Secteur(s) : Banque, Finance, Fintech

Optimiser et sécuriser des opérations bancaires et de trésorerie

Jusqu'à 0 %

de rapprochement automatiques de virements

Client :

Technologie utilisée :

Machine Learning

Métier : Finance d'entreprise & Achat

Premier réseau commercial de proximité en France, le groupe La Poste est organisé en 4 branches d’activité : Services-Courrier-Colis, Banque et Assurance, Distributeur physique et numérique, GeoPost/DPDGroup pour l'international. Présent dans plus de 63 pays, sur 5 continents, il a réalisé un chiffre d’affaires de 34,1 Mds€ en 2023.

En 2021, le groupe La Poste est devenu la première entreprise publique à adopter la qualité de société à mission.

4 engagements sociétaux sont désormais inscrits dans ses statuts :

Contribuer au développement et à la cohésion des territoires
Favoriser l’inclusion sociale
Promouvoir un numérique éthique, inclusif et frugal
Œuvrer à l’accélération de la transition écologique pour tous

Source : https://www.linkedin.com/company/la-poste-groupe

Enjeux

Réduire drastiquement les coûts de rapprochement bancaire (virements et pièces comptables)
Automatiser une tâche à faible valeur ajoutée
Sécuriser la trésorerie (encaissements et décaissements)

Démarche

Entraînement de modèles de prédiction du fournisseur/client à partir du descriptif du virement
Mise en place d’algorithmes de matching sur les montants
Gestion des virements réglant plusieurs factures et des virements partiels
Lecture des numéros de facture/numéros de commande potentiels, pour améliorer les performances

Résultat

Jusqu’à 95% de rapprochement automatique des virements
Parmi le reste, en cas d’ambiguïté, proposition de liste de factures candidates : réduction du temps passé
Approche valide pour les factures clients et fournisseurs