Comment l’IA est-elle utilisée dans les entreprises en 2024 ? 10 façons dont cela peut aider

L’IA est en train de connaître une adoption généralisée dans divers secteurs et fonctions commerciales, et elle est en train de remodeler la façon dont les entreprises opèrent. De la commercialisation aux ressources humaines, l’IA est utilisée dans l’ensemble des organisations pour automatiser les tâches, améliorer l’analyse des données et prendre des décisions plus intelligentes plus rapidement.

Certaines des tendances émergentes les plus importantes en matière d’IA incluent l’IA générative et les outils de traitement du langage naturel (NLP) comme ChatGPT, l’apprentissage machine et l’apprentissage profond. Selon des recherches d’Accenture, 40 % de toutes les heures de travail pourraient être impactées par de grands modèles de langage tels que Chat-GPT.

Plutôt que de remplacer les travailleurs, l’IA peut être utilisée pour réduire le travail répétitif, améliorer les efficiences et maximiser le potentiel humain en aidant les employés et les entreprises à travailler de manière plus stratégique à travers les secteurs. Table des matières :

Génération de contenu
Marketing
Ventes
Service client
Opérations informatiques
Ressources humaines
Cybersécurité
Directions juridiques
Comptabilité
Finance‍

Comment l’IA est-elle utilisée en entreprise ?

L’IA a de nombreux cas d’utilisation et avantages commerciaux dans divers secteurs et domaines d’intérêt. Selon une étude de McKinsey, environ 50% à 60% des entreprises ont déployé des outils ou des ressources en IA sous une forme ou une autre. Ci-dessous, nous avons mis en avant quelques façons dont l’IA est utilisée dans les entreprises.

Automatisation de l’IA

Chaque rôle comporte au moins quelques tâches manuelles répétitives, telles que la vérification des e-mails, la saisie de données et la génération de rapports, qui font perdre du temps pour des tâches plus impactantes. Selon une étude de UiPath, 67% des répondants estiment qu’ils effectuent constamment les mêmes tâches et perdent en moyenne quatre heures et demie par semaine sur des tâches qui pourraient être automatisées.

L’IA peut aider à automatiser les tâches routinières, ce qui permet d’économiser du temps, de maximiser la productivité, de réduire le risque d’erreur humaine et de stimuler l’engagement des membres de l’équipe en leur permettant de consacrer du temps à des tâches plus significatives.

Selon les tâches que vous souhaitez automatiser, une large gamme d’outils est disponible pour différentes fonctions commerciales et cas d’utilisation, tels que des chatbots pour le service client, des systèmes de suivi des candidats pour le recrutement et des plateformes de paie pour la comptabilité.

Amélioration de l’analyse des données

L’intelligence artificielle et les outils d’apprentissage automatique peuvent traiter et analyser de vastes quantités de données à une vitesse et à une échelle bien au-delà des capacités humaines. En conséquence, l’IA peut identifier des modèles, des comportements et des tendances qui ne sont peut-être pas immédiatement visibles pour les analystes humains, ce qui aide à prévoir les résultats futurs en se basant sur les données historiques.

Certains cas d’utilisation pour l’analyse améliorée des données comprennent la prédiction de la perte de clients, l’identification des tendances de rotation des travailleurs, la projection des revenus et la détection de modèles ou de comportements frauduleux.

Amélioration de la prise de décision

À partir des informations obtenues grâce à l’analyse de données améliorée, l’IA peut également aider à soutenir une prise de décision améliorée.

L’IA peut améliorer la prise de décision en aidant à identifier de nouvelles opportunités commerciales, signaler les obstacles opérationnels, déterminer des moyens efficaces de personnaliser les offres et la communication en se basant sur les données des clients, et se préparer à d’éventuels défis.

Un exemple couramment cité de la manière dont l’IA soutient la prise de décision est que les compagnies aériennes utilisent généralement des analyses prédictives de l’IA pour déterminer les prix. Les compagnies aériennes optimisent les prix des billets en utilisant l’IA pour analyser et comprendre les tendances de la demande, le comportement des consommateurs, la concurrence et d’autres facteurs en temps réel, ce qui conduit à des décisions de tarification plus éclairées.

