L'intelligence artificielle (IA) est partout (dans nos maisons, nos téléphones et nos voitures) et il est donc naturel qu'elle s'intègre dans les outils logiciels qui soutiennent nos fonctions professionnelles. Pour les départements de l'entreprise axés sur les données, comme la Finance, et les processus dépendant des données, comme la gestion de la performance en entreprise (CPM), il n'y a pas de meilleur choix.
L'IA promet d'améliorer l'efficacité de la Finance, la découverte de données, les prévisions et l'analyse. Mais à quoi cela ressemble-t-il pour votre ensemble spécifique de processus ?
Nous avons créé cette auto-évaluation pour vous aider à définir comment l'IA peut améliorer vos processus CPM.
Test #1 : Effectuez une analyse des écarts en matière d'automatisation
Une analyse des écarts en matière d'automatisation permet d'identifier les domaines du CPM dans lesquels l'IA peut renforcer l'effort humain. N'oubliez pas : l'IA ne doit pas remplacer l'expertise de votre équipe financière. Elle doit plutôt soutenir les équipes avec une automatisation avancée afin qu'elles puissent se concentrer sur les tâches où l'intelligence humaine brille : la réflexion stratégique globale et l'analyse subjective.
L'objectif de cette analyse capable de détecter les lacunes en matière d'automatisation devrait être de déterminer votre état actuel et votre état souhaité en fonction du potentiel d'automatisation des tâches répétitives par l'IA.
Demandez à votre équipe :
- Quelles sont les tâches de CPM encore manuelles ?
- Quelles sont les tâches de CPM automatisées qu'ils effectuent et qui prennent encore du temps ?
- Ces domaines sont-ils essentiels à la performance ?
- Ces domaines peuvent-ils être améliorés ?
50% des fonctions financières cherchent à combler le fossé qui les sépare de leur capacité à traiter les données au cours des trois prochaines années. - FSN
Test #2 : La quantité de temps gaspillé par des tâches manuelles
Combien de temps votre équipe consacre-t-elle réellement à chaque tâche du CPM ? Et quel est le ratio de temps passé entre :
La gestion des données : Saisie des données, collecte des données, validation, détection des anomalies ;
La découverte des données : Approfondissement, recherche d'informations, mise à jour des rapports sur les indicateurs clés de performance ;
L'analyse : Comprendre les moteurs de l'entreprise, simuler des scénarios et préparer des recommandations pour la direction.
La collecte, la vérification et la gestion des données sont des tâches essentielles, mais pour de nombreuses équipes, elles prennent plus de temps qu'elles ne le devraient. L'un des principaux atouts de l'IA est qu'elle peut automatiser et améliorer les processus de données répétitifs en apprenant à partir des schémas des données existantes. De nombreuses tâches de gestion des données sont à la fois répétitives et axées sur les données, ce qui en fait des candidats de choix pour l'IA. Les tâches manuelles telles que la cartographie des données et la détection des anomalies se prêtent parfaitement à l'amélioration par la machine.
Chargez votre équipe de :
- Noter le temps qu'elle consacre aux tâches suivantes :
- Collecte et saisie des données
- Rapprochement des données
- Comptes et transactions
- Calculs
- Mise à jour de rapports
- Analyse et exploration de données
- Narratif et commentaires
- Publication
- Déterminer ce que l'IA peut accélérer. Par exemple : L'IA de CCH Tagetik automatise les tâches de vérification des données comme la détection des anomalies, les tâches de collecte des données comme la cartographie, et les tâches de découverte des données comme l'analyse des moteurs de l'activité.
