Introduction:
La massification des données et l’émergence des nouvelles technologies analytiques transforment en profondeur les métiers de la finance et de la gestion. Le big data, l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et la blockchain ouvrent de nouvelles perspectives mais posent également de nouveaux défis aux directeurs financiers et aux gestionnaires.
Comment la finance tire profit de ces innovations pour gagner en performance tout en maîtrisant les risques ? Quels nouveaux talents et compétences développer face à ces évolutions ? Dans quelle mesure les algorithmes d’IA vont-ils remplacer le travail humain dans les services financiers ?
Cet article fait le point sur les opportunités et les challenges posés par le big data et les nouvelles technologies analytiques pour les métiers de la gestion financière.
I. Les promesses du big data financier
L’abondance des données structurées et non structurées représente une opportunité sans précédent pour les directeurs financiers. Le big data leur fournit des informations plus riches et plus en temps réel pour améliorer la qualité de leurs prévisions.
En combinant des données financières classiques et des données alternatives (réseaux sociaux, géolocalisation, internet des objets…), les modèles prédictifs gagnent en précision. Les risques peuvent être détectés plus tôt.
L’analyse de vastes bases de données facilite aussi la détection de fraudes. Elle permet d’automatiser la conformité règlementaire, de lutter contre le blanchiment d’argent et l’évasion fiscale.
En résumé, le big data optimise la prise de décision financière sur toute la chaîne de valeur : prévisions et budgétisation, reporting et analyse, gestion des risques, conformité, etc.
II. L’essor de l’intelligence artificielle en finance
Au-delà du big data, les techniques d’intelligence artificielle transforment le cœur du métier en automatisant des tâches à faible valeur ajoutée.
Les robots utilisant l’IA peuvent réaliser certaines opérations : saisie et vérification de données comptables, rapprochement bancaire, relance clients, etc. Ils analysent aussi des contrats et documents juridiques complexes.
Dans la gestion de portefeuille, les algorithmes de deep learning permettent d’analyser des informations non structurées. Ils identifient des signaux faibles annonciateurs de mouvements de marchés.
L’IA progresse également dans l’analyse fondamentale des entreprises, la finance et gestion, la notation de crédit, la détection des fraudes, etc. Elle rend les prévisions plus fiables et accélère les décisions.
En savoir plus sur comment la finance est influencee par la technologie ?
III. Des compétences analytiques à développer
Ces innovations obligent les financiers à développer de nouvelles compétences, notamment en science des données et en analyse statistique et prédictive. Ils doivent monter en puissance sur les techniques d’IA pour interagir efficacement avec les algorithmes.
Les directeurs financiers évoluent vers un rôle de chef d’orchestre. Ils doivent articuler les technologies analytiques avec l’expertise métier des équipes. La gestion des talents et le management de profils data scientists deviennent critiques.
Pour tirer parti du big data, les financiers doivent aussi renforcer leurs capacités en modélisation statistique et en programmation avec des langages comme Python ou R. Ces compétences pointues prendront une importance croissante dans la finance de demain.
Conclusion:
Le big data et l’IA transforment le métier de directeur financier et de gestionnaire. Mais plutôt que de remplacer les humains, ils agissent avant tout comme des outils d’augmentation de la décisions. Les opportunités sont immenses : meilleure prévision, automation, gains de productivité… À condition de réussir l’intégration de ces technologies dans le business. Et de développer une culture de la donnée au sein des équipes financières.
Les défis sont donc immenses pour attirer les nouveaux talents, monter en compétences sur le digital et adopter une posture ouverte à ces innovations disruptives. Les directeurs financiers doivent piloter cette transformation pour que la fonction finance gagne en agilité et en performance.
Les directeurs financiers évoluent vers un rôle de chef d’orchestre. Ils doivent articuler les technologies analytiques avec l’expertise métier des équipes. La gestion des talents et le management de profils data scientists deviennent critiques.
Pour tirer parti du big data, les financiers doivent aussi renforcer leurs capacités en modélisation statistique et en programmation avec des langages comme Python ou R. Ces compétences pointues prendront une importance croissante dans la finance de demain.
continuer votre lecture et voir la synergie entre l’entreprise, la finance et la technologie pour un meilleur aperçue.
