D’après le Baromètre France Num publié en septembre dernier par la Direction générale des entreprises, 81 % des dirigeants de TPE-PME estiment que le numérique représente un bénéfice réel pour leur structure. Toutefois, malgré des investissements couteux, les équipes dirigeantes ont parfois du mal à percevoir les avantages d’une transformation digitale réussie. Ainsi, 19 % indiquent que le numérique leur fait perdre plus de temps qu’il n’en fait gagner à leur organisation (contre 12 % en 2021). Pour Ash Finnigan, Responsable de la transformation digitale chez Conga, la transformation digitale, et notamment l’intelligence artificielle (IA), est pourtant un enjeu majeur pour les entreprises. Selon elle, elle peut être un réel atout différenciateur, en particulier au sein des services financiers, à condition qu’elle soit correctement intégrée et exploitée.

Quel est le principal écueil des services financiers lorsqu’ils se lancent dans la transformation digitale ?

Le principal apport de la transformation digitale aux services financiers est la transformation des opérations de revenus (RevOps), qui consiste à rationaliser les processus internes afin d’améliorer la fonction commerciale générale et d’optimiser les flux de revenus. Or elle peut s’avérer très complexe et couteuse si elle est mal orchestrée. Les services financiers ont bien conscience de la valeur ajoutée des dernières technologies d’IA et d’automatisation, qui leur offrent un véritable avantage concurrentiel. Cependant, leur intégration se fait souvent dans l’urgence, sans avoir véritablement identifié ni pris en compte les besoins des autres départements potentiellement impactés. Cela représente un vrai frein à l’adoption d’une nouvelle technologie à l’échelle de l’entreprise, et peut même retarder les plans de transformation futurs.

Concrètement, quels sont les facteurs susceptibles de mettre en péril le développement d’une technologie d’IA?

L’IA est trop souvent implantée sans que des objectifs clairs n’aient été définis en amont, et sans informations précises sur les conséquences de sa mise en place. C’est pourquoi, un large déploiement de cette technologie peut représenter un risque pour l’organisation. Cela peut notamment engendrer une telle complexité opérationnelle que la plupart des tâches censées être automatisées retombent in fine entre les mains des équipes, qui saisissent elles-mêmes les données manuellement.

L’IA est certes une technologie prometteuse, mais ce n’est pas une solution magique. Si de mauvais processus ont été implantés en amont, alors elle ne fera simplement qu’amplifier les problèmes existants. De même, si certaines données sont mal structurées ou ne sont pas prises en compte, les dirigeants ne pourront pas s’appuyer sur l’IA pour orienter leurs décisions stratégiques et faire grandir leur structure. En outre, la qualité de cette intelligence artificielle dépend des données fournies. Tous les systèmes, données et processus, doivent donc être alignés avant sa mise en œuvre. Les équipes financières sont tenues de s’assurer que tous les workflows sont bien structurés et optimisés avant de se lancer dans un programme de transformation à l’échelle de l’entreprise.

Quel est le moment opportun pour se lancer dans la transformation digitale ?

De manière générale, il est essentiel de prendre du recul afin d’analyser la situation avant d’entamer toute transformation, quelle que soit la taille de la structure. Les banques et les institutions financières, en particulier, doivent être capable d’évaluer leur maturité numérique avant se de lancer. Cet état des lieux leur permettra d’avoir une vision précise de la manière dont les données circulent entre les systèmes, les équipes et les différents services. A partir de là, les dirigeants seront en mesure d’identifier les axes d’amélioration, de maximiser les flux de données et d’optimiser les cycles RevOps. C’est à cette condition que l’IA pourra apporter une réelle valeur ajoutée.

Quels sont les éléments à prendre en compte dans le processus de transformation RevOps ?

Tout projet de transformation digitale doit prendre en compte trois éléments essentiels : les personnes, les processus et la technologie. Chaque dirigeant qui envisage de mettre en place un programme de transformation RevOps, quelle que soit la taille ou la densité des systèmes, doit d’abord s’attacher à mieux relier ces trois variables. L’objectif : optimiser le modèle opérationnel de l’entreprise, par exemple en améliorant le service client, en réduisant les délais de réponse ou encore en automatisant la gestion des contrats et des factures. Or la diversité des équipes, des processus et des systèmes concernés peut entraîner une complexité opérationnelle et un manque d’efficacité sur le long terme.

Au regard des contraintes budgétaires, il est primordial que les organismes financiers se concentrent sur des solutions ou des services qui leur sont utiles et améliorent leur performance globale. Évidemment, il est difficile de savoir par où commencer. C’est pour cela qu’une analyse fine des données est essentielle : comprendre la manière dont elles sont stockées, gérées et dont elles circulent est indispensable. En effet, des données cloisonnées ou déconnectées peuvent avoir des conséquences sur l’efficacité opérationnelle et entraîner une perte importante de revenus.

Cette transformation peut-elle s’opérer du jour au lendemain ?

Non, et il faut en avoir conscience, sans s’impatienter. Le plus important est de commencer lentement et à petite échelle, car la transformation RevOps est un processus continu. Plutôt que d’essayer de tout faire en même temps, mieux vaut envisager le changement étape par étape. En outre, les structures doivent impliquer les salariés dont le travail sera affecté. Ensemble, ils peuvent identifier un processus opérationnel clé, dont l’optimisation apportera un meilleur retour sur investissement.