Synthèse de Beesnest
Dans cette publication, le cabinet KPMG analyse l’impact de l’Intelligence Artificielle sur les métiers de la fonction Finance.
Pourquoi les Direction Financières doivent-elles comprendre et maîtriser l'IA ?
- L’essor des organisations “Data-Driven” : l’accès facilité à l’IA et la prolifération des données ont conduit à l’essor des organisations axées sur les données. Cela a des implications significatives sur la gestion de la performance et pose des questions essentielles pour les directions financières.
- Démythifier l’IA : La fonction financière doit comprendre les concepts de l’IA et réfléchir aux possibilités qu’elle offre. Il est également important de ne pas considérer la prévision d’une IA comme une fin en soi, l’analyse critique des résultats reste une prérogative humaine.
- Réfléchir aux usages : l’IA peut aider à prévoir plus vite et plus précisément, à améliorer la qualité des prévisions, à intégrer des données externes dans la modélisation, et à anticiper les tendances. L’IA permet l’automatisation et la dynamisation de la gestion de la performance financière.
- Vers un rôle étendu ? : L’IA permet à la fonction financière de prévoir de manière autonome, élargissant ainsi son domaine d’action traditionnel. Cela modifie le rôle de la fonction financière, lui permettant de questionner les prévisions des opérationnels et de se repositionner dans le dialogue de gestion.
L'utilisation de modèles prédictifs pour la fonction Finance
L’utilisation du prédictif pour la fonction Finance nécessite une réflexion sur l’identification des cas d’usage pertinents. L’IA offre de nouvelles perspectives pour la fonction Finance, mais l’objectif n’est pas d’acquérir une connaissance fine des techniques, mais de comprendre leur utilisation. La définition du besoin de la fonction Finance est essentielle et passe par une revue des cas d’usage possibles et une sélection du plus pertinent.
Pour sélectionner un cas d’usage, trois critères sont proposés : le type de cas d’usage, l’amplitude du changement et le périmètre concerné. Les types de cas d’usage peuvent inclure l’accélération de la production des prévisions, l’industrialisation du cadrage budgétaire, l’amélioration de la fiabilité des prévisions et la scénarisation à la demande.
Veuillez noter qu’il ne s’agit pas d’une liste exhaustive de toutes les informations contenues dans le rapport, mais plutôt d’un résumé de certains points et chiffres clés. Pour plus d’informations, veuillez lire le rapport complet.
Informations sur l'étude
- Organisme : KPMG
- Date de publication : Mai 2023
- Auteurs : Matthias Kneisel ; Marc Champeaux, David Merignargues
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