Déployer l’IA dans le secteur financier : premiers pas et écueils à éviter
Avec Airwallex, La plateforme financière intelligente pour les entreprises internationales
Points clés :
- Commencez par un ou deux cas d’usage à fort impact où l’IA aura un effet concret dès les premières semaines pour soulager vos équipes.
- Les décisions concernant l’infrastructure sont plus importantes que la liste de fonctionnalités IA. Des systèmes déconnectés limitent les capacités de l’IA.
- Airwallex réunit sur la même plateforme une infrastructure financière mondiale et des logiciels, donnant à l’IA une visibilité complète des données bancaires, de l’acceptation des paiements et de la gestion des dépenses.
Du jour au lendemain, l’IA semble omniprésente. À en croire certains, elle pourrait bientôt clôturer nos comptes pendant notre sommeil, prédire les déficits de trésorerie des semaines à l’avance, gérer les opérations financières de bout-en-bout et en résumé, faire notre travail à notre place. Toutes ces promesses et les attentes qu’elles suscitent prennent des proportions qui peuvent laisser perplexe. Lorsque l’IA est présentée comme la solution à tous les problèmes, le plus dur est d’essayer de s’y retrouver dans le bruit ambiant et de décider par où commencer.
Les équipes qui obtiennent des résultats ont en commun de commencer à petite échelle, de rester concentrées sur l’efficacité du travail et d’attendre que les bases fonctionnent de manière fiable avant de passer à la vitesse supérieure. Cette méthode transforme les grandes promesses en progrès régulier et l’ambition en actions concrètes que les équipes abordent avec confiance.
Les domaines où l’IA apporte rapidement de la valeur aux équipes finance.
Vous pouvez commencer par les aspects de la finance où l’IA a déjà fait ses preuves. C’est le cas des processus à gros volumes aux résultats clairement définis, où des améliorations modestes s’additionnent rapidement et les résultats sont faciles à évaluer, par exemple :
- Gestion des dépenses des employés. Ce processus est chronophage, car chaque reçu doit être vérifié, classé et soumis à un contrôle de conformité. L’IA accélère les choses avec l’extraction automatique de données, la catégorisation de la dépense d’après les décisions précédentes et le signalement des vraies exceptions.
- Les échecs de paiement, qui perturbent la trésorerie et déclenchent des suivis manuels. L’IA améliore le taux de réussite des paiements en identifiant les routes de paiements et les stratégies de nouvelle tentative de paiement les plus efficaces pour chaque type de transaction. Chez Airwallex, nous utilisons l’IA pour améliorer le taux d’acceptation des paiements et réduire les faux positifs.
- Les contrôles anti-fraude, notamment les systèmes traditionnels basés sur des règles, qui bloquent fréquemment des paiements légitimes. Les modèles IA évaluent le risque à l’aide de l’historique de transactions complet, ce qui améliore la fiabilité et réduit les signalements injustifiés. Mastercard indique que son système Decision Intelligence Pro a amélioré la détection des fraudes de 20 % en moyenne, et jusqu’à 300 % pour certains déploiements.
- Le rapprochement des comptes, qui ralentit les équipes lorsque des incohérences apparaissent tardivement. L’IA compare les transactions en continu et signale les problèmes à un stade précoce. Une étude de l’Université de Stanford et du MIT a déterminé que les comptables utilisant l’IA générative clôturaient les comptes mensuels 7,5 jours plus tôt et libéraient environ 3,5 heures par semaine pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Comment déployer l’IA dans le secteur financier : guide pratique.
Première étape : choisissez deux cas d’usage définis
La plupart des équipes obtiennent de meilleurs résultats en commençant par des actions ciblées et mesurables. Choisissez un processus qui ralentit votre équipe et un processus où les erreurs et retards ne pardonnent pas. Pour la plupart des entreprises, il s’agit généralement des dépenses pro, des contrôles anti-fraude ou des nouvelles tentatives de paiement. Le but est de démontrer que l’IA peut réduire votre charge de travail dans un délai raisonnable.
Deuxième étape : Évaluer votre infrastructure
L’IA obtient de meilleurs résultats quand elle dispose de vos relevés bancaires, de vos cartes et de vos données financières réunis au même endroit. Si ces éléments sont dispersés entre différents systèmes, il vous faudra peut-être les reconnecter à l’aide d’intégrations ou bien adopter une plateforme unifiée. Dans tous les cas, le plus important est d’avoir une idée du coût et des efforts que cela implique, afin d’éviter toute surprise en cours de projet. Se lancer avec des outils déconnectés révèle bien souvent que les coûts d’intégration sont plus élevés que les coûts de migration vers une plateforme unifiée. Faites bien vos calculs avant de choisir quelle voie suivre.
Troisième étape : définissez des politiques et fixez des limites
Avant toute chose, établissez les principes de bases : limites de dépenses, règles d’approbation, procédures d’escalade et définition des exceptions. Plus vos règles sont clairement définies, plus l’IA pourra vous aider. De plus, ces règles rassureront votre équipe sur le fait que tout ce qui se passe en coulisse reste sous contrôle, traçable et facile à annuler si nécessaire.
