L'analyse des bilans, c'est-à-dire l'examen des comptes annuels, et les ratios financiers qui en résultent sont essentiels pour évaluer la situation financière des entreprises. Or, ce processus entraîne souvent des phases de traitement qui prennent du temps et de longs délais d'attente.
Une tendance émergente dans ce domaine est l'utilisation de logiciels d'analyse de bilan, en particulier pour les banques et les services financiers. Avec une solution développée à l'aide de l'IA Konfuzio, nous entrons dans une nouvelle ère de l'analyse de bilan, parfois appelée "EBIL" ou "Financial Spreading".
Analyse du bilan, spreading financier ou EBIL - Qu'est-ce que c'est ?
Le spreading financier est le processus qui permet de collecter et d'analyser les données financières des comptes annuels afin d'obtenir des chiffres clés sur la situation financière des entreprises. Ceux-ci constituent en outre une base importante pour l'analyse et le calcul des évaluations des risques de crédit. Il s'agit de processus clés dans les opérations de crédit commercial, mais qui peuvent prendre beaucoup de temps et entraîner de longs délais de traitement et d'exécution. Le logiciel d'analyse de bilan peut aider à relever ces défis.
Analyse du bilan individuel (EBIL) avec IA
Le processus d'analyse du bilan peut être décrit par logiciel intelligent simplifier et optimiser les processus. Pour ce faire, un logiciel a été développé à l'aide de l'IA Konfuzio, qui automatise les étapes pertinentes du processus et génère des indicateurs fiables. Cette automatisation - Automated Financial Spreading - permet aux institutions financières d'optimiser le processus d'analyse du bilan, d'accroître l'efficacité et d'améliorer la qualité des données.
Avantages de l'étalement financier automatisé
Le logiciel intelligent de spreading financier pour les banques et les prestataires de services financiers offre un certain nombre d'avantages :
Flexibilité - Le logiciel Financial Spreading leur permet d'accéder de manière flexible et ciblée aux données dont ils ont besoin pour leur prochaine évaluation ou calcul.
Des spreads plus rapides - L'automatisation de l'étalement financier permet d'améliorer l'efficacité et la précision des indicateurs financiers en automatisant la saisie manuelle des données.
Consistance - Assurez une grande cohérence des indicateurs et des analyses, améliorez la qualité des données et réduisez les erreurs.
En plus de ces avantages, la solution comprend la possibilité d'extraire automatiquement les données financières des documents. Cela inclut la prise en charge des formats PDF, JPEG, PNG, TIFF, des types de documents numérisés en basse résolution et Excel dans n'importe quelle langue source.
Analyse du bilan individuel (EBIL) - Un coup d'œil dans les coulisses
Lorsqu'un client transmet ses comptes annuels ou son compte de résultat (CRE), ces documents parviennent au service d'analyse du bilan. Une étape essentielle de ce processus est la transformation du bilan, de la SuSa ou de la CFE en "analyse de bilan individuel" dans le système d'évaluation numérique de l'institut.
EBIL est un outil indispensable dans l'évaluation des bilans et les opérations avec les entreprises.
Dans EBIL, les différents postes des comptes annuels sont transférés dans des comptes spécifiques. L'objectif de l'analyse EBIL est de corriger les cosmétiques potentiels du bilan, connus sous le nom de "window dressing". Il s'agit de neutraliser les produits et les charges qui ne correspondent pas à l'exercice de référence ou à l'objectif réel de l'entreprise. De cette manière, on présente un résultat net ajusté, appelé "résultat d'exploitation" dans l'EBIL.
EBIL permet d'évaluer efficacement et rapidement les bilans et les déclarations fiscales.
Un autre avantage de l'évaluation EBIL est qu'elle permet d'évaluer rapidement les bilans et les comptes de résultats soumis. EBIL offre plusieurs aperçus d'évaluation clairs pour l'actif, le passif et le compte de résultat du bilan et permet d'analyser rapidement les ratios du bilan en appuyant sur un bouton.
En même temps que la saisie des comptes annuels individuels, les données clients peuvent être transmises de manière anonyme à un Lac de données afin de créer un pool de données pour de nombreux secteurs différents. Cela permet de comparer les chiffres clés du bilan d'un client avec ceux d'entreprises similaires.
Grâce à des évaluations répétées, nous pouvons mettre en évidence des tendances au fil des années.
Vous pouvez ainsi voir en un coup d'œil comment une entreprise se situe par rapport à des entreprises similaires. Si, par exemple, le rendement du chiffre d'affaires du client évalué au cours de l'année de référence est supérieur à la moyenne du secteur, c'est un signe positif. Si la dotation en fonds propres d'entreprises comparables est supérieure à celle du client, il convient d'y prêter attention.
EBIL nous permet de mieux comprendre une entreprise dans le contexte d'entreprises similaires.
Dans l'ensemble, l'évaluation EBIL vous offre des aperçus précieux et vous facilite considérablement le travail. Il s'agit d'un instrument indispensable dans notre boîte à outils pour l'évaluation du bilan et pour soutenir nos activités avec les entreprises.