Les capacités énumérées ci-dessus ne sont que quelques-unes des nombreuses façons dont l’IA est utilisée en entreprise. Bien que l’IA puisse offrir des avantages significatifs, l’expertise et l’intelligence humaines restent nécessaires pour garantir l’exactitude et la crédibilité des processus commerciaux critiques. Avec cela à l’esprit, voyons comment l’IA est utilisée dans diverses fonctions commerciales.

1. Génération de contenu

Les créateurs de contenu se tournent de plus en plus vers des outils d’IA générative pour gagner du temps et améliorer le processus de génération de contenu. Des outils comme ChatGPT, Google Bard et Jasper permettent aux utilisateurs de saisir des prompteurs textuels pour générer rapidement de nouveaux contenus écrits tels que des plans, des e-mails ou des articles de blog. Des outils comme Midjourney, Stable Diffusion et DALL-E génèrent des images en fonction des prompteurs textuels.

Une enquête de Descript et Ipsos portant sur près de 1 000 créateurs de contenu a révélé que près des deux tiers des répondants ont déjà utilisé l’IA générative dans leur production de contenu, et plus des trois quarts déclarent qu’ils sont susceptibles d’utiliser des outils d’IA à l’avenir.

Certains des avantages de l’utilisation de l’IA pour la création de contenu comprennent:

Productivité et évolutivité accrues car l’utilisation d’outils d’IA pour générer du contenu nécessite moins de temps et de ressources que le développement de contenu à partir de zéro
Inspiration créative en utilisant l’IA pour faire du brainstorming et proposer de nouvelles idées avant de développer du contenu
L’analyse alimentée par l’IA suit les indicateurs de contenu tels que les vues de page, les partages sur les médias sociaux et les taux d’engagement pour aider à optimiser les stratégies de génération de contenu.

Alors que l’intelligence artificielle peut rendre la génération de contenu plus efficace, il faut savoir que le contenu généré par l’IA n’est pas prêt à être publié. Les créateurs de contenu et les spécialistes du marketing doivent prendre le contenu généré par l’IA comme source d’inspiration pour leur propre contenu ou comme un premier brouillon. Tout contenu créé par des outils d’IA generative doit être relu par un membre de l’équipe, vérifié et édité pour s’assurer qu’il est conforme à la voix de la marque, au style et aux directives.

2. Commercialisation

Les outils d’intelligence artificielle et les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés par les équipes marketing pour analyser les données, identifier les tendances et les motifs des clients, optimiser les campagnes et stratégies marketing, et améliorer l’expérience client.

En plus d’améliorer les résultats de la stratégie marketing, l’IA peut également aider les membres de l’équipe à gagner du temps en automatisant les tâches manuelles. Selon une enquête de Drift auprès de plus de 600 marketeurs, 74% estiment qu’ils automatiseront de manière intelligente plus d’un quart de leurs tâches au cours des cinq prochaines années.

Voici quelques exemples de l’utilisation de l’IA en marketing:

Amélioration de l’étude de marché et de l’analyse de la concurrence. Les équipes et professionnels du marketing passent une quantité significative de temps à réaliser des études marketing et sur la concurrence. Les systèmes et outils d’IA disposent de capacités avancées pour trouver, organiser et analyser des données de marché pertinentes et des éléments différenciateurs compétitifs, ce qui permet de gagner du temps qui aurait été passé à des recherches manuelles. Étant donné que l’IA peut traiter automatiquement de grandes quantités de données, des informations importantes sur le marché ou la concurrence peuvent être mises au jour et que les membres de l’équipe marketing auraient pu manquer.
Amélioration de la segmentation et de la personnalisation de l’audience. L’IA peut simplifier la façon dont les spécialistes du marketing suivent, comprennent et prédisent les comportements des clients. En utilisant des outils d’IA, les entreprises peuvent également créer des profils de clients en segmentant les clients en différentes catégories en fonction de leurs comportements, préférences et indicateurs démographiques. Sur la base des profils clients, les équipes marketing peuvent personnaliser les messages et les communications pour mettre en avant les produits, services ou promotions les plus pertinents pour des segments clients spécifiques.
Analyse marketing prédictive. Les marketeurs peuvent utiliser l’analyse prédictive pour identifier les schémas et tendances à partir des données clients historiques et actuelles, permettant aux équipes de prédire de manière plus efficace quelles stratégies ou campagnes peuvent être les plus efficaces à l’avenir. L’analyse prédictive aide à anticiper les besoins des clients, à optimiser le ciblage et à identifier les opportunités de vente incitative et de vente croisée.

