Événements

18 avril 2019

Les Défis Innovation for Finance

Option Finance - 1er juillet 2019

Depuis 20 ans, la technologie ne cesse d’impacter voire de disrupter les métiers de la finance. «Les technologies innovantes, la différenciation par le prix et les évolutions apportées par les régulateurs ont ainsi permis à de nouveaux acteurs d’entrer sur le marché, ont favorisé la création de nouveaux métiers et ont contribué à l’émergence de nouvelles prestations, précise André Coisne, ancien DG pour ING Direct, BforBank et Orange Bank, dans son allocution d’ouverture de la première édition des Défis Innovation for Finance d’Option Finance. Des avancées qui permettent par exemple de renforcer la sécurisation du risque client, de mieux appréhender les filières amonts et d’améliorer la gestion de trésorerie.»

Les innovations au service des directions financières

Paiements, transactions, innovations digitales (data, open banking, API, blockchain, fintechs, portefeuille électronique, IoT, etc.) : les évolutions technologiques de l’industrie financière sont nombreuses et profitent aux CFO.

L’innovation dans le domaine de la finance est surtout portée par les fintechs. «Chaque année, nous labellisons environ 80 projets par an, dont 10 % seulement sont portés par des grands groupes, souligne Maximilien Nayaradou, directeur des projets recherches et développement chez Finance Innovation. Il s’agit d’un processus normal de la sociologie de l’innovation : en général, les projets innovants sont portés par de jeunes entrepreneurs. Les grands groupes ou les structures académiques qui innovent sont en général ceux qui collaborent avec les fintechs.» Une collaboration et un écosystème de l’innovation encouragés par les pouvoirs publics et Finance Innovation et dans lesquels les associations telles que l’AFTE peuvent également jouer un rôle. «Nous avons mis en place, au travers d’une commission fintech, des proofs of concept (POC) : nous invitons ainsi les fintechs qui ont une idée innovante sur un sujet à travailler avec des grandes entreprises spécialisées dans le domaine d’activité concerné par le sujet, explique Florence Saliba, présidente de l’AFTE, directrice financement et trésorerie de Danone. Cela permet de faire avancer les projets beaucoup plus rapidement.» Les fintechs apportent l’innovation, et les grands groupes le financement et la crédibilité qui parfois manquent à la start-up.
Cette collaboration est d’autant plus importante à mener dans l’industrie financière qui connaît encore davantage de disruptions que l’industrie non-financière. Une récente étude Gartner estime d’ailleurs que d’ici 10 ans, 80 % des banques seraient disruptées par de nouveaux entrants. «Avec la DSP 2, les nouveaux entrants, les fintechs, etc., les banques sont en effet actuellement concurrencées sur l’ensemble de leurs domaines d’activité, constate Franck Dhinaun, senior principal chez Accenture. Face à ce nouvel environnement, il est indispensable qu’elles repensent leur modèle et revoient leurs priorités et objectifs.»

Des innovations qui profitent aux directions financières

La technologie et le régulateur sont actuellement «favorables» à ces évolutions. «En matière d’innovations pour les directions financières, nous notons ainsi de grandes évolutions autour de la gestion des données et l’utilisation de l’intelligence artificielle pour lui donner du sens (prédictibilité, analyse causale, par exemple sur la fraude, etc.), des nouveaux services bancaires (néobanking, comptes virtuels) et la blockchain», précise Franck Dhinaun. Les technologies SaaS profitent également aux directions financières. «Elles leur permettent notamment de gagner en agilité par rapport à un changement de business model impulsé par la direction générale, aux évolutions imposées par le régulateur ou aux nouvelles attentes des consommateurs en matière de prestations», ajoute pour sa part Laurent Péron, VP France de GoCardless.


«L’intelligence artificielle a cet avantage de “faire parler” la donnée et de lui donner du sens»

Par Franck Dhinaun, senior principal, Accenture Strategy

Depuis plus de vingt ans, les départements finance et en particulier les trésoriers ont travaillé à la centralisation toujours plus forte des flux au sein de l’entreprise, aidés en cela par les banques et par la mise en place de solutions performantes dans la gestion du cash. L’apparition de nouveaux services bancaires, tels que les comptes virtuels, viennent encore renforcer ce mouvement et faciliter la mise en place du processus d’encaissement «pour le compte de» pour les trésoreries les plus avancées. Les entreprises ont dorénavant tous les outils à disposition pour centraliser et sécuriser les flux, mais font face à un nouveau challenge. Comment gérer un tel volume de données et surtout comment les faire parler ? L’ère du flux est derrière nous, place à la donnée !

