Optimisez vos prévisions de trésorerie avec l’IA

Imaginez un monde où les processus manuels et les suppositions ne paralysent pas les prévisions. Un monde où vos prévisions sont créées facilement grâce à des données en temps réel et des analyses prédictives. C’est tout le potentiel qu’offre l’intelligence artificielle (IA) dans les opérations financières modernes ; c’est la puissance de l’IA dans les prévisions de trésorerie.

L’IA peut traiter d’énormes quantités de données financières en temps réel, prédire les tendances des flux de trésorerie et fournir des informations exploitables. Ces avancées représentent déjà une révolution pour les équipes de trésorerie. Grâce à ces outils, les organisations peuvent avancer malgré la volatilité économique avec une précision et une confiance sans précédent.

Les méthodes traditionnelles de prévision des flux de trésorerie contribuent au blocage des liquidités

Les prévisions de trésorerie sont la pierre angulaire de la gestion de trésorerie. Traditionnellement, ce processus repose fortement sur des données historiques, la saisie manuelle et des feuilles de calcul complexes, ce qui oblige les équipes à consacrer un temps considérable à la consolidation de données provenant de sources multiples, entraînant inefficacités et inexactitudes.

Compte tenu du caractère chronophage de ces méthodes, les équipes de trésorerie sont souvent en retard. Avec la volatilité croissante du marché, cela peut nuire à la croissance future. Pour garder une longueur d’avance, une approche plus efficace, précise et dynamique des prévisions de trésorerie est nécessaire, et l’IA est particulièrement bien placée pour relever ce défi. En utilisant l’IA, les entreprises peuvent mieux faire face aux incertitudes économiques et prendre des décisions éclairées.

Passer d’une simple prévision à une approche plus large de planification des liquidités nécessite de compléter les prévisions traditionnelles avec des données en temps réel provenant de diverses sources. Cette extension permet aux organisations de définir une stratégie de gestion des liquidités d’entreprise, les aidant à comprendre et à gérer le risque de liquidité tout en assurant stabilité financière et résilience.

Tout commence par une stratégie de données. La mise en place d’une solide stratégie de données, précisant comment l’entreprise collecte, stocke, gère et analyse ses données, est essentielle pour l’IA dans les prévisions de trésorerie.

Connecter toutes les sources de données pour exploiter le potentiel de l’IA

Une fois la stratégie de données établie, il est crucial de connecter toutes vos sources de données à une source unique et fiable, appelée Data Lake. En assurant une intégration fluide entre les banques, les ERP, les applications et les plateformes d’échange de données, vous fournissez à l’IA le carburant nécessaire pour exploiter efficacement ses capacités d’analyse. Cette approche est spécifique à votre organisation, ce qui rend le résultat hyper pertinent et contextuellement riche.

Avec un Data Lake, les outils d’IA peuvent analyser rapidement d’énormes quantités de données intégrées. Cela permet d’obtenir des informations contextuellement riches, améliorant la précision de vos prévisions et facilitant la stabilité financière de l’entreprise. En utilisant l’IA pour les prévisions de trésorerie et la gestion de la performance des liquidités, les organisations ont réalisé des résultats exceptionnels :

1,04 m $ de bénéfice net d’intérêt en moyenne, grâce à plus de 47 % de réduction de trésorerie inutilisée.

55 m $ de trésorerie disponible en moyenne par million de dollars de revenus grâce au programme Supply Chain Finance.

87% de réduction de l’impact global sur le risque grâce à la gestion de l’exposition basée sur la Business Intelligence.

^{Source : Analyse technique de la valeur de 341 entreprises par Kyriba}

Principales applications de l’IA dans les prévisions de trésorerie

Ces applications améliorent la précision des prévisions de trésorerie et élargissent le champ d’application de la stratégie financière, la rendant plus puissante et réactive face aux changements internes et externes. En exploitant l’IA, les organisations peuvent non seulement améliorer leurs capacités de prévision immédiate, mais aussi renforcer leur planification stratégique pour réussir à l’avenir.

Nous ne faisons qu’effleurer les possibilités

Lors d’un webinar récent, Viena Swierczek, Solution Engineer, et Lisa Husken, Value Engineer chez Kyriba, ont souligné comment l’IA affine les processus existants et ouvre la voie à des approches révolutionnaires dans la gestion financière. « L’IA ne se limite pas à l’automatisation des processus existants », a déclaré Lisa Husken. « Il s’agit de développer de nouvelles façons de penser la stratégie et l’exécution financières. »

« Nous ne faisons qu’effleurer les possibilités de l’IA dans le secteur financier », a ajouté Viena Swierczek. « Les prochaines années seront cruciales pour définir le degré d’intégration de l’IA dans nos processus décisionnels quotidiens. » Cette approche visionnaire invite les responsables financiers à envisager les vastes opportunités offertes par l’IA au-delà des améliorations opérationnelles immédiates.