3. Ventes

Les analyses prédictives et les algorithmes alimentés par l’IA permettent aux équipes de vente de mieux comprendre le comportement et les préférences des clients, d’automatiser et d’améliorer les opérations de vente.

Les équipes de vente peuvent utiliser l’IA pour aider dans les aspects suivants du processus et de la stratégie de vente.

Automatisation des tâches manuelles. Une enquête menée auprès de 7 700 professionnels de la vente de Salesforce a révélé que les représentants commerciaux passent en moyenne moins de 30% de leur semaine à vendre réellement. Une grande partie de leur temps est consacrée à des tâches manuelles telles que la saisie de données et le partage des mises à jour sur leurs transactions en cours de traitement. Les outils d’IA peuvent aider à automatiser les tâches chronophages afin que les représentants commerciaux puissent consacrer plus de temps à la vente.
Prévision de la demande. L’IA peut aider à analyser les performances passées et les indicateurs économiques actuels pour aider les équipes de vente à prévoir la demande future. L’analyse des données clients, des interactions et des modèles de ventes historiques à l’aide d’algorithmes d’IA peut aider à identifier les prospects, prioriser les prospects, identifier les prochaines étapes ou actions pour engager les prospects et optimiser le processus de vente.
Notation des leads. Les outils de notation des prospects alimentés par l’IA utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour fournir des mises à jour en temps réel aux équipes commerciales sur les prospects et les leads, ce qui permet de garantir que les scores des leads sont précis et actualisés. Chaque fois qu’un lead clique sur un lien dans un e-mail, télécharge une ressource du site web de l’entreprise ou effectue une autre action, l’algorithme d’IA met automatiquement à jour le score du lead.
Rédaction et personnalisation de campagnes d’emailing sortantes. Similaire à l’utilisation de la génération de contenu, des outils d’IA générative tels que ChatGPT peuvent être utilisés pour rédiger des e-mails sortants à destination des clients et prospects. En exploitant les données des outils de notation des leads alimentés par l’IA, les membres de l’équipe commerciale peuvent également personnaliser les actions de sensibilisation et partager des recommandations de produits en fonction du score, des préférences et des comportements d’un individu.

4. Service à la clientèle

L’IA peut aider à transformer la manière dont les entreprises interagissent avec les clients, à identifier des informations pertinentes et à améliorer l’expérience client. Certains avantages de l’utilisation de l’IA pour le service client incluent des temps de réponse plus rapides, une disponibilité et un support 24/7, ainsi que des opportunités pour offrir des solutions sur mesure basées sur les besoins spécifiques des clients.

Selon une enquête de DialPad auprès de plus de 1 000 professionnels du service client, près de 60% des répondants estiment que l’IA les aide à gagner du temps ou à travailler plus rapidement. Du côté des clients, une enquête mondiale de Zendesk auprès de 3 700 consommateurs a révélé que 70% des répondants qui interagissent souvent avec le service client estiment que l’utilisation de l’IA par les entreprises peut entraîner des expériences plus personnalisées et efficaces.

