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Les Superpouvoirs émergents de la Finance

Avec l’hyperautomatisation pilotée par l’IA, la finance autonome et le « Digital Business Partnering », les équipes financières accèdent à de nouvelles opportunités pour créer de la valeur.

  • Technologies avancées : L’IA automatise les tâches, ce qui permet de réaliser des analyses stratégiques et de gagner en précision.

  • Demande d’efficacité : Rationaliser les processus, optimiser les ressources et réduire les coûts.

  • Concurrence mondiale : Données intégrées pour des réponses globales plus rapides et plus précises.

  • Hyperautomatisation et finance autonome : Automatiser les opérations financières pour prendre de meilleures décisions.

  • Gestion du changement : Surmonter les résistances, investir dans la technologie, favoriser l’innovation.

Table des matières

Les trois tendances déterminantes pour l’avenir des équipes financières

Les équipes de planification et d’analyse financière (FP&A), de contrôle de gestion et de finance en général sont arrivées à un tournant et doivent repenser la valeur qu’elles apportent à leurs organisations. Trois grandes tendances clés motivent cette remise en question : l’essor des technologies de pointe comme l’IA et l’hyperautomatisation, un besoin d’accroitre l’efficacité, et l’intensité de la concurrence mondiale. Pourtant, selon le cabinet Ventana Research, seule une organisation FP&A sur quatre aura redéfini sa mission pour faciliter les processus de planification des dirigeants des unités opérationnelles d’ici 20271.

Les équipes en mesure de comprendre et d’exploiter efficacement ces tendances auront les moyens de booster la valeur de leur organisation, en renforçant ses performances et en lui permettant de saisir plus rapidement les opportunités. C’est ce qui leur permettra de prendre une longueur d’avance sur les autres.

1. Technologies de pointe.

Grâce à l’intelligence artificielle, les équipes FP&A peuvent automatiser de nombreuses tâches répétitives pour consacrer plus de temps aux analyses stratégiques et aux projets à long terme. D’une part, l’intelligence artificielle générative (GenAI) simplifie la transmission d’informations complexes tout en favorisant une vision commune. De l’autre, les algorithmes du Machine Learning (ML) aident les entreprises à formuler des prédictions plus précises et à créer des scénarios modélisant tous les facteurs clés de l’entreprise. Or, ce changement de perspective permet aux équipes FP&A de mieux appréhender les objectifs de l’entreprise et l’impact des données financières et opérationnelles sur leur réalisation. À terme, cette tendance génèrera plus de valeur en favorisant une compréhension approfondie des données et une plus grande autonomie des équipes financières, tout en permettant d’automatiser les tâches routinières.

2. Demande d’efficacité.

Les entreprises sont constamment à la recherche de nouveaux moyens d’optimiser leurs performances et de réduire leurs coûts. Pour atteindre ces objectifs, les équipes FP&A peuvent simplifier leurs processus et automatiser leurs opérations afin d’accroître leur efficacité avec moins de ressources. En outre, elles peuvent utiliser les données financières et opérationnelles pour optimiser les différents secteurs d’une organisation, ce qui permettrait d’identifier de nouvelles ressources et de les réaffecter à des activités génératrices de valeur. Pour cela, elles doivent être ouvertes au changement et prêtes à acquérir de nouvelles compétences technologiques.

3. Concurrence mondiale.

Les organisations évoluent dans un monde de plus en plus volatile, complexe et mondialement interconnecté, où la moindre perturbation locale, aussi insignifiante soit-elle, peut entraîner des répercussions à l’échelle planétaire. Peu à peu, les organisations commencent à mettre en place des équipes véritablement internationales opérant dans des langues et des cultures différentes. Parmi elles, les plus efficaces ont développé un langage commun basé sur une « source unique de vérité » afin de prendre de l’avance sur la concurrence.

Grille d’évaluation des performances Jedox

Face à ces tendances, les entreprises doivent revoir leur stratégie. Stephan Wedderwille responsable mondial de la recherche chez Jedox, a élaboré un cadre simple qui aide les responsables FP&A à évaluer les forces et les faiblesses de leur organisation.

grille evaluation performances

Pour déterminer votre état actuel, vous devez maîtriser certaines méta-compétences, telles que :

  • Intégrer de multiples points de données provenant d’un ensemble de plus en plus diversifié de sources, de systèmes et de solutions ponctuelles.

