Analyse financière avec ChatGPT : possibilités et limites

Depuis que ChatGPT a surpassé les analystes financiers professionnels dans une étude de l'université de Chicago, ces derniers se demandent comment utiliser l'outil de la manière la plus rentable possible. Le champ d'application dans le domaine de la finance, de la comptabilité ou de la gestion des débiteurs s'est considérablement élargi ces derniers temps et la précision ne cesse d'augmenter. Cela est également dû à l'amélioration des capacités mathématiques du modèle, qui profite aux analyses financières, aux prévisions et à la prise de décision. Mais il reste bien sûr quelques imperfections - par rapport aux analystes humains et aux logiciels professionnels d'IA d'entreprise.

Une pertinence croissante pour le secteur financier

Au cours des dernières décennies, la finance a été de plus en plus marquée par des processus axés sur les données. Les décisions financières complexes, qu'il s'agisse de la gestion de la trésorerie, du contrôle de gestion stratégique ou de l'évaluation de l'entreprise, sont aujourd'hui prises sur la base de vastes ensembles de données et d'analyses détaillées. Dans ce contexte, les technologies de traitement et d'analyse des données prennent de plus en plus d'importance. L'intelligence artificielle (IA), notamment sous la forme de modèles linguistiques, offre ici des possibilités d'automatisation et d'augmentation de l'efficacité. Contrairement aux outils classiques de business intelligence ou aux modèles statistiques, ChatGPT dispose de la capacité de traiter le langage naturel en fonction du contexte. Cette capacité ouvre des champs d'application inédits, car elle permet à l'outil non seulement d'analyser les données financières, mais aussi de les présenter sous une forme narrative - une fonction particulièrement précieuse pour la communication de contenus complexes avec des parties prenantes non financières.

Dans la pratique, ChatGPT peut être utilisé, entre autres, pour le reporting financier automatisé, l'analyse de scénarios ou la traduction linguistique de rapports financiers complexes. En outre, il offre des points de départ pour des simulations de décisions à l'aide de scénarios hypothétiques. Cela fait de l'application un point d'entrée à bas seuil pour les analyses financières basées sur des données, même pour les entreprises qui n'ont pas accès à des solutions d'entreprise entièrement intégrées. Mais l'intégration de ChatGPT dans le quotidien des professionnels de la finance soulève des questions importantes. De la protection des données et de l'utilisation éthique à la validité et à la robustesse des résultats, il est essentiel d'examiner ces aspects d'un œil critique et de définir clairement les domaines dans lesquels l'utilisation est judicieuse et ceux dans lesquels les solutions logicielles spécialisées restent supérieures.

Possibilités d'application pratique

La polyvalence de ChatGPT se reflète dans l'étendue des applications possibles au sein de la chaîne de création de valeur financière. Voici quelques exemples d'applications pratiques pour les professionnels de la finance :

Production automatisée de rapports financiers

La production de rapports réguliers, tels que les comptes trimestriels ou annuels et les rapports internes, constitue un élément central de la vie financière quotidienne. Rapports KPI pour la gestion. Dans ce domaine, ChatGPT peut générer des gains de temps significatifs grâce au traitement d'ensembles de données structurés.

exemple :
Un analyste financier saisit les chiffres clés d'une entreprise pour le trimestre écoulé - comme le chiffre d'affaires, les coûts opérationnels, les amortissements et les résultats nets. Avec une saisie appropriée, telle que "Créer un rapport narratif sur l'évolution du chiffre d'affaires, des coûts et des résultats nets et mettre en évidence les tendances significatives", ChatGPT génère un rapport complet et structuré. En option, il est également possible d'inclure des données de référence afin d'intégrer une analyse par groupe de pairs.

Développement et comparaison de scénarios de flux de trésorerie futurs

Un autre domaine d'application est l'analyse de scénarios. ChatGPT peut justement servir d'outil d'aide à la prévision des possibilités de développement futur, en modélisant des scénarios commerciaux hypothétiques selon certains paramètres.

exemple :
L'équipe de trésorerie d'une entreprise souhaite simuler l'impact d'un taux d'inflation de 5 % et d'une réduction simultanée des coûts d'exploitation grâce à des mesures d'efficacité. ChatGPT peut fournir une évaluation qualitative du scénario sur la base de paramètres définis (par exemple "Quel est l'impact du scénario X sur le flux de trésorerie disponible ?") et mettre en évidence les risques éventuels.

Automatisation de l'analyse par les pairs sur la base de données financières publiques

ChatGPT peut être utilisé pour comparer les rapports publics des sociétés cotées en bourse.

exemple :
Avec une requête telle que "Comparer les marges brutes d'ABC Corp, DEF Corp et GHI Inc. en 2022", ChatGPT extrait les informations pertinentes des rapports et génère un tableau comparatif structuré. Ce type d'application permet de gagner un temps considérable et de réduire les efforts manuels nécessaires pour examiner les rapports un par un.

