Analyse prédictive en finance, un allié dans la gestion des comptes clients

Introduction

Prévoir l’imprévisible, est-ce possible ? Entre l’inflation, les pandémies, les crises géopolitiques et les changements réglementaires, les directions financières font face à des défis constants. Cet environnement instable impacte les stratégies et les performances financières des entreprises. Aujourd’hui, un DAF ne peut plus se fier uniquement à son instinct ; il doit s’appuyer sur des outils prédictifs pour prendre des décisions stratégiques. C’est là que l’analyse prédictive prend toute son importance. Elle permet d’élargir le champ des informations prises en compte, d’accroître la flexibilité des équipes financières et de devenir une véritable source d’avantage concurrentiel pour ceux qui la maîtrisent. 

Mais sur quels pans financiers est-elle intéressante à développer ? Quels modèles utiliser ? Et quels retours d’utilisation en attendre ? Découvrez les réponses à ces questions dans cet article.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive en finance ?

L’analyse prédictive est une technique qui exploite de grandes quantités de données, des statistiques, des modèles d’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour faire des analyses et des prédictions sur les événements ou les comportements futurs.

En identifiant les modèles et les tendances des données historiques, l’analyse prédictive aide les professionnels de la finance à prévoir les flux de trésorerie, à gérer les risques et à prendre des décisions d’investissement éclairées.

Par exemple, dans la gestion des comptes clients, l’analyse prédictive aide à identifier les modèles de paiement des clients, le risque de crédit et les chances de défaut de paiement. Des algorithmes d’analyse prédictive financière plus avancés seront même en mesure de prédire le jour ou la date à laquelle on peut s’attendre à ce qu’un client paie.

Les 3 meilleurs modèles d’analyse prédictive en finance

Dans le domaine de la finance, l’analyse prédictive joue un rôle crucial dans la prise de décision, la gestion des risques et la détection des fraudes. Voici les trois principaux modèles prédictifs largement utilisés dans le secteur financier :

• Modèle de classification : ce modèle propose des résultats binaires simples et fournit des prédictions sur la base d’une évaluation générale du sujet. Par exemple, pour une équipe financière, ce modèle est utilisé pour déterminer la solvabilité de leurs clients, c’est-à-dire leur capacité à rembourser leurs dettes. Cette information permet d’évaluer le risque de crédit et de prendre des décisions concernant l’octroi de prêts, de cartes de crédit ou d’autres produits financiers.

• Modèle des valeurs aberrantes : conçu pour identifier les écarts importants dans un ensemble de données, le modèle des valeurs aberrantes (aussi appelé “outliers” en anglais) est particulièrement utile pour la détection des fraudes. Imaginons un scénario où la carte de crédit d’un client est utilisée pour un achat d’un montant exceptionnellement élevé dans une ville où il ne réside pas ; ce modèle signale cette opération comme potentiellement frauduleuse en raison de sa nature inhabituelle.

• Modèle de série temporelle : en suivant une variable particulière sur une durée déterminée, le modèle de série temporelle prédit comment cette variable évoluera sur une autre période spécifique.En finance, ce modèle est fréquemment utilisé pour prévoir les évolutions des actifs financiers, tels que le cours ou le taux d’inflation d’un titre, au fil du temps.

Comprendre ces modèles d’analyse prédictive permet de faciliter les prises de décisions des équipes financières. Chaque modèle sert un objectif distinct, contribuant à une approche plus éclairée et stratégique dans le paysage dynamique de la finance.

Les avantages de l’analyse prédictive 

Tirer parti de l’analyse prédictive en finance pour améliorer la prise de décision, minimiser les risques et améliorer la rentabilité. 

Voici les 8 principaux avantages de l’analyse prédictive en finance :

1. La croissance des revenus : les modèles prédictifs basés sur l’apprentissage automatique permettent aux professionnels de l’investissement de prendre des décisions fondées sur les données, ce qui conduit à des stratégies plus rentables sur le marché et, en fin de compte, à une augmentation des revenus des institutions financières.

2. l’atténuation des risques : l’analyse prédictive sert d’outil stratégique aux institutions financières pour modéliser divers scénarios économiques, permettant une prise de décision fondée sur des données probantes qui minimise les risques et améliore la gestion globale des risques.

3. La prévention de la fraude : en tirant parti de l’apprentissage automatique et des modèles statistiques avancés, les organisations peuvent traiter de grandes quantités de données en temps réel, améliorant par là considérablement la précision de la détection de la fraude et réduisant les cas de malversations financières.

4. La réduction des coûts : lors de la construction du budget et de la modélisation des risques, ces analyses permettent aux sociétés financières de disposer d’informations précises sur les flux de trésorerie quotidiens, favorisant ainsi une rentabilité accrue de leurs opérations.