Du flux à la donnée

Certains trésoriers peuvent exprimer leur frustration de ne pouvoir extraire et analyser les données financières présentes dans les outils financiers faute de reportings pertinents ou de données structurées. Beaucoup s’y sont essayés mais se sont découragés face à cette montagne d’informations. Là encore, l’innovation technologique peut aider et une partie de la communauté financière ne s’y trompe pas. Selon une étude récente1, 56 % des trésoriers pensent que le big data et l’intelligence artificielle sont les technologies qui généreront le plus de valeur dans leur organisation. 49 % des trésoriers envisagent même d’utiliser l’intelligence artificielle pour améliorer leurs prévisions de cash (analyse prédictive).
L’intelligence artificielle a cet avantage de «faire parler» et donner du sens à un grand nombre de données. Chez Accenture, nos projets récents ont mis en avant des gains sensibles tant en termes de fiabilité des prévisions (baisse de volatilité et précision accrue) que d’organisation (possibilité pour les équipes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée). L’analyse prédictive se développe dans tous les secteurs et notamment au sein des sociétés de négoce, qui l’utilisent par exemple pour mieux anticiper les mouvements de prix et accélérer la prise de décision.
De même, les banques revoient leurs modèles pour offrir de nouveaux services, autour de l’agrégation des données et l’utilisation d’IA pour proposer de nouvelles analyses à leurs clients.
L’intelligence artificielle ne remplacera évidemment pas l’humain, mais elle est un outil essentiel dans un monde où l’information va de plus en plus vite et où la prise de décision rapide devient un facteur de réussite des entreprises.


1. The Economist Intelligence Unit Limited 2018 : «The future is now : how ready is Treasury ?».



Travel & expense unifié : transformer un coût opérationnel en un investissement stratégique

En France, plus de 80 % du processus de gestion de notes de frais est décorrélé de la gestion des voyages, faisant perdre un temps précieux à l’ensemble des acteurs de ce processus interne. «Avec une solution unifiée de gestion des voyages et des notes de frais telle que KDS Neo, l’entreprise peut gérer et dématérialiser l’ensemble du processus depuis la demande de voyages, la réservation auprès de l’agence de voyages, le circuit de validation et la note de frais, et ce de n’importe quel endroit», précise Paulo Catalao, directeur de l’account management chez KDS.
Une solution que Wow Consulting a déployée dans une ESN de plus de 3 000 collaborateurs. Ce projet a été motivé par l’expérience utilisateur en matière de gestion des notes de frais, peu satisfaisante auparavant, par des processus de gestion des déplacements et de notes de frais difficiles à maintenir et par un système d’information non unifié et peu efficient. «La mise en place de la solution unifiée a permis aux voyageurs de s’appuyer sur une seule solution pour gérer leur demande de déplacement et de remboursement de notes de frais, et de gagner en autonomie, témoigne Yann Baranton, consultant chef de projet SI finances, Wow Consulting. L’ESN a rationalisé et industrialisé les processus, a optimisé ses contrôles liés au respect de la politique voyages dès le début du processus, et enfin a amélioré la maîtrise de son système d’information ainsi que la fiabilité et la traçabilité de ses données.» Les travel managers vont ainsi pouvoir se concentrer sur le contrôle qualitatif et non plus sur la correction ou le redressement de données. Enfin, l’intégration comptable est optimisée, fiable et correcte.


La transformation digitale de la fonction finance

Au-delà des «buzz words» véhiculés par le digital, quels sont les différents points de vue portés aussi bien par des praticiens que par toutes les personnes qui accompagnent ces projets de transformation digitale de la fonction finance ?

Avec la digitalisation, la fonction finance se transforme, au même titre que toutes les autres fonctions de l’entreprise. «Non seulement la fonction finance se transforme, mais elle le fait en accompagnant une entité qui elle-même se transforme, ce qui nécessite, chez les financiers, une accélération de la mise en place de capacités à se connecter avec leur environnement et de soft skills, rapporte Véronique Ehrhard, présidente du club HEC Finance. D’autre part, avec la digitalisation, de nouveaux sujets entrent dans le domaine de compétences des DAF, en particulier autour de la data qui doit être qualitative et maîtrisée.» La transformation digitale est ainsi à l’agenda de tous les directeurs financiers. «Il s’agit d’ailleurs souvent de projets de plus grande ampleur que ceux menés auparavant par les directions financières et qui, en effet, appelleront à davantage de collaboration au sein de l’entreprise, précise Catherine Pilidjian, partner en charge de la practice finance & performance chez Wavestone. Enfin, cette transformation est peu normée, ce qui est souvent déroutant pour les financiers.»
Dans le cadre de ces projets de transformation, il est également important de se pencher sur les usages. «De plus en plus, les entreprises attendent des outils digitaux qu’ils soient transversaux et utilisables par différentes fonctions», note d’ailleurs Thomas Honegger, directeur filiale France, Esker. Enfin, ces projets s’articulent souvent autour de la donnée. «Tout l’enjeu consiste à ce que les équipes finance passent moins de temps à produire des chiffres pour se consacrer davantage à cette transformation», souligne Laurence Yvon, directrice des opérations CCH®, Tagetik France. Un enjeu auquel s’attellent actuellement les éditeurs de solutions de gestion financière.