  • Faire preuve d’adaptabilité et de souplesse pour gérer les imprévus, tout en maintenant une réactivité et une agilité indispensables pour rester pertinents et résilients face aux changements.

  • Simplifier pour gérer les complexités des processus FP&A rationalisés, la collecte de données auprès des équipes de l’ensemble de l’organisation et l’utilisation pratique d’outils avancés tels que l’IA. Cette simplification englobe également la convivialité et la fonction de libre-service qui permettent à chacun d’utiliser la plateforme sans codage ni autres connaissances techniques avancées, l’IA/ML jouant le rôle de catalyseur en arrière-plan (par exemple, en traitant de grandes quantités de données et en automatisant les processus).

Selon une enquête récente menée par Jedox (n=91), la plupart des professionnels du FP&A consacre la majeure partie du temps à des activités telles que la collecte de données, l’analyse et le reporting plutôt qu’à générer des idées, influencer les décisions stratégiques et exercer un impact via des partenariats commerciaux2.

fpa experts temps depense apercu

En outre, les équipes financières se heurtent à certains obstacles qui entravent leur capacité à accroître la création de valeur :

  • Forte charge de travail manuel et manque d’automatisation
  • Incohérence des stocks de données
  • Problèmes de connexion aux systèmes sources
barrieres equipes finance augmentation valeur creation

Sources: 1,3,4

En résumé, les équipes FP&A actuelles consacrent trop de temps à des tâches manuelles et à forte intensité de main-d’œuvre qui seront affectées par l’IA et l’hyperautomatisation, alors que la quête d’efficacité et la complexité croissante des opérations mondiales s’intensifient. Elles doivent se préparer à un avenir où les activités de contrôle seront davantage automatisées afin de devenir des partenaires stratégiques qui aideront les entreprises à prendre de meilleures décisions dans un environnement en constante évolution. Ce livre blanc analyse la montée en puissance de l’hyperautomatisation et de la finance autonome basée sur l’IA, en mettant l’accent sur leur impact positif sur la communication, la collaboration et les partenariats commerciaux.

Comment les équipes financières doivent-elles aborder l’hyperautomatisation et la finance autonome ?

Gartner a récemment publié les résultats d’une enquête menée auprès de responsables financiers quant à l’impact de l’IA sur la croissance future. Pour un quart des répondants, l’IA stimulera la collecte et l’analyse des données, ce qui aidera les organisations à maintenir ou à accroître leur chiffre d’affaires jusqu’en 20255. Grâce à l’IA et aux technologies avancées, comme l’hyperautomatisation et la finance autonome, le domaine financier est sur le point de connaître une transformation radicale.

Qu’est-ce que l’hyperautomatisation ?

L’hyperautomatisation est un ensemble de technologies qui vise à automatiser les processus au sein d’un système unifié, réduisant ainsi la charge de travail et éliminant l’incertitude dans la planification et l’analyse. Plus qu’un simple processus d’automatisation, elle se caractérise par une vitesse, une efficacité et une évolutivité exceptionnelles. De son côté, la finance autonome désigne des agents logiciels auto-apprenants chargés d’automatiser les opérations commerciales et financières des entreprises en optimisant et en rationalisant la collecte ainsi que l’analyse des données financières, afin de prendre des décisions éclairées et plus récentes. La finance autonome se trouve surtout dans les entreprises qui sont expertes en Business Intelligence (BI) et en Enterprise Resource Planning (ERP) et qui travaillent avec un logiciel Enterprise Performance Management (EPM).

Réduire l’hyperautomatisation à une simple automatisation généralisée serait trop simpliste. En réalité, sa véritable valeur réside dans sa capacité à automatiser l’intégration des données voire, par extension, des processus organisationnels. Intégrée aux outils de Business Intelligence (BI) et d’Enterprise Performance Management (EPM), l’hyperautomatisation stimule l’efficacité et la précision des opérations financières et des prévisions. Ce système unifié pose les bases d’un système financier autonome où les opérations de routine et les processus complexes peuvent être exécutés automatiquement.

Comment fonctionne l’hyperautomatisation ?

