Le calcul des décisions commerciales à l’aide de l’identification algorithmique des risques n’est pas sans risque. Les données devenant de plus en plus disponibles, les possibilités de déterminer les niveaux de risque sont presque infinies. Cette situation peut rapidement devenir insurmontable et entraîner une « PARALYSIE DE L’ANALYSE DES DONNÉES« . Il existe cependant des moyens de mettre les données à votre service. Toute décision potentiellement risquée dans une entreprise doit être prise en tenant compte des données. Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique, les moyens d’obtenir des données n’ont jamais été aussi nombreux. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui implique que les machines traitent les données associées à une tâche, analysent ces données, puis utilisent cette analyse pour modifier et optimiser la façon dont la tâche initiale est exécutée – le tout sans intervention humaine. Cela permet aux humains d’utiliser l’IA pour éclairer la prise de décision dans différents domaines de toute entreprise, quelle que soit sa taille, et d’obtenir ainsi des résultats meilleurs ou préférentiels.

Comprendre la gestion des risques

Toute décision prise par une entreprise est potentiellement risquée. Si une mauvaise décision est prise, les conséquences se traduisent le plus souvent par une perte de revenus. Il existe cinq types de risques dans les entreprises :

  • Stratégique – le plan d’entreprise initial et toute modification de la stratégie apportée au cours du cycle de vie d’une entreprise ;
  • Financier – les investissements et les entreprises qui se traduisent par des prêts, des pertes ou des gains de revenus, des faillites ou d’autres situations monétaires ;
  • Opérationnel – les processus internes par lesquels une entreprise fonctionne ;
  • Conformité – le respect des règles et des règlements qui déterminent le statut juridique d’une entreprise ;
  • Réputation – la perception publique d’une entreprise et les menaces qui pèsent sur sa réputation.

Tous ces risques doivent être gérés, faute de quoi ils peuvent entraîner une perte de revenus, voire la fermeture de l’entreprise. Heureusement, il existe des logiciels de gestion intégrée des risques qui vous aident à calculer les risques et à prévoir les résultats. Ce logiciel consolide toutes les données de votre entreprise, ce qui vous permet d’identifier, de hiérarchiser et de surveiller les risques de la manière suivante.

1. Planification stratégique

Toutes les entreprises commencent par une stratégie sous une forme ou une autre. Si cette stratégie n’est pas mise à jour au fur et à mesure de la croissance de l’entreprise, des failles peuvent apparaître et avoir un impact négatif sur l’entreprise. Cela n’est pas toujours évident, et il faut parfois procéder par tâtonnements pour déterminer où la stratégie doit être révisée. Voici quelques exemples de la manière dont on peut faciliter la croissance stratégique grâce à une gestion des risques fondée sur les données :

  • Effectuer des rotations calculées sur la base des prévisions de l’offre et de la demande ;
  • Détecter la fraude, enquêter sur la source et éviter de nouvelles mésaventures ;
  • Mettre à jour la technologie en fonction de l’environnement de l’entreprise ;
  • Fusion stratégique avec une autre entreprise sur la base des données passées et des tendances prévues dans le secteur.

Il est naturel d’adapter votre stratégie commerciale au fil des ans. Les tendances et les objectifs vont fluctuer, mais des schémas identifiables se dessinent au fur et à mesure que vous avancez dans le jeu. L’utilisation de l’apprentissage automatique permet simplement d’éclairer vos prochaines étapes grâce à un raisonnement fondé sur des données. Plutôt que de faire un acte de foi, les plateformes de gestion des risques par l’IA peuvent vous indiquer le meilleur plan d’action sur la base de modèles réels dans les données.

2. Prévisions financières

La finance est le secteur de l’entreprise qui a l’impact le plus évident. L’apprentissage automatique peut prendre les quantités massives de données financières entrées par votre entreprise et les consolider en quelque chose de significatif et d’exploitable. Voici quelques-unes des meilleures utilisations de l’apprentissage automatique pour atténuer les risques financiers :

  • Prévoir les fluctuations des taux d’intérêt du marché ;
  • Calculer les flux de trésorerie et se préparer aux changements ;
  • Analyser l’exposition internationale et les actifs pour gérer les fournisseurs et prévoir les finances ;
  • Automatiser les échanges, les transactions et les ventes ;
  • Élaborer et exécuter des contrats ;
  • Renouvellement automatique et optimisé des assurances ;
  • Générer des rapports automatiques pour évaluer la santé financière ;
  • Justification de la répartition des coûts pour les départements d’entreprise.

Bien sûr, la planification financière se présentera différemment dans chaque organisation. Cependant, l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique peut rationaliser plusieurs processus et identifier les endroits où économiser de l’argent. Cela peut s’additionner et faire une énorme différence à long terme. Les considérations financières se recoupent également avec les décisions opérationnelles.

