Extraction de données financières basée sur l'IA – Un guide complet

Selon Étude de marché alliée, le marché mondial de l'extraction de données devrait passer de 2.14 milliards de dollars en 2019 à 4.9 milliards de dollars en 2027. L'extraction de données est un élément essentiel d'une stratégie efficace de gestion des données. En tant que tel, Traitement de documents basé sur l'IA devient de plus en plus précieux pour les sociétés financières qui cherchent à rationaliser leurs processus d'extraction de données financières et à garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Qu’est-ce que l’extraction de données financières ?

L'extraction de données financières est le processus de récupération et de collecte d'informations, structurées et non structurées, à partir de documents couramment utilisés dans le secteur financier. Ces documents comprennent :

• Recettes
• relevés bancaires
• Les formulaires d'impôt
• Factures
• Formulaires de contrats de prêt.

L'objectif est de donner un sens aux informations contenues dans ces documents et de permettre aux entreprises de les utiliser à diverses fins, telles que la détection des fraudes, la réalisation d'analyses financières et d'évaluation des risques, la budgétisation et la planification, etc.

Comment fonctionne l’extraction de données financières ?

Il existe deux approches pour extraire des données de documents financiers : la méthode manuelle et la méthode automatisée.

Extraction manuelle de données financières

L’extraction manuelle de données financières nécessite que les utilisateurs lisent, extraient et saisissent des points de données dans des feuilles de calcul et des bases de données, un par un. Cette méthode a longtemps été la méthode par défaut pour extraire les données des documents financiers.

Bien que adaptée à un petit volume de documents financiers, cette approche est inefficace à grande échelle. indique que les employés peuvent consacrer un quart de leur semaine de travail à des tâches répétitives telles que la récupération et la collecte d'informations à partir de reçus, de factures, de relevés, etc. Les grandes institutions comme les banques et les hedge funds auraient besoin de centaines de spécialistes de la saisie de données pour traiter manuellement tous leurs documents.

Dans une autre étude, BMC a conclu que l'extraction manuelle peut être jusqu'à 40 % d'inexactitude. Par conséquent, cette méthode non seulement consomme beaucoup de temps, mais introduit également des erreurs qui seraient autrement évitables. De toute évidence, il existe un besoin pour une méthode plus efficace et plus précise pour extraire les données financières.

Extraction automatisée de données financières basée sur l'IA

Extraction de données basée sur l'IA en finance implique la capture automatique de données provenant d'une variété de données non structurées documents financiers et leur conversion dans un format structuré.

L'ensemble du processus d'extraction de données financières peut être rationalisé efficacement grâce à un logiciel d'extraction de données financières moderne alimenté par l'IA et l'automatisation. Les analystes doivent simplement télécharger un document sur le logiciel, configurer un modèle, et l'outil extraira automatiquement les données et les chargera dans une base de données cible.

Défis de l'extraction de données documentaires basée sur l'IA dans le domaine financier et comment les surmonter

Les sociétés financières cherchent à automatiser extraction de données devrait envisager certains défis communs. Au lieu d’être découragés, ces défis sont l’occasion d’utiliser au maximum la puissance des logiciels d’extraction de données financières :

• Les anciens systèmes complexes des institutions financières ne sont pas compatibles avec toutes les solutions d'extraction de données basées sur l'IA, ce qui nécessite investissement important dans l’infrastructure informatique. En investissant dans un outil d’extraction de données financières offrant des capacités de gestion de données de bout en bout, les entreprises peuvent résoudre ce problème et moderniser leur infrastructure de données obsolète.
• Les institutions financières traitent des données sensibles, y compris des informations personnellement identifiables, qui présentent problèmes de confidentialité et de sécurité des données. Il est important de sélectionner des systèmes d'extraction de données financières basés sur l'IA et dotés de fonctionnalités de sécurité robustes, comme le cryptage des données.
• Les sources de données peuvent contenir des informations manquantes, incomplètes ou incohérentes, ce qui entraîne imprécisions dans l'extraction. Cependant, certains logiciels fournissent des fonctionnalités dédiées à la qualité des données pour nettoyer les données avant l'extraction.
• Processus d'extraction automatisés peut nécessiter une intervention humaine pour valider les données extraites, notamment en cas d’incertitude ou d’ambiguïté. Des outils comme Astera disposer de vérifications automatiques basées sur des conditions personnalisées qui alertent les utilisateurs chaque fois qu'ils rencontrent des erreurs.

