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L’Intelligence Artificielle pour accélérer vos processus financiers

Salariée qui utilise une solution digitale

De nombreuses études (1) estiment que les organisations financières dédient plus de 50% de leur charge de travail à la collecte et l’analyse de données. C’est pourquoi l’automatisation est un outil à fort potentiel.

Avec la plateforme SAP S/4HANA, l’ERP nouvelle génération, SAP introduit un ensemble de techniques  permettant à la machine d’imiter une forme d’intelligence réelle, l’Intelligence Artificielle.

Les domaines d’application sont nombreux et peuvent être mis au service de la transformation de la fonction finance.

Le Machine Learning  pour optimiser la réconciliation bancaire

La réconciliation bancaire est un exemple de processus qui implique de nombreuses actions manuelles, notamment pour les flux d’encaissements :

SAP introduit dans la suite SAP S/4HANA, une solution innovante basée sur du Machine Learning et permettant d’atteindre des taux d’automatisation proche de 97%.

La solution apprend des données et actions historiques, c’est-à-dire des répétitions (patterns) dans un ou plusieurs flux de données (extraits de comptes électroniques, avis de paiements, banques partenaires/sociétés,…) et en tire des prédictions de réconciliation en se basant sur des statistiques.

Les critères de réconciliation sont ainsi continuellement affinés et  les nouveaux cas, les exceptions, traités en autonomie. Les taux d’automatisation considérablement améliorés contribuent à réduire les coûts de déploiements et coûts opérationnels.

L’analyse prédictive pour améliorer la prise de décision

L’évolution constante des modèles économiques  impose aux directions financières de gagner en efficacité et en agilité. Elles doivent anticiper les impacts sur les revenus, la profitabilité, l’affectation des ressources afin d’orienter la stratégie de l’entreprise.

La plateforme SAP S/4HANA embarque des scénarios d’analyses prédictives permettant d’établir des prévisions de chiffre d’affaires très fiables via des algorithmes se basant sur des données actuelles et historiques, internes et externes à l’organisation tel que le pipeline des ventes, les tendances du marché, l’évolution du PIB d’un pays, etc.

Ces prédictions effectuées en temps réel alimentent le processus de planification budgétaire et sont déclinées à tous les niveaux de l’organisation où des ajustements peuvent être effectués.

A cela s’ajoutent des outils de simulation permettant de visualiser l’impact des choix stratégiques tel que les changements d’organisation, le développement de nouveaux produits, etc.

Lutter contre la fraude et la cybercriminalité

La crise sanitaire et économique inédite que nous vivons ouvre aux fraudeurs de nouvelles failles pour parvenir à leurs fins. De nombreuses attaques n’étant jamais identifiées, il est impossible de déterminer avec précision les pertes pour les entreprises. En 2020, d’après l’ACFE Report to the Nations (2), la fraude et la cybercriminalité ont causées des pertes estimées à plus de 3 Milliards € dans 125 pays  (~5% du chiffre d’affaires des entreprises concernées, avec une moyenne de 415 K€ par attaque en Europe).

Avec SAP S/4HANA, SAP propose des solutions pour contrôler des volumes importants de transactions, identifier en temps réel les menaces et transactions frauduleuses et ainsi limiter les risques de pertes financières.

L’Intelligence Artificielle émet des recommandations permettant d’affiner continuellement les règles de contrôle et l’identification de nouveaux schémas de fraude sur la base de données historiques internes comme externes. Les taux d’efficacité dans la détection des anomalies et des fraudes se trouvent considérablement améliorés.

Au-delà des multiples scénarios disponibles en standard, SAP complète son offre SAP S/4HANA par une plateforme d’innovations dans le cloud (Business Technology Platform) qui permet de développer des applications et extensions autour du cœur SAP S/4HANA.

À travers la Business Technology Platform, les départements financiers ont accès aux technologies innovantes tel que le Machine Learning, l’analyse prédictive, les chatbots ou encore la Blockchain, à partir desquelles ils peuvent imaginer de nouveaux cas d’usages.


(1) A future that works: Automation, employment and productivity, Mckinsey&Company

(2) Report to the Nations, ACFE

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