Reconstruire la confiance dans un monde axé sur les données

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A propos de l'auteur

Andy Botrill est le vice-président EMEA de BlackLine.

Confiance: croyance ferme en la fiabilité, la force, la vérité ou la capacité de quelqu'un – ou de quelque chose. Selon cette définition, la confiance dans les entreprises s'est peut-être affaiblie récemment, notamment en ce qui concerne l'intégrité des données financières.

En fait, au Royaume-Uni, une série d’effondrements importants de sociétés provoqués par une mauvaise gestion commerciale, suivie de trois examens majeurs du secteur de l’audit, fait que les services financiers sont désormais le secteur le moins fiable du pays.

Il n’est donc pas surprenant que le rétablissement de la confiance soit devenu une priorité absolue pour les directeurs financiers et qu’un bon point de départ consiste à améliorer la confiance en interne. Comment y parvenez-vous? Avec le moteur numéro un de la finance: les données.

Les données financières détiennent la clé

Étant donné que les entreprises s'appuient sur des données financières pour prendre de nombreuses décisions importantes, la confiance dans les chiffres est la première étape vers le rétablissement de la confiance. Un récent sondage BlackLine a révélé que près de 70% des dirigeants d’entreprises et des professionnels de la finance du monde entier estimaient que leur organisation avait pris une décision importante en matière de gestion, sur la base de données financières inexactes. alors que plus de la moitié ne sont pas complètement confiants de pouvoir identifier les erreurs financières avant de rapporter les résultats

En exploitant des données de mauvaise qualité, vous risquez de devenir le prochain scandale qui fait la une de la page et de nuire à votre réputation, mais vous pouvez aussi sérieusement ralentir les efforts de votre organisation pour transformer à plus long terme.

Au fur et à mesure que les risques associés à des déclarations inexactes deviennent de mieux en mieux pris en compte, les professionnels de la finance sont prêts à voir plus de responsabilités dans l'industrie. Alors, comment peuvent-ils être sûrs que les décisions prises en fonction de leurs données sont les bonnes?

Construire la confiance dans les chiffres

Pour instaurer une confiance réelle dans les données, la première étape cruciale consiste à assurer la fiabilité et la précision des informations financières. Plus du quart (26%) des dirigeants financiers se disent préoccupés par les erreurs financières qu’ils savent devoir exister, mais sur lesquels ils n’ont aucune visibilité. La confiance étant en jeu, les efforts doivent être concentrés sur la résolution de ces angles morts et des erreurs invisibles qui minent la confiance dans les chiffres.

L'automatisation des processus en temps réel et basée sur le cloud est au centre de ces efforts. En automatisant des processus manuels chronophages, tels que la mise en correspondance des transactions ou les écritures au journal, les données deviennent non seulement plus fiables, mais les utilisateurs peuvent également consacrer plus de temps à des tâches de consultation et d'analyse; à son tour, ajoutant plus de valeur à l'entreprise.

La comptabilité en continu, par exemple, qui associe des stratégies financières modernes à une technologie cloud, peut mettre fin aux marges d'erreur élevées et fournir une analyse plus rapide et une efficacité opérationnelle accrue. Avec des mises à jour en temps réel, des rapports cohérents et de nombreux contrôles visant à renforcer la responsabilité, les ministères commencent à tirer parti d'une meilleure intégrité des données et d'une culture de confiance renforcée.

La transparence: la clé de la responsabilité

Alors que des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'automatisation des processus robotiques (RPA) contribuent davantage au processus de prise de décision, la transparence devient fondamentale. Une transparence totale est non seulement essentielle pour une prise de décision efficace, mais elle constituera également un facteur important pour parvenir à une IA «explicite» et «éthique».

Alors que les professionnels de la finance s'attendent toujours à être tenus pour responsables de la certification des livres, ils s'opposent de plus en plus aux décisions prises par les algorithmes d'apprentissage automatique. Par conséquent, il n’a jamais été aussi important de comprendre pourquoi les recommandations sont formulées ou comment les décisions sont prises. Sinon, comment pouvez-vous avoir confiance en la validité du résultat pour lequel vous êtes tenu responsable?

Le besoin de transparence ne fera que croître à mesure que la technologie s'impliquera davantage dans les décisions financières. Par exemple, si un algorithme refuse une demande de prêt sur la base de facteurs tels que le code postal, il peut reproduire par inadvertance le biais que nous constatons dans la prise de décision humaine. Comprendre comment la décision est prise permettrait toutefois à une personne de l'examiner ou de la contester, ce qui aiderait à déterminer le plan d'action correct, mais également éthique.

Financement pérenne

Bien qu'une technologie véritablement intelligente comme l'IA ne soit pas une réalité pour la finance, elle commencera certainement à occuper de plus en plus de tâches et de rôles au sein de l'industrie à mesure de son évolution future. Pour le moment, l’automatisation de la finance permet de prendre des décisions commerciales plus larges en se basant sur les informations les plus précises et les plus à jour disponibles.

Non seulement cela contribue à créer une culture de confiance au sein du service financier, mais le passage à l’intégrité interne jouera un rôle central dans l’instauration de la confiance dans l’entreprise plus généralement – qu’il en soit avec ses clients, ses actionnaires ou le public.

En fin de compte, l’utilisation de l’automatisation pour améliorer la précision et la fiabilité des données de votre entreprise rapportera des dividendes plus tard. Après tout, à quoi servira l'IA intelligente si elle tire des enseignements d'ensembles de données erronés et inexacts? Et plus important encore, qui appellerait les décisions ou les recommandations qu’il fait? L’essentiel est que les entreprises axées sur les données ne réussiront tout simplement pas sans avoir jeté les bases de l’intégrité et de la confiance.

Andy Botrill est le VP EMEA pour Ligne noire.

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