Aujourd’hui, les Large Language Models (LLM) peuvent prétendre réussir l’examen de CPA, mais sont-ils vraiment prêts à conquérir le monde de la comptabilité ? Dans cet article, nous examinons à quoi ressemble réellement l’automatisation de l’IA (et pourquoi elle n’est pas aussi simple).

Introduction

Il est tout simplement impossible d'échapper au fait que l'IA est le sujet le plus discuté sur Internet en 2024. Chat-GPT, l'interface de chat populaire pour explorer les capacités LLM (Large Language Model) développées par OpenAI, a été rendue publique. plus tôt dans l'année.

Jouez avec pendant quelques minutes et vous commencerez à comprendre pourquoi tout le monde et leur chien en parlent - Chat-GPT est capable de démontrer une compétence surhumaine dans pratiquement tous les domaines. L'IA promet clairement de transformer de manière significative de nombreux domaines de travail, tout en ayant un impact potentiel sur des millions d'emplois et de carrières.

L’intelligence artificielle est désormais appliquée dans des domaines professionnels mûrs pour l’automatisation – des domaines de travail tels que les logiciels, le droit, la comptabilité, le conseil, la finance, etc. Au sein de la finance, la fonction comptable est une fonction qui apparaît comme quelque peu unique – d’autant plus qu’il semble y avoir une quantité égale de bruit des deux côtés du débat, les partisans et les opposants de l’IA ayant tous deux un débat acharné sur ce qui va (ou n'arrivera pas).

Le jury ne sait toujours pas comment exactement cette transformation rapide sera réalisée - et c'est là que la plupart des discours sur les avantages de ChatGPT en particulier (et de l'IA en général) ont tendance à tracer la ligne.

Le besoin de l’IA en comptabilité

Dans les opérations comptables traditionnelles, les entreprises s'appuient souvent sur des processus manuels, une paperasserie volumineuse et des tâches répétitives pour gérer leur fonction de comptes créditeurs. Ces tâches sont des activités telles que la saisie de données, le traitement des factures et l'analyse financière, qui sont cruciales pour la prise de décision, la planification opérationnelle et la gestion des risques.

Cependant, ces processus impliquent du temps (et de l’argent). Les principaux inconvénients du travail comptable manuel sont :

La saisie manuelle des données présente un potentiel élevé d'erreurs, car les humains peuvent faire des erreurs lors de la saisie de données en gros volumes. Pensez à des champs tels que les numéros de facture, les dates, les montants en dollars - une erreur dans l'un de ces champs a des conséquences majeures.

Cela prend du temps et nécessite de longues heures de travail pour rapprocher les comptes, générer des rapports et effectuer des analyses financières.

Il est lourd sur la communication synchrone. Avez-vous rencontré des situations comme celles ci-dessous?

un. Les approbations n'ont lieu que lorsque vous appelez le client et le CPA.

b. Les éléments de campagne ne sont pas résolus tant que le client n'a pas planifié une réunion avec votre équipe qui effectue la saisie des données de facturation et la gestion des documents.

Tout cela entraîne des retards dans la clôture mensuelle des clients, des paiements tardifs des fournisseurs, une planification inadéquate des dépenses et des difficultés à maintenir l'intégrité financière.

L'IA pour la comptabilité ne signifie pas nécessairement une refonte complète

Les problèmes répertoriés ci-dessus sont bien documentés – et lorsqu’on leur pose la question, la plupart des équipes comptables conviendront que l’introduction de l’IA les aidera certainement. Les technologies telles que l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel ont la capacité de révolutionner la fonction comptable de manière très profonde – à condition qu'elles soient mises en œuvre et intégrées correctement.

Cependant, cela conduit généralement beaucoup à la conclusion que l'automatisation basée sur l'IA n'est pas pour eux - elle semble lourde, longue et coûteuse à mettre en œuvre.

La réalité, cependant, ne pourrait pas être plus différente : il est aujourd’hui possible de commencer à utiliser l’IA pour votre processus comptable en quelques minutes. Et vous pouvez y parvenir sans compromettre la fiabilité, la sécurité et l’efficacité de votre processus actuel.

