Quand la data et l’intelligence artificielle se mettent au service des décisions financières

Lors d'un récent webinaire organisé par Kleene.ai en partenariat avec Payhawk, un panel de responsables financiers et de data managers, dont Konstantin Dzhengozov (directeur financier de Payhawk), Tannah Matus (directrice financière de Secret Food Tours), Abigail May (directrice financière de Biscuiteers) et Matt Sawyer (fondateur de Sawinsight), a partagé idées et meilleures pratiques sur la manière dont les équipes financières peuvent transformer au mieux leurs données. En voici un récapitulatif !

Le défi de la transformation des données : les conseils des meilleurs responsables financiers

Tout au long de ce webinaire, notre discussion a porté sur les étapes pratiques pour automatiser les workflows, améliorer la visibilité de l’entreprise sur ses flux financiers et réaliser des économies. Voici ce qu’il faut retenir :

Avoir des attentes réalistes

Pour les entreprises, l’un des principaux défis à relever concerne la gestion des multiples flux de données, souvent complexes et hétérogènes.

Il est toujours possible d’imaginer un système qui résoudrait tous les problèmes de données d’un coup, mais la réalité est beaucoup plus nuancée. Pour notre panel d’experts, "La clé est de commencer petit et de comprendre les données avec lesquelles on travaille, plutôt que d'essayer de tout modifier d’un coup."

Ainsi, plutôt que de viser une grande transformation du jour au lendemain, les experts ont suggéré de la décomposer en plusieurs petits éléments. L’objectif est de courir un marathon, pas un sprint ! En partant de ce postulat initial, vous pouvez définir les différentes étapes à franchir et éviter la frustration née d’attentes trop ambitieuses.

Identifier les opportunités qui naissent de la transformation des données

Justifier un investissement dans la transformation des données n’est pas toujours facile. Les dirigeants d'entreprise veulent savoir quel sera très précisément le retour sur investissement, les bénéfices à en retirer, etc.

Or, contrairement à l'achat d'une machine qui permet un gain d'efficacité évident, les projets relatifs aux données n’ont souvent pas de retombées immédiates et concrètes. Pour obtenir l'adhésion des décideurs, il faut donc identifier chaque opportunité, en commençant par :

• Décrire chaque avantage qu’il est possible de retirer du projet ;
• Estimer le coût et le retour sur investissement attendu ;
• Montrer comment un tel projet permet de rationaliser les opérations.

Abigail May, membre de notre panel et directrice financière chez Biscuiteers, confie ainsi :

Si je travaille à l'élaboration d'une analyse de rentabilité, je me concentre sur la valeur, le coût et surtout le retour sur investissement potentiel. Lorsque ces éléments ne sont pas clairs, il est difficile de justifier une dépense initiale importante.

Surmonter les résistances au changement

L'un des plus grands défis à relever dans la conduite de tout type de projet est la résistance au changement.

En effet, les équipes s'habituent aux processus en place, même lorsqu’ils manquent d’efficacité. Lorsqu'une nouvelle technologie est introduite, il existe souvent un décalage entre les compétences des salariés et les exigences de ces outils. Cette incompréhension peut entraîner une résistance naturelle au changement. En réalité, la transformation des données ne se limite pas à une mise à jour technologique : c’est avant tout une évolution des mentalités.

Pour Konstantin Dzhengozov, directeur financier de Payhawk :

La résistance au changement est souvent culturelle. Les gens s’attachent à ce qu’ils connaissent et se sentent dépassés par les nouvelles technologies. L’inconnu fait peur. Pour avancer, il faut amorcer un vrai changement de mentalité. Il est essentiel de faire prendre conscience que les processus actuels ne sont pas durables à long terme. Nous devons transformer notre rapport aux données et repenser notre manière de travailler.

Le panel partageait cet avis et a identifié plusieurs leviers pour atténuer cette résistance :

• Expliquer de manière claire et transparente pourquoi le changement est nécessaire ;
• Proposer des formations adaptées aux nouveaux outils ;
• Impliquer les équipes dès le lancement du projet pour favoriser l’adhésion.

