Les bénéfices du RPA pour la direction financière
Le RPA est une technologie qui possède un fort potentiel de transformation pour les services financiers. Il peut automatiser les tâches fastidieuses et manuelles qui l’empêchaient encore d’évoluer en profondeur.
De nombreuses activités des services finances restent manuelles et prennent beaucoup de temps. Parmi celles-ci, on pourrait citer l’extraction des données issues de différents systèmes (ERP, HCM, SCM, paie, etc.), la préparation des rapports, sans oublier le fait de résoudre manuellement… les erreurs des processus manuels.
Mais aujourd’hui, l’automatisation robotique des processus (le RPA) peut modifier la donne en prenant en charge ces tâches répétitives. Ce faisant, le RPA contribue à rationaliser le département finances et, à moyen terme, à le transformer.
Le RPA appliqué à la finance
Le RPA fonctionne bien pour les processus simples qui traitent des volumes de transactions relativement élevés – la finance et la comptabilité en sont truffées, constate Craig Le Clair, analyste principal chez Forrester Research.
« Une banque que j’ai interrogée me disait que 1 400 personnes travaillaient sur les clôtures comptables qu’elle fait tous les mois, tous les trimestres et à la fin de l’année. Cette banque a évalué qu’elle pouvait automatiser l’équivalent temps plein d’environ un tiers de ces employés avec le RPA ».
Imran Sabir, en charge du RPA chez OZ, une société d’experts-conseils, confirme que cette technologie peut améliorer les procédures de fin d’année – la plus chargée pour les financiers – dont la clôture des comptes.
La clôture financière et le processus de reporting englobent de nombreuses tâches qui elles-mêmes impliquent de nombreux systèmes, départements et individus. Ces tâches vont de la clôture des comptes auxiliaires à la création et à la remise des documents aux organismes réglementaires, explique Imran Sabir. Tous ces processus nécessitent de compulser des données qui proviennent de sources éparses, comme des fichiers Excel, dans ces comptes auxiliaires – des tâches fastidieuses que le RPA peut alléger efficacement.
Le reporting est un autre cas courant pour le RPA. Le reporting implique en effet la collecte, le filtrage, l’extraction et le nettoyage de nombreuses données. En outre, certaines de ces données viennent d’autres systèmes (RH ou autres) et doivent aussi être intégrées aux données financières. Mais une fois que ces rapports sont automatisés avec des bots, les entreprises peuvent économiser beaucoup de temps et d’efforts, promet Imran Sabir.
Dans de nombreuses organisations, l’ajout d’un fournisseur ou d’un nouveau compte client reste également manuel. En implémentant le RPA, un bot peut automatiser la procédure. Par exemple, un robot logiciel peut obtenir automatiquement des informations sur un nouveau fournisseur – comme ses taux d’endettement ou des informations fiscales. Ces bots peuvent aussi être utilisés pour automatiser le processus d’approbation des nouveaux clients, de validation et de mise à jour de leurs données.
Selon Chris Huff, directeur de la stratégie chez Kofax (un éditeur de RPA), les données structurées constituent le point de départ du RPA. Il n’en reste pas moins que la majorité des données du service des finances ne sont pas structurées – avance-t-il – comme des phrases dans un document ou dans un mail.
« Comment transformer ces données non structurées en un format structuré pour qu’un bot numérique puisse ensuite exécuter une tâche ? », demande Chris Huff. « Ce que nous faisons chez Kofax, c’est ajouter au RPA ce que nous appelons dans notre plate-forme d’automatisation de la “cognitive capture” pour traiter toutes ces données et les mettre dans un format structuré avant de les transmettre au bot ».
Extraire des données non structurées – tout comme des données structurées – de diverses sources (comme des sites Web) et entrer ces données dans des systèmes cibles (comme ceux qui gèrent les comptes fournisseurs et les comptes clients) est l’une des étapes clefs du RPA… que le RPA peut aussi aider à gérer, ajoute Carl Lehmann, analyste principal chez 451 Research.
Le RPA peut en effet automatiser le traitement des champs des documents à l’aide de scripts, de Machine Learning, de traitement du langage naturel (NLP) et de reconnaissance optique des caractères (OCR).
Process Mining + RPA
« Il y a beaucoup de choses à faire pour un département finance avec plusieurs systèmes », constate l’analyste de Forrester. La question est : comment sont utilisés ces systèmes, et le sont-ils bien ? « Ce qui nous amène à la deuxième chose à laquelle contribue le RPA [en plus d’automatiser les tâches simples] : utiliser le ML pour examiner ce que les employés font sur leurs écrans et comment ils utilisent leurs outils ».
C’est ce que l’on appelle le « process mining ». Et une partie du « process mining » – qui est large – est « le device mining », continue Carl Lehmann. Via les remontées analytiques du RPA, un directeur financier peut savoir où le RPA fonctionne bien et où il y a des reprises manuelles. Et donc appliquer du « device mining » sur ces points bloquants pour les comprendre.
« Cette technologie crée un modèle visuel des diverses tâches qu’un employé accomplit », résume l’analyste. « Lorsque des schémas récurrents sont identifiés, on peut en analyser l’efficacité ou l’inefficacité. Ensuite, ces récurrences peuvent elles-mêmes être automatisées à l’aide d’un bot logiciel ».
Ce qui amène à la troisième application du RPA.
Digital Workforce
Les robots logiciels exécutent historiquement des tâches basiques et isolées (comme un copier-coller entre un CRM et un logiciel de facturation). Mais plusieurs bots côte à côte, synchronisés, peuvent automatiser des tâches plus complexes, voire des processus transverses de bout en bout.
On parle alors de « Digital Skill » ou de « Digital Workforce ». Cette automatisation avancée est adaptée aux procédures qui sont déjà normalisées, ce qui est souvent le cas dans la gestion financière. Les « Digital Skills » peuvent être pertinents dans l’audit, dans les demandes de prêts ou pour l’approvisionnement. Les bots peuvent rassembler des informations sur un acteur spécifique (client ou fournisseur) et compulser l’information afin de déterminer si celui-ci remplit les conditions pour être catalogué comme un partenaire « préférentiel » ou s’il remplit les critères pour un paiement anticipé.
Ces trois éléments du RPA appliqué à la finance permettent au DAF de mieux gérer ses missions critiques – comme trouver dans les différents livres comptables les données pertinentes nécessaires à la conformité réglementaire et les compiler d’une manière préétablie pour préparer les rapports.
Les bots peuvent également aider à gérer les taux de change et les devises, ajoute Chris Koeneman, vice-président en charge de la stratégie chez Tangoe, éditeur de solution de gestion des dépenses en mode cloud. « Avant, il fallait un moteur de change à l’intérieur de l’application pour gérer les conversions. Il y a beaucoup de sources d’informations sur les taux, qui sont souvent très compliqués, et payantes [à intégrer]. Mais avec le RPA, vous pouvez obtenir cette information gratuitement à partir d’une pléthore de sources et l’intégrer à votre système financier ».
Conclusion
Pour Imran Sabir de OZ, les plus grands bénéfices des bots logiciels se trouvent dans les fonctions complexes, comme la gestion des chaînes d’approvisionnement, ou dans l’industrie avec les opérations de support technique ou la prise en charge des marchés de revente (secondaire). La finance entre dans cette catégorie.
« Ces secteurs sont généralement bien documentés, mais la plupart du travail est effectué manuellement » compare Imran Sabir. « L’automatisation de ces processus plus complexes permet d’économiser des milliers d’heures de travail et de faire les choses beaucoup plus rapidement. Ce qui, en résumé, aboutit à des expériences plus positives en interne comme en externe ».
