Patrice Bouexel explore l'impact de l'IA et de l'automatisation sur les attentes et les comportements des employés dans l'écosystème financier au sens large.
Aujourd’hui plus que jamais, nous assistons à un paysage dans lequel les organisations du monde entier se précipitent pour automatiser leurs opérations financières. Pour Patrice Bouexel, directeur général Europe de la plateforme de logiciels financiers Sis ID, c'est la preuve d'un écosystème dans lequel les entreprises peinent à répondre aux attentes.
Bouexel a déclaré à SiliconRepublic.com : « Les équipes financières sont soumises à la même pression que toutes les autres fonctions : faites plus avec le même effectif et faites-le plus rapidement.
« Gartner ont constaté que l'adoption de l'IA dans la finance est passée de 37 % en 2023 à 58 % en 2024, tandis que Deloitte Une enquête mondiale menée auprès de plus de 1 300 dirigeants financiers a révélé que l'adoption de nouvelles technologies, y compris l'IA, était une priorité absolue pour 48 % des personnes interrogées.
Il a ajouté : « Ce n'est pas un petit changement. Cela reflète la reconnaissance du fait que les processus manuels sur papier ne peuvent pas suivre le volume et la complexité des flux de paiement modernes, d'autant plus que les organisations opèrent avec plus de devises, plus de fournisseurs et plus de juridictions qu'il y a cinq ans ».
Bouexel a expliqué que pour la grande majorité des entreprises, l'automatisation n'est plus une fonctionnalité intéressante qui stimule la productivité : elle devient rapidement une attente de base parmi les conseils d'administration et les investisseurs, qui la considèrent souvent comme un moyen central pour une fonction financière de gérer non seulement les risques, mais aussi les coûts.
Une réglementation brutale
Mais l’introduction de nouvelles technologies n’est pas la seule à créer des opportunités et du chaos pour les organisations. L’un des défis les plus urgents auxquels sont confrontés les professionnels de la finance d’aujourd’hui est de garantir que les données utilisées et générées par les technologies de pointe soient de haute qualité et correctement gouvernées.
« L'écart se situe entre le déploiement d'un outil et la confiance dans ce qu'il produit. Les organisations qui y parviennent traitent d'abord l'automatisation comme un exercice de gouvernance », a déclaré Bouexel.
« Ils cartographient les processus basés sur des règles et véritablement prêts à être automatisés, tels que le traitement des factures et l'approbation des dépenses, et séparent ceux-ci des processus multi-acteurs qui nécessitent une refonte du flux de travail plutôt qu'un robot intégré à un ancien processus. Ils investissent également dans les données sous-jacentes avant d'investir dans l'algorithme. »
Les compétences représentent également un défi important, estime-t-il, car IA, automatisation, analyse de données et intégration technologique deviennent critiques pour les experts dans ce domaine.
« L'automatisation réussit lorsque les équipes financières disposent du temps et de la formation nécessaires pour s'approprier les cas d'exception, et pas seulement la licence du logiciel. »
Vitesse sonique
Il constate également que dans un environnement dans lequel l’IA et l’automatisation sont aussi fiables que les données financières sur lesquelles elles s’appuient, la hâte d’accomplir une tâche peut souvent conduire à un désastre.
Bouexel a noté : « Un processus automatisé exécutera une mauvaise instruction tout aussi efficacement qu'une bonne. Si l'enregistrement d'un fournisseur est obsolète, si les coordonnées bancaires ont été modifiées sans vérification appropriée ou si une facture en double est passée il y a des mois, l'automatisation ne détecte pas cela. Elle l'accélère. «
« C'est la partie inconfortable de la conversation sur l'automatisation qui est ignorée. Les organisations évoluent plus rapidement vers un traitement direct, exactement au moment où les données qui alimentent ces processus (fichiers principaux des fournisseurs, historiques de paiement et pistes d'approbation) sont souvent la partie la moins scrutée de la pile financière. «
« La rapidité sans données vérifiées ne réduit pas le risque. Cela signifie simplement qu'une erreur ou une instruction frauduleuse parvient au paiement plus rapidement qu'auparavant. »
Il a suggéré qu’aujourd’hui, le véritable objectif est de prévenir plutôt que de nettoyer un désastre déjà survenu. Alors que la détection des comportements frauduleux ou suspects devient un défi plus difficile, en grande partie à cause des technologies d’IA et de deepfake, les compétences et processus de vérification peuvent faire toute la différence.
« La réponse la plus durable se situe plus tôt dans la chaîne, en vérifiant qui vous payez réellement et en confirmant son identité via un canal que le fraudeur ne peut pas toucher avant que le paiement ne soit autorisé, plutôt que d'essayer de repérer l'anomalie une fois qu'elle est déjà en cours », a-t-il déclaré.
Un leadership louable
À la question « Que devraient faire les dirigeants financiers maintenant, alors que la fraude, l'IA et la réglementation remodèlent la sécurité des paiements ? », Bouexel a fait remarquer que les dirigeants doivent se concentrer sur trois domaines.
Premièrement, ils doivent séparer le risque lié aux processus du risque technologique.
Deuxièmement, Les connaissances en IA doivent être intégrées aux équipes financières comme moyen de développer un ensemble de compétences technologiques basées sur l’humain, et pas seulement sur les outils utilisés.
Il a déclaré : « Les équipes financières doivent comprendre comment se comporte réellement la fraude basée sur l’IA si elles veulent reconnaître et contester les demandes frauduleuses convaincantes. »
Enfin, ils doivent considérer les changements réglementaires comme un plancher et non comme un plafond.
« Les règles ont tendance à formaliser ce à quoi ressemblent déjà les bonnes pratiques. Les organisations qui attendent le mandat avant d'agir sont, par définition, en retard. »