Modélisation des risques pour la planification budgétaire

La modélisation des risques dans le cadre d'un processus de budgétisation est l'une des tâches principales du contrôle de gestion. ChatGPT peut ici évaluer des structures de paramètres hypothétiques dans des analyses narratives et soutenir ainsi la prise de décision.

exemple :
Une entreprise prépare un budget pour les cinq prochaines années et souhaite connaître l'impact d'une hausse des taux d'intérêt de 2 % sur les crédits d'investissement projetés. ChatGPT génère une évaluation qualitative et propose des mesures potentielles pour atténuer le risque.

Autres contextes

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Cas d'utilisation fictif : analyse de scénario pour augmenter les bénéfices

La société "BetaClean GmbH" est un fournisseur de taille moyenne de systèmes de nettoyage pour applications industrielles. L'entreprise est confrontée au défi d'amortir la hausse des coûts des matières premières alors que les volumes de vente stagnent. Pour y faire face, la direction envisage une augmentation des prix de 8 %, couplée à des optimisations de la chaîne d'approvisionnement. L'objectif est de préserver la marge bénéficiaire pour l'exercice à venir. Toutes les données ont été générées et traitées avec ChatGPT à titre d'exemple.

Calculs et analyse de scénarios

1. chiffres de départ 2023 (référence) :

• Chiffre d'affaires : 100 millions d'euros
• Coûts variables : 55 millions d'euros
• Coûts fixes : 20 millions d'euros
• Bénéfice : 25 millions d'euros

2. prévisions pour 2024 - sans ajustement :

• Le chiffre d'affaires reste à 100 millions d'euros, les coûts fixes restent constants.
• Les coûts variables augmentent à 58 millions d'euros.
• Bénéfice en baisse de 25 millions d'euros à 22 millions d'euros (-12 %).

3ème prévision avec hausse des prix (+8 %) et baisse de la demande (-2 %) :

• Chiffre d'affaires calculé :
  100Mio.€ x (1,08⋅0,98)=105,84Mio.€
• Coûts variables : augmentent proportionnellement :
  55Mio.€ x 105,84/100=57,9Mio.€.
• Les coûts fixes restent inchangés à 20 millions d'euros.
• Gain :
  105,84Mio.€ - (57,9Mio.€ + 20Mio.€) = 27,94Mio.€.

Comparaison des résultats :

Enseignements tirés de la modélisation

1. La hausse des prix prévue de 8 % a plus que compensé la baisse de la demande de 2 %. En conséquence, le chiffre d'affaires augmente pour atteindre 105,84 millions d'euros.
2. Le bénéfice s'améliore malgré l'augmentation des coûts variables (57,9 M€) et reste robuste à 27,94 M€. Cela représente une augmentation de 27 % par rapport au scénario non soutenu de 2024 (22 M€).
3. L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement n'a qu'un impact limité tant que les prix des matières premières continuent d'augmenter. Un contrôle continu de ces facteurs est essentiel.

Visualisation

Pour représenter visuellement l'évolution des paramètres, on peut utiliser le prompt suivant :

Promptement :

"Réalise un diagramme à barres empilées qui compare le chiffre d'affaires, les coûts variables, les coûts fixes et le bénéfice de BetaClean GmbH en 2023, dans le scénario non optimisé 2024 ainsi que dans le scénario optimisé 2024. L'axe des X doit montrer les années (2023, 2024-ancien, 2024-nouveau), l'axe des Y les montants en millions d'euros. Utilise des couleurs contrastées pour faire ressortir clairement les différents paramètres".

Idée de visualisation supplémentaire:

• Un graphique linéaire séparé pour représenter le pourcentage de bénéfice par rapport au chiffre d'affaires (marge bénéficiaire).
• La mise en évidence en couleur du "bond" dans l'évolution des bénéfices grâce aux mesures d'optimisation pourrait constituer une autre valeur ajoutée.

Étude : ChatGPT comparé aux analystes

Le site Étude de l'université de Chicago a examiné la performance de GPT-4, l'un des modèles de langage les plus avancés d'OpenAI, dans l'analyse financière. L'objectif était de déterminer si un Large Language Model (LLM) tel que GPT-4 était capable de prédire l'évolution future des bénéfices d'une entreprise à l'aide de comptes de bilan et de pertes et profits (P&L) standardisés et anonymisés - sans aucun contexte textuel. Pour ce faire, une méthode innovante a été utilisée : des invites dites "chain of thought" ont systématiquement guidé le modèle à travers le processus d'analyse d'un analyste financier. Cette approche comprenait des étapes clés telles que l'identification des tendances, le calcul des principaux ratios financiers et la conclusion des évolutions futures.