En combinant plusieurs technologies différentes, l’hyperautomatisation repousse encore plus loin les limites de l’automatisation. Bien que les logiciels d’IA et de machine learning (ML) peuvent apprendre de manière autonome et optimiser les modèles et les opérations sans interaction humaine, cela ne peut pas se faire entièrement sans une supervision humaine. Le ML peut identifier les principaux facteurs de performance et leurs relations mutuelles, tandis que l’IA peut prendre des décisions, initier des processus et ajuster les plans en conséquence. L’émergence du traitement du langage naturel (NLP) et de la GenAI représente une source d’innovation considérable pour les équipes financière. Bien que toutes deux relèvent de l’IA, ces technologies ont des objectifs différents :

Le NLP a pour but de comprendre le langage humain. Il permet aux machines d’extraire le sens du texte et de la parole, d’analyser les sentiments, de classifier les informations et d’effectuer des tâches telles que la traduction automatique ou la rédaction de résumés. En revanche, la GenAI, ou IA générative, s’appuie sur ces capacités NLP pour créer un contenu original tel que du texte, du code ou même des images. Cette capacité créative peut être basée sur des prompts spécifiques ou peut être plus créative, par exemple en générant différents formats de textes artistiques.

D’autre part, l’automatisation robotisée des processus (RPA) utilise des logiciels informatiques pour reproduire des processus basés sur des règles. Souvent utilisée pour combler les écarts entre différentes sources et différents formats de données, la RPA se limite à exécuter des tâches individuelles clairement définies via des règles strictes.

On pourrait encore citer bien d’autres outils et technologies. Dans tous les cas, leur convergence ne se limite pas à rationaliser et automatiser les processus, mais peut les redéfinir en incitant les organisations à envisager de nouvelles perspectives et à exploiter les opportunités futures.

Les 5 avantages de l’hyperautomatisation

  • Efficacité. Elle améliore l’efficacité opérationnelle en réduisant considérablement le temps et les ressources consacrés à des tâches manuelles automatisables.

  • Agilité. Elle raccourci les cycles de reporting financier et les informations sont disponibles en temps réel, ce qui permet aux décideurs d’agir plus rapidement et en connaissance de cause.

  • Précision. Elle renforce l’exactitude et la qualité des données d’entreprise car il n’y a plus de saisie manuelle des données, où des erreurs peuvent se produire malgré le plus grand soin.

  • Réduction des risques. La haute précision des données permet des prévisions et des analyses plus exactes, ce qui augmente les chances de succès d’une organisation et, par conséquent, réduit les risques.

  • Collaboration. Elle favorise la connexion des données, des procédures, des opérations et des personnes, permettant à toutes les équipes de collaborer plus facilement grâce à un système unique, puisqu’elles partagent un langage et des objectifs communs.

L’hyperautomatisation en conditions réelles

En automatisant les tâches répétitives, en optimisant les flux de travail et en utilisant des algorithmes intelligents, l’hyperautomatisation aide les entreprises à améliorer leurs performances, à se concentrer sur les projets stratégiques et à fournir une valeur ajoutée exceptionnelle. Examinons quelques exemples concrets d’hyperautomatisation.

  • Rapports de gestion. Les opérations, telles que la facturation et la gestion des coûts, sont automatisées, avec des flux de travail end-to-end qui automatisent les approbations et détectent les anomalies, augmentant ainsi l’efficacité et la conformité.

  • Planification saisonnière. Du traitement des commandes aux prévisions de la demande, les flux de travail de la chaîne d’approvisionnement sont optimisés. Les prévisions concernant la demande permettent en outre de prévenir les ruptures de stock et d’éviter les surstocks, ainsi que de réduire les coûts de stockage et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Cela permet aux organisations de bénéficier d’une visibilité en temps réel, d’améliorer leur réactivité et de réduire erreurs.

  • Opérations commerciales et marketing. En automatisant des processus tels que la gestion de la relation client et le suivi des prospects, il est possible de simplifier les interactions et l’engagement des clients et d’obtenir davantage de commandes.

  • Fidélisation des clients. L’intégration des données permet aux organisations d’obtenir une vision globale de leurs clients, tandis que l’IA peut repérer les tendances ou les anomalies.

La gestion du changement est indispensable à la réussite de l’introduction de l’hyperautomatisation

Les organisations mondiales ont tout ce qu’il faut à portée de main pour redéfinir leur environnement de données, mais cette transformation n’est pas sans embûches. La phase initiale de mise en œuvre est souvent l’un des plus grands défis, car elle requiert des investissements technologiques importants et une formation adaptée. Les organisations sont confrontées à l’embarras du choix : elles doivent sélectionner les outils d’automatisation qui s’intègrent parfaitement dans les systèmes et processus existants.

