La comptabilité est l'un des départements les plus importants, mais aussi les plus intimidants et coûteux dans presque toutes les entreprises.

Les comptables supervisent toutes les opérations financières d'une entreprise pour l'aider à fonctionner de manière fluide et efficace. Cela inclut la préparation et l'analyse des états financiers (par exemple, flux de trésorerie, compte de résultat, bilan), le paiement des impôts à temps, et la tenue du grand livre général (GL) des entreprises. Toutes ces tâches nécessitent une grande interaction humaine qui prend du temps et de l'argent ; peu importe à quel point un employé peut être prudent, il y a toujours un risque d'erreur humaine, qui pourrait s'amplifier et entraîner des résultats financiers dévastateurs à l'avenir.

Les tendances récentes ont rendu l'intelligence artificielle (IA) disponible dans les logiciels de comptabilité, ce qui a un impact significatif sur le secteur de la comptabilité et des finances, tout comme cela a été le cas pour chaque autre industrie. Avec l'aide de l'IA, les tâches comptables qui prenaient autrefois des heures et des jours peuvent maintenant être accomplies plus précisément en une fraction du temps.

L'IA économise du temps et de l'argent

L'IA est importante dans la comptabilité et les finances car elle rationalise et optimise de nombreux processus comptables répétitifs. Le résultat global est que les organisations peuvent économiser plus de temps et d'argent car l'IA fournit des informations précieuses aux analystes comptables et financiers et aide à analyser de grandes quantités de données rapidement, générant des données plus précises et exploitables à moindre coût. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour fournir des informations et des analyses, orientant la prise de décision stratégique qui affecte l'ensemble de l'entreprise.

Automatisation des tâches répétitives

L'IA dans la comptabilité et les finances a le potentiel de découvrir des tendances et des informations supplémentaires en analysant et en interprétant les données. Comme mentionné précédemment, le plus grand impact de l'IA dans ces départements est l'augmentation de l'efficacité et de la précision qui résulte de l'automatisation des tâches répétitives et administratives, aidant les équipes comptables à apporter une réelle valeur ajoutée à leur entreprise, à leurs clients, et aux deux.

L'IA améliore également plusieurs autres processus comptables, tels que les comptes fournisseurs et les comptes clients, la facturation, la facturation, la gestion des dépenses, et les achats ou approvisionnements. Avec l'IA, les équipes AP et AR peuvent analyser de grands volumes de transactions pour détecter des erreurs ou des tendances cachées, tandis que les équipes d'approvisionnement et de facturation ou de facturation peuvent détecter des problèmes potentiels avec les achats futurs, tels que les paiements en retard, les livraisons, et les deux.

Protection contre la fraude, audit ou conformité

L'application de l'IA aux ensembles de données peut également aider à réduire la fraude en fournissant des processus d'audit financier continus pour s'assurer que les entreprises sont conformes aux réglementations locales, fédérales et, le cas échéant, internationales.

L'IA utilise ses algorithmes pour trier rapidement de grands ensembles de données et signaler les fraudes potentielles et les activités suspectes. Elle passe au crible les comportements passés de différentes transactions pour mettre en évidence des comportements étranges, tels que des dépôts ou des retraits d'autres pays qui sont parfois plus importants que des sommes normales. L'IA apprend également en continu des audits GL et des corrections par des humains ou des transactions signalées afin de pouvoir porter de meilleurs jugements à l'avenir. De plus, l'IA aide à réduire la fraude avec la banque numérique, surtout à mesure que le volume des transactions et des données augmente. Elle recherche des paiements suspects et malhonnêtes qui auraient pu passer inaperçus en raison d'une erreur humaine.

L'un des travaux les plus importants, mais fastidieux des équipes comptables est l'audit de leurs données et dossiers pour être en conformité avec les réglementations gouvernementales. L'IA applique un audit continu du GL ou de la tenue des registres et capture les activités et transactions commerciales en temps réel. En effectuant des rapprochements et des ajustements continus des accruals, les livres d'une entreprise sont plus précis tout au long du mois, tout en supprimant une partie du fardeau de la clôture de fin de mois pour les équipes financières et comptables. Les algorithmes activés par l'IA dans ce logiciel utilisent ces audits pour aider à garantir que les documents et processus de l'entreprise respectent les lois et règles établies par différentes institutions gouvernementales.