Les applications courantes de l’IA dans le service client incluent:

Chatbots alimentés par l’IA. Les chatbots utilisent le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour communiquer avec les clients en temps réel. De nombreux sites Web et applications orientés vers les consommateurs et les entreprises (B2B) dans divers secteurs intègrent cette technologie. Chatbots alimentés par l’IA Pour répondre rapidement aux questions des clients, offrir des recommandations personnalisées et fournir un support, les chatbots permettent aux clients de recevoir de l’aide sans attendre le prochain représentant du service client disponible et aident les entreprises à gagner du temps et des ressources. Lorsqu’une demande nécessite un soutien supplémentaire d’un représentant humain, les chatbots peuvent également orienter les clients vers le bon agent ou canal.
Systèmes en libre-service et de base de connaissances. Similaire aux chatbots, les systèmes d’auto-assistance et de base de connaissances aident les clients à trouver des réponses à leurs questions et des solutions à leurs problèmes courants par eux-mêmes. Ces systèmes offrent une fonctionnalité de recherche avancée et incluent des ressources telles que des questions fréquemment posées (FAQ), des tutoriels, des guides de dépannage et des outils interactifs. L’accès aux ressources des systèmes d’auto-assistance et de base de connaissances permet aux clients de gagner du temps et de libérer les représentants du service clientèle de la tâche de répondre aux mêmes questions ou de suivre des tutoriels répétitifs.
Amélioration de l’analyse et de la connaissance des clients. Les analyses de données basées sur l’IA peuvent fournir des informations détaillées sur le sentiment et la satisfaction basées sur les données des interactions des clients, y compris les journaux de chatbot, les e-mails, les publications sur les médias sociaux, les avis et les enquêtes. En utilisant ces données, les entreprises peuvent identifier les préférences des clients, les points de douleur et les opportunités d’amélioration, ce qui peut aider à améliorer et personnaliser l’expérience client globale.

5. Opérations informatiques

Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle est devenue si prédominante dans les opérations informatiques que Gartner a inventé le terme “AIOps” pour décrire la combinaison de big data, d’analyse, de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique pour automatiser les processus des opérations informatiques.

AIOps permet aux équipes des opérations informatiques d’intégrer plusieurs outils d’opérations informatiques distincts en utilisant une plateforme centralisée, ce qui aide les entreprises à gérer plus efficacement un paysage informatique en constante expansion. En conséquence, les équipes informatiques peuvent rapidement répondre, voire identifier de manière proactive, les ralentissements et les pannes, ce qui réduit les interruptions des opérations commerciales quotidiennes.

Les principaux avantages de l’AIOps comprennent:

Temps de réponse et de résolution plus rapide pour les tickets, les ralentissements et les pannes informatiques
Réduire les coûts d’exploitation grâce à la combinaison et à l’intégration de systèmes et d’outils informatiques
Collaboration et suivi renforcés entre DevOps, ITOps, gouvernance et fonctions de sécurité grâce à des outils intégrés
Amélioration de l’allocation des ressources en automatisant les tâches manuelles et en permettant aux membres de l’équipe des opérations informatiques de consacrer du temps à des travaux plus complexes.
Capacités pour passer d’une gestion des opérations informatiques réactive à prédictive en utilisant l’analyse prédictive.

6. Ressources humaines

Exploiter l’IA tout au long du cycle de vie des employés, y compris pour la recherche et le recrutement de candidats, l’intégration, la gestion des dossiers des employés et le développement des membres de l’équipe existante, peut aider les équipes des ressources humaines à améliorer leur efficacité et à maintenir les talents engagés.

Selon une enquête menée auprès de 1 688 professionnels des ressources humaines de la Society for Human Resources Management (SHRM), 85% des répondants qui utilisent l’automatisation ou l’IA déclarent que cela leur fait gagner du temps ou augmente l’efficacité.