La résistance au changement chez les équipes accoutumées à des méthodes de travail particulières constitue un autre défi de taille, qui requiert un changement culturel en faveur de l’hyperautomatisation. Beaucoup craignent que les technologies telles que l’IA ne remplacent la main-d’œuvre humaine, mais l’hyperautomatisation doit être vue comme une opportunité d’évoluer avec la technologie. Le déploiement de l’IA et d’autres technologies de pointe ne devrait pas avoir d’impact direct sur l’emploi. En revanche, ceux qui ne parviennent pas à s’adapter à ces changements risquent d’être laissés pour compte.

À mesure que l’hyperautomatisation se répand, les organisations se trouvent confrontées à un certain nombre de défis et d’opportunités. Grâce à ces nouvelles technologies, les entreprises peuvent redéfinir leur environnement de données, stimuler l’innovation et façonner leur future valeur ajoutée. Permettant une planification stratégique, une exécution sans faille et une culture de l’innovation, l’hyperautomatisation promet de changer le mode de fonctionnement des entreprises, en leur apportant une efficacité, une agilité et un avantage concurrentiel inégalés.

Qu’est-ce que la finance autonome ?

La finance autonome désigne la gestion automatisée des activités financières à l’aide de deux technologies : le NLP, un outil d’intelligence artificielle pratique qui interprète le langage humain, et le machine learning, qui assimile et apprend en permanence à partir des données saisies. Ces outils identifient les modèles et les tendances ou détectent des anomalies. La finance autonome permet ensuite d’intégrer ces technologies à des processus basés sur des données et des algorithmes afin d’automatiser les opérations financières. Ainsi, les gestionnaires financiers disposent d’une vue d’ensemble et peuvent exploiter les capacités de prévision lors de la prise de décisions financières.

Dans la finance autonome, l’intelligence artificielle (IA) optimise les tâches financières répétitives et quotidiennes, tandis que la blockchain assure la transparence. Enfin, la RPA permet une manipulation sécurisée et transparente des données financières. L’automatisation des processus manuels de gestion financière ne se résume pas à une simple modernisation technologique, ni même à une mode passagère : on assiste ici à un changement significatif, où les organisations interagissent avec l’écosystème économique sans intervention humaine ou presque.

L’importance de la finance autonome

Dans la finance autonome, les décisions financières stratégiques s’appuient sur une grande quantité de données et des analyses continues et automatisées. Extrêmement précis, pertinents et actuels, ces points de données permettent aux directeurs financiers de prendre des décisions éclairées en temps réel. Les capacités hautement prédictives et prescriptives des outils IA offrent aux organisations de nombreux avantages : elles gagnent du temps, réduisent les erreurs manuelles, améliorent la cohérence, la précision et l’efficacité, accélèrent la prise de décision, assurent la sécurité des données, renforcent les fonctions d’analyse et de reporting intelligentes, améliorent l’expérience des clients et optimisent la planification des ressources.

Selon Gartner, les technologies financières basées sur l’IA devraient réduire les coûts financiers de 40 % dans les années à venir. Les directeurs financiers et les cadres dirigeants doivent « impliquer toutes les équipes et repenser les concepts existants ». Avec la finance autonome, il n’est plus nécessaire de collecter, saisir manuellement et analyser les données tous les jours sans intégration interfonctionnelle. Les directeurs financiers bénéficient d’une vue d’ensemble complète et peuvent faire évoluer la demande des clients. En fin de compte, l’évaluation et l’analyse continues des données financières permettent également d’augmenter le chiffre d’affaires.

La technologie de la finance autonome

La finance autonome repose sur trois technologies majeures : l’IA, le blockchain et l’hyperautomatisation. Ces technologies reposent sur des algorithmes d’IA et de ML capables d’analyser de grandes quantités de données en temps réel, de prédire des tendances et de fournir des informations synthétiques grâce à GenAI… Intégrés à des outils SaaS, BI et CPM, ces systèmes offrent des perspectives inégalées sur les marchés et les entreprises, contribuant ainsi à améliorer l’efficacité et la précision des opérations financières, à fournir des prévisions et à appuyer les prises de décision.

À qui s’adresse la finance autonome ?

