Le véritable impact de l'intelligence artificielle sur la société

l'intelligence artificielle

Les outils d'intelligence artificielle peuvent donner aux comptables la liberté de recentrer leur attention sur les risques les plus élevés et de transformer la façon dont ils les traitent, mais à quel prix.

Il se passe à peine une journée sans parler de l'impact de l'IA sur la société, et 2020 pourrait bien être l'année où la conversation se concentrera de plus en plus sur le monde du travail. Jusqu'à très récemment, les cabinets comptables étaient au stade dit de l'IA, mais les développements commencent à s'accélérer à mesure que les entreprises commencent à créer des produits pour des gammes de services spécifiques.

La proportion d'organisations utilisant l'IA sous une forme ou une autre est passée de 10% en 2016 à 37% en 2019 et ce chiffre est extrêmement susceptible d'augmenter encore au cours de l'année à venir, selon l'enquête 2019 de Gartner sur l'agenda des DSI.

Identification et de l'évaluation des risques

Un domaine qui est mûr pour le développement avec les outils d'IA est celui de l'identification et de l'évaluation des risques. Son utilisation dans l'évaluation des risques en audit est peut-être le domaine le plus évident, explique Kirstin Gillon, responsable de la faculté technique de l'ICAEW. «L'IA pour les auditeurs consiste à examiner les transactions et à identifier les anomalies de manière beaucoup plus efficace et précise que les méthodes traditionnelles, de sorte que l'effort humain peut être concentré sur les domaines à plus haut risque plutôt que de simplement regarder de petits échantillons de manière aléatoire. », dit-elle. "C'est le domaine où nous l'avons vu le plus utilisé, et où l'utilisation est la plus avancée."

Les comptables utilisent également l'IA pour examiner les risques dans le cadre d'une diligence raisonnable concernant les contrats et autres textes, ajoute Gillon. Les outils d'IA sont utilisés pour identifier les clauses problématiques et pourraient même être déployés à l'avenir pour évaluer les entreprises susceptibles de faire faillite en fonction des tendances historiques. Par exemple, apprendre des mesures des entreprises en faillite concernant les flux de trésorerie, les marges bénéficiaires et l'exposition au risque et les appliquer à des entreprises de taille similaire dans un secteur ou un emplacement comparable.

Lutter contre le blanchiment d'argent

Les outils d'IA deviennent essentiels pour repenser l'évaluation des risques dans le but d'éradiquer le blanchiment d'argent et la fraude. Traditionnellement, les organisations ont cherché à identifier leurs clients en utilisant uniquement un nombre très limité d'attributs de données tels que le nom, l'adresse et la date de naissance. Mais, explique Steve Elliot, directeur général de LexisNexis Risk Solutions, les technologies prédictives d'apprentissage automatique dans les processus d'identification pourraient aider à lutter contre le blanchiment d'argent ou la fraude.

«Le déploiement de quelques caractéristiques pour authentifier les utilisateurs conduit à des identités incomplètes. Les ensembles de données riches et détaillés que les modèles d'apprentissage automatique rassemblent permettent de suivre, d'authentifier et d'évaluer les risques des individus rapidement », explique Elliot. Les comptables ne sont pas encore redondants, même si l'IA assume une plus grande part de responsabilité dans l'évaluation des transactions ou l'identification des modèles de comportement.
«L'approche optimale dans tous les secteurs implique l'utilisation de systèmes de prise de décision basés sur l'apprentissage automatique pour augmenter la main-d'œuvre humaine tout en fournissant des audits transparents et basés sur des règles sur la façon dont les jugements ont été rendus, permettant aux experts en la matière d'intervenir si nécessaire», explique James Loft , COO de Rainbird, société de technologie d'IA. «Se fier uniquement à l'apprentissage automatique, c'est comme regarder dans le rétroviseur et essayer de prévoir les virages à venir.»