Certains des nombreux cas d’utilisation de l’IA dans les ressources humaines comprennent :

Rédaction de contenu pour les supports de recrutement. Les équipes de recrutement et d’acquisition de talents peuvent utiliser des outils d’intelligence artificielle générative tels que ChatGPT ou Google Bard pour aider à rédiger des textes à des fins de recrutement, notamment des descriptions de poste, des questions d’entretien, des courriels de contact avec les candidats et des lettres d’offre d’emploi. En fournissant à l’outil une directive contenant des détails pertinents sur le poste et le type de contenu, l’outil générera un texte suggéré. Bien que des détails supplémentaires puissent être nécessaires et des modifications seront probablement nécessaires pour finaliser les documents de recrutement, les outils d’intelligence artificielle peuvent faire gagner du temps par rapport à la rédaction de textes à partir de zéro.
Automatisation de la sélection des candidats. De nombreux systèmes de suivi des candidatures (ATS) et solutions similaires intègrent la technologie de l’IA pour filtrer automatiquement les candidats en fonction de critères et qualifications spécifiques, et éliminer les personnes qui ne correspondent pas. Ces systèmes incluent souvent des fonctionnalités pour envoyer des emails automatisés aux candidats pour leur informer qu’ils ne seront pas retenus. Cela permet aux équipes de recrutement et d’acquisition de talents de concentrer leur temps sur les talents les plus qualifiés.
Stimuler l’engagement des candidats Similaire aux chatbots de service client, certains employeurs adoptent des chatbots comme une solution innovante pour favoriser l’engagement des candidats. Les entreprises incluent des chatbots et des assistants virtuels d’IA sur leurs pages de carrières pour orienter les individus vers des emplois correspondant à leurs compétences et leur expérience, les guider à travers un processus de candidature interactif, et répondre aux questions courantes en cours de route.
Simplifier la planification de la main-d’œuvre. La technologie telle que les systèmes de gestion des talents et les systèmes d’information sur les ressources humaines (SIRH) centralisent les données des employés, facilitant ainsi la gestion et l’automatisation des processus RH pour les entreprises. Grâce à ces systèmes, les organisations peuvent gérer la paie, les avantages sociaux, les horaires et présences, la formation et le développement des talents, ainsi que d’autres fonctions RH. Beaucoup de ces systèmes comprennent également des données liées aux évaluations des talents, à la performance, à l’engagement, à la rétention et aux compétences, aidant ainsi les organisations à mieux comprendre les compétences des travailleurs, les lacunes en compétences et les besoins futurs en main-d’œuvre.

7. Cybersécurité

Alors que les cybercriminels deviennent de plus en plus sophistiqués, les équipes de sécurité ont besoin des dernières technologies pour détecter et réduire les risques liés aux menaces émergentes. Selon une enquête d’IBM menée auprès de 1 000 cadres informatiques et de la cybersécurité, 64% des répondants ont mis en place l’intelligence artificielle pour renforcer les capacités de sécurité, et 29% évaluent sa mise en œuvre.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent être bénéfiques en cybersécurité pour rester en avance sur les cybercriminels, automatiser la détection des menaces et répondre rapidement aux derniers risques.

Quelques exemples de cybersécurité basée sur l’intelligence artificielle comprennent:

Détection et réponse aux menaces. L’IA peut analyser de grandes quantités de données pour identifier des schémas dans le comportement des utilisateurs et signaler automatiquement les anomalies qui pourraient indiquer une fraude ou une autre menace cybernétique. Cela peut aider les équipes de cybersécurité à détecter les menaces en temps réel. Les outils basés sur l’IA peuvent également automatiser les tâches liées à la réponse aux incidents et à la remédiation, contribuant ainsi à contrer les menaces avant qu’elles ne causent des dommages importants.
Surveillance de la sécurité. Les menaces en cybersécurité continuent d’évoluer et les solutions de surveillance de sécurité alimentées par l’IA utilisent l’analyse des données pour apprendre continuellement et s’adapter aux menaces et environnements changeants. En utilisant ces données, les modèles de détection peuvent être ajustés au fil du temps, aidant à améliorer les capacités de sécurité et à détecter de manière plus proactive et prévenir les menaces.
Prévention des bots. Les bots posent de nombreuses menaces aux entreprises, notamment en envoyant des e-mails indésirables, en envoyant un volume élevé de trafic illégitime vers les sites web et en initiant des prises de contrôle de compte en utilisant des identifiants volés. Des algorithmes d’apprentissage automatique alimentés par l’IA peuvent être utilisés pour scanner automatiquement les e-mails entrants à la recherche d’indices, tels que des adresses IP malveillantes et des liens, des mots-clés suspects et des pièces jointes volumineuses, et filtrer les e-mails vers les dossiers de spam. Des capacités similaires peuvent également être utilisées pour différencier le trafic de site web authentique, les bons bots (comme les robots d’indexation des moteurs de recherche) et les mauvais bots.

