Récemment, j'ai travaillé sur comment l'IA Générative peut révolutionner les processus comptables, en particulier dans le traitement des relevés bancaires.

De nombreuses entreprises ont du mal à associer les factures aux flux de trésorerie ou à automatiser leurs processus financiers. Cela se traduit souvent par le traitement manuel de chaque ligne de relevé bancaire, ce qui est à la fois chronophage et sujet aux erreurs.

Ce traitement nécessite la confirmation de divers attributs comme la TVA, les unités commerciales associées, le type de paiement ou le regroupement qui doit être réparti entre les catégories. Les étiquettes peuvent être trompeuses, changer d'un mois à l'autre ou impliquer des fournisseurs tiers.

Ce n'est pas quelque chose que VLOOKUP pourrait trier, mais les language models (LMs) peuvent le faire.

En utilisant les données historiques comme référence, les LMs prédisent les catégories pour les relevés bancaires de manière similaire à la façon dont un humain traiterait les données : en examinant chaque ligne, en comprenant ses spécificités et en trouvant la catégorie correspondante.

Cependant, contrairement aux humains, les LMs peuvent traiter ces informations rapidement et avec précision. En créant une base de connaissances à partir des données historiques, le LM peut interroger des étiquettes spécifiques dans une ligne de relevé bancaire, telles que les noms de sociétés tierces ou des détails de paiement spécifiques avant de procéder à la catégorisation (voir la capture d'écran jointe).

En pratique, cette approche basée sur l'IA transforme des heures de travail manuel en minutes. D'après ce que j'ai vu, le traitement manuel de 100 lignes de relevé bancaire peut prendre quatre heures, mais avec l'IA générative, cela peut être fait en quelques minutes. L'IA effectue ces tâches sans fatigue et avec une précision constante.

Ce qui est incroyable, c'est que cette technologie est déjà à portée de main.

Si vous vous êtes demandé comment l'IA Générative peut transformer vos processus métier, la catégorisation des données est un exemple clair. Commencez à explorer ces opportunités dès aujourd'hui et constatez la différence qu'elle peut faire.

Hugo Matthaey