L'IA effectue le travail répétitif beaucoup plus rapidement

Les humains seront également tenus de contrôler régulièrement les résultats et les règles sur lesquelles ils sont basés, prévient Thordis Thorsteins, data scientist de la société de sécurité Panaseer. «Certaines des qualités clés des modèles prédictifs et de l'analyse statistique sont qu'ils sont cohérents, évolutifs et performants», souligne-t-il. «Mais ces méthodes sont basées sur une liste d'hypothèses, qui peuvent devenir obsolètes ou refléter les préjugés de la personne qui les a créées. Une bonne solution sera régulièrement réévaluée de manière critique afin de minimiser les chances que ses hypothèses deviennent invalides. » L'IA effectue le travail répétitif beaucoup plus rapidement afin que les comptables puissent approfondir et consacrer plus de temps aux conseils.

«L'apprentissage automatique et l'IA font le gros du travail - les trucs ennuyeux comme les rapprochements et le travail fastidieux de vérification des informations», explique Damon Anderson, directeur des opérations chez Xero, une société de logiciels de comptabilité basée en Nouvelle-Zélande. "Cela signifie que les professionnels de la finance - en particulier les comptables et les comptables - sont libres de se concentrer sur les choses qui comptent vraiment, élevant leur rôle à celui de coach et de conseiller."

Les avantages de l'IA

En plus d'avoir le temps de se concentrer davantage sur le risque financier, l'IA devrait également aider les comptables à apporter une valeur ajoutée dans d'autres domaines. Loft donne l'exemple d'équipes mieux à même de relever de nouveaux défis, comme l'IR35, qui pourraient améliorer l'efficacité des équipes internes et offrir de nouvelles sources de revenus à ceux qui sont en pratique. «Les équipes sont déjà à pleine capacité et la vitesse des changements réglementaires et des moyens d'examen public liés aux grands changements est difficile à réaliser et souvent coûteuse», dit-il. «L'ampleur de cela signifie que cela n'est pas réalisable à moins que ces nouveaux éléments ne soient directement transmis à des offres automatisées.»

Rick Payne, directeur technique, direction des finances, à la faculté des affaires et de gestion de l'ICAEW, pense que l'impact de l'IA sur la création de plus de capacité pour les équipes peut aider à générer de la valeur et à réduire les risques, par d'autres moyens également. «Une idée particulièrement intéressante est la valeur des données en tant qu'immobilisation incorporelle, alors comment les données sont utilisées, où vous pouvez en tirer de la valeur et comment vous pouvez la valoriser», dit-il.

«Ensuite, il y a tout le domaine de la durabilité et du fait d'avoir plus de temps pour prêter attention au changement climatique et aux opportunités qui pourraient en découler, ainsi qu'aux risques. C'est un autre domaine où les comptables peuvent consacrer plus de temps à se concentrer s'ils peuvent gagner du temps. » C'est là que les comptables ressentiront vraiment les avantages de l'IA.

Défis liés aux données

Le récent rapport de l'ICAEW intitulé Digital Transformations in Finance Functions a identifié les défis auxquels les organisations sont confrontées avant de pouvoir tirer pleinement parti de l'IA. L'étude a révélé que les données financières étaient généralement de bonne qualité, mais que les systèmes disparates entraînaient beaucoup d'efforts manuels pour intégrer et rapprocher les données.

«La plupart des fonctions financières sont aux prises avec des problèmes liés aux données et tentent de surmonter les systèmes existants et la non-intégration des systèmes», souligne Kirstin Gillon, responsable de la faculté technique de l'ICAEW. "Il y a encore beaucoup de paperasse nécessaire pour obtenir ces informations." Mais certaines entreprises ont également admis qu'un manque de normes de données dans toute l'organisation rend souvent plus difficile de rassembler les données.

Certaines entreprises font des efforts concertés pour résoudre les problèmes de gouvernance des données tandis que d'autres créent des lacs de données, où les informations sont placées dans un référentiel séparé et structurées pour permettre à différentes fonctions commerciales de les utiliser.

Dans certaines organisations, les fonctions financières craignent le risque de dépendance excessive à l'égard des données. «Ces préoccupations reflètent peut-être l'expérience que de nombreux professionnels de la finance ont autour des données, ainsi que leur scepticisme naturel et leur souci du détail», indique le rapport. «Celles-ci peuvent être de véritables forces de la profession, apportant un réalisme aux discussions et aidant les fonctions commerciales à construire des approches robustes, fondées et axées sur la valeur des données

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