MaRisk et spreading financier automatisé
Avec le 7e amendement de la MaRisk a fait la BaFin a défini des exigences essentielles pour l'utilisation de modèles et de l'intelligence artificielle (IA) dans l'analyse des bilans. Ces exigences sont très pertinentes pour les banques, et en particulier pour les analystes de crédit, car elles garantissent que les modèles utilisés pour évaluer les crédits et les risques sont robustes, compréhensibles et fiables. Nous avons résumé les principaux contenus de la MaRisk Novelle 7 :
Pertinence des exigences pour l'utilisation de l'IA
- Responsabilité des établissements - Le choix et l'utilisation de modèles relèvent de la responsabilité des banques. Il est exigé que les hypothèses sous-jacentes soient justifiées de manière compréhensible et que l'adéquation et le caractère approprié des modèles soient régulièrement vérifiés. Cela permet de s'assurer que les modèles, y compris les modèles d'IA, sont bien fondés et reposent sur des hypothèses solides.
- Qualité des données - Les banques doivent mettre en œuvre des procédures appropriées pour garantir la qualité des données sous-jacentes. Il convient notamment d'identifier les faiblesses en matière de qualité et de les corriger. Cela est particulièrement important lors de l'utilisation de l'IA, car ces modèles dépendent fortement de la qualité des données.
- Utilisation des résultats du modèle - Des dispositions appropriées doivent être prises pour l'utilisation des résultats du modèle. Cela inclut la prise en compte des écrasements, le cas échéant. Cela permet d'assurer une utilisation cohérente et compréhensible des modèles dans la pratique.
- Validation régulière - Les banques doivent porter un regard critique sur les limites et les contraintes des modèles et procéder à des validations régulières. Cela implique de vérifier la bonne gestion des résultats du modèle et sa précision. Cela est particulièrement important pour les modèles d'IA, car ils sont souvent complexes et difficiles à comprendre.
- Explicabilité des modèles - Outre la précision, il faut également veiller à ce que les modèles soient suffisamment explicables. Ceci est particulièrement pertinent pour les modèles d'IA qui sont souvent considérés comme des boîtes noires. Une grande explicabilité est nécessaire pour créer la confiance dans les modèles et pour pouvoir comprendre leurs décisions.
Cadre unifié pour l'analyse du bilan
Ces principes créent un cadre uniforme pour le traitement des données et garantissent que tous les niveaux et départements concernés des établissements travaillent de manière cohérente. Grâce à des structures et des désignations claires et uniformes, l'intégration et l'analyse des données sont simplifiées. Cela minimise les sources d'erreur et permet un traitement et une analyse efficaces de toutes les données pertinentes.
Pour les analystes de crédit et les services informatiques des banques, cela signifie qu'ils doivent non seulement veiller à l'efficacité et au pouvoir prédictif des modèles d'IA, mais aussi s'assurer que ces modèles sont transparents, compréhensibles et basés sur des données de haute qualité. Le respect de ces exigences contribue à renforcer la confiance dans les décisions prises sur la base de ces modèles et à minimiser le risque de décisions erronées.
Les exigences de la BaFin s'adressent aux établissements importants et couvrent des aspects essentiels de la gestion des données, de la qualité des données et de l'agrégation des données relatives aux risques. Ces exigences sont essentielles pour les banques et les analystes de crédit afin de fournir une base solide pour les évaluations des risques et les processus décisionnels.
MaRisk et Konfuzio - Une solution complète pour les institutions financières
Konfuzio est une solution logicielle innovante pour le traitement et l'analyse automatisés de documents, basée sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Elle répond aux exigences strictes de la MaRisk Novelle 7, notamment aux dispositions des AT 4.3.4 et AT 4.3.5, et offre aux établissements financiers une aide complète pour se conformer aux exigences réglementaires.
Confuzio répond à ces besoins en combinant un traitement automatisé des données, des processus de validation robustes et des fonctions d'agrégation et d'analyse flexibles. Le logiciel offre une solution complète aux banques et aux analystes de crédit afin de garantir que leurs processus de gestion et de modélisation des données répondent aux normes les plus élevées.
Conclusion - Logiciel d'analyse de bilan, logiciel d'analyse de crédit et Automated Financial Spreads
Un logiciel intelligent peut automatiser et optimiser de nombreuses tâches dans les banques et les institutions financières. Le logiciel d'étalement financier va de pair avec Logiciel d'analyse de créditpour vous offrir une plateforme complète de gestion du risque de crédit. Ces outils de spreading vous permettent de saisir des données financières dans une application web intuitive, d'adapter les données financières déclarées et d'ajouter des commentaires directement dans la grille de spreading. L'écart financier, c'est-à-dire la différence entre les taux d'intérêt ou les rendements de deux placements différents, peut ainsi être facilement déterminé et analysé.
Développée par un partenaire de Confuzio, la solution qui supporte 3-29 Financial Statement Spreading est une solution complète qui aide les institutions financières à optimiser leur processus de financial spreading et à gérer plus efficacement le risque de crédit.
Konfuzio répond également aux exigences de la MaRisk grâce à un traitement avancé et automatisé des données, à des processus de validation robustes et à des capacités d'agrégation et d'analyse flexibles. Le logiciel d'analyse de bilan constitue une solution complète pour les banques et les analystes de crédit afin de garantir les normes les plus élevées en matière de gestion des données et de modélisation. Il aide les institutions financières à répondre de manière efficace et fiable aux exigences réglementaires.
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