Alors que l’IA peut conduire à des gains d’efficacité et d’améliorations du point de vue de la cybersécurité, les outils d’IA ont le potentiel de poser des risques en matière de sécurité et de confidentialité. Les équipes de sécurité devraient inspecter attentivement toutes les solutions d’IA ou faire appel à un professionnel extérieur en sécurité de l’information pour le faire avant de sélectionner des outils. Mettre en place des politiques à l’échelle de l’entreprise pour s’assurer que les outils d’IA sont utilisés de manière sécurisée peut également être utile.

8. Directions juridiques

Les services juridiques des entreprises traitent et analysent de gros volumes de données et de documents. Plutôt que de passer en revue manuellement des documents et d’effectuer d’autres processus administratifs, l’IA peut simplifier de nombreuses tâches juridiques, permettant aux avocats de consacrer plus de temps à fournir aux clients des conseils d’experts.

LexisNexis a mené une enquête auprès de plus de 4 000 individus, comprenant un mélange d’avocats, d’étudiants en droit et de consommateurs, sur l’IA générative. Selon l’enquête, 36% des avocats interrogés ont utilisé un outil d’IA générative soit personnellement, soit professionnellement, et 19% utilisent déjà ces outils dans leur pratique juridique. Les domaines dans lesquels les avocats voient le plus grand potentiel pour les outils d’IA comprennent l’efficacité accrue, la recherche et la rédaction de documents.

Voici quelques façons spécifiques d’utiliser l’IA dans les services juridiques:

Recherche et analyse La recherche juridique implique de passer une quantité significative de temps à examiner des cas juridiques, des lois, des réglementations et des précédents, entre autres informations. Les outils alimentés par l’IA peuvent automatiquement récupérer, organiser et analyser des documents juridiques pertinents, ce qui facilite la tâche des professionnels du droit pour trouver des informations critiques, extraire des informations clés et prendre des décisions éclairées.
Révision des contrats et due diligence. L’examen manuel des contrats et des documents juridiques peut être chronophage et sujet aux erreurs humaines. En plus d’être examinés par des experts juridiques humains, les outils d’IA dotés de capacités d’apprentissage automatique peuvent passer en revue et analyser le langage contractuel pour identifier les problèmes potentiels ou les termes défavorables qui pourraient sinon être négligés.
Automatisation des documents. L’IA peut aider à générer des premiers jets de documents juridiques standard, tels que des contrats, des accords de non-divulgation (NDAs), des testaments et des baux, permettant d’économiser du temps aux équipes juridiques et de réduire les erreurs humaines. Gardez à l’esprit que, bien que l’IA puisse créer des documents juridiques rédigés, une revue approfondie par un professionnel du droit est essentielle avant d’utiliser des documents générés par l’IA.
Conformité. Différentes industries et entreprises doivent se conformer à des réglementations spécifiques, telles que HIPAA pour les données de santé aux États-Unis et le GDPR pour les entreprises qui collectent des données auprès des citoyens de l’Union européenne. Les normes de conformité sont complexes et le non-respect de la conformité peut entraîner des violations ou des pénalités. Les entreprises peuvent tirer parti et former des algorithmes d’IA pour comprendre des lois et réglementations spécifiques et identifier les écarts de manière plus efficace que les méthodes manuelles.

9. Comptabilité

Les équipes comptables passent souvent beaucoup de temps sur des tâches manuelles et répétitives, telles que la saisie de données, la gestion de la paie et l’approbation des dépenses. En adoptant l’intelligence artificielle dans les équipes comptables, bon nombre de ces tâches peuvent être automatisées, ce qui permet de gagner du temps et des ressources.

