Accueil   >   Blog   >   IA : 5 impacts sur le cash management

IA : 5 impacts sur le cash management

Data en entreprise

Intelligence Artificielle

IA-Cash-management

À retenir dans cet article

En 2023, l’intelligence artificielle (IA) embarquée, conforme à la prédiction de Gartner, est devenue cruciale pour la différenciation des entreprises en rationalisant leurs fonctions critiques, en particulier dans la gestion financière. Les capacités prévisionnelles de l’IA permettent des prévisions de trésorerie plus précises, une optimisation du besoin en fonds de roulement grâce à l’automatisation, une amélioration des placements de trésorerie via des solutions de robo-advisors, et une facilitation de la gestion des risques, bien que son efficacité dépende de données fiables et exhaustives.

En 2023, la prédiction faite par Gartner, selon laquelle l‘intelligence artificielle (IA) embarquée deviendra un facteur de différenciation clé dans la rationalisation des fonctions critiques des entreprises, s’est largement concrétisée. Désormais, les outils et plateformes alimentées par l’IA ne jouent plus uniquement un rôle dans la transformation des entreprises. Ils sont aussi au cœur de leurs processus les plus essentiels. Et ce, à commencer par leur santé financière et le cash management (ou la gestion des flux de trésorerie).  

L’application de la Data et de l’IA en matière de gestion financière est aujourd’hui un avantage concurrentiel indéniable pour booster leur productivité. Mais aussi, pour prendre une longueur d’avance sur la concurrence ! 

Voici un aperçu aussi exhaustif que possible des différentes manières dont les organisations pourront mobiliser l’IA dans leur cash management… 

#1 – Des prévisions de trésorerie plus précises grâce à l’IA 

Grâce au Big Data et à l’apprentissage automatique, les capacités de l’IA ont été considérablement optimisées et amplifiées. Le volume sans précédent de données collectées aujourd’hui permet en effet aux entreprises de prendre de meilleures décisions, basées sur des informations plus nombreuses et plus précises.  

Les plateformes d’IA peuvent désormais extraire des informations exploitables en temps réel (de sources internes et externes). Elles sont aussi (et surtout) plus efficaces que le cerveau humain pour effectuer une analyse complète de ces données. Par ailleurs, elles s’avèrent redoutablement efficaces pour modéliser des scénarios possibles et efficients pour les entreprises ! 

Ces possibilités promettent de donner aux directions financières des entreprises un potentiel de prévision nettement plus aiguisé. En matière de cash management, cela implique plusieurs choses :

  • Une meilleure supervision des délais de recouvrement des factures clients (et donc des futures entrées de cash) ; 
  • Une meilleure anticipation de l’évolution des coûts compte tenu de l’activité (et donc des futures décaissements à prévoir pour l’entreprise) ;  
  • Des prévisions en temps réel sur les conditions du marché (notamment taux d’intérêts et de changes, et donc la possibilité de discerner en amont les opportunités et les zones de risques).  

 

#2 – Optimisation de la gestion du Besoin en Fonds de Roulement (BFR)

Les défis du cash management

On le sait, les retards ou défauts de paiement font partie des premières raisons de dépôt de bilan pour les entreprises. Une meilleure gestion des délais d’encaissement, mais aussi des stocks est donc cruciale pour optimiser leur cash management.

Comme on l’a déjà vu, le potentiel prévisionnel de l’IA offre de nombreuses améliorations dans ce domaine. Mais une autre force de l’intelligence artificielle est également sa capacité à automatiser les processus les plus chronophages (et pour lesquelles l’intelligence humaine n’apporte qu’une valeur ajoutée relative). 

Introduire l’IA dans les processus de cash management

L’introduction de l’IA dans les processus de cash management (comme l’encaissement des clients, par exemple) permet une optimisation indéniable de la gestion du BFR. Les logiciels alimentés par l’IA permettent par exemple d’envoyer automatiquement des relances en cas de retard de paiement et donc d’anticiper les défauts, puis d’analyser leur fréquence par client, permettant ainsi un meilleur scoring.