5. La satisfaction des employés : elle prend en charge les tâches manuelles qui peuvent être un véritable fardeau, ce qui libère un temps précieux pour que le personnel se consacre à des tâches plus intéressantes et à plus grande valeur. Ce changement peut aider à améliorer la satisfaction globale des employés et à augmenter leur productivité.

6. L’amélioration des prises de décision : l’analyse prédictive fournit aux décideurs financiers des informations utiles, leur permettant de prendre des décisions stratégiques qui s’alignent sur les objectifs commerciaux généraux, les tendances du marché et les préférences des clients.

7. La fidélisation de la clientèle : en anticipant les besoins et les comportements des clients, l’analyse prédictive aide au développement de stratégies de fidélisation ciblées. Cette approche proactive aide à conserver les clients existants, à réduire les taux de désabonnement et à favoriser les relations à long terme.

8. L’agilité face aux fluctuations du marché : l’analyse prédictive permet aux organisations financières de prévoir les tendances du marché et de s’adapter rapidement aux changements. Cette vélocité permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur la concurrence et de mettre à profit les opportunités émergentes.

Adopter l’analyse prédictive en finance, ce n’est pas seulement choisir une démarche stratégique ; c’est investir dans un environnement financier plus efficace et plus sûr. 

Comment l’analyse prédictive facilite-t-elle la gestion des comptes clients ? 

L’analyse prédictive trouve de nombreuses applications dans divers secteurs. Elle offre aux équipes financières une meilleure visibilité sur leurs flux de trésorerie et une optimisation de la gestion des comptes clients ou du risque de crédit, entre autres.

1. Prévision des revenus et des flux de trésorerie

Les modèles de prévision des flux de trésorerie aident les équipes financières à obtenir une meilleure visibilité sur leurs entrées et sorties de trésorerie.

• Ils examinent les données de facturation pour anticiper les flux de trésorerie.
• Grâce à l’historique des paiements passés, les modèles prédictifs peuvent prévoir les comportements futurs.
• Ils prennent en compte la situation actuelle de trésorerie pour des prévisions plus précises.

En prédisant le calendrier des entrées et des sorties de trésorerie, les professionnels de la finance peuvent planifier leurs investissements de manière plus efficace. Ils peuvent également segmenter les clients en fonction de leur probabilité de payer, permettant une gestion plus ciblée. Elles aident donc à optimiser les flux de trésorerie pour une gestion financière plus efficace.

2. Prévisions de paiement du client

Les algorithmes d’analyse prédictive offrent aux professionnels de la finance la possibilité de prédire si les clients paieront à temps, effectueront des paiements partiels ou incomplets, ou auront besoin d’être relancés pour payer après la date d’échéance. 

En analysant des facteurs tels que l’historique des tendances de paiement, la solidité financière et les conditions du marché, les modèles peuvent aider les agents de recouvrement à hiérarchiser les comptes et à personnaliser leurs interactions en fonction de leur probabilité de payer. Cela permet aux équipes financières d’éviter de consacrer trop de temps et d’efforts aux clients qui sont moins susceptibles de payer.

La fonction de prédiction de la date de paiement basée sur l’IA suit l’historique des tendances de paiement, hiérarchise les comptes et suggère les mesures nécessaires à prendre.

3. Détection des fraudes et gestion des risques

Lorsqu’une entreprise engage des fonds dans des domaines tels que la technologie, les investissements et la vente à crédit, il y a un risque. Pour s’assurer que l’entreprise ne perd pas d’argent de manière inattendue, il est essentiel de minimiser ces risques. Les outils prédictifs agissent comme des enquêteurs pour les entreprises. Ils remarquent les petits changements dans la façon dont l’argent est utilisé et aident à prédire et à détecter la fraude. 

Ces outils peuvent également identifier et classer les risques associés aux différentes tâches, en indiquant lesquels représentent un véritable danger pour l’entreprise.

4. Gestion du risque de crédit

L’analyse prédictive en finance s’occupe de la gestion du risque de crédit en évaluant la solvabilité des clients lors des opérations de crédit. Tirant parti de plusieurs sources de données, y compris les rapports concernant le crédit et les données de marché, elle fournit un système de notation complet. Le moteur piloté par l’IA anticipe les problèmes potentiels, tels que les commandes bloquées, en fonction de l’historique de paiement du client et de l’utilisation de la limite de crédit, contribuant ainsi à des stratégies efficaces d’atténuation des risques. 

Dans ce contexte, notre logiciel de gestion du risque de crédit aide à noter les clients et à identifier le niveau de risque chaque fois qu’une vente est réalisée. Il utilise toute une gamme de sources d’information, y compris des rapports de crédit et des données de marché, pour minimiser les risques relatifs au paiement. Le moteur alimenté par l’IA permet également de prédire les commandes bloquées en fonction de l’historique des paiements des clients et de l’utilisation de la limite de crédit.

