Préambule
L’intelligence artificielle est emballante pour les entreprises canadiennes, car elle aide à relever les plus grands défis organisationnels d’aujourd’hui – pression sur les coûts, volatilité et nécessité d’agir plus rapidement – grâce à des façons de travailler plus intelligentes et plus efficaces. À la base, l’IA automatise les tâches courantes comme la gestion de trésorerie et les prévisions, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les activités à valeur élevée. Elle transforme également des données complexes en renseignements en temps réel, ce qui aide les entreprises à prendre de meilleures décisions plus rapidement. Du côté des risques, l’IA renforce la détection de la fraude et les contrôles tout en maintenant l’efficience opérationnelle.
L’IA consiste également à créer des occasions. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client ou de favoriser des modèles d’affaires plus novateurs, la technologie offre aux entreprises de nouvelles façons de croître et d’être concurrentielles.
Comme l’explique cet article, pour libérer la valeur de l’IA, il faut une approche réfléchie et un cadre clair pour prioriser les bons cas d’utilisation, assurer la qualité des données et gérer les risques. Avec les bonnes bases en place, l’IA peut produire des résultats significatifs et évolutifs.
Une occasion importante
L’IA représente une occasion importante pour les services de trésorerie d’automatiser les tâches courantes, d’améliorer la détection de la fraude, d’améliorer l’efficience opérationnelle et de réduire les coûts opérationnels. Selon Gartner, en 2026, près de 60 % des chefs des finances prévoient augmenter d’au moins 10 % les investissements en IA dans les fonctions financières.
La plupart des cas d’utilisation actuels de l’IA comprennent l’expérimentation visant à améliorer la productivité interne, comme l’utilisation d’assistants virtuels pour répondre aux demandes des clients ou fournir des idées sur la stratégie de placement. Bien que de nombreuses personnes se soient familiarisées avec ces outils dans une certaine mesure, la mise en œuvre dans un contexte organisationnel est une entreprise complexe qui nécessite l’établissement d’une base solide. Au bout du compte, la réussite va au-delà de l’expérimentation pour inclure une adoption générale, une incidence positive mesurable sur l’organisation et l’intégration de l’IA à la culture d’entreprise.
Pour les équipes Trésorerie, l’adoption et la mise en œuvre efficaces reposent sur quatre éléments clés :
Harmonisation des secteurs d’activité
Préparation des données
Gouvernance de l’IA de l’organisation
Mobilisation des parties prenantes
Harmonisation des secteurs d’activité
Une étape essentielle de l’établissement des bases de l’IA est la sélection rigoureuse des cas d’utilisation. Les entreprises se concentrent trop souvent sur l’adoption des capacités technologiques les plus récentes plutôt que sur la détermination des problèmes d’affaires qui doivent être résolus. Les équipes de trésorerie sont bien positionnées pour tirer parti de l’IA, surtout compte tenu du sous-investissement historique dans la fonction, mais la réussite dépend de l’adoption d’une approche stratégique quant à l’endroit où concentrer le temps, les données et les ressources limités.
Les équipes Trésorerie doivent être encouragées à examiner d’un œil neuf les processus quotidiens et à réinventer la façon dont les flux de travail pourraient être améliorés grâce aux capacités axées sur l’intelligence artificielle. Pour ce faire, il faut non seulement définir clairement les problèmes à résoudre, mais aussi expliquer l’incidence de la résolution sur les activités, que ce soit :
la réduction des risques;
l’amélioration des prévisions de flux de trésorerie;
une prise de décision accélérée;
ou des économies de temps et de ressources significatives.
En ancrant les initiatives d’IA dans des problèmes bien définis avec une valeur claire en jeu, les équipes Trésorerie peuvent mieux prioriser les occasions et se concentrer sur les applications qui offrent des avantages concrets dans le cadre de leurs activités quotidiennes.
Préparation des données
Il est également essentiel d’assurer la qualité des données pour adopter efficacement l’IA. Cela comprend la compréhension des données que vous pouvez recueillir, puis leur structuration afin qu’elles puissent être utilisées pour des applications pratiques qui correspondent à vos objectifs d’affaires. Le concept « à données inexactes, résultats erronés » s’applique plus fermement que jamais – l’IA n’est pas un remède aux données de mauvaise qualité.
Les données constituent un point de friction particulier pour les équipes Trésorerie. Bon nombre d’entre elles n’ont pas leurs propres plateformes et outils qui leur permettent de créer leur propre entrepôt de données et comptent plutôt sur des feuilles de calcul qui rassemblent des renseignements provenant de diverses sources, comme les plateformes de la Banque et les progiciels de gestion intégrés, pour créer des rapports et des analyses sur la trésorerie.
Bien que des outils comme les systèmes de gestion de trésorerie ou des solutions comme les rapports multibanques aient créé des carrefours de données pour la trésorerie, ils peuvent parfois être incomplets sur le plan de l’ampleur et de la profondeur ou difficiles à normaliser dans l’ensemble des systèmes. Les récents progrès du secteur vers l’utilisation des normes ISO 20022 ont également contribué à rendre les données plus accessibles.