3. Gestion des opérations

Les opérations internes d’une entreprise sont tout aussi importantes – sinon plus – que les ventes et les opérations externes. L’apprentissage automatique peut contribuer à transformer votre entreprise en une machine bien huilée. Voici quelques exemples d’opérations qui peuvent être rationalisées :

  • Analyse des sinistres à l’aide d’un logiciel de gestion des sinistres ;
  • Production automatisée de biens ;
  • L’assurance qualité ;
  • Gestion de la chaîne d’approvisionnement ;
  • Surveillance des équipements et maintenance prédictive.

En règle générale, le risque opérationnel survient lorsque l’équipement, les clients ou les fournisseurs entraînent une perte financière pour votre entreprise. Il peut s’agir de dysfonctionnements de machines dont la réparation est coûteuse, ou de clients qui déposent des réclamations contre votre entreprise. Dans tous les cas, l’apprentissage automatique vous permet d’analyser les données passées et de déterminer comment gérer les situations le plus efficacement possible.

4. Cybersécurité et réduction des menaces informatiques

La sophistication de la technologie s’accompagne d’une augmentation des risques. Les menaces extérieures proviennent de pirates, de virus et de problèmes plus avancés. L’apprentissage automatique est là pour vous montrer où il faut être à l’affût de ces problèmes. Voici quelques exemples de la manière dont l’apprentissage automatique peut améliorer la cybersécurité :

Une fois que vous aurez compris comment les cybermenaces apparaissent, vous serez mieux équipé pour les contrecarrer. L’apprentissage automatique est utile pour détecter des modèles reconnaissables qui suggèrent des problèmes de cybersécurité. Si votre système de sécurité présente des lacunes, l’apprentissage automatique les mettra en évidence. L’IA vous permet également d’automatiser les tests et la maintenance des systèmes, afin de ne pas perdre un temps précieux.

5. Logiciels et automatisation des ressources humaines

Les conversations autour des logiciels de ressources humaines (RH) sont très variées. Cependant, il est indéniable que les logiciels RH améliorent le jeu du recrutement – mais cela ne s’arrête pas là. L’apprentissage automatique et l’IA peuvent être en mesure d’aider les départements RH avec :

  • Prévoir le potentiel de réussite des candidats à l’embauche ;
  • Automatiser et optimiser les processus d’accueil ;
  • Fournir un accès pratique aux informations sur les demandes d’indemnisation et informer sur la manière de traiter les demandes d’indemnisation des employés ;
  • Analyser les entretiens de départ pour dégager des tendances qui peuvent ensuite être utilisées pour informer les processus ;
  • Utiliser la gestion des performances pour identifier les indicateurs d’une performance faible – ou favorable – des employés.

En gagnant du temps sur les tâches monotones des RH – comme l’examen de CV sur papier – le personnel des RH peut se concentrer sur des aspects plus importants. Les employés seront probablement plus satisfaits des RH lorsqu’ils auront le temps d’accorder à la main-d’œuvre l’attention qu’elle mérite. De plus, l’apprentissage automatique permet d’identifier les personnes les plus aptes à occuper un poste, ce qui se traduit par une diminution du taux de rotation et une augmentation du chiffre d’affaires.

6. Analyse marketing et campagnes ciblées

Les professionnels du marketing connaissent l’importance de l’analyse de leur public cible. Au lieu de simplement deviner la réaction des consommateurs, l’IA et l’apprentissage automatique prédisent les réponses positives en se basant sur les données passées. Par exemple, l’analyse des données dans le domaine du marketing peut aider les entreprises à :

  • Identifier les taux d’engagement sur différents types de contenu ;
  • Analyser ce que les clients potentiels recherchent, ce dont ils ont besoin et ce qu’ils veulent ;
  • Identifier les écarts entre l’offre et la demande ;
  • Prévoir les menaces pour la réputation et fournir des suggestions pour sauver la face et gérer les problèmes ;
  • Cibler automatiquement les données démographiques clés.

En se renseignant sur les clients potentiels et actuels, les entreprises ont une idée de ce qui fonctionne et de ce qui mériterait d’être amélioré. Les moteurs de recherche, les plateformes sociales et votre site web peuvent indiquer comment les consommateurs perçoivent votre marque. L’apprentissage automatique peut prendre ces données et les compresser dans un format digeste. Les services marketing peuvent ainsi adapter les publicités et les messages destinés au grand public afin d’obtenir des résultats plus prévisibles. L’apprentissage automatique est une ressource précieuse pour toutes les entreprises, qu’elles soient grandes, petites ou intermédiaires. S’il est utilisé de manière appropriée, les économies de temps et d’argent sont considérables. En éliminant les biais et en suivant les bons indicateurs clés de performance, vous aiderez votre entreprise à rester à flot, même dans les moments les plus difficiles.

Prochaines étapes

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