L'IA dans la finance

Les avantages de la finance alimentée par l'IA sont énormes. Ce mois-ci seulement, il y a eu des cas d'utilisation intéressants et un intérêt impressionnant sur le marché.

Tipalti lève 150 millions de dollars pour automatiser les flux de travail de paiement avec l'IA

Tipalti, un acteur de premier plan sur le Enterprise Payment Software Grid® de G2 (ainsi qu'un acteur de niche dans le AP Automation Software Grid®), est maintenant évalué à plus de 2 milliards de dollars après avoir levé 150 millions de dollars lors d'un financement de série E, dirigé par Durable Capital Partners. L'entreprise utilise l'apprentissage automatique pour réduire les risques et les erreurs tout en découvrant des flux de travail qui pourraient être rationalisés. Ils ont un composant appelé "Detect" qui suit une gamme de points de données, tels que les e-mails et les paiements, dans le but de découvrir des schémas pouvant indiquer un comportement frauduleux. Le moment du financement n'est sûrement pas une coïncidence, car les entreprises se concentrent particulièrement sur la surveillance de l'origine et de la destination de l'argent pendant la pandémie.

Comme on peut le voir dans le graphique ci-dessous, les données de G2 reflètent cette soif de logiciels pour aider les entreprises à gérer et automatiser leurs processus de paiement. Cela peut être vu par le pic de trafic vers les catégories Enterprise Payments Software et AP Automation Software en mars 2020 lorsque le confinement dû à la pandémie de COVID-19 a commencé aux États-Unis.

Nym Health lève 16,5 millions de dollars pour ses outils d'apprentissage automatique auditable pour automatiser la facturation hospitalière

Nym, qui a construit une plateforme pour automatiser la gestion du cycle de revenus pour la facturation hospitalière, vient de lever 16,5 millions de dollars y compris un financement de la branche de capital-risque de Google, GV. Leurs outils d'apprentissage automatique aident les hôpitaux avec le problème perpétuel de la facturation, qui peut être particulièrement difficile en raison de la codification compliquée. Leur logiciel convertit automatiquement les dossiers médicaux et les dossiers médicaux électroniques des consultations des médecins en codes de facturation appropriés.

Selon Nym, "l'entreprise utilise le traitement du langage naturel et les taxonomies qui ont été spécifiquement développés pour comprendre le langage clinique afin de déterminer la charge optimale pour chaque procédure, examen et diagnostic effectué pour un patient."

Les complications de facturation sont un problème particulièrement difficile dans le domaine de la santé et dans d'autres industries, telles que les services financiers et le commerce de détail. La technologie basée sur le traitement du langage naturel (NLP) peut aider les départements financiers dans n'importe laquelle de ces industries à comprendre les factures, les factures, et plus encore.

Comme nous l'avons vu dans les catégories sur G2, les entreprises ont été désireuses de numériser et d'automatiser leur travail et leurs flux de travail depuis longtemps. En raison de la pandémie de COVID-19, les entreprises ont afflué vers G2 depuis mars 2020, cherchant des moyens de travailler plus intelligemment. Nous avons constaté une augmentation majeure du trafic sur le site, les entreprises cherchant à raccourcir les délais et à innover rapidement à grande échelle. Nous avons vu cette tendance dans nos catégories de processus, ainsi que dans le domaine financier.

Les entreprises peuvent choisir entre des solutions prêtes à l'emploi, comme celles de Nym Health et Tipalti, et des plateformes de science des données de bout en bout. Cependant, ce n'est pas nécessairement un scénario de l'un ou l'autre en raison de l'évolution de la technologie et des capacités d'intégration améliorées. Dans ce cas, les talents en science des données peuvent se concentrer sur des projets spécifiques et les entreprises peuvent se tourner vers des solutions prêtes à l'emploi pour automatiser d'autres processus.