Avec une gestion efficace des performances, les équipes, la direction et les parties prenantes peuvent prendre des mesures décisives, contrôler la trajectoire de l’organisation et améliorer l’efficacité opérationnelle et la rentabilité. Selon Goldman Sachs, l’utilisation de l’IA générative en finance pourrait stimuler l’économie mondiale de 7 % et augmenter la productivité globale de 1,5 %. D’après une enquête menée par Salesforce, 89 % des directeurs de services financiers estiment que les premières entreprises à déployer la finance autonome prendront une avance considérable sur la concurrence. Mais qui en seront les principaux bénéficiaires ?

  • Directeurs financiers, FP&A et services comptables. En utilisant des modèles adaptables et directement opérationnels et une logique préétablie pour la préparation automatique des données, les directeurs financiers et les responsables FP&A peuvent faciliter la planification, la budgétisation, l’élaboration des prévisions et l’audit, tout en fournissant rapidement des informations financières précises et des décisions éclairées aux parties prenantes. Les équipes comptables peuvent aussi collaborer plus facilement, afin de synchroniser, vérifier et coordonner les opérations financières en toute fluidité.

  • Finance d’entreprise. Les entreprises bénéficient d’évaluations des risques et de décisions automatisées en temps réel, ce qui améliore considérablement l’efficience, l’efficacité et la réflexion stratégique dans le domaine financier.

  • Investisseurs, institutions financières, banques. Les investisseurs privés recherchent eux aussi des outils leur permettant d’optimiser leurs finances en déployant un minimum d’efforts, tandis que les institutions financières veulent prendre des décisions plus précises et améliorer leur efficacité opérationnelle. Quant aux banques, leur but est d’améliorer leur service client et leurs processus internes.

  • Directeurs financiers. Les directeurs financiers sont souvent à la recherche d’outils de pointe pour simplifier et accélérer leurs opérations et obtenir ainsi un avantage concurrentiel.

Comment les directeurs financiers tirent-ils parti de la finance autonome ?

Les directeurs financiers sont les mieux placés pour exploiter pleinement le potentiel des technologies financières, reconnaitre leurs avantages et se prononcer en faveur de leur mise en œuvre pour atteindre les objectifs financiers. D’après le rapport Gartner, près de 64 % des directeurs financiers estiment que la finance autonome « deviendra une réalité au cours des six prochaines années ». Voici les avantages qu’ils peuvent en retirer :

En fournissant à ses utilisateurs les outils nécessaires pour tirer profit d’une fonction financière autonome, Jedox fait figure de précurseur dans la mise en oeuvre de ces évolutions technologiques. Grâce à la synchronisation en temps réel des données opérationnelles et financières et à la création automatique d’un jumeau numérique de l’entreprise, les dirigeants de Jedox peuvent modéliser n’importe quel scénario, notamment l’évolution de la demande ou les désabonnements des clients, grâce à des prévisions basées par l’IA. En outre, les tableaux de bord par glisserdéposer de Jedox permettent de transmettre des informations ad hoc, offrant ainsi aux dirigeants une vision approfondie des leviers de leur organisation et les incitant à concentrer leurs efforts sur la réalisation de leurs objectifs de planification.

Décrypter les implications :

un jumeau numérique pour une modélisation en temps réel de l’entreprise et du “Digital Business Partnering ” pour une communication efficace

L’hyperautomatisation et la finance autonome permettent avant tout d’identifier et de mettre en évidence les facteurs qui améliorent la performance. En créant un jumeau numérique de votre entreprise, l’analyse des facteurs clés révèle les critères essentiels à la réussite économique et transforme les données brutes en informations exploitables.

Création d’un jumeau numérique de l’entreprise grâce à l’analyse des facteurs clés

L’analyse des facteurs clés est une méthode qui vise à identifier les principaux leviers influençant les performances de l’organisation. Il s’agit de comprendre ces facteurs et d’analyser la manière dont ils interagissent en vue d’atteindre objectif donné. Grâce à cette étude, les organisations peuvent ainsi comprendre quels leviers activer pour atteindre leurs objectifs.

