Comment l'analytique avancé aide à prendre de meilleures décisions financières

La finance se convertit doucement à l'analytique prédictif

L'analytique augmentée appliquée à la finance peut aider à mieux prédire l'avenir immédiat avec des budgets pluriannuels et dire adieu aux processus de budgétisation annuelle qui prennent beaucoup de temps et sont souvent frustrants.

Il peut également déboucher sur une meilleure synchronisation des documents tout au long de la chaîne de création de valeur (facture, bons de commandes, etc.) avec de l'OCR et de la reconnaissance intelligente de champs, puis un traitement automatique des données financières. Ce qui signifie que les données n'ont plus à être saisies qu'une seule fois (voire plus du tout) et permettent de travailler sur des données fiables pour faire du prédictif.

Mieux encore, la visibilité continue sur la santé financière et opérationnelle n'aide pas seulement à la prise de décision ; elle dissipe le mystère entourant les processus derrière ces décisions. Par exemple, au lieu de simplement obtenir des données sur les taux de renouvellement du personnel - et les coûts connexes liés à ces départs et aux recrutements pour les remplacer - les analystes financiers et les dirigeants RH pourront cibler les employés les plus concernés et prévenir un roulement coûteux.

« La plupart des entreprises modernes mesurent tout », souligne Sam Lessin, cofondateur et codirecteur général de Fin Analytics, une plate-forme cloud qui utilise l'analytique avancée pour évaluer les opérations (et ancien VP Product Management chez Facebook). « Historiquement, le gros problème a toujours été que même s'ils pouvaient comprendre les indicateurs de production, les processus réels ont toujours été une boîte noire ».

Apporter la lumière dans les processus est un élément important pour tirer le meilleur parti de l'analytique financière. Beaucoup de données remontées dans les organisations aujourd'hui ne correspondent en effet pas à la réalité à l'instant T. Les processus derrière les systèmes financiers - qui s'appuient sur des données historiques - ne sont souvent pas synchronisés et créent un « écart de données ».

C'est d'ailleurs pour cette raison que Chandana Gopal, directrice de recherche chez IDC, recommande que la finance travaille en étroite collaboration avec l'IT pour, d'une part, rationaliser ces processus et pour, d'autre part, s'assurer que les sources sont synchronisées.

« Vous ne voulez pas automatiser un mauvais processus », dit-elle. « Si vous construisez de mauvais modèles, autant faire les choses manuellement ».

A l'inverse, la combinaison d'un processus rigoureux - qui s'appuie sur une source unique de données faisant autorité - et d'analytique prédictif qui génère - des perspectives - peut incarner un changement important pour les financiers. Il devient par exemple possible de faire de la budgétisation dynamique en continu, ce qui permet de synchroniser les décisions financières avec ce qui se passe dans l'entreprise au présent, et non plus des semaines ou même des mois après.

« C'est une approche beaucoup plus efficace de la finance, où l'on ne dépend pas d'instantanés figés et où l'on ne travaille pas à l'intuition », résume Chandana Gopal. « Si vous êtes en mesure de savoir ce que sera l'état financier lors de la clôture de vos comptes à la fin de chaque période, vous pouvez changer de cap si besoin. Vous ne regardez plus seulement les données rétroactivement. Vous pouvez regarder, devant, vers l'avenir ». Pour mieux conduire votre entreprise sur l'autoroute du succès.