Qu'est-ce que l'automatisation intelligente ?

L'automatisation intelligente (IA) combine l'automatisation des processus robotiques (RPA) avec des technologies d'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Le résultat est un système capable de gérer non seulement des tâches répétitives basées sur des règles, mais également des processus qui nécessitent une interprétation, un apprentissage et une prise de décision. Pour les professionnels de la finance et de la comptabilité, l’automatisation intelligente représente la prochaine étape au-delà de l’automatisation de base.

De la RPA à l'automatisation intelligente

La RPA automatise les tâches structurées et prévisibles. Il suit des règles prédéfinies pour interagir avec les systèmes, déplacer les données et exécuter des flux de travail. La RPA fonctionne bien pour les processus tels que la saisie de données, les transferts de fichiers et le remplissage de formulaires où les entrées et les étapes sont cohérentes.

L'automatisation intelligente étend ces capacités. En ajoutant l'IA, le système peut traiter des données non structurées, s'adapter aux variations, prendre des décisions dans le cadre de paramètres définis et s'améliorer au fil du temps. Là où la RPA requiert des conditions précises pour fonctionner, l’automatisation intelligente peut gérer les ambiguïtés et les exceptions.

Pensez au traitement des factures. La RPA de base peut gérer les factures qui arrivent dans un format standardisé. L'automatisation intelligente peut lire les factures dans n'importe quel format, extraire les données pertinentes quelle que soit leur présentation, classer les dépenses, signaler les anomalies et acheminer les exceptions vers le réviseur approprié. La combinaison de l’efficacité de la RPA avec la flexibilité de l’IA crée une solution plus puissante.

Technologies de base

L'Machine Learning permet aux systèmes d'apprendre à partir des données et d'améliorer leurs performances sans programmation explicite. En finance, les modèles d’apprentissage automatique peuvent détecter des modèles de fraude, prédire les flux de trésorerie et classer les transactions sur la base d’exemples historiques.

Le Traitement du langage naturel (NLP) permet aux systèmes de comprendre et de générer le langage humain. La PNL permet l'analyse des contrats, l'examen des documents réglementaires, l'analyse des sentiments des communications clients et les interactions des chatbots. En comptabilité, NLP peut extraire les termes clés des contrats de location ou résumer les conclusions d’un audit.

La vision par ordinateur permet aux systèmes d'interpréter des informations visuelles. En finance, cela inclut la lecture de documents numérisés, l’extraction de données à partir d’images de reçus et la vérification des signatures. Combinée à la reconnaissance optique de caractères, la vision par ordinateur permet de numériser et de traiter des informations papier à grande échelle.

Le Process mining analyse les journaux d'événements des systèmes d'entreprise pour découvrir comment les processus fonctionnent réellement, plutôt que la manière dont ils sont documentés. Ces informations aident les organisations à identifier les goulots d'étranglement, les inefficacités et les lacunes en matière de conformité avant de concevoir des solutions d'automatisation.

Applications en finance et comptabilité

La clôture financière est un candidat de choix pour l'automatisation intelligente. Le processus de clôture implique la collecte de données provenant de plusieurs systèmes, des rapprochements, des écritures de journal, une analyse des écarts et la génération de rapports. L'automatisation intelligente peut gérer la collecte et la préparation des données, effectuer des rapprochements standard, signaler les exceptions et rédiger des rapports pour examen humain.

L'audit et la conformité bénéficient d'une automatisation intelligente grâce à une analyse complète des données, un examen des documents et une surveillance continue. Les outils basés sur l'IA peuvent analyser des populations entières de transactions, extraire des données des pièces justificatives et évaluer la conformité aux politiques et réglementations.

La préparation des déclarations de revenus implique la collecte de données, l'application de règles complexes et la génération de déclarations. L'automatisation intelligente peut extraire des données sources, appliquer une logique fiscale, remplir des formulaires et identifier les problèmes potentiels que les fiscalistes doivent examiner.

Le service client dans les institutions financières utilise une automatisation intelligente via des chatbots et des assistants virtuels qui traitent les demandes de routine, traitent les modifications de compte et transmettent les problèmes complexes aux agents humains.

Avantages et résultats

Les organisations qui mettent en œuvre une automatisation intelligente constatent généralement des améliorations dans plusieurs dimensions. Le temps de traitement diminue car les tâches nécessitant un effort manuel sont terminées automatiquement. Les taux d'erreur diminuent car les processus automatisés appliquent les règles de manière cohérente. La satisfaction des employés s'améliore car le personnel consacre moins de temps à un travail fastidieux et plus de temps à des analyses significatives.

L’évolutivité s’améliore également. L'automatisation intelligente peut gérer les fluctuations de volume sans changements proportionnels dans le personnel. Pendant les périodes de pointe comme la fin du trimestre ou la saison des impôts, les processus automatisés absorbent la charge de travail supplémentaire.

Les économies de coûts sont importantes mais ne devraient pas être la seule mesure du succès. La valeur stratégique de l’automatisation intelligente réside dans la capacité qu’elle crée pour un travail à plus forte valeur ajoutée et dans l’amélioration de la qualité et de la rapidité des résultats qu’elle produit.

Commencer

Une mise en œuvre réussie commence par l’évaluation du processus. Identifiez les processus volumineux, sujets aux erreurs, longs ou goulots d'étranglement. Évaluer la qualité des données et l’accès au système requis. Commencez par des cas d'utilisation bien définis qui fournissent des résultats mesurables, puis développez-les à mesure que l'organisation renforce ses capacités et sa confiance.

L'automatisation intelligente n'est pas seulement un projet technologique. Cela nécessite une collaboration entre les utilisateurs métier qui comprennent les processus, les équipes technologiques qui élaborent les solutions et les dirigeants qui soutiennent le changement. Les organisations qui l’abordent de manière globale obtiennent les résultats les plus durables.