Pourquoi les logiciels d'extraction de données financières basés sur l'IA deviennent de plus en plus importants

En matière de finance, des données précises sont la clé du jeu. Avec toutes les règles et réglementations en vigueur, les erreurs dans les rapports financiers peuvent entraîner de graves problèmes, tels que des problèmes juridiques, et même nuire à la réputation. Les erreurs de déclaration peuvent également entraîner d’énormes pertes financières.

Voici comment un logiciel d'extraction de données financières basé sur l'IA aide les sociétés financières à améliorer leurs initiatives basées sur les données et leur efficacité opérationnelle :

• Précision supérieure : Les outils automatisés sont très précis. Leur précision se traduit directement par des prévisions financières plus fiables et des décisions fondées sur des données.
• Correction préventive : Les outils d'extraction de données financières peuvent détecter les problèmes de qualité des données en temps réel. La vérification des enregistrements pendant le processus est 10 fois moins cher que de corriger les erreurs par la suite. Ces outils automatisés contiennent des contrôles de données personnalisés pour identifier toutes sortes d'erreurs.
• Amélioration de l'efficacité: Comment économiser jusqu'à Temps de traitement 15x par document, ça ressemble à ça ? C'est exactement la rapidité avec laquelle un logiciel d'extraction de données financières performant est comparé à une saisie manuelle. Cette efficacité est obtenue grâce à une combinaison de récupération intelligente d’informations, d’automatisation et d’IA.
• Augmentation de la productivité: Lorsque les entreprises gagnent du temps en matière de paperasse, elles disposent de davantage de ressources pour des travaux à plus forte valeur ajoutée. Cela remonte également le moral des analystes et contribue à accroître la variété et la portée de leur travail.
• Conformité réglementaire: Un seul événement de non-conformité peut entraîner une perte de 5.87 millions de dollars, en plus des atteintes à la réputation. En tant que sous-produit d’une précision améliorée, une meilleure conformité aux normes réglementaires offre des avantages à la fois financiers et non monétaires.

Choisir le meilleur logiciel d'extraction de données financières pour votre organisation

Le secteur financier s'appuie fortement sur des données précises et actualisées pour prendre des décisions éclairées, gérer les risques et se conformer aux exigences réglementaires. Il est donc important de disposer des bons outils et solutions. Cependant, sélectionner le bon outil peut rapidement devenir une tâche ardue compte tenu de la disponibilité d’une grande quantité de logiciels d’extraction de données financières. La clé est de prioriser les exigences de l’entreprise et de trouver la meilleure solution. Voici quelques facteurs que les sociétés financières devraient prendre en compte :

1. Données Format Compatibilité: Assurez-vous que le logiciel prend en charge l'extraction d'un large éventail de sources de données financières, telles que les factures, les formulaires fiscaux et les comptes de résultat.
2. Facilité d'intégration: Choisissez un logiciel qui s'intègre parfaitement à vos systèmes, bases de données et plates-formes d'analyse existants. Non seulement cela, mais l'outil doit également être compatible avec les systèmes financiers, y compris les logiciels de comptabilité, les systèmes de gestion de portefeuille, etc. Certains outils offrent une connectivité native aux systèmes existants, tels que COBOL, ainsi que la possibilité d'intégrer les données extraites dans les données. pipelines connectés aux entrepôts de données cloud.
3. Précision et fiabilité: La qualité et la fiabilité des données ne sont pas négociables, notamment dans le secteur financier. Évaluer l’exactitude et la fiabilité des résultats produits par le logiciel. Recherchez des fonctionnalités telles que la validation des données, la gestion des erreurs et les mécanismes d'assurance qualité pour garantir l'intégrité des données financières extraites.
4. Personnalisation et flexibilité: Choisissez un logiciel d'extraction de données financières qui offre des options de flexibilité et de personnalisation pour adapter les flux de travail en fonction de vos besoins spécifiques. Des fonctionnalités telles que des règles d'extraction personnalisables, des capacités de script et un accès API peuvent améliorer la flexibilité. Des solutions logicielles comme Astera fournissent des capacités d'extraction de données financières basées sur des modèles et automatisées.
5. Facilité d'utilisation et interface utilisateur: Tenez compte de la convivialité de l'interface du logiciel, ainsi que de l'intuitivité de sa conception de flux de travail. Les outils sans code disposent de fonctionnalités telles que des interfaces glisser-déposer, des outils de cartographie visuelle et des tableaux de bord interactifs qui facilitent l'extraction de données financières.
6. Réputation et assistance du fournisseur: Recherchez la réputation et les antécédents du fournisseur de logiciels dans le domaine de l'extraction de données. Tenez compte de facteurs tels que les prix, les avis des clients et la disponibilité du support technique et des ressources de formation avant de vous engager.
7. Coût et licence: Évaluez le coût total de possession, y compris les coûts initiaux, les frais de licence, la maintenance et les dépenses de support. Votre évaluation doit également inclure le coût du passage à un autre fournisseur, car il est courant de voir des entreprises devenir victimes d'une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