Laissons de côté l’IA générative et les LLM pour un instant : la réalité est que même l’automatisation de l’IA d’entrée de gamme peut aider de manière significative à résoudre ces problèmes. Même l’humble OCR – qui existe depuis des décennies – réduit le temps nécessaire au traitement d’une facture d’au moins 60 %, permettant ainsi aux équipes comptables de gagner plusieurs jours par mois. Et pourtant, l’adoption de cette technologie n’est pas encore généralisée.

Cas d'utilisation potentiels de l'IA dans le processus comptable

Alors, comment êtes-vous censé intégrer l’IA dans votre processus comptable ? Par où commencer ?

La première chose à faire est d’examiner quelle partie du processus prend réellement le plus de temps. Les goulots d'étranglement typiques signalés par les équipes comptables sont des activités telles que :

1. Encodage de facture
2. Cartographie du grand livre (GL)
3. Vérification des détails de paiement (pour vérifier la fraude)
4. Détection des doublons

Il y a ici un thème sous-jacent très clair : la saisie et la vérification manuelles des données sont ce qui rend ces tâches fastidieuses et chronophages.

Ce graphique d'enquête ci-dessus (tiré du rapport Automation Trends 2022) révèle beaucoup de choses : près de 70 % des personnes n'ont toujours pas automatisé les problèmes les plus urgents de leur processus comptable. Les tâches répertoriées ci-dessus sont toutes manuelles : quelqu'un doit examiner les données réelles de la facture et confirmer qu'elles sont correctes avant de continuer.

En tant que tel, l'automatisation de ces tâches peut sembler écrasante, puisque vous faites maintenant confiance à une machine pour avoir le même niveau de discrétion qu'un humain (formé).

La bonne nouvelle? L'IA peut être entraînée aussi bien ! Nous approfondissons certains cas d'utilisation ci-dessous.

1. Codage des factures et mappage des comptes du grand livre (GL)

L'une des tâches les plus difficiles à automatiser est peut-être l'affectation des factures et des reçus à la bonne catégorie et au bon code GL dans votre système comptable. Pourquoi est-ce particulièrement délicat ?

Il existe souvent plusieurs codes GL qui s'appliquent à la même dépense, répartis par éléments de ligne/codes de produit individuels. L'attribution de ces codes GL est généralement manuelle et doit être effectuée en consultation avec les équipes commerciales et le directeur financier.

L'attribution d'un code GL à une facture est parfois subjective : par exemple, alors que les factures de ventes régulières peuvent toujours être attribuées à « Ventes » dans votre plan comptable, il arrive parfois que le même format de facture soit utilisé pour les sous-traitants et les non-employés. Cela peut conduire à ce que les dépenses contractuelles soient étiquetées à tort comme « Ventes » par les outils d'automatisation de base.

Comment l'IA peut-elle aider ici ?

Automatisez le codage des factures en fonction du traitement LLM : ici, l'IA vous indique essentiellement dans quel GL cette facture doit être classée, et cela peut être configuré pour offrir plusieurs suggestions qui peuvent être appropriées. Cela facilite un peu la tâche de l'utilisateur.

Apprenez et mémorisez les entrées de l'utilisateur : une fois qu'un utilisateur sélectionne réellement le code GL, le système peut mémoriser la sélection et l'automatiser la prochaine fois pour le même fournisseur.

2. Détection des fraudes et traitement des erreurs

Une autre tâche cruciale d’une équipe comptable consiste à détecter les erreurs avant qu’elles ne se produisent. Cela peut être aussi grave qu’une erreur de paiement ou une fraude sur facture, ou cela peut être aussi simple qu’une facture en double.

Sans aucun doute, il est préférable de prévenir ces problèmes avant qu’ils ne surviennent. La plupart des organisations insistent pour que ce processus soit manuel. Cependant, avoir un contrôle humain sur chaque facture rend les choses difficiles car :

Cela donne un point de défaillance unique (et un goulot d'étranglement) pour le processus - s'il est bon qu'un employé vérifie chaque dépense pour les erreurs, parfois les choses peuvent passer entre les mailles du filet.