Quatrième étape : pilotez avec une supervision humaine
Au cours des premières semaines, laissez l’IA suggérer des actions que votre équipe étudiera et validera. Cette pratique vous donne une idée du comportement du modèle, de sa valeur ajoutée et des points à surveiller. Scrutez aussi bien les gains (temps gagné, moins de rejets, meilleurs rapprochements de comptes) que les erreurs éventuelles. Un bilan hebdomadaire devrait suffire à faire avancer les choses.
Cinquième étape : étendez l’usage aux processus adjacents
Une fois que vous voyez des résultats concrets dans un domaine, passez au processus suivant. Si tout a fonctionné pour les dépenses, passez à la facturation. Si la détection des fraudes s’est améliorée, ajoutez l’optimisation des paiements. L’astuce est de maintenir l’ensemble connecté, afin d’éviter de nouveaux silos. La croissance doit prendre la forme d’un système qu’on bâtit et non de mini expériences qu’on associe les unes aux autres.
« On ne s’intéresse pas seulement aux améliorations progressives. On réimagine la manière dont les entreprises gèrent leurs finances. Dans l’ensemble de nos produits, on intègre systématiquement l’intelligence artificielle en vue d’éliminer les processus manuels, de donner accès à une prise de décision plus éclairée et d’offrir une véritable autonomie à nos clients. » Shannon Scott, Chief Product Officer, Airwallex
Mesurer la réussite de votre déploiement IA.
Souvent, soit les équipes compliquent trop l’évaluation en suivant des dizaines d’indicateurs inutiles, soit elles l’évitent complètement, car la notion de réussite leur semble subjective. Un bon compromis consiste à retenir 3 à 5 indicateurs concrets liés à vos cas d’usage, établir un point de départ avant toute intervention et surveiller aussi bien l’évolution quantitative que les signaux qualitatifs relayés par votre équipe à mesure qu’ils utilisent le système.
- Choisissez des indicateurs pertinents pour vos cas d’usage
Les indicateurs à suivre dépendent entièrement de votre point de départ. Dans tous les cas, prenez note des chiffres de départ avant de changer quoi que ce soit. Sinon, vous ne pourrez que deviner si les choses s’améliorent ou si ce n’est qu’une impression.
Par exemple, si vous décidez d’appliquer l’IA à l’un des domaines mentionnés plus haut, nous vous suggérons les indicateurs suivants pour chaque type de processus :
- Gestion des dépenses des employés : durée moyenne de traitement par note de frais ; taux d’exception à la politique nécessitant un traitement manuel ; et délai entre la demande et le remboursement.
- Paiements et nouvelles tentatives de paiement : taux d’acceptation distribué par site ou par type de carte ; les raisons spécifiques de refus ; et fréquence à laquelle les nouvelles tentatives de paiement aboutissent.
- Contrôle des fraudes : taux de détections de faux positifs et taux de détection de fraudes effectives ; ainsi que le temps moyen consacré par votre équipe à l’examen de chaque transaction signalée.
- Rapprochement des comptes et clôture : taux de concordance, nombre d’exceptions nécessitant une vérification manuelle et nombre de jours nécessaires à la clôture des comptes comparé à votre processus actuel.
- Soyez vigilant aux points de friction
Vous saurez que votre modèle d’IA fonctionne lorsque votre équipe cessera d’établir des stratégies de contournement ou de vérifier manuellement chaque résultat avant d’avancer. À l’inverse, un modèle d’IA déficient crée de nouvelles formes de travail au lieu d’éliminer les anciennes tâches. Les équipes consacrent alors leur temps à corriger de mauvaises catégories de dépenses, annuler des décisions de routage qui n’ont pas de sens, ou expliquer aux parties prenantes pourquoi le système a signalé une transaction légitime comme suspecte. Des points hebdomadaires pendant la phase pilote devraient faire apparaître l’un ou l’autre schéma suffisamment tôt pour apporter des ajustements avant que ces écueils ne se transforment en habitudes susceptibles de saboter le déploiement.
- Fiez-vous aux signaux qualitatifs
Les chiffres vous indiquent ce qui a changé, mais c’est la manière dont vos équipes parlent de l’IA qui vous révélera comment elle sera adoptée à long terme. Le meilleur indicateur de succès du déploiement est que les équipes commencent à proposer de nouveaux cas d’usage sans qu’on le leur demande. Cela signifie qu’elles ne sont plus sceptiques et qu’elles voient l’IA comme un outil pour leur faciliter la vie. Une fois la confiance installée, les questions passent de « Est-ce qu’on peut se fier à ce truc ? » au début de la phase pilote à « Est-ce qu’on pourrait aussi l’utiliser pour le traitement de la facturation ? » Des équipes qui font confiance au système cessent de mener des processus manuels en parallèle pour leur servir de filet de sécurité. Soudain, des périodes de pression comme les clôtures de fin de mois prennent un tour plus détendu, même si ce type d’amélioration n’apparaît pas sur un dashboard.
Erreurs fréquentes à éviter pour l’intégration de l’IA dans la finance.
