées | IA générative | Machine Learning | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel 5–10 % | |||||
| 14 | Provide Adhoc Reports | Des restitutions standard livrées en quelques heures, l’analyste n’intervenant qu’en relecture | IA générative | Orchestration agentique | Automatisation déterministe | Gain potentiel 5–10 % | ||||||
