L’IA se répand de l’intérieur vers l’extérieur dans la finance d’entreprise, provenant des logiciels, des plateformes de reporting et des systèmes ERP que les équipes comptables utilisent déjà. Cela fait de la gouvernance, et non du budget, le facteur déterminant de la rapidité avec laquelle les équipes peuvent évoluer.
Dans les secteurs réglementés, le calcul est plus précis, car chaque chiffre finit par se retrouver dans un dossier lu par les actionnaires et les régulateurs. Cela signifie que l'enthousiasme pour les nouveaux outils doit s'accompagner d'un plan de vérification de ce qu'ils produisent, selon Christie Kozlik (photo), directrice comptable chez Accel Entertainment Inc., une société de jeux distribués.
« C'est une chose d'allumer Claude. C'en est une autre de l'utiliser intelligemment », a déclaré Kozlik. « C'est une autre chose d'en tirer le résultat que vous souhaitez vraiment. »
Kozlik s'est entretenu avec Krista Case de theCUBE et co-animatrice Alison Kosik à Amplify, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de l’instauration de la confiance dans les résultats de l’IA et de la recherche d’un réel retour sur investissement dans la finance et la comptabilité. (* Divulgation ci-dessous.)
La confiance et la gouvernance orientent l’IA vers les systèmes ERP
Accel exploite 29 000 machines à sous dans 4 700 sites répartis dans 10 États, avec des données provenant de dizaines de systèmes sources, a noté Kozlik. L’obstacle en finance est moins coûteux que la confiance, puisqu’un modèle répond en quelques microsecondes et semble tout aussi certain s’il est vrai ou faux – une lacune que Workiva Inc. a repérée dans son enquête de référence de mi-année auprès des dirigeants.
« Lire le langage corporel – entendre comment vous dites quelque chose – peut grandement contribuer à savoir si ce résultat est correct ou non », a-t-elle déclaré. « Lorsque vous parlez d'IA, vous ne comprenez pas cela. Vous obtenez une confiance absolue. »
En réponse, la discipline requise est volontairement démodée. Chaque processus reçoit une entrée définie, un résultat attendu et un examen documenté, avec des auditeurs internes et externes amenés à la table tôt plutôt qu'après coup.
« Quelle est l'entrée que j'alimente dans cette IA ? Quel est le résultat que j'attends ? Quelle est la cause profonde que j'essaie de résoudre ? » » dit Kozlik. « Connaître ces intrants, ces extrants et ces attentes devient extrêmement important. »
Le retour sur investissement bénéficie du même traitement, mesuré par rapport à un indicateur tel que la réduction de la clôture financière de sept à cinq jours. Ses objectifs à court terme sont les rapports de la Securities and Exchange Commission et le développement des systèmes ERP de l'entreprise, deux domaines fortement audités dans lesquels son équipe sait d'où proviennent les données.
« Lorsque je parle toujours de gouvernance des données, il s'agit probablement davantage d'une évaluation des risques que de données », a déclaré Kozlik. « Si vous regardez les (10-K) ou (10-Q) de quelqu'un, évaluez chaque note de bas de page. Celle-ci pourrait-elle être prête pour l'IA ? Oui, non, un, deux, trois – puis discutez de chacune d'elles. Élaborez un plan de match pour chacun d'entre eux. «
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture d'Amplify par SiliconANGLE et theCUBE :
(* Divulgation : Workiva a sponsorisé ce segment de theCUBE. Ni Workiva ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