Résultat : GPT-4 a obtenu une précision de prédiction de 60 %, ce qui est supérieur à la fourchette de 53-57 % généralement atteinte par les analystes humains. En outre, une Score F1 de 0,609, ce qui souligne la précision et la robustesse des prévisions. Les chercheurs notent que le GPT-4 se distingue par sa base de connaissances étendue et sa capacité de reconnaissance des formes, qui permet de tirer des conclusions intuitives même lorsque les données sont incomplètes. Il est impressionnant de constater que GPT-4 a fait ses preuves dans un domaine traditionnellement difficile pour l'IA, à savoir l'analyse numérique. Malgré son potentiel, les chercheurs ont toutefois souligné que les résultats du modèle devaient toujours être validés par des experts humains. L'étude souligne que ces LLM ne pourraient pas remplacer le travail des analystes financiers, mais plutôt le compléter et le rendre plus efficace en accélérant les tâches chronophages telles que l'analyse des données financières. L'étude montre ainsi le potentiel de transformation de l'IA dans la finance, notamment dans la prise de décision précise et guidée par les données.

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Limites et risques

Malgré l'utilité potentielle de ChatGPT dans l'analyse financière, les professionnels de la finance doivent tenir compte de certaines limites et risques critiques. Ceux-ci découlent à la fois de la nature technique de l'outil et des exigences particulières du secteur financier :

• Qualité des données et marge d'interprétation - La précision et la fiabilité des informations fournies par ChatGPT dépendent de la qualité des données sous-jacentes. Des données inexactes ou insuffisamment corrigées peuvent donner lieu à des prévisions ou des analyses trompeuses. En outre, la capacité de ChatGPT à interpréter correctement les données est limitée aux entrées disponibles et aux informations contextuelles, ce qui peut être problématique dans le cas de modèles financiers complexes ou d'études de marché. Des erreurs dues à des hypothèses de probabilité basées sur des textes ne peuvent pas non plus être exclues.
• Spécificité sectorielle et compréhension de l'application limitées - Même si ChatGPT présente des capacités de traitement de texte impressionnantes, l'IA ne dispose pas d'une compréhension approfondie des questions nuancées spécifiques à un secteur ou à une entreprise. Par exemple, le modèle n'est pas en mesure de comprendre pleinement les exigences hautement spécialisées de domaines tels que la banque d'investissement, la gestion des risques ou les opérations de trésorerie. Cela peut conduire à négliger les modèles typiques du secteur, les spécificités juridiques ou les exigences réglementaires.
• Protection des données, sécurité et conformité - Le traitement de données sensibles par des modèles d'IA publics constitue un risque majeur. Les données financières font partie des informations les plus sensibles d'une entreprise et sont soumises à des exigences légales et réglementaires strictes. L'injection de telles données dans une IA telle que ChatGPT peut non seulement enfreindre les règles de protection des données telles que le RGPD, mais aussi créer des failles de sécurité potentielles. Les entreprises doivent s'assurer qu'aucune information confidentielle n'est introduite dans des systèmes externes dont les mécanismes de sécurité ne peuvent être compris que de manière limitée.
• Manque de transparence et de traçabilité - La nature de "boîte noire" de nombreux modèles d'IA, y compris ChatGPT, constitue un obstacle pour de nombreux professionnels de la finance. Le manque de transparence dans la prise de décision peut s'avérer problématique, notamment dans le cadre de contrôles de conformité ou de la création de documentations révisables. Pour les professionnels de la finance, il est essentiel de pouvoir justifier en détail les analyses ou les prévisions - une exigence à laquelle les modèles d'IA génératifs ne peuvent pas toujours répondre.

La solution - Logiciel d'IA spécialisé

Le logiciel d'IA spécialisé de Konfuzio surmonte les limites de ChatGPT en matière d'analyse financière en offrant des fonctionnalités spécifiques à l'industrie, une sécurité des données et une traçabilité maximales :

1. Fonctionnalité - Konfuzio est spécialisé dans les applications financières spécifiques telles que Analyse du bilan ou Analyse des comptes annuels reconnaît les données dans des formats complexes et fournit des résultats précis et personnalisables qui tiennent compte des exigences spécifiques du secteur. Les pipelines de données peuvent être définis individuellement afin de répondre aux besoins des clients. Traçabilité et contrôles de l'environnement. De plus, il existe des L'IA conversationnelle pour les banques à disposition.
2. Sécurité des données & hébergement - Avec la possibilité de cliquer sur Hébergement sur siteEn garantissant la conformité au RGPD et un contrôle total des données, Konfuzio minimise les risques inhérents aux modèles d'IA publics tels que ChatGPT. Les données financières sensibles restent sur les serveurs de l'entreprise ou dans le cloud privé.
3. Intégration - Konfuzio peut interagir avec diverses applications d'entreprise via des interfaces basées sur le web et ne dépend donc pas d'une saisie manuelle. Par rapport à ChatGPT, une diversité de données nettement plus grande est utilisée avec un degré d'automatisation plus élevé.

Conclusion

ChatGPT est un outil pertinent pour les processus financiers opérationnels, en particulier pour améliorer l'efficacité des tâches standardisées. Pour les applications complexes exigeant précision, transparence et protection des données, des solutions logicielles spécialisées, telles que celles proposées par Konfuzio, restent indispensables. Le critère décisif dans l'utilisation de ChatGPT est l'intégration des processus de validation et de contrôle les plus robustes afin de garantir l'intégrité de tous les résultats financiers.

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