Le point de vue de G2 : Construire ou acheter

Nous allons faire un léger détour pour examiner l'utilisation de l'IA dans les services financiers de bas en haut, ou comment les institutions s'appuient sur les talents en science des données pour développer leurs propres solutions alimentées par l'IA. Similaire à l'horizontale finance et comptabilité, l'IA dans les services financiers est utilisée pour automatiser les tâches répétitives, telles que la collecte et le tri des données, la compréhension des données non structurées, et la détection des tendances au fil du temps.

Le dilemme construire ou acheter pèse lourd dans l'espace de l'IA. Avec les data scientists et autres experts en données étant chers et difficiles à trouver, de nombreuses entreprises optent pour des solutions plus prêtes à l'emploi qu'elles peuvent utiliser même avec peu ou pas d'expérience en science des données.

Ces outils prêts à l'emploi varient dans leur robustesse et le degré auquel ils facilitent les tâches de science des données de manière complète. Par exemple, le logiciel d'apprentissage automatique est plus axé sur les solutions ponctuelles, tandis que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique permettent aux entreprises de faciliter leurs projets d'IA de bout en bout. L'une ou l'autre de ces approches peut être utilisée pour dynamiser les opérations financières, que ce soit au sein d'une organisation ou dans les services financiers.

En regardant les données de révision de G2 ci-dessus, nous pouvons voir à quel point l'utilisation de l'IA est prolifique dans la finance—les services financiers étant parmi les 10 premières industries utilisant ces plateformes. Bien que le mot sur la rue soit que "l'IA est chère", cela ne doit pas être le cas. En regardant l'utilisation de l'IA avec les services financiers, les utilisateurs de G2 ont signalé payer entre moins de 1000 $ et plus de 250 000 $ par an et entre moins de 1000 $ et plus de 50 000 $ pour les coûts d'installation uniques. Par conséquent, la fourchette de prix varie considérablement, ce qui signifie que les entreprises peuvent investir dans la technologie en fonction de leur budget et du retour sur investissement qu'elles cherchent à en tirer.

Données, données, et encore des données

À mesure que les entreprises accumulent de plus en plus de données, il est important d'organiser et d'utiliser les données pour découvrir des tendances et d'autres informations importantes. Quel que soit le département, l'IA peut aider à analyser de grandes quantités de données à des vitesses rapides, optimiser les flux de travail, signaler les irrégularités, et aider à la prise de décision globale.

Un exemple d'équipes comptables utilisant cette fonctionnalité de l'IA est dans l'analyse des flux de trésorerie et la prévision. En passant au crible des nombres et des transactions sans fin, l'IA peut aider à prédire si et quand une entreprise pourrait manquer d'argent et, par conséquent, permettre à l'entreprise de prendre les mesures proactives appropriées pour réévaluer leur situation.

L'IA peut également examiner rapidement les factures et les factures pour détecter les doublons et réduire les paiements excessifs ou doubles. Les cabinets comptables utilisent l'IA pour répondre de manière proactive aux défis des clients avant qu'ils ne deviennent trop graves. Avec les informations dérivées de l'IA, les planificateurs financiers ou les comptables peuvent ajuster un plan d'investissement ou des dépenses pour mieux planifier l'avenir et éviter d'éventuelles erreurs financières.

Les règles de la comptabilité restent les mêmes, mais la façon dont les tâches et les processus comptables sont effectués changent rapidement. L'industrie est d'accord ; selon une enquête mondiale menée auprès de plus de 3 000 cadres, gestionnaires et analystes par le MIT Sloan Management Review, "Presque 85 % pensent que l'IA permettra à leurs entreprises d'obtenir ou de maintenir un avantage concurrentiel. Mais seulement environ une entreprise sur cinq a intégré l'IA dans certaines offres ou processus."

La profession comptable devient plus sophistiquée et rationalisée, et il est important que les comptables et les équipes financières ne résistent pas à ces changements. Ils pourraient finir par être laissés pour compte par ceux qui ont adopté de nouveaux logiciels et services qui exploitent la puissance de l'IA, pour tirer parti des économies de coûts et de temps qu'ils offrent.

Cet article est co-écrit par Matthew Miller, chercheur principal chez G2, IA & analytics