Cas d'utilisation de l'extraction de données financières basée sur l'IA dans le secteur financier

Facturation

Un domaine crucial dans lequel l’extraction de données financières basée sur l’IA peut vraiment briller est traitement de facture. Les factures peuvent être des documents incroyablement complexes, chargés d'une multitude d'informations à traiter, telles que la description des articles, les quantités, les prix, les taxes, etc.

L’extraction manuelle de ces informations peut rapidement devenir un processus fastidieux et sujet aux erreurs. Cependant, les solutions d'extraction de données financières basées sur l'IA peuvent extraire automatiquement les paires clé-valeur pertinentes des factures, offrant ainsi une expérience de traitement transparente et efficace.

 Comptabilité

La comptabilité est un autre domaine dans lequel l’extraction de données financières basée sur l’IA peut véritablement changer la donne. Dans le processus comptable, les états financiers et autres documents doivent être examinés minutieusement pour identifier les points de données pertinents tels que les revenus, les dépenses et les actifs.

Grâce à la précision et à la rapidité inégalées des logiciels d'extraction automatisée de données financières, les utilisateurs professionnels peuvent extraire de manière transparente les informations essentielles de divers documents, notamment les reçus, les notes de crédit, les bordereaux de dépôt, etc., révolutionnant ainsi les opérations comptables.

Déclaration fiscale

Les logiciels d’extraction de données financières sont inestimables en matière de déclaration fiscale. Suivre les reçus et compiler de grandes quantités de données financières, telles que les revenus, les dépenses et les actifs, et les déclarer aux autorités fiscales constituent un défi de taille auquel les organisations sont confrontées.

Un logiciel d'extraction de données financières basé sur l'IA simplifie la récupération des données à partir de ces documents. Les utilisateurs ont la possibilité d'extraire uniquement les points de données requis et de les charger dans les pipelines de données pertinents, minimisant ainsi le temps et les efforts requis pour la déclaration fiscale.

L’horizon prometteur de l’extraction de données financières basée sur l’IA

L’extraction de données financières basée sur l’IA est la voie à suivre pour les entreprises du secteur financier. L'approche offre un nouveau niveau d'adaptabilité et de personnalisation, ce qui en fait le moyen idéal pour les entreprises cherchant à rationaliser les processus de gestion documentaire, à améliorer la qualité des données, à débloquer des tâches de niveau supérieur et à libérer des ressources précieuses.

Les avantages sont clairs : de l'amélioration du traitement des prêts à la rationalisation du traitement des factures et au-delà, le pouvoir de transformation de cette technologie est sans fin, en particulier dans le domaine financier, où la qualité des données est très importante. En un mot, l’avenir de l’extraction de données financières basée sur l’IA dans le secteur financier semble prometteur.

Simplifiez l'extraction de données financières avec Astera

AsteraLa solution d'extraction de données non structurées de  est un puissant outil basé sur l'IA qui simplifie la tâche complexe d'extraction de données à partir d'un large éventail de documents financiers. Grâce à son interface intuitive et sans code, les entreprises peuvent facilement automatiser leurs processus d'extraction de données et éliminer le besoin de saisie manuelle des données.

Des factures et reçus aux états financiers et documents fiscaux, il peut capturer avec précision les données de n'importe quel document non structuré et les convertir dans un format structuré. Cela se traduit par une réduction des erreurs et une précision accrue, conduisant à une meilleure prise de décision.

Avec Astera, votre institution financière rationalisera les processus de gestion documentaire, économisera du temps et de l’argent et gardera une longueur d’avance sur la concurrence. Essaye le avec un essai gratuit de 14 jours or parler à notre équipe de vente sur vos exigences.