Qu’est-ce qui différencie les projets de transformation actuels de ceux des périodes antérieures ?

Aujourd’hui, les projets de transformation de la fonction finance sont moins guidés par la norme que par l’accélération du temps. D’ailleurs, les entreprises deviennent de plus en plus agiles dans la manière de mener leurs projets de transformation et s’attachent à embarquer aussi bien les décideurs que les utilisateurs dans leur mise en œuvre. «Nous travaillons alors par itération pour donner très vite une première expérience aux utilisateurs qui vont la travailler, la commenter et la faire évoluer», poursuit Thomas Honegger. Une démarche qui permet de concevoir une solution personnalisée, qui réponde le mieux possible aux besoins. «Pour bénéficier pleinement de ces nouvelles technologies, il faut en amont architecturer des bons process et se pencher sur les tables de référentiels présentes dans le SI, qui permettent de garantir l’unicité et l’intégrité d’une information, déclare Marc-Antoine Verini, responsable contrôle de gestion de Verspieren. Il faut également anticiper sur les impacts humains et les interconnexions qu’il va y avoir avec les autres services.»
L’enjeu aujourd’hui consiste également à concilier l’agilité et la capacité à sortir rapidement des premiers résultats avec les besoins de structuration des entreprises et la prise en compte, pour certaines, de leur dimension multigéographique, multiculturelle et multimétier. «Il faut être bottom-up dans l’approche, la soutenir dans la durée et en faire profiter à grande échelle un grand nombre d’entités dans le groupe», poursuit Catherine Pilidjian. Les CFO de terrain ont, dans le cadre de cette approche, un rôle clé à jouer. «Ce sont eux qui vont faire remonter à la maison mère les éventuelles difficultés et faire porter leur voix pour que le projet réussisse», indique Véronique Ehrhard.

Les outils et les organisations s’adaptent

La transformation digitale, au sein même de la fonction finance, concerne certes les métiers du transactionnel (comptabilité) et de l’analyse (contrôle de gestion) mais aussi d’autres métiers comme celui du contrôle interne ou encore la gestion du risque crédit. Au-delà de la mise en place d’outils et de référentiels, ces projets de transformations digitales impactent également les organisations humaines et les compétences des financiers : le DAF devient plus coordinateur que manager, la coopération avec le business est indispensable, la finance et la RH doivent travailler en étroite concertation…


L’intelligence artificielle Sidetrade au sein de la direction financière de Manpower

L’intelligence artificielle modélise le meilleur processus pour atteindre l’objectif souhaité. Chez Manpower, l’intelligence artificielle de Sidetrade devait permettre au groupe de déterminer s’il était possible de réaliser des actions de relance plus efficaces ; de benchmarker les comportements de paiement de ses clients à son égard, par rapport à ceux qu’ils pratiquent envers leurs autres fournisseurs ; et de déterminer la fenêtre de paiement de ses débiteurs pour mettre en place une stratégie de relance efficace. «Après deux mois de production, les actions de relances téléphoniques sur un portefeuille client donné de Manpower ont été réduites de 30 % à 17 %, témoigne Jean-Claude Charpenet, regional sales director, Sidetrade. En termes de résultats financiers (sur ce même portefeuille client piloté par l’intelligence artificielle), le DSO a été réduit de 40 % par rapport à la même période il y a un an.»


L’avenir de la fonction DAF

Face au rôle grandissant de l’intelligence artificielle, qu’est-ce qui est réalisable aujourd’hui ? Quelles sont les tâches robotisables, pour quel coût et quels bénéfices ? Quelles technologies et compétences liées à l’IA mettre en œuvre pour redessiner et réinventer la fonction finance ?