Il garantit que seule la personne ayant le plus de contexte sur les écritures comptables (CFO/responsable comptable) peut apporter des corrections, et personne d'autre. Toutes les connaissances et le contexte appartiennent à quelques personnes et ne sont pas répartis dans toute l’organisation.

Comment l'IA peut-elle aider ici ?

Détection plus intelligente des doublons/informations erronées – Les vérifications de base des doublons de fichiers vérifient uniquement si les deux fichiers sont identiques. Grâce à la vérification avancée des doublons par l'IA, vous pouvez aller plus loin : vérifier si le contenu de deux fichiers différents est étrangement similaire.

Validations multiples des données sur les données de facture – La simple lecture automatique des données de facture ne sert à rien si quelqu'un doit de toute façon se connecter et les vérifier. Des outils d'IA avancés peuvent désormais effectuer une validation des données pour garantir les contrôles d'hygiène (par exemple, si un nouveau numéro de compte bancaire sur une facture ne correspond pas à celui habituel d'un fournisseur, vous en serez averti !)

3. Apprendre des gestes simples et reproductibles

Demandez à n'importe qui ce qu'il veut VRAIMENT que l'IA fasse, et c'est la réponse qui vient en tête - beaucoup de gens pensent que la vraie valeur de l'IA est lorsqu'elle peut apprendre leurs modèles et leur faire gagner du temps.

Par exemple, de nombreuses petites tâches sont effectuées exactement de la même manière, pour plusieurs types de factures/reçus. Quelques exemples:

Attribuer une facture à la bonne catégorie/classe/projet dans votre ERP

Modification du mappage GL pour un poste spécifique d'une facture

Envoi de la facture d'un fournisseur particulier pour approbation à la même personne, à chaque fois

Comment l'IA peut-elle aider ici ?

La première étape consiste à identifier les étapes du processus comptable qui se prêtent parfaitement au réapprentissage itéré (c'est-à-dire les activités que vous continuez à faire quotidiennement, qui peuvent éventuellement être mémorisées par l'IA et automatisées 90 % du temps).

De bons exemples de ceci sont :

Affectation de code GL – La logique ici est simple : si l'application attribue le bon code GL à une facture, tant mieux ! Sinon, vous le modifiez vous-même et l'IA se souvient de ce changement pour la prochaine fois. En conséquence, l'attribution automatique du code GL s'améliore à chaque clic.

Classement par catégorie/classe/projet – Si une facture fournisseur particulière ne peut pas être classée automatiquement dans la bonne catégorie, l'IA peut apprendre des modèles dans votre sélection (par exemple, classez-vous toujours les reçus Uber comme « Coûts du projet » au lieu de « Déplacement » ?). Au fil du temps, cela devient un ensemble de règles au sein de votre plateforme et est automatiquement appliqué.

Comment les Nanonets peuvent vous aider à mettre en œuvre l'IA dans votre processus comptable

Les exemples ci-dessus ne sont probablement que la pointe de l’iceberg : il y a bien plus que ce que l’IA peut faire pour votre processus comptable, qui n’est limité que par la profondeur avec laquelle vous pouvez approfondir le processus d’automatisation et d’apprentissage automatique.

Heureusement, aujourd’hui, vous n’avez pas besoin d’être techniquement averti pour commencer à mettre en œuvre des capacités d’IA dans votre processus comptable : il existe des outils qui vous permettent de démarrer presque immédiatement.

Par exemple, Nanonets est une plate-forme d'IA qui peut transformer votre processus comptable actuel et ajouter ces éléments d'IA essentiels à votre flux de travail. Il peut faire tout ce qui a été démontré ci-dessus – et bien plus encore.

Simple à mettre en œuvre mais complexe dans ses capacités, c'est le point de départ idéal pour ceux qui cherchent à vraiment intensifier leur processus comptable et à augmenter leur charge de travail plus efficacement. Contactez-nous dès aujourd'hui pour une démonstration gratuite de ce que cette plateforme d'IA peut faire pour votre fonction comptable.

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• La source: https://nanonets.com/blog/ai-automation-for-accounting-2/