Aujourd'hui, dans de nombreuses organisations financières, les calculs habituels sont effectués comme par le passé, mais l'exercice a été largement automatisé. Libérées des tâches manuelles et répétitives, les équipes financières - et les directeurs financiers qui les dirigent - peuvent se concentrer sur ce qui est le plus important pour l'entreprise : l'exécution de la stratégie.
Avec l'augmentation de la puissance de calcul, les technologies d'informatique cognitive telles que l'automatisation des processus robotiques, l'analyse des grandes données, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique apparaissent pour effectuer un plus grand nombre de tâches transactionnelles dans des délais beaucoup plus courts. Tout aussi importants, si ce n'est plus, ces outils peuvent mettre au jour en temps réel des détails commerciaux d'une importance vitale pour la réussite stratégique d'une entreprise.
De puissants algorithmes peuvent analyser un immense volume d'informations macroéconomiques, géopolitiques et concurrentielles externes, ainsi que des données opérationnelles et financières internes, afin d'éclairer les conditions commerciales les plus diverses, telles qu'elles se présentent à l'heure actuelle. Armé de ces informations, un directeur financier peut atteindre l'excellence fonctionnelle, en adaptant rapidement sa stratégie et ses tactiques pour tirer le meilleur parti des informations dont il dispose.
Nous vivons à l'ère de l'analyse. Comme à chaque époque, il y aura des gagnants et des perdants. Les entreprises qui exploitent les connaissances numériques pour optimiser leurs produits, leurs services et leurs opérations sont les gagnantes de demain, leurs revenus augmentant au moins huit fois plus vite que le PIB mondial, selon une étude de Forrester. Les perdants sont les entreprises qui ne parviennent pas à mettre en œuvre l'informatique cognitive ou qui arrivent trop tard à la fête.
Les robots ne sont pas en train d'arriver, ils sont déjà là
Les directeurs financiers sont aux premières loges lorsqu'il s'agit de déployer des technologies cognitives. D'une part, les outils changent la donne pour le secteur de la finance et de la comptabilité. De plus, l'organisation financière a une longue tradition de mise en œuvre de nouvelles technologies qui rendent les fondements mathématiques de leur travail plus rapides et plus simples, depuis les calculatrices portables jusqu'aux feuilles de calcul automatisées en passant par l'analyse de données massives (big data). Enfin, c'est le directeur financier qui porte le portefeuille ou le porte-monnaie pour payer ces outils.
Un rapport de 2017 de Deloitte cite la finance comme le domaine fonctionnel d'une entreprise qui investit le plus souvent dans l'analytique, avec 79 % des entreprises interrogées déclarant que c'est le cas. Leur raisonnement est tout à fait logique : les machines peuvent analyser des dizaines de modèles financiers complexes en quelques minutes, alors qu'un être humain pourrait avoir du mal à en parcourir un seul en une semaine. "Les outils cognitifs peuvent repérer une seule variance dans un milliard de transactions sans la moindre difficulté, ce qu'un être humain ne pourrait jamais faire", affirme Deloitte.
Les outils peuvent repérer plus qu'un écart, c'est-à-dire la différence entre un coût budgétisé, planifié ou standard et le montant réel encouru. Grâce à de puissants algorithmes, les données opérationnelles et financières quotidiennes peuvent être transformées en informations utiles pour la prise de décisions stratégiques et tactiques - sur une base horaire, voire moins, c'est-à-dire en temps réel, autant que faire se peut.
Imaginez ce qu'il est possible de faire avec cette information ? La production peut être alignée plus étroitement sur la demande réelle, les stocks peuvent être réduits au minimum absolu et les prix peuvent être optimisés pour générer progressivement plus de revenus auprès d'un client spécifique sur un certain marché ou dans une certaine zone géographique. Ce n'est là qu'un aperçu des divers avantages commerciaux de l'analyse en temps réel.
Les outils seuls ne peuvent pas fournir cette valeur. Deux idées me viennent à l'esprit. La première, même si d'autres ne sont pas d'accord, est que des personnes sont nécessaires pour déterminer quels types de données sont les plus importants pour l'accès, la collecte et l'analyse - une bonne nouvelle pour les personnes qui craignent pour leur emploi. La seconde est plus technique. Les données sont comme l'eau. Sans plomberie, elles ne s'écoulent pas toujours là où vous voulez qu'elles aillent.
Remodeler la finance
Examinons d'abord le premier défi. Il est certain que l'essor des technologies informatiques cognitives va bouleverser les paradigmes traditionnels de l'emploi. Mais ce n'est pas nouveau : depuis la révolution industrielle, les machines ont toujours remplacé les tâches habituellement accomplies par les hommes. La vision dystopique est que "le travail tel que nous le connaissons va bientôt disparaître" (tapez ces mots dans un moteur de recherche si vous voulez gâcher votre journée). La vérité est plus nuancée.
Les technologies d'informatique cognitive sont des outils comme les autres, utilisés pour remplir une fonction spécifique. Un marteau ne sert à rien sans un bras humain qui le manie. Des personnes sont nécessaires pour déployer et utiliser efficacement les outils cognitifs ; sinon, les machines fonctionnent sans raison d'être. En fait, McKinsey estime que jusqu'à quatre millions d'emplois seront créés dans le monde au cours de la prochaine décennie, simplement pour interpréter les informations produites par les machines.
Dans le contexte de la finance et de la comptabilité, les technologies cognitives peuvent être conçues et élaborées pour répondre à des questions spécifiques telles que les ventes d'hier par région ou les produits dont les performances sont insuffisantes cette semaine. Pour fournir les réponses, il faut accéder à des données structurées et non structurées appropriées et précises et les intégrer. Seuls des êtres humains dotés d'une curiosité intellectuelle et d'une expertise dans leur domaine peuvent alimenter la machine pour générer des informations immédiates.
Le deuxième défi est au cœur de ce que nous faisons ici à SnapLogic. Une fois que le directeur financier et son équipe ont déterminé quelles données en temps réel sont cruciales pour la stratégie, un système de plomberie robuste est nécessaire pour extraire et intégrer les données de diverses sources dans un lac de données. Les technologies d'intégration de données existantes peuvent réaliser cet exercice, mais pas dans les délais nécessaires pour prendre des décisions qui changent la donne.
Les plateformes d'intégration modernes et natives cloud comme la nôtre offrent un niveau de rapidité compatible avec le pouvoir de transformation de l'informatique cognitive et les souhaits des directeurs financiers en matière de prise de décision. Les entreprises axées sur les données ont besoin d'un outil en libre-service simple mais puissant, capable d'unifier les points d'extrémité de plusieurs systèmes, applications, flux de données volumineux, entrepôts de données, outils d'analyse et autres sources de données diverses - sur un seul site plateforme. Avec des outils comme les nôtres, il est possible de connecter littéralement des centaines de points d'extrémité pour intégrer des millions de données structurées et non structurées à des fins d'analyse.
Si les données sont le nouveau pétrole, comme beaucoup l'ont dit, nous sommes la raffinerie en aval qui traite et purifie ce bien précieux. Les décisions stratégiques et financières d'un directeur financier en dépendent.