Par ailleurs, l’analyse des historiques de vente et calendrier de production promet de faciliter également la gestion des stocks et leur distribution par site, et notamment sur les produits à durée de vie limitée (produits agro-alimentaires et pharmaceutiques notamment).

Globalement, l’automatisation de ces tâches indispensables mais chronophages permettra d’économiser des milliers d’heures de travail pour concentrer l’intelligence des collaborateurs sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Enfin, le recours à l’automatisation permise par l’IA éliminera également la fréquence des erreurs ou oublis d’origine humaine… Un beau gain de temps et de productivité en perspective pour les entreprises !

#3Améliorer les placements de trésorerie grâce à l’IA

L’IA permet également d’optimiser les placements de la trésorerie excédentaire des entreprises en faisant émerger des solutions de type robo-advisors. Ces outils numériques ont pour principal objectif d’offrir des conseils sur mesure en matière d’investissement (le tout, à un tarif plus abordable qu’un cabinet de conseil). 

L’IA alimente ainsi des algorithmes d’analyse des données de marché en temps réel. Sur la base des informations traitées, ces solutions peuvent ensuite émettre des recommandations d’investissement et d’optimisation de la trésorerie d’une entreprise. Le tout, en tenant compte de ses objectifs de rendement, de son profil de risque et de ses contraintes de durée de mobilisation du cash notamment. 

#4 – Faciliter la gestion des risques 

On connaît déjà l’impact de l’IA dans la gestion des fraudes bancaires et des risques financiers pris par les institutions financières. Par exemple, la banque JPMorgan Chase exploite  déjà l‘automatisation des processus robotiques (RPA) pour effectuer des tâches comme l’extraction de données ou la conformité aux réglementations de type Know Your Customer.  

L’IA permettra ainsi de s’assurer de la solvabilité d’un client ou de la robustesse d’un fournisseur : un outil largement utilisé par les risk managers (et boosté par l’IA) est le SIGR. Le Système d’Information de Gestion des Risques permet en effet d’optimiser la visualisation des données traitées. Son objectif est d’avoir une vision plus concrète des risques encourus par l’entreprise, par exemple sur les questions de blanchiment et de fraude. Le croisement de données servira d’indicateur en temps réel pour axer les analyses et prendre les bonnes décisions en conséquence…

#5 – Une affectation de la trésorerie plus pertinente grâce à l’Intelligence Artificielle

L’optimisation de la trésorerie dans les entités des grandes entreprises constitue un autre champ d’application de l’IA en matière de cash management. L’IA permet aussi d’allouer la trésorerie de façon optimale en fonction des besoins des filiales d’une grande entreprise.  

Là encore, l’apprentissage automatique s’annonce particulièrement utile. Il permet de fournir de meilleures estimations sur les besoins de l’entité en fonction de l’historique de mais aussi des prévisions d’activité ou d’investissement (Capex). Plus largement, il aidera les entreprises à développer et optimiser de nouvelles stratégies de gestion de trésorerie en tenant compte des potentielles évolutions de leur marché et d’autres contraintes complexes (changement de réglementation, taux d’intérêts, inflation, etc.).  

L’IA offre ainsi des perspectives très intéressantes en matière de cash management, tant sur les aspects de gestion du risque que de l’optimisation de la trésorerie. Néanmoins, il est aussi important d’en comprendre les limites actuelles. En dépit des gains de productivité et d’efficacité, ces outils sont extrêmement dépendants des données qui alimentent leurs algorithmes d’apprentissage. Avant de les mettre en place et de systématiser leur usage, les entreprises devront donc s’assurer d’avoir un volume de données suffisamment important, exact et exhaustif. C’est la condition sine qua none si elles veulent que leurs modèles prédictifs soient robustes et fiables.

 

Découvrez nos formations Data & IA appliqués à la finance : 

 

 

 

Ces articles devraient vous intéresser

Connect

Pour recevoir nos derniers articles sur la Data et l'Intelligence Artificielle, abonnez vous à Connect, l’email qui fait du bien à vos données.

Le Pont Learning