Selon une enquête d’Intuit portant sur 2 000 comptables, 48 % des répondants prévoient d’investir dans des outils d’automatisation et d’intelligence artificielle dans l’année à venir. L’enquête a également révélé que 82 % des répondants estiment que la technologie permet de créer des relations client plus significatives.

Les avantages de l’utilisation d’outils d’IA en comptabilité comprennent :

Tâches automatisées. L’intelligence artificielle peut automatiser de nombreuses tâches de comptabilité manuelle, y compris la collecte de données, la saisie de données, la catégorisation, la réconciliation et la facturation, libérant ainsi du temps aux comptables pour travailler sur des projets plus stratégiques et interagir avec les clients.
Gestion simplifiée de la paie. L’Association américaine de la paie estime une marge d’erreur humaine allant jusqu’à 8 % lors du traitement manuel de la paie. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent traiter la paie automatiquement, ce qui permet de gagner du temps, d’éliminer les erreurs humaines et de garantir la précision de la paie.
Assistance au contrôle fiscal. Les outils de support à l’audit fiscal alimentés par l’IA peuvent aider les auditeurs et les comptables à préparer efficacement les états financiers et les dossiers pour s’assurer qu’ils sont exacts, à jour et pertinents. L’IA simplifie également la gestion des documents, permettant aux auditeurs fiscaux d’identifier et d’accéder facilement aux données financières pertinentes, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour mener à bien les audits.

10. Finances

Un rapport de PwC datant de 2022 a révélé que 53% des directeurs financiers interrogés cherchent à accélérer la transformation numérique en utilisant l’analyse des données, l’intelligence artificielle, l’automatisation et des solutions cloud pour aider à standardiser et automatiser de manière intelligente autant de processus manuels que possible.

L’adoption de l’intelligence artificielle dans la finance peut aider les équipes et les organisations financières à analyser des schémas à partir de vastes ensembles de données, à rationaliser les processus, à améliorer la prise de décision, à prévenir la fraude et à maintenir la conformité, parmi d’autres avantages.

Quelques exemples spécifiques de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur financier comprennent:

Analyse des données en temps réel. Les équipes financières et les organisations de services financiers gèrent une quantité importante de données – suivre les informations commerciales les plus critiques peut être difficile. Les outils d’IA peuvent traiter automatiquement de gros volumes de données et identifier des schémas et des tendances, gagnant du temps et découvrant des informations qui auraient pu être négligées autrement. Ces informations aident les professionnels de la finance à prendre de meilleures décisions basées sur les données concernant la gestion du crédit, le calcul des risques, la vérification des emprunteurs et la détermination des investissements.
Détection des fraudes et lutte contre le blanchiment d’argent (AML). De nombreux processus de détection de fraudes et de lutte contre le blanchiment d’argent sont manuels, prennent du temps et présentent un risque d’erreur humaine. L’analyse des données alimentée par l’IA peut être utilisée pour évaluer en temps réel les transactions financières et les activités associées afin d’identifier les comportements normaux versus anormaux ou suspects. Une fois une activité suspecte détectée, les outils d’IA peuvent notifier les analystes humains ou d’autres parties concernées pour effectuer un examen approfondi, ce qui contribue à accroître l’efficacité.
Conformité. L’IA peut aider à automatiser les vérifications de conformité et à conserver des enregistrements en temps réel de toutes les transactions financières et des activités, ce qui peut réduire le risque global de violations réglementaires et de sanctions.
Prévisions et budgétisation. Les outils d’IA peuvent analyser les données financières pour faire des prédictions. L’IA peut traiter de grands volumes de données de performance historique, y compris les tendances du marché, les indicateurs économiques et les métriques spécifiques à l’entreprise, pour générer des prédictions sur les tendances ou les résultats futurs. Par conséquent, l’IA peut aider à informer des décisions d’affectation de ressources et d’élaboration de budgets améliorées, tout en minimisant les risques financiers potentiels.

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