Rillion : Les équipes financières exigent transparence et résultats mesurables de l'IA

L'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur financier s'accélère rapidement, les outils d'automatisation et d'apprentissage automatique promettant de réduire le travail manuel et de fournir des informations sans précédent. Cependant, une tension centrale émerge : la confiance en l'IA ne peut être présumée, selon un nouveau rapport de Finance Labs publié par Rillion.

Les équipes financières sont de plus en plus amenées à déléguer des processus critiques, de la codification des factures à la prévision, à des systèmes fonctionnant comme une « boîte noire ». Sans visibilité sur la prise de décision pilotée par l'IA, les dirigeants hésitent à s'appuyer entièrement sur l'automatisation. Le rapport souligne que la confiance repose sur la transparence, la performance mesurable et une supervision significative.

Basée sur une enquête menée auprès de plus de 100 responsables financiers américains, le rapport révèle que la transparence est un fondement non négociable de la confiance. Près de tous les répondants ont indiqué hésiter à utiliser l'IA pour des tâches telles que le traitement des factures ou les prévisions si leur prise de décision ne pouvait être expliquée. Une part importante (47,6 %) exige une auditabilité complète de chaque décision, tandis que 40 % jugent que des explications de base pour les résultats clés sont suffisantes.

« Pour les responsables financiers, la confiance en l'IA commence par la visibilité. Si nous n'avons pas une compréhension claire de la manière dont une IA parvient à ses décisions, il est difficile de s'y fier pour une tâche aussi critique que le traitement des factures ou la prévision », a déclaré Kristian Gylling, directeur financier chez Rillion. Il a souligné l'importance d'une gouvernance solide pour les nouveaux outils d'IA, tout en laissant aux équipes la liberté d'expérimenter.

Au-delà de la transparence, des résultats mesurables sont essentiels pour établir la confiance. Les données de l'enquête montrent que plus de 40 % des responsables financiers ont déjà défini des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l'efficacité de l'IA, notamment la précision de la codification des factures, le taux de transactions entièrement automatisées et les gains de temps. Cette approche de mesure est essentielle pour vérifier le retour sur investissement (ROI) et assurer la conformité lors des audits.