Comment l’IA change la façon dont les dirigeants de la finance d’entreprise utilisent les feuilles de calcul

By FintechNews.org

Excel est le programme que beaucoup d’entre nous ont d’abord utilisé pour traiter et rapporter les chiffres financiers des entreprises, et il est resté la norme de référence pour de nombreux analystes et directeurs financiers. La technologie a parcouru un long chemin depuis qu’Excel a été introduit pour la première fois en 1985, même si le programme lui-même n’a pas beaucoup changé au cours des dernières années.

De nombreuses entreprises sont encore liées à l’utilisation d’Excel par la force de l’habitude et la peur de passer à un autre progiciel et de devoir recycler leur personnel ou reconstruire leurs modèles de confiance. C’est la norme depuis si longtemps qu’il est compréhensible que les entreprises hésitent à s’en éloigner.

Pourtant, Excel seul a de sérieuses limites et le potentiel d’erreur humaine peut être important. Un exemple célèbre est l’incident Reinhart et Rogoff, où une étude a contribué à déclencher une vague mondiale d’austérité basée sur une erreur de formule par un stagiaire. Selon l’utilisation de la feuille de calcul, le danger d’une mauvaise utilisation d’Excel peut être important.

Heureusement, il existe plusieurs technologies de pointe qui signifient que pour une équipe bien gérée, ces problèmes sont beaucoup moins inquiétants. La facilité d’utilisation et la familiarité universelle des gens avec Excel signifient qu’il est peu probable qu’il disparaisse de si tôt. Au lieu de cela, il sera amélioré grâce à des intégrations pour le mettre à niveau.

Les données ne vivent plus dans Excel

En 1985, même les disques durs d’ordinateur haut de gamme disposaient de beaucoup moins de mémoire que les iPhones modernes. « Big data » avait été inventé comme un terme, mais la quantité de données disponibles était microscopique par rapport aux normes d’aujourd’hui. Pourtant, Excel a toujours une limite stricte de 1 048 576 lignes. Pour de nombreuses organisations, cela est loin d’être suffisant pour répondre à leurs besoins.

Le gouvernement britannique a découvert cette limite de manière embarrassante en octobre 2020, lorsqu’il a raté 16 000 cas de Covid-19 parce qu’il manquait de lignes dans sa feuille de calcul.

Mais ce n’est pas parce qu’Excel a un maximum interne que vous ne pouvez pas utiliser d’autres solutions pour prendre des données directement à partir de sources externes et les traiter dans Excel. C’est ce que la solution FP&A DataRails fait sans effort, en automatisant la base de données des chiffres dans les systèmes organisationnels.

Cela signifie que chaque fois que les données sont mises à jour dans la base de données dans laquelle elles se trouvent, les chiffres dans Excel peuvent être mis à jour automatiquement, sans qu’il soit nécessaire de procéder à des migrations manuelles.

DataRails permet également des rapports beaucoup plus avancés sur les ensembles de données grâce à l’utilisation de la technologie AI. Les outils de prévision sont également une mise à niveau significative sur Excel, notamment en raison de la puissance de pouvoir s’appuyer sur des ensembles de données beaucoup plus complexes que ce qu’Excel pourrait normalement gérer. L’effet de données en temps réel signifie que non seulement la direction peut être tenue au courant, mais que les équipes de direction peuvent créer des recommandations basées sur les meilleures informations possibles.

Formation de vos feuilles de calcul

L’apprentissage automatique est un autre domaine dont les gens ne savent peut-être pas comment tirer le meilleur parti d’Excel. Le plugin Azure Machine Learning de Microsoft est un moyen efficace d’ajouter facilement des services Web et d’externaliser le traitement lourd en dehors d’Excel lui-même.

Lorsque le plug-in est actif, vous pouvez utiliser une URL pour le connecter à la fonction de service Web dont vous avez besoin, et cela permet à Azure de lire et d’apporter des modifications à votre document. Là où Azure brille, c’est lorsqu’une tâche non linéaire doit être effectuée plusieurs fois. Par exemple, l’apprentissage automatique peut aider à catégoriser le texte et à ajouter une nouvelle colonne avec cette catégorie.

Un autre cas d’utilisation est une analyse des sentiments, où Azure peut déterminer si un champ de texte est positif ou négatif. Lorsqu’il est fait en masse avec des centaines de milliers d’enregistrements, le gain de temps est important, plutôt que d’avoir besoin d’un humain pour catégoriser manuellement. Plus l’ensemble de données est grand, plus l’apprentissage automatique est précis.

L’autre avantage majeur de l’utilisation d’outils d’apprentissage automatique est qu’il rend possible ce qui serait autrement considéré comme une bonne idée mais peu pratique à mettre en œuvre. Disons que chez un géant commercial, ils reçoivent 10 000 réponses textuelles à “Que pourrions-nous faire mieux?” Si un humain devait lire et catégoriser manuellement, cela pourrait prendre des mois pour arriver à une conclusion.

Ce serait un travail léger pour un algorithme qui pourrait ensuite conduire les décisions commerciales à améliorer leurs faiblesses.

Gestion de vos projets

Excel a souvent été utilisé comme un programme de style touche-à-tout, car la structure cellulaire simple lui permet d’être utilisé pour presque tout.

Une fonction commune qu’il joue dans de nombreuses organisations est celle d’outil de gestion de projet. Certaines entreprises sont incapables de justifier l’investissement dans l’achat et la maintenance d’un outil de gestion de projet dédié comme JIRA, malgré la croissance rapide de leur popularité.

Pour ces entreprises, l’intégration avec un outil comme Smartsheet peut faire une énorme différence. Il aide les chefs de projet en leur permettant d’utiliser des outils supplémentaires dans Excel tels que les diagrammes PERT, les tableaux Kanban et les diagrammes de Gantt. Les outils d’IA intégrés permettent une meilleure analyse des points critiques potentiels, ce qui signifie que les équipes peuvent mieux se préparer en modifiant les priorités pour augmenter la probabilité que les délais soient respectés.

Les projets sont presque toujours plus complexes qu’on ne s’y attendait initialement, et les équipes passent parfois des heures chaque semaine à revoir les versions révisées d’un plan. C’est du temps qu’ils ne consacrent pas à la mise en œuvre de leurs éléments, ce qui les retarde davantage et les oblige à repousser à nouveau les délais et à réanalyser.

C’est là que l’IA peut faire la différence en raccourcissant ce processus et en aidant à éviter un cercle vicieux de retards.

Résumé

L’intelligence artificielle aux côtés de l’apprentissage automatique a entraîné une augmentation des applications de données volumineuses, mais elle peut également augmenter considérablement la puissance d’Excel. De nombreuses organisations comptent sur le programme, et cela ne changera pas de si tôt. Grâce à l’utilisation de plugins et d’applications intégrées, les responsables financiers des entreprises peuvent exploiter différentes manières d’accélérer les tâches courantes.

DataRails est peut-être le meilleur exemple, car il permet aux utilisateurs d’extraire des données de sources externes et de les analyser dans Excel, puis de les afficher dans des tableaux de bord avancés. L’IA continuera de figurer en bonne place dans Excel, d’autant plus que le Big Data continue de progresser. Tous les gens d’affaires ne seront pas en mesure d’apprendre les différents langages de programmation, mais beaucoup se sentiront à l’aise avec Excel pour leurs analyses et leurs rapports. C’est là que réside la plus grande force de l’intégration plutôt que du remplacement du logiciel.