5. Budgétisation et allocation des ressources

L’analyse prédictive permet de voir si l’argent alloué à différents projets ou départements va rapporter les bénéfices attendus. Elle peut également suggérer les meilleures façons d’allouer les ressources pour éviter de dépenser trop ou trop peu.

En analysant l’historique des données, l’analyse prédictive peut suggérer les meilleurs moyens possibles d’allouer des ressources et d’éviter les dépenses excessives ou insuffisantes.

6. Analyse des comptes clients pour la gestion du fonds de roulement

L’analyse prédictive des comptes clients fournit des informations en temps opportun sur les risques et les créances qui peuvent limiter votre fonds de roulement. 
Les fonctionnalités de tableau de bord offertes par les solutions d’analyse des comptes clients HighRadius offrent une vue instantanée par ordre chronologique des comptes, du pourcentage de retard et du délai moyen de recouvrement des créances clients (DSO). Il classe les comptes en plusieurs tranches et peut prédire le montant du fonds de roulement disponible.

7. Analyse sur mobile

Pour les responsables financiers qui ne sont souvent pas à leur bureau, l’analyse sur mobile peut être un outil pratique. Les responsables financiers peuvent facilement garder un œil sur les chiffres les plus importants tels que les créances irrécouvrables, les dévalorisations et le DSO et gérer le fonds de roulement depuis leur smartphone.

En utilisant l’analyse prédictive, les professionnels de la finance peuvent mieux comprendre leurs données, réduire les risques et faciliter leur travail dans de nombreux domaines différents.

L’impact de l’analyse prédictive sur la culture de votre entreprise 

Pour réaliser pleinement le potentiel de l’analyse prédictive, les organisations doivent apporter des changements à la fois dans la structure et la culture de l’entreprise. 

Voici quelques mesures que les responsables financiers peuvent prendre pour booster leurs équipes : 

1. Éliminer le cloisonnement des données

Pour mettre en œuvre des technologies d’analyse prédictive, les responsables financiers doivent avoir accès à des données exactes. Cela aide à aligner les plans financiers sur les plans opérationnels et à améliorer la précision des prévisions. 

2. Former les employés sur la façon d’utiliser efficacement l’analyse prédictive

Avoir des solutions avec des fonctionnalités prédictives à elles seules ne vous servira pas à grand-chose si vos employés ne sont pas formés pour les utiliser efficacement. Une formation complète les aidera à comprendre les différents scénarios et à identifier quel type de données permet d’obtenir des résultats plus précis.

3. Choisissez des solutions qui prennent en charge les fonctionnalités d’analyse prédictive

Les équipes financières ont besoin d’une variété d’outils logiciels tels que : 

• des logiciels d’automatisation des comptes clients ; 
• des solutions pour l’établissement des rapports ; 
• des applications de budgétisation ;  
• des solutions de gestion fiscale. 

Il est important de choisir des solutions qui offrent des capacités prédictives pour prévoir les flux de trésorerie, les risques, les dépenses, les taxes, etc. selon les besoins.

Chez HighRadius, nous fournissons des solutions d’automatisation des comptes clients avec des capacités d’analyse intégrées. Nos solutions offrent des informations sur les probabilités de paiement des clients et suggèrent la marche à suivre pour les clients potentiellement à risque. En tirant parti de nos solutions d’automatisation, les équipes financières peuvent alléger leur charge de travail et se concentrer sur la réalisation des objectifs SMART.

FAQ

1) Qu’est-ce que l’analyse prédictive dans la gestion des risques financiers ?

L’analyse prédictive dans la gestion des risques financiers correspond à l’utilisation d’algorithmes statistiques, d’IA et de techniques d’apprentissage automatique pour analyser les données et faire des prédictions sur les risques financiers futurs. Cela peut aider les organisations à prendre des décisions fondées sur les données pour atténuer les risques financiers et protéger leur résultat net.

2) Comment les entreprises procèdent-elles à l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive implique la collecte et le prétraitement des données, la sélection des techniques de modélisation appropriées, la formation des modèles et l’évaluation de leur précision. Cela peut être effectué à l’aide d’une variété d’outils logiciels et de plateformes, en fonction des besoins et des objectifs spécifiques de l’organisation.

3) Pourquoi l’analyse prédictive est-elle importante en finance ?

L’analyse prédictive est essentielle en finance car elle aide à prévoir les tendances financières futures, minimise les risques et permet une prise de décision éclairée basée sur des informations basées sur les données.

4) Quels sont les trois piliers de l’analyse prédictive ?

Les trois piliers de l’analyse prédictive sont la collecte de données, le traitement des données et la modélisation prédictive, formant les éléments fondamentaux pour générer des informations prédictives.

5) Quelle est la technique la plus utilisée en analyse prédictive ?

La technique la plus répandue en analyse prédictive est l’analyse par régression, qui prédit les résultats numériques en identifiant les relations entre les variables.