Pour identifier ces facteurs clés, il est essentiel de rassembler toutes les données de l’entreprise, des données financières aux données opérationnelles, des ressources humaines et d’autres départements spécialisés. Sur la base de ces données et de leur modélisation, un jumeau numérique peut être créé pour simuler des scénarios et comprendre l’impact de différents facteurs internes et externes sur les performances. L’organisation peut ainsi anticiper les résultats et planifier sa réussite.

financial key drivers business

Exemples de facteurs clés

Le volume des ventes, la valeur moyenne des transactions et le coût d’acquisition des clients sont des exemples de facteurs financiers cruciaux pour une organisation. Toutefois, il ne faut pas se limiter exclusivement à analyser ces données financières au risque de négliger des éléments opérationnels déterminants. Les niveaux de service, les délais de livraison et la rotation du personnel ont également un impact sur les opérations.

Le rapprochement entre les facteurs financiers et opérationnels aide les organisations à mieux appréhender leur impact sur la performance. Toutefois, cette approche ne tient pas compte des influences externes (comme les taux d’intérêt, les taux de change et le coût des matériaux bruts) qui pourraient également jouer un rôle crucial. Pour comprendre pleinement les éléments qui déterminent leurs performances, les organisations doivent donc prendre en compte autant de facteurs internes et externes que possible.

Identifier les facteurs clés : collecte, intégration et qualité des données

Collecter et préparer les données nécessaires à l’analyse des facteurs clés peut être fastidieux, puisqu’il est nécessaire d’homogénéiser différents formats et calendriers de présentation des rapports. Ce type de tâche est aussi propice à l’erreur humaine. En automatisant l’intégration de leurs données pour créer une source de vérité unique, les organisations peuvent identifier plus efficacement les principaux moteurs de la performance. Outre un gain de temps important, l’automatisation permet en effet d’éliminer les erreurs, tout en mettant en place une plateforme unique qui favorise la collaboration. De plus, les technologies innovantes, telles que l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel et le machine learning, ouvrent de nouvelles possibilités pour l’automatisation des processus. Par exemple, l’assistant de préparation des données Jedox AIssisted™ utilise l’IA pour nettoyer et préparer les données en vue d’analyser les facteurs clés.

  • Analyse basée sur l’IA. Pour identifier les facteurs, on peut recourir à des méthodes statistiques telles que l’analyse de corrélation, l’analyse de régression ou l’analyse de variance, ce qui permet de quantifier la relation entre les variables et le résultat. Cependant, jongler avec des feuilles de calcul isolées et des systèmes sources divers peut compliquer et ralentir l’analyse. L’assistant à l’analyse des facteurs Jedox AIssisted™ identifie et cartographie les principaux facteurs de performance en identifiant les modèles, les tendances et les anomalies. Il indique aussi le degré de fiabilité de la prédiction sous forme de pourcentage.

  • Modélisation du comportement. En utilisant un jumeau numérique fondé sur une solide compréhension des facteurs internes et externes, les organisations peuvent évaluer l’impact des changements, élaborer des scénarios multiples et concevoir des plans de réussite. En renforçant la précision des prévisions basées sur l’analyse des facteurs clés, l’assistant Jedox AIssisted™ permet d’imaginer facilement le meilleur et le pire scénario, ainsi que tous les autres cas de figure potentiels. Henkell Freixenet, premier producteur mondial de vin mousseux, a constaté que les prévisions générées grâce aux algorithmes générés par l’IA étaient correctes dans 91 % des cas.

  • Aperçu plus poussé. L’analyse des facteurs clés aide les organisations à identifier les actions nécessaires pour atteindre leurs objectifs. En examinant attentivement les facteurs internes et externes les plus importants, en comprenant leurs interactions et en anticipant leurs effets, elles peuvent planifier efficacement les résultats. À mesure que les entreprises évoluent vers une finance autonome, elles adoptent de plus en plus l’IA et le machine learning pour automatiser, intégrer, analyser et établir des prévisions plus intelligentes.

aissisted driver analysis dashboard

Communication, collaboration et optimisation du temps pour le « Digital Business Partnering »

Un véritable business partnering est toujours axé sur les parties prenantes. Pour cela, il faut comprendre en profondeur les priorités de toutes les parties prenantes, renforcer l’efficacité de la communication, avoir une vision à 306° et se focaliser sur la réalisation de leurs objectifs. Une gestion réussie de l’hyperautomatisation pilotée par l’IA est le point de départ des équipes financières qui travaillent de manière autonome et qui basent leur communication et leur collaboration sur le jumeau numérique. Celui-ci se base à son tour sur les principaux moteurs de l’entreprise.

