Découvrir de nouvelles perspectives, c’est possible grâce à l’IA

Avant KPMG

Un fonds de placement avait de la difficulté à analyser les données financières de ses sociétés fermées et de ses placements potentiels. Contrairement aux sociétés ouvertes, les sociétés fermées ne suivent aucune norme uniforme, ce qui entraîne une diversité de formats (documents PDF et feuilles de calcul Excel) ainsi que des mesures principales à la terminologie variée. Par conséquent, la majorité de l’information n’est pas structurée et difficile à analyser, tout comme 80 % à 90 % des données mondiales qui demeurent inexploitées.¹

Comme les outils d’automatisation actuels et les nouvelles entreprises en démarrage ne répondaient pas entièrement aux besoins du fonds, les analystes devaient examiner manuellement les documents pour en extraire les données essentielles sur le rendement. Non seulement ce processus prenait-il du temps, mais il était également exposé aux erreurs, ce qui risquait de compromettre la capacité du fonds à obtenir des renseignements précieux qui avaient le potentiel d’améliorer la prise de décisions et le rendement global.

Principaux piliers de la collaboration de KPMG

KPMG a mis au point un outil d’IA générative qui analyse rapidement et avec précision les données non structurées de sociétés fermées, dont l’information financière. L’outil imite le raisonnement analytique d’un comptable professionnel agréé (CPA), atteignant une précision de 98 % dans l’interprétation des états financiers. Par conséquent, il extrait plus de données et fournit des analyses plus riches en beaucoup moins de temps.

Les conseiller·ères en automatisation de KPMG ont collaboré étroitement avec des CPA afin de définir les processus logiques qu’utilisent les comptables pour déterminer les paramètres financiers importants. Le modèle d’IA utilise des milliers de requêtes spécialisées pour intégrer des renseignements contextuels, comme des lignes directrices propres à un secteur d’activité et des détails financiers, ce qui permet une analyse juste et précise.

Par exemple, plutôt que de chercher des expressions précises comme « total des emprunts », qui ne sont pas nécessairement incluses dans chaque déclaration, l’équipe a créé un profil basé sur l’IA qui reflète le schème de pensée des CPA. Cela permet au programme de déterminer intelligemment des paramètres pertinents, comme la dette à court et à long terme, tout en excluant les passifs qui ne génèrent pas d’intérêts. Le modèle peut également répondre à des questions précises sur l’entreprise, comme ses principaux ratios financiers ou même son exposition aux cryptomonnaies.

L’outil est doté de fonctionnalités multimodales avancées qui lui permettent de lire des fichiers dans n’importe quel format tout en conservant la structure et la logique du document. Pour atténuer les risques, l’équipe a utilisé des documents financiers anonymisés dans un environnement sécurisé.

KPMG a intégré l’outil d’IA au flux des travaux du client. L’outil reçoit mensuellement les états financiers des sociétés de portefeuille et produit les champs nécessaires. Des analystes reçoivent des requêtes pour confirmer l’exactitude des données avant de transmettre l’information aux analystes de placement, le tout dans une interface conviviale pour une validation transparente.

Résultats pour le client depuis qu’il travaille avec KPMG

L’outil d’extraction financière de KPMG a nettement surpassé l’analyse par l’humain, atteignant une précision de 98 % et une Cote de recommandation parfaite (100) par rapport aux utilisateurs initiaux. Le client élabore actuellement une feuille de route pour de nouvelles fonctionnalités d’analyse relativement aux contrats, aux rapports ESG et à la gestion des risques liés aux placements.

Le principal résultat pour le client est la capacité d’extraire plus de données rapidement, ce qui permet une analyse plus riche en une fraction du temps. Cette capacité est cruciale pour un fonds de placement qui doit générer rapidement de la valeur.

En outre, l’outil d’IA permet au client de traiter un plus grand volume de données sans devoir accroître son effectif. À mesure qu’augmente l’indice de confiance par rapport à l’exactitude de l’outil, le potentiel de traitement entièrement automatisé des états financiers pourrait faire économiser au fonds jusqu’à 15 postes d’équivalents temps plein. Fait intéressant, le client a découvert que le fait de contourner la validation par l’humain pouvait en fait améliorer la précision de l’outil, puisque l’intervention humaine avait parfois créé des erreurs.

Outre l’efficacité opérationnelle, la solution d’IA a trouvé des données et des renseignements financiers précieux qui étaient auparavant hors de portée. En combinant son expertise professionnelle à l’IA avancée, le client génère désormais des renseignements qui mènent à des décisions plus judicieuses et plus stratégiques, plaçant le fonds en position de croissance et de rendements supérieurs.