Le bon moment pour amorcer une transformation : savoir quand franchir le pas

Votre entreprise a-t-elle besoin d’une refonte de sa gestion des données ? Les signes suivants ne trompent pas :

• Des temps de réponse trop longs : si répondre à des questions financières ou opérationnelles clés prend des heures, voire des jours d’analyse manuelle, c’est un signe que les processus actuels sont inefficients.
• Des données incohérentes : lorsque différents services donnent des chiffres contradictoires pour un même indicateur, c’est qu’une harmonisation est nécessaire.
• Un manque de données en temps réel : si vous vous appuyez encore sur des rapports manuels et/ou non actualisés automatiquement, vous risquez de prendre du retard sur vos concurrents en ne prenant pas les bonnes décisions stratégiques. Par ailleurs, répondre aux demandes d’information de la direction ou des investisseurs peut être extrêmement chronophage si les données ne sont pas accessibles facilement.

En résumé : si vos données ne vous permettent pas de prendre des décisions rapidement et efficacement, il est grand temps d’envisager une transformation.

La mise en œuvre de la transformation de données : comment prioriser ?

Une fois la décision prise d’engager une transformation des données, reste à savoir par quoi commencer. Voici quelques principes clés pour établir vos priorités :

• Commencer par distinguer les données générées en temps réel de celles qui nécessitent une analyse en fin de mois. Par exemple, grâce aux tableaux de bord en temps réel, il est possible d’avoir une visibilité immédiate sur les dépenses et l’activité de l’entreprise. L’étape suivante, c’est d’exploiter ces données en les rendant accessibles à toutes les équipes.
• Planifier sa production mensuelle, tout en se préparant aux bouleversements potentiels en adaptant ses ressources.

Pour mieux structurer sa transformation, voici quatre priorités à suivre :

1. Identifier les domaines critiques : concentrez-vous d’abord sur les points faibles, c’est-à-dire les plus coûteux en temps ou en argent.
2. Automatiser les tâches répétitives : éliminez les actions manuelles comme les copier-coller dans des tableurs ou le rapprochement bancaire.
3. Assurer la qualité des données : des données fiables et cohérentes sont une fondation indispensable à toute initiative.
4. Créer des tableaux de bord en temps réel : donnez aux décideurs les moyens d’agir immédiatement, sur la base d’informations actualisées.

La puissance de l’automatisation : un levier stratégique incontournable

Les membres de notre panel sont unanimes : continuer à s’appuyer sur des processus manuels, c’est laisser passer des opportunités et, au final, perdre de l’argent.

En effet, l’automatisation permet non seulement de réduire les erreurs humaines, mais aussi d’accélérer l’analyse des données. Elle libère les équipes des tâches répétitives pour qu’elles puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment : la stratégie commerciale, les prévisions et la gestion des coûts.

Pour Konstantin Dzhengozov :

Les nouvelles technologies offrent aujourd’hui une visibilité et un contrôle en temps réel. Grâce à l’automatisation intelligente, nous pouvons éliminer une grande partie des tâches financières à faible valeur ajoutée. C’est le socle de notre plateforme : intégration fluide avec les ERP, rationalisation des processus d’approbation, et mise en place d’un cadre de contrôle solide, que ce soit via les bons de commande, la gestion des comptes fournisseurs ou des workflows complexes.

L’objectif ? Une prise de décision plus rapide et plus pertinente

La transformation des données vise un but précis : permettre aux entreprises de décider plus vite, avec plus de précision. Si vos systèmes actuels vous ralentissent ou vous compliquent inutilement la tâche, il est temps de changer.
Car c'est une certitude : les entreprises qui réussiront demain seront celles qui reprennent la main sur leurs données aujourd’hui.

Par où commencer ? Pour les experts du panel, il est important de :

• Découper le chantier en étapes claires ;
• Établir des priorités en fonction de leur impact ;
• Automatiser tout ce qui peut l’être ;
• Former les équipes pour qu’elles adoptent ces nouveaux outils sans résistance.

La donnée est un levier puissant… mais encore faut-il l’activer !

Les prochaines étapes de votre parcours de transformation des données

Avoir conscience que la transformation est indispensable, c’est bien. Savoir par où commencer, c’est encore mieux ! Voici cinq leviers concrets pour engager une transformation des données efficace au sein de votre entreprise :

1. Lutter contre les mauvaises habitudes

La transformation des données ne repose pas uniquement sur la technologie. Elle implique aussi un véritable changement culturel. Si votre équipe voit les données comme une baguette magique plutôt qu’un outil stratégique à manier intelligemment, il est temps de réajuster les attentes !

