L’intelligence artificielle figure parmi les principales forces de transformation commerciale à l’échelle mondiale. Selon le rapport 2025 sur l’avenir de l’emploi du Forum économique mondial, 86 % des employeurs ont vu les progrès en matière d’IA et le processus d’information transformer leurs organisations avant 2030. Un des domaines qui a le plus d’impact est celui qui a le plus d’impact sur le secteur financier. Pour cette raison Excelia, société espagnole de conseil, de technologie et de services professionnels, identifie dans son guide pratique pour implanter l’IA dans le domaine financier, quatre des 7 étapes clés qui doivent suivre les entreprises avant d’inverser l’implantation d’éléments d’IA dans le domaine financier de manière sûre, évolutif et avec un impact réel sur le commerce :
- Commencer avec les cas internes de faible risque : La première étape doit être d’identifier les processus internes où l’IA peut apporter une valeur avec un risque contrôlé. L’automatisation des rapports, l’analyse des transactions, la génération de résultats financiers, la classification des documents ou la préparation des présentations au comité peuvent être de bons points de participation.
- Définissez les limites de l’autonomie : toutes les charges financières ne doivent pas avoir le même niveau d’automatisation. L’IA peut générer un premier recueil d’informations financières ou détecter une décision pertinente, mais les validations finales et les décisions à impact économique doivent être suivies dans la main de l’équipe responsable.
- Utiliser le contrôle d’accès pour le rôle et la traçabilité complète : Finances de travail avec des informations particulièrement sensibles, pour que toute solution d’IA doit respecter les autorisations, les rôles et les niveaux d’accès. De plus, chaque consultation, recommandation, modification ou automatisation doit être enregistrée pour faciliter les auditions et éviter que l’IA ne soit convertie dans une caisse noire.
- Assurer la supervision humaine des décisions sensibles : L’IA peut aider à analyser, prioriser, résumer, détecter les erreurs ou recommander des actions, mais les décisions financières pertinentes doivent assurer la supervision humaine. Ceci s’applique aux autorisations de paiement, aux comptes d’ajustement, aux prévisions officielles, aux rapports externes, aux décisions de financement, aux risques de crédit ou au cumul normatif.
- Sélectionnez la technologie la plus adaptée à chaque cas d’utilisation : Avant d’implanter un outil, évaluez facilement si la nécessité nécessite une automatisation, une analyse prédictive, une génération, des assistants, des agents ou des capacités intégrées aux plates-formes existantes. La décision doit être basée sur des critères d’intégration, de sécurité, de traçabilité, d’évolutivité et de capacité réelle pour résoudre un problème concret.
- Préparer les données, les API, l’architecture et la culture organisationnelle avant l’escalade : l’IA financière dépend directement de la qualité des données. Si les informations sont incomplètes, dupliquées, mal classées ou dispersées dans différents systèmes, les résultats ne seront pas fiables. Avant d’augmenter, il est nécessaire de réviser les sources de données, les intégrations, les autorisations, les règles du gouvernement et de préparer les équipes pour interpréter et utiliser correctement la technologie.
- Évitez que l’automatisation informelle ne soit créée sans contrôle : un des risques les plus habituels est que des équipements distincts sont chargés de créer des automatisations, des macros, des assistants ou des modèles d’IA par séparé, sans un cadre commun. Afin d’éviter les duplicités, les erreurs, les accès indépendants ou les erreurs de viabilité, les finances doivent travailler avec les responsables clairement, les critères de validation, les politiques de sécurité et l’accompagnement de l’impact.
La zone financière travaille avec des informations sensibles, qui doivent respecter les critères de sécurité, de traçabilité, de surveillance humaine et de gestion des données.
« Appliquer l’IA aux finances ne consiste pas à automatiser par automatiser, mais à identifier cela peut générer un impact réel : améliorer la prévision, accélérer les mesures, détecter les erreurs, éviter les erreurs humaines, renforcer le contrôle et libérer le temps de l’équipe financière pour les grandes valeurs », a déclaré Antonio Cerdán, directeur général d’Hyperautomation. de Excelia, qui ajoute : « La zone financière travaille avec des informations particulièrement sensibles, pour que tout projet doive avancer avec des critères clairs de sécurité, de traçabilité, de surveillance humaine et de gestion des données. La clé est à mettre en œuvre dans des cas concrets, medir resultados y escalader la forme progressive ».
La société Excelia accompagne les organisations d’implantation d’intelligence artificielle appliquées à la zone financière au milieu de l’identification des cas d’utilisation, de la stratégie et de la gestion des données, de l’automatisation intelligente des processus, de l’analyse avancée, des modèles prédictifs, de l’IA génératrice, de l’assistance intelligente, de la sécurité de l’IA, de la formation et desarrollo de solutions a medida.
