L’automatisation des processus joue un rôle déterminant dans le renforcement du rôle des directions financières qui pourront consacrer peu à peu davantage de temps à l’analyse et à la prise de décision plutôt qu’à la collecte, à la vérification et à la consolidation manuelle des données. Grâce à la RPA et au «machine learning», les entreprises entament une nouvelle page de la transformation numérique de leurs fonctions finance, contribuant ainsi à faire évoluer le rôle du directeur financier et de ses équipes vers un rôle plus stratégique.

Pour autant, cette transformation nécessite un accompagnement des collaborateurs dans l’entreprise. Aujourd’hui, les fonctions financières passent beaucoup trop de temps sur le traitement de transactions manuelles, et c’est l’un des principaux obstacles à une transformation digitale. Le caractère manuel de ces tâches signifie que les erreurs sont inévitables, avec des entrées en double ou des erreurs de saisie de données.

À l’aide de règles et de modèles, le «machine learning» permet aux professionnels de la finance d’automatiser par exemple les rapprochements, qu’ils soient bancaires ou qu’ils concernent les fournisseurs ou clients et leurs paiements, d’identifier les problèmes lors de leur création et de les corriger ou de les signaler pour une intervention humaine. L’automatisation peut également jouer un rôle dans la limitation des fraudes. En effet, en signalant en temps réel les paiements suspects aux fournisseurs et en augmentant le volume de factures qui peuvent être vérifiées et analysées, elle permet aux entreprises de s’assurer qu’elles n’effectuent pas de paiements en double ou frauduleux.

Aide à la décision

Dans la plupart des entreprises, les clôtures comptables sont synonymes de pression pour les fonctions finance. En effet, les équipes sont confrontées à un trop grand nombre de systèmes et de parties prenantes impliqués dans le processus de clôture comptable. Pour les aider à clôturer les comptes avec plus d’efficacité et de précision, elles doivent s’approprier les nouveaux outils et ressources disponibles grâce aux technologies de «cloud computing» et de «machine learning».

L’automatisation intelligente des transactions et des processus de base permettra de corriger ce modèle de travail inefficace et de s’assurer que les écritures sont correctement enregistrées dès la première fois, éliminant ainsi le besoin d’une intervention manuelle. Un bon exemple est la détection d’anomalies automatique, grâce au «machine learning» qui identifiera les transactions potentiellement anormales et corrigera automatiquement l’entrée ou les proposera pour validation avant la publication.

La mise en œuvre de l’automatisation au sein de l’organisation a pour vocation de fournir une meilleure aide à la décision qui permettra au directeur financier et à ses équipes de se positionner sur des missions plus stratégiques. Bien que l’automatisation intelligente des processus mentionnés ci-dessus donnera un coup de pouce aux fonctions finance, c’est la capacité de répondre à la demande accrue de rapports et d’analyses, ainsi qu’au volume et à la complexité croissants des données requises en temps quasi réel des parties prenantes qui fera la différence. Au fil de l’automatisation des processus, le directeur financier deviendra un partenaire stratégique de l’entreprise, se concentrant sur des tâches telles que la planification de scénarios, l’évaluation des risques, ainsi que la modélisation de la performance et de la prévision.

La fonction financière doit servir l’agilité de l’entreprise, ce qui signifie une collaboration du directeur financier avec une fonction financière avant-gardiste où l’automatisation joue un rôle-clé. Cependant, pour réussir la transformation de la fonction finance, les collaborateurs doivent être préparés au changement: la digitalisation et l’automatisation des processus ne sont pas des menaces mais des outils au service de leur évolution dans l’entreprise.

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(1) Étude Mazars, «Automatisation de la fonction finance - tendances du marché 2019»