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L’IA permet aujourd’hui et depuis longtemps un meilleur contrôle des dépenses grâce aux alertes et analyses prédictives disponibles qui préviennent les contrôleurs de gestion sur d’éventuels écarts. L’élaboration de prévisionnels de trésorerie est presque devenue un jeu d’enfant ! Mais cette technologie n’est pas nouvelle et s’avère aujourd’hui maîtrisée dans toutes les entreprises ou presque.

  1. Nous allons donc plutôt nous intéresser dans un premier temps aux évolutions susceptibles d’intéresser les directions financières et permises par l’IA dans les prochaines années, notamment concernant l’analyse du panel des fournisseurs. 
  1. Puis, nous verrons comment l’IA facilite le recouvrement des créances

1. Mieux maîtriser les coûts grâce à l’IA

L’IA permet d’améliorer les conditions de sourcing

Avec la masse de données et d’informations disponibles, et plus de 150 000 fournisseurs en moyenne à sourcer au sein des Grandes Entreprises, il faut être capable de scorer et rationaliser les achats et dépenses sur un nombre plus restreint de fournisseurs pour parvenir rapidement à négocier des conditions plus avantageuses.

L’IA, se basant sur les volumes d’achat constatés, peut aujourd’hui améliorer les conditions de sourcing. 

L’IA permet l’optimisation intelligente des paiements

Payer au bon moment et dans la bonne devise est une obligation et une évidence. Avec l’IA, vous pouvez désormais négocier en temps réel avec vos fournisseurs les conditions de paiement pour améliorer les fonds de roulement

Ces avancées technologiques en matière d’intelligence artificielle présentent donc des arguments de taille. Elles intéressent tout particulièrement les directions des achats qui souhaitent ne plus avoir à traiter de tâches répétitives et chronophages.

→ Sur ce dernier point, l’utilisation d’outils tels que Regate peut grandement améliorer la situation et le quotidien des entreprises. Regate a entrainé ses propres modèles d’IA pour automatiser certaines opérations chronophages comme le rapprochement bancaire ou la reconnaissance automatique de caractères pour la lecture des factures, ce qui permet un gain de temps précieux et limite le risque d’erreurs. 

2. Recouvrer ses créances à temps grâce aux prédictions de l’IA

Les directions financières cherchent à optimiser le cash et identifier les mauvais payeurs, notamment dans les entreprises externalisées. Cependant, les workflows actuellement en place ont prouvé leur limite et ne permettent pas de contenir le risque au maximum. L’IA, elle, permet la mise en place de procédures de détection automatique visant à mieux cerner les délais de paiements dans le prévisionnel. 

Une brique intelligente qui s’additionne à vos outils en place

Certains outils de gestion permettent d’être plus proactif dans l’anticipation. Mais l’IA offre de nouveaux horizons, avec par exemple l’automatisation complète du cycle de mise en paiement ! 🔄

Certains outils proposent la validation automatique des paiements. L’IA représente la brique supplémentaire qui permet d’optimiser encore un peu plus le processus...

Exemple : si l’IA a accès à l’ensemble de vos éléments financiers, alors elle connaît le montant de vos dépenses, celui de vos créances en cours, la récurrence de vos clôtures mensuelles, etc. 

Elle peut donc, à partir de ces éléments, établir le constat que votre entreprise sera “juste” d’un point de vue BFR et émettre la possibilité de payer les factures, non pas à la date d’échéance mentionnée sur les factures, mais plutôt en décalant le règlement d’un mois, jouant ainsi la trésorerie sur les fournisseurs pour passer en douceur cette période de “frottement”.

Une meilleure prévention du risque grâce à l’IA

L'IA peut analyser de vastes ensembles de données pour identifier des modèles de comportement chez les clients, ce qui implique l'examen des habitudes de paiement passées, des retards fréquents, et d'autres signes indiquant un risque potentiel.

L’IA offre donc des solutions préventives pour éviter les litiges en clientèle. 

Elle peut, grâce à ses aptitudes prédictives, profiler et analyser les comportements d’achat de manière avancée, offrant ainsi aux entreprises une base de données riche permettant une maîtrise du risque bien plus largue que la simple étude d’un historique, qui jusqu’ici étant le process en vogue et normalisé au fil de ces dernières années. 

Par exemple, si un acheteur effectue un achat, mais qu’il a par le passé déjà occasionné un conflit, l’IA remontera une alerte pour davantage d’anticipation et de prévention du risque. 

En résumé

L’IA influe fortement sur le cash et la trésorerie des entreprises en offrant de nouveaux moyens d’action comme l’analyse prédictive du comportement utilisateur. Le recouvrement des créances peut ainsi s’anticiper et être optimisé.

La détection du risque passe par l’apprentissage

Le modèle d’IA employé a besoin d’être entraîné grâce à la data disponible pour fournir de nouvelles ressources. Pas de révolution réelle a proprement parlé, mais des avancées technologiques permettant d’optimiser les workflows et de mettre à jour sa connaissance du risque. 

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