Prévisions de trésorerie et intelligence artificielle, entre volontarisme et réalité opérationnelle
La prévision de trésorerie est un aspect crucial de la gestion financière de toute entreprise. La capacité à anticiper les flux de trésorerie futurs est essentielle pour prendre des décisions éclairées en termes de financements, de placements, mais également pour la détermination de la position de change opérationnelle. Cependant, la prévision de trésorerie s’avère être un processus complexe, qui repose souvent sur des méthodologies empiriques difficiles à contrôler, impliquant de nombreux facteurs variables et imprévisibles.
C’est là que l’Intelligence Artificielle (IA)peut intervenir pour améliorer la précision et l’efficacité des prévisions de trésorerie. Dans cette vidéo, les experts en IA expliquent comment les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour améliorer les prévisions de trésorerie et aider les entreprises à prendre des décisions plus informées.
- La première étape dans la mise en œuvre d’un projet d’IA pour l’analyse prédictive de trésorerie consiste à identifier les sources de données et la profondeur d’historique des réalisations de trésorerie nécessaire pour alimenter les algorithmes. Si nécessaire, des données exogènes, telles que la saisonnalité, la météorologie ou des données de marché peuvent enrichir l’historique. Un processus de nettoyage des données peut s’avérer indispensable, en particulier si ces données proviennent de sources variées et hétérogènes.
- La seconde étape consiste à calibrer les modèles. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont enrichis par les données et sont exploités pour prédire le futur à partir des motifs passés.
L’un des avantages clés de l’utilisation de l’IA pour la prévision de trésorerie est la capacité de l’IA à auto-apprendre. Les modèles de prévision sont mis à jour en continu à mesure que de nouvelles données sont collectées, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions plus rapides et plus précises en fonction des tendances actuelles.
Cependant, il est important de noter que l’utilisation de l’IA pour la prévision de trésorerie ne doit pas être considérée comme une solution unique et autonome. Les prévisions de trésorerie doivent être utilisées en conjonction avec d’autres sources d’informations financières et opérationnelles, ainsi qu’avec l’expérience et le jugement humains pour prendre des décisions éclairées.
En conclusion, l’intelligence artificielle offre des avantages significatifs pour améliorer les prévisions de trésorerie et aider les entreprises à prendre des décisions plus informées. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à identifier les tendances et les modèles dans les données de trésorerie historiques, tandis que l’intégration de données externes peut affiner les prévisions de trésorerie et fournir des informations plus précises sur les flux de trésorerie futurs. Cependant, l’IA ne remplace pas complètement l’expertise humaine dans les prévisions de trésorerie, et les entreprises doivent utiliser l’IA en conjonction avec l’expertise humaine pour garantir des prévisions précises et fiables.
Découvrez l’interview
Lors de la rencontre annuelle Universwiftnet, Domingos Antunes, Trésorier Groupe Decathlon et Frédéric Saunier, General Manager Diapason, ont animé une interview sur « Prévisions de trésorerie et intelligence artificielle, entre volontarisme et réalité opérationnelle », coanimée par Yann Guyomar Treasury and Cash Management Mazars.
A propos de l’auteur
Valérie Lafaury, Chief Marketing Officer
Valérie est la CMO de Diapason, la solution qui simplifie la gestion de trésorerie des entreprises. Elle rédige les communiqués de presse, les articles de fond et d’actualité sur les sujets autour du métier de trésorier. Son objectif est de fournir aux trésoriers des informations utiles et pratiques pour optimiser leur gestion de trésorerie et les aider dans leur quotidien.
