La digitalisation entraîne les CFOs à revoir leurs priorités en matière de transformation. Nous contastons une appétence grandissante autour de la maîtrise des business model émergents, l’acquisition de compétences «data» et la volonté d’accélérer sur des technologies complémentaires aux ERP traditionnels. Ces priorités s’inscrivent dans une volonté de pouvoir accompagner la prise de décision stratégique dans un contexte où la multiplicité des sources de données pousse certains métiers à internaliser la dimension «business partner» de la finance.
Par Michel Elmaleh, en charge de la fonction clients & industries, managing partner du pôle Advisory, Deloitte
Sous la pression conjointe des «Global business Services» et des «digital enablers» la fonction comptable est donc passée d’une organisation verticale à une logique de réseau. Désormais, nous distinguons une filière organisée autour de trois grands types d’acteurs agissant en mode collaboratif et non plus hiérarchique :
• Les centres d’expertise, pilotant les sujets nécessitant un niveau technique avancé.
• Les business process owner, en charge d’assurer une vision de bout en bout sur les cycles (clients, fournisseurs, arrêtés).
• La fonction production, hébergée au sein de CSP multifonctions.
Au niveau technologique, on constate que les solutions de type RPA, portail fournisseurs ou digitalisation de la clôture, ont dépassé le stade du test pour entrer dans une vague de déploiement systématique. L’innovation en termes de finance transactionnelle se situe dorénavant sur les problématiques de process mining, audit analytics et d’accounting hub.
Parallèlement, le modèle du contrôleur de gestion est également en passe d’être révolutionné même si l’application du modèle GBS sur le contrôle de gestion ne semble pas être une réponse satisfaisante, par manque de proximité avec les opérations.
Notre vision du métier s’articule donc autour de quatre axes :
• Le Data manager : qui assure la gouvernance et la qualité des données pour maximiser l’efficacité des leviers technologiques et pousser au maximum l’automatisation.
• Le Data analyst : en charge de construire des modèles d’analyse utilisant les données et combinant des algorithmes.
• Le Reporting controller : en charge de standardiser et d’automatiser les besoins en reporting.
• Le Business controller : son rôle vise avant tout à monter des plans d’action opérationnels.
L’étape d’après réside dans l’utilisation de chatbot et des robots (RPA) dédiés au contrôle de la qualité des données et d’algorithmes prédictifs permettant de simuler les atterrissages financiers. Si les métiers de la fonction finance sont appelés à fortement évoluer, le point critique semble être clairement la maîtrise de la qualité des données, qui demeure une condition sine qua none pour assurer l’efficacité des investissements technologiques et la pertinence de la valeur ajoutée de la fonction.