Erreur no 1 : Se lancer sans objectif clair
Choisissez quelques indicateurs importants pour votre équipe, notez les valeurs de référence et suivez l’évolution des choses. C’est une méthode simple pour appréhender les atouts du système et les ajustements nécessaires.
Erreur no 2 : s’appuyer sur des systèmes déconnectés
Lorsque vos données financières sont dispersées entre différents outils, c’est plus difficile pour l’IA de donner un sens à l’ensemble. Certaines équipes choisissent d’intégrer ce qu’elles ont. D’autres optent pour une migration vers une plateforme unifiée. Dans tous les cas, vous devez prendre en compte le pour et le contre de chaque solution avant de vous engager.
Erreur no 3 : attendre trop longtemps avant de fixer des limites
Essayez d’établir dès le début les limites d’approbation, procédures d’escalades et exceptions. Intégrez des trails d’audit et des options de restauration dans votre configuration pour pouvoir suivre et modifier facilement chaque action. Ces principes de base inspirent confiance dans le système pendant son apprentissage.
Erreur no 4 : commencer par des cas marginaux
Vous découvrirez sans doute que l’essentiel de la valeur ajoutée réside dans les tâches que vos équipes répètent au quotidien. C’est sur celles-ci qu’il faut se concentrer pour vos premières expériences. Une fois qu’elles fonctionnent parfaitement, vous pouvez élargir votre champ d’action. De cette façon, le projet reste facile à gérer et les progrès apparaissent plus vite.
Erreur no 5 : ne pas désigner de responsable de projet
Chargez quelqu’un de superviser le fonctionnement du système, de mettre à jour les règles et de signaler tout événement inhabituel. Un point hebdomadaire rapide devrait suffire à faire avancer les choses et à éviter que les petits problèmes ne deviennent grands.
Travaillez dès le départ sur une infrastructure qui intègre l’IA.
La méthode en 5 étapes présentée ci-dessus ne fonctionne que si votre infrastructure est compatible. La deuxième étape : évaluer votre infrastructure est souvent celle où les problèmes surviennent.
Les projets lancés avec des données bancaires, des systèmes de paiement et des outils comptables fragmentés démontrent souvent que même une phase pilote limitée exige des mois d’intégration avant le passage à la production. Ce qui semblait être une expérience bien délimitée gagne en ampleur, et chaque processus ajouté implique une nouvelle série de connexions à établir, à maintenir et à expliquer. Au fil du temps, l’évaluation des progrès devient plus difficile, parce que les données nécessaires pour mesurer l’évolution se trouvent dans des systèmes qui n’étaient pas conçus pour fonctionner ensemble.
C’est là qu’on voit la différence entre les projets IA qui patinent et ceux qui passent à l’échelle supérieure. Lorsque l’infrastructure financière est unifiée dès le début, l’IA travaille à partir du contexte complet plutôt que de signaux partiels. Chez Airwallex, les comptes pro multi-devises, l’acceptation des paiements, les opérations de change et les virements, ainsi que la gestion des dépenses sont regroupés sur une seule plateforme, offrant à l’IA une vue d’ensemble cohérente des transactions, des entités et des devises, sans recours à des intégrations disparates. Les programmes pilotes mettent les problèmes en évidence plus rapidement, les indicateurs restent cohérents à mesure que le champ d’application s’élargit, et le passage d’un cas d’usage à un autre n’entraîne pas l’apparition de nouvelles couches de dette technique.
Les équipes finance qui tireront le plus de bénéfices de l’IA dans les années à venir seront celles qui prendront des décisions claires sur l’infrastructure à un stade précoce. Les 5 étapes présentées dans cet article créent une dynamique, mais uniquement lorsque vous avez connecté votre infrastructure à toutes vos opérations financières. La bonne nouvelle est qu’il n’est jamais trop tard pour commencer.
FAQ
Combien de temps faut-il prévoir avant d’obtenir des résultats en intégrant l’IA à la finance ?
La plupart des équipes observent des améliorations sensibles en quelques semaines si elles commencent par des cas d’usage ciblés comme les dépenses, les paiements ou les contrôles anti-fraude. Les retards viennent généralement des travaux d’intégration ou d’infrastructure plutôt que de l’IA.
Est-ce qu’il faut disposer de données parfaites pour utiliser l’IA ?
Non. L’IA fonctionne mieux avec des données propres et connectées, mais attendre que tout soit parfait ne fera que vous ralentir. Définissez un point de référence, commencez à travailler avec ce que vous avez et améliorez la qualité des données au fur et à mesure du déploiement.
Peut-on utiliser l’IA sans risque dans les processus financiers réglementés ?
Oui, à condition de fixer des limites dès le départ. Des règles d’approbation bien définies, des trails d’audit et une supervision humaine pendant la phase pilote imposent des limites claires à l’IA.
Quelle est la principale source d’échec des projets IA dans les équipes finance ?
Des systèmes déconnectés. Lorsque les données bancaires, de paiement et comptables sont stockées dans des outils séparés, l’IA manque de contexte et les projets prennent du retard face à la complexité de l’intégration.
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