Les équipes de trésorerie qui cherchent à adopter l’IA doivent adopter une approche axée sur les données, notamment :
Création d’un inventaire des données, avec une taxonomie des données clairement définie
Évaluation et nettoyage des données
Normalisation des sources dans une structure commune
Harmonisation des données à l’échelle de l’organisation avec la stratégie d’IA
Compréhension des répercussions sur la sécurité des données
Grâce à une bonne fondation de données, les résultats de l’IA passent de simples hypothèses éclairées à des renseignements de niveau décisionnel.
Gouvernance de l’IA de l’organisation
Chaque entreprise devrait avoir un cadre de gouvernance en matière d’IA, et les services de trésorerie devraient avoir une place à la table pour contribuer à le façonner. La gouvernance de l’IA établit un large ensemble de politiques sur l’utilisation adéquate de la technologie. Elle définit également un ensemble de processus et de normes pour veiller à ce que les systèmes et les outils d’IA soient intégrés et pris en charge dans l’infrastructure de l’organisation. Plus important encore, elle permet de garantir que ces solutions sont sûres et conformes aux politiques générales de l’organisation en matière de confidentialité, de données et de tiers. Cela comprend la gestion des risques comme les données biaisées, les atteintes à la vie privée, le recours à des fournisseurs tiers et les risques juridiques.
Cela est particulièrement important pour la trésorerie, où les cas d’utilisation de l’IA ont une incidence directe sur les liquidités et les opérations, y compris les décisions de financement, les mouvements de trésorerie et les transactions liées au risque. Un cadre de gouvernance solide aide à prévenir les décisions fondées sur des données incomplètes ou inexactes et assure une surveillance humaine appropriée, ce qui réduit le risque de comptes sous-financés, d’échecs de paiement ou de transactions imprévues.
Éléments clés de la gouvernance à prendre en considération :
Validation des sources de données
Harmonisation des résultats de l’IA avec les cadres éthiques, réglementaires et de sécurité
Évaluation de l’intégration de l’IA dans les systèmes de tiers afin de soutenir la responsabilité et de maintenir la confiance
Formation des employés sur les lignes directrices et les protocoles d’utilisation de l’IA
Au bout du compte, la gouvernance permet aux entreprises de trouver un équilibre entre vitesse et sécurité. Comme l’IA évolue constamment, une gouvernance solide aide à maintenir ces normes au fil du temps.
Mobilisation des parties prenantes
La mobilisation rapide des principales parties prenantes aide à composer avec les considérations essentielles au déploiement réussi des solutions d’IA. La collaboration interfonctionnelle est essentielle, et la haute direction doit jouer un rôle actif. Les leaders donnent le ton et établissent les attentes à l’égard des initiatives d’IA, tiennent les équipes responsables des résultats mesurables et assurent un déploiement coordonné soutenu par une communication claire.
La participation de toutes les principales parties prenantes vous aidera à prendre en compte les considérations nécessaires à un déploiement réussi. Vous devez notamment vous assurer que l’IA est utilisée pour résoudre les bons cas d’utilisation. Cela signifie également de comprendre l’incidence que l’IA peut avoir sur vos activités, ainsi que les avantages et les risques qu’elle comporte.
Les principales parties prenantes que la Trésorerie devrait impliquer dans les efforts d’IA doivent être les suivantes :
Gestion des risques
Approvisionnement
Affaires juridiques
Technologies de l’information
Gestion des risques et conformité
Ressources humaines
Tiers fournisseurs de technologies
Banques
Compte tenu de la collaboration opérationnelle de la Trésorerie avec des partenaires tiers, comme les banques et les fournisseurs de technologie, l’harmonisation avec ces parties prenantes et la compréhension de leur feuille de route en matière d’IA et de technologie pourraient être déterminantes dans la capacité de la Trésorerie à tirer parti de l’IA le plus tôt possible.
Voici comment les services bancaires adoptent l’IA
À BMO, notre propre parcours d’IA s’étend à l’ensemble des fonctions de l’organisation afin de trouver des solutions qui améliorent l’efficience opérationnelle et approfondissent les relations avec les clients. Nos efforts en matière d’IA ont un impact important sur les risques, les revenus, la résilience et les relations, notamment :
Détection de la fraude en temps quasi réel
Prise de décision de crédit dynamique
Amélioration des procédures de concordance, dans le but d’intégrer l’IA agentique pour étendre l’automatisation
Nous avons également récemment créé l’Institut d’intelligence artificielle appliquée et d’informatique quantique de BMO afin d’affirmer notre engagement à l’égard de l’application et de la gouvernance responsables de l’IA, ainsi que de l’avancement de notre stratégie relative à l’informatique quantique.
En résumé
L’IA promet d’apporter des améliorations révolutionnaires aux fonctions de trésorerie à l’échelle de l’organisation. La clé est de vous assurer que toutes les composantes de base sont en place pour un déploiement et une intégration réussis de l’IA dans vos activités.