Un bon point de départ est de rendre visible l’impact des erreurs. Lorsque certaines erreurs se répètent (comme cliquer sur le mauvais bouton ou mal gérer un remboursement), mesurez-les et mettez en place des indicateurs de performance clés (KPI) que vous partagerez avec vos équipes.

En mesurant l’impact de ces erreurs et en les communiquant, on s’aperçoit que les comportements évoluent de manière naturelle. Les collaborateurs deviennent plus attentifs, les processus s’améliorent, et les erreurs diminuent.

Les bonnes pratiques :

• Suivre les erreurs récurrentes par utilisateur,
• Documenter les impacts réels avec des exemples concrets,
• Encourager la responsabilisation de chacun en documentant les effets domino de chaque erreur.

2. Choisir les bons projets

Toutes les initiatives en matière de données ne se valent pas. Pour être efficaces, les projets doivent être alignés sur les priorités stratégiques de l’entreprise.

Commencez par définir clairement le problème à résoudre : est-ce un enjeu d’efficacité ? De prévision ? De contrôle des coûts ? Ensuite, identifiez les points faibles : d’où les données sont-elles absentes ou peu fiables ?

Enfin, mesurez le retour sur investissement. Un projet de données doit améliorer significativement les opérations et la prise de décision. Par exemple, si votre équipe financière est submergée par les tâches manuelles, commencez par automatiser ce qui peut l’être.

3. Automatiser les workflows pour mieux gérer les dépenses

L’automatisation n’est pas juste une question de confort : c’est aussi un levier essentiel pour un meilleur contrôle des dépenses. Par exemple, en centralisant les tâches sur une seule plateforme, tous les membres d’une équipe gagnent en efficacité. L’automatisation permet en effet d’intégrer des contrôles en temps réel, de simplifier les approbations et de réduire les rapprochements manuels.

Les bonnes pratiques :

• Faire un audit des processus les plus chronophages,
• Analyser ses outils actuels,
• Demander plus à ses fournisseurs : les outils de l’entreprise doivent évoluer avec ses besoins.

4. Maximiser votre tech stack

La « tech stack », ou pile technologique, désigne l'ensemble des technologies qui permettent de faire fonctionner un processus dans une entreprise. Si changer d’outils peut sembler difficile, il est important de comprendre qu’en mettant en place les bons logiciels, ce sont eux qui travailleront pour vous.

À ce titre, un bon système de gestion des dépenses doit :

• Réduire la saisie manuelle,
• Fluidifier les workflows,
• Centraliser les données pour une prise de décisions rapide et éclairée.

Les bonnes pratiques :

• Réévaluer régulièrement son stack technique,
• Tirer parti de l’accompagnement des éditeurs de logiciel (service client, etc.),
• Investir dans l’adoption des outils : formation + accompagnement = succès !

5. Préparer le terrain pour l’IA dans la finance

L’intelligence artificielle offre des opportunités majeures, à condition de partir sur de bonnes bases. Ainsi, si les données d’entrée ne sont pas propres et bien structurées, et si les processus qui produisent ces données sont défaillants, aucune IA ne pourra les corriger.

Les bonnes pratiques :

• Standardiser et nettoyer ses données,
• Réparer les workflows inefficaces,
• Fixer des objectifs clairs (détection des fraudes, etc.),
• Cartographier ses processus pour identifier les cas d’usage pertinents,
• Expérimenter à petite échelle avant de déployer plus largement.

Le nouveau rôle de la finance dans la transformation des données

Que faut-il retenir de tout ça ? D’abord, la transformation des données n’est pas un projet purement financier : c’est un changement à grande échelle pour toute l’entreprise. Des workflows automatisés à la disparition des silos, les organisations qui misent sur une approche structurée de la donnée prendront plus rapidement des décisions éclairées.

Mais la transformation ne se fait pas du jour au lendemain. Le conseil de notre panel d’experts est clair : commencez petit, restez réaliste, et priorisez ce qui a le plus d’impact.

Avec Payhawk, vous pouvez centraliser les données financières, automatiser les processus d’approbation et simplifier les rapports, le tout dans une seule plateforme. Alors, prêt à reprendre le contrôle sur vos finances ? Réservez une démo personnalisée et découvrez comment transformer vos données en décisions stratégiques !