Même si les compétences quantitatives resteront essentielles aux professionnels de la finance pour comprendre et valider les résultats de l’hyperautomatisation, ils devront cultiver et développer de nouvelles compétences clés, comme la communication, le sens des affaires, la gestion des relations et l’esprit de leadership Tout cela favorise le passage d’une planification isolée à une planification d’entreprise intégrée (PIE) et la collaboration interdépartementale sur une plate-forme unique et harmonisée. De cette manière, même les entreprises les plus complexes pourront planifier facilement. Cela permettra d’identifier des opportunités, d’identifier plus rapidement les points faibles des processus commerciaux, et d’élaborer une série de scénarios, aboutissant ainsi à de meilleures décisions et des données de meilleure qualité dans l’ensemble de l’organisation.

Qu’est-ce que la planification intégrée d’entreprise (IBP) ?

processus ideal integre planification affaires

Six critères importants

à prendre en compte lors du choix de la technologie pour l’hyperautomatisation et la finance autonome et de l’étape vers le “Digital Business Partnering”

En intégrant la planification stratégique, financière et opérationnelle avec la gestion des performances, on devrait obtenir à terme des plans et des prévisions plus précis et simplifiés et de suivre les performances. Chaque équipe doit pouvoir créer ses propres rapports et analyses, ou combiner les données de la façon qui leur paraît la plus judicieuse, de manière autonome et transparente.

Pour choisir la meilleure solution, posez-vous les six questions suivantes :

  • 1
    La solution permet-elle une planification unifiée, collaborative et transversale ?
  • 2
    Est-elle suffisamment adaptable et évolutive pour évoluer avec votre organisation ?
  • 3
    Peut-elle briser les silos de données en faisant émerger des informations grâce à une compréhension commune de l’entreprise ?
  • 4
    Prend-elle en charge l’hyperautomatisation et permet-elle une intégration facile de toutes les sources de données ?
  • 5
    Propose-t-elle des fonctionnalités modernes, telles que l’IA générative et le Machine Learning ?
  • 6
    La fonctionnalité IA intégrée permet-elle de relier le résultat financier et le résultat d’exploitation et d’obtenir ainsi des connaissances détaillées et différenciées ?

Conclusion

Adopter les nouvelles capacités pour de bon

Dans un contexte économique mondial de plus en plus complexe et parfois incertain, les directeurs financiers, les équipes FP&A et les départements financiers doivent apporter plus de valeur à leurs organisations que la simple collecte manuelle de données, la gestion des coûts et la préparation de rapports. Leur rôle consiste à livrer des analyses plus approfondies, à identifier de nouvelles opportunités et à s’adapter rapidement aux enjeux importants. Avant tout, ils doivent aborder le changement avec conviction et avoir toujours une longueur d’avance sur la concurrence. Ce n’est qu’ainsi que l’entreprise pourra croître et s’affirmer avec confiance face à ses concurrents.

Grâce à l’hyperautomatisation et à la finance autonome, les équipes financières peuvent conduire une analyse des facteurs critiques, modéliser différents scénarios et opérer en toute autonomie. À travers la redéfinition de leur rôle, les professionnels de la finance peuvent améliorer la planification stratégique et l’innovation, tout en améliorant l’automatisation des données, l’intégration et l’efficacité opérationnelle à tous les niveaux de leur entreprise. En combinant des partenaires humains et numériques, les directeurs financiers et les professionnels de la finance deviennent plus agiles et plus flexibles dans leur réflexion et leurs capacités analytiques, En même temps, cela facilite la diffusion et le partage de leurs connaissances dans toute l’entreprise.

L’adoption de cette transformation numérique, qui comprend notamment l’hyperautomatisation et la finance autonome, est essentielle pour induire des changements significatifs. C’est ce qui permettra aux directeurs financiers, aux équipes FP&A et autres intervenants de prendre des décisions rapides et ciblées fondées sur des données. Sans cette transformation, le secteur financier restera bloqué dans le passé, sans réussir à s’adapter aux évolutions du XXIe siècle.

Jedox speakers webinar Rolf Gegenmantel

Dr. Rolf Gegenmantel

Jedox Chief Product Officer
[email protected]

Jedox connect 2024 speakers Stephan Wedderwille

Stephan Wedderwille

Jedox Customer & Market Insights Manager
[email protected]