Aujourd’hui, nous parlons d’intelligence artificielle quand nous disposons d’un système qui, sur une application bien précise (sur de la détection de fraude par exemple) va être capable de proposer ou de suggérer une décision. «L’intelligence repose sur la capacité de la machine à construire sa propre logique à partir d’informations contenues dans sa base de données et de la corriger si nécessaire en fonction des nouvelles données qui lui parviennent, précise Steven Hellec, responsable data science chez Ellisphere. Nous parlons alors de machine learning ou de deep learning. L’intelligence humaine est en revanche indispensable pour construire une intelligence artificielle viable capable de faire des propositions cohérentes et intelligentes.»
C’est l’humain qui donne à la machine un algorithme et l’expert qui, par rapport à ce que propose l’IA, prendra ensuite la bonne décision. Les data scientists ont à cet effet un vrai rôle à jouer dans une démarche de partage des connaissances avec les opérationnels. «Par exemple, l’intelligence artificielle nous permet, chez Ellisphere, de créer des scores de troisième génération (indicateurs de risque de défaillance d’une entreprise) qui sont beaucoup plus performants et rapides que les scores que nous utilisions jusqu’à maintenant, précise Mélanie Bourgouin, data scientist, Ellisphere. Ces scores de troisième génération sont bâtis à partir d’algorithmes de machine learning notamment chargés de la sélection des variables les plus pertinentes, offrant de meilleures performances en matière de scoring et de rapidité de mise à jour des scores.» La data strategy permet également d’arriver à de l’analyse prédictive ou prescriptive.

Les usages de l’intelligence artificielle

«Pour le moment, seules les grandes entreprises comme par exemple Publicis ou les banques utilisent l’intelligence artificielle dans le cadre de leur activité, précise Frédéric Lumeau, associé June Partners. Mais ce n’est pas encore vraiment le cas dans les ETI.» Chez XPO Logistics en Europe, l’intelligence artificielle est utilisée par les opérationnels pour construire des solutions spécifiques et optimisées pour chaque client, par la finance dans le cadre des processus order to cash P2P voire «record to report» (application autour de la RPA, outils de big data, etc.), et enfin dans le cadre de l’accompagnement stratégique et de l’aide à la décision de la direction financière. «C’est sur cette dernière partie que nous constatons actuellement le plus d’impacts de l’IA, explique Damien Berthou, CFO supply chain - Europe de XPO Logistics. Elle nous permet d’avoir une information la plus récente possible, d’être en mesure de la traiter rapidement et ainsi de prendre de meilleures décisions de manière instantanée et de mieux allouer nos ressources.»
Air Liquide, pour sa part, a lancé davantage d’initiatives en matière d’IA d’un point de vue business opérationnel que finance. La société a notamment créé un iLab avec des ressources dédiées pour optimiser le temps de maintenance de ses usines. «D’un point de vue business, le digital nous permet par exemple aujourd’hui de ne plus avoir à nous déplacer sur site, dans les usines, pour optimiser les flux de gaz chez nos clients», indique Jacques Molgo, VP corporate finance & treasury chez Air Liquide.

Les coûts et les gains de l’IA

Le calcul du ROI de l’IA est à la fois simple et complexe et dépend de l’activité de l’entreprise. «Dès que nous avons des gros volumes à traiter, le ROI d’un projet RPA peut par exemple prendre moins d’un an, précise Sylvain Corpet, vice-président commerce de MCS DSO Group. En revanche sur des projets d’IA et de modèles prédictifs, plus longs à mettre en œuvre, le ROI peut être beaucoup plus long.»
Jacques Molgo précise pour sa part que «sur les processus de cash management et de back-office, le coût d’un projet de RPA ou d’IA est beaucoup trop élevé par rapport aux bénéfices. En revanche, sur les projets liés aux processus de facturation par exemple, les ROI sont plus intéressants.» L’IA représente une réelle opportunité pour la direction financière.


«Sans data, pas d’IA» : une démarche pragmatique d’automatisation de la fonction finance

Par Sylvain Corpet, vice-président commerce, MCS-DSO Group

Face à la massification du volume de données et à la révolution de l’open data, la donnée devient le moteur d’un service financier de qualité en permettant une prise de décision basée sur la réalité du terrain.
Prévention de la fraude, analyse de la conformité client et anticipation des risques de défaillances sont autant de processus qui nécessitent une compréhension fine des comportements pour ajuster les stratégies et automatiser à bon escient.
En tant qu’acteur du poste clients, MCS-DSO a entrepris une démarche d’amélioration des processus financiers par la data en vue de les automatiser et ainsi de focaliser les équipes sur les activités à valeur ajoutée.
Cette approche nous a conduits au déploiement de RPA (robotic process automation) sur des procédures simples, à fort volume et répétitives. Cela nous a permis de gagner en qualité de traitement et de réduire les coûts de gestion. Ces robots peuvent être complétés par une couche d’intelligence artificielle leur permettant de traiter des cas particuliers et d’atteindre un taux d’automatisation de 90 %.
Par ailleurs, nous collaborons avec nos clients dans la valorisation de leur capital data, ainsi que du nôtre, en vue d’anticiper l’avenir. Les points d’attention restent les volumes et la structuration des données passées pour l’établissement des scores.


Merci à tous les participants