La digitalisation des métiers, tout particulièrement de la fonction finance, est sur toutes les lèvres. Le monde se digitalise de façon croissante, tant dans notre quotidien personnel que dans le monde professionnel.
En l’espèce, la définition stricte de la digitalisation est la transformation d’une image en ensemble de données chiffrées, pouvant être traitées informatiquement (sous-entendu « automatiquement »).
Il s’agit de la transformation d’informations d’un format à un autre : l’objet devient un format numérique, l’exemple le plus frappant est le support papier remplacé par le support numérique (factures, bons de commandes, notes, liasse fiscale, comptes consolidés…).
Appliquée à la fonction financière au sens large, la digitalisation concerne la saisie des informations (informations comptables pures entrées dans le système), la dématérialisation des factures entrantes et sortantes, des bons de commandes, des fichiers bancaires, des déclarations comptables, sociales et fiscales, des fichiers d’audit… Bref, l’ensemble des métiers de la finance est concerné, du début jusqu’à la fin de la chaîne d’information financière.
Cette digitalisation a plusieurs origines :
Le scoring client est typiquement un sujet de digitalisation qu’il est aisé d’automatiser avec un levier immédiat et important sur la santé financière de l’entreprise. L’historique des clients, du montant des commandes, des délais de paiement observés, du nombre de commandes, de la santé financière du client… bref autant de données que l’entreprise collecte déjà, sans en avoir conscience parfois, qui permettent de calculer automatiquement un scoring client précis.
Autre sujet lié, la trésorerie prédictive. En fonction là aussi de l’historique client, il est possible de bénéficier de la digitalisation de la trésorerie et basculer vers une version prédictive plus facilement et automatiquement. La prévision de trésorerie n’est évidemment pas un sujet nouveau, cependant, lié au big data, au machine learning… il prend toute son ampleur, se précise, s’affine et sollicite moins l’humain dans la production de l’information, le laissant se concentrer sur le résultat et son analyse. Un tel essor de la trésorerie prédictive n’est possible que depuis que les données sont disponibles, exploitables et en quantité suffisante.
Un autre exemple est la réconciliation bancaire. Lors de l’import d’un relevé bancaire, il est possible de rapprocher automatiquement environ 80% des écritures (selon la référence, le compte client, la date, le libellé…). Le reliquat peut également être rapproché selon des règles d’équivalence, alors même que les transactions ne sont pas immédiatement lisibles. Les transactions codifiées selon les normes SWIFT, BAI2 ou ISO20022 par exemple permettent de procéder à des mappages anticipés des écritures bancaires afin de les réconcilier automatiquement dans le système comptable de l’entreprise. Il s’agit d’un processus relativement simple à mettre en place et fiable. Ne reste plus qu’à contrôler humainement le résultat de la réconciliation et d’approuver (ou non). Cela entre dans un processus plus large d’automatisation et de digitalisation d’une fonction précise de la finance : la trésorerie.
D’autres sujets purement financiers peuvent être concernés : dématérialisation des factures, rapprochements fournisseurs, workflow de validation, paiements automatisés en fonction de seuils, d’alertes et d’autorisations de signatures…
Cependant, certains sujets apparemment éloignés de prime abord de la fonction finance peuvent avoir un impact direct sur la digitalisation et l’amélioration de la fonction finance.
L’IoT (Internet of Things) et c’est une évidence, a un impact direct sur les cycles de production. Avoir une vision en temps réel de la production, produire des biens ou entretenir des équipements au plus juste permettent également de limiter les dépenses, optimiser les stocks et l’entretien, autant de leviers indirectement utiles à la fonction finance.
Comment ?
En évitant par exemple la ressaisie d’une information, qu’il est possible de capter dans un format numérique quelconque en amont. Exemple d’un fichier de relevé bancaire pour la réconciliation, d’une facture fournisseur (OCR, EDI ou autre), de la balance comptable d’une filiale consolidée financièrement ou intégrée fiscalement…
Comment ?
En limitant les ressaisies manuelles, on évite une armée de personnel procédant à des tâches répétitives et fastidieuses. On évite l’erreur humaine. Cependant, l’erreur technique existe toujours, voire est croissante. On ne se concentre plus sur de la saisie pure pour arriver à un résultat fini. On part de ce résultat fini et on observe, contrôle, corrige, redresse. L’intervention humaine est toujours présente. Cependant, elle s’est concentrée sur des aspects moins évidents, plus techniques, plus précis et par là-même, qui nécessitent plus de compétences.
Comment ?
Il s’agit ici avant tout d’identifier les goulets d’étranglement, qui ralentissent la diffusion de l’information.
-Il peut s’agir d’interventions humaines
-De limites techniques : performance, indisponibilités…
Automatiser les flux d’informations au sein de la direction financière accélère inévitablement et c’est heureux, son traitement.
-Appréhender : un argument peu cité est celui de la prise de hauteur.
Pourquoi ?
On tient précisément l’argument clé de la digitalisation : « Gouverner, c’est prévoir » pour citer Adolphe Thiers. Appliquer à une direction financière « décider, c’est savoir ». On imagine mal une gestion du crédit client en se fondant uniquement sur des supports papiers. Cela implique des calculs, des ratios, des vérifications de limites, des graphiques, bref du visuel. Difficile de concevoir du visuel lorsque l’information n’est pas synthétique, car de fait inaccessible pour l’esprit humain même si elle est bien présente physiquement ! A quoi bon disposer d’un champ de pétrole (pardon d’éoliennes) si celui-ci n’est pas exploité ?
