Cortex Code : passer du reporting à l’information exploitable pour les équipes FP&A

La finance a besoin de réponses plus rapides, pas seulement de meilleurs rapports

Pendant la majeure partie de ma carrière en FP&A, le travail commençait une fois les chiffres arrêtés. Nous recueillions les données, les rapprochions, les expliquions, les rassemblions dans un package, puis les transmettions au business. Le problème, c’est qu’au moment où la réponse était prête, le business était souvent déjà passé à la question suivante.

Pour moi, tout a changé lorsque la finance s’est connectée plus étroitement à notre plateforme data.

J’utilise Snowflake pour la finance depuis huit ans. L’un des signes les plus clairs que nous construisions un nouveau type d’organisation FP&A est apparu très tôt : le quatrième membre de mon équipe était un data scientist. C’était un choix délibéré. J’étais convaincu que la finance devait aller au-delà de la création de rapports sur ce qui s’était passé pour devenir un véritable partenaire opérationnel du business. Pour y parvenir, les données financières ne pouvaient pas rester enfermées dans des feuilles de calcul, des présentations statiques et des processus de clôture mensuelle. Il fallait les activer dans les workflows où les décisions se prennent réellement.

Ce changement a transformé ma carrière. Dès que les données financières sont devenues plus faciles à consulter, à modéliser et à opérationnaliser, mon équipe a consacré moins de temps à sa fonction de création de rapports et davantage à aider les dirigeants du business à prendre des décisions. L’automatisation que nous avons pu mettre en place nous a également aidés à faire évoluer efficacement cet accompagnement.

Pourquoi Snowflake est devenu le centre de nos processus financiers

Aujourd’hui, Snowflake est au cœur de nos processus financiers. Pour de nombreuses organisations financières, cette idée peut sembler intimidante. Toutes les équipes financières ne comptent pas des ingénieurs en leur sein, et tous les analystes ne souhaitent pas le devenir. C’est l’une des raisons pour lesquelles je suis passé à Streamlit in Snowflake il y a plusieurs années. Streamlit nous a permis de transformer la logique financière en applications connectées et faciles à utiliser, dotées d’une interface visuelle, tout en conservant une expérience au plus près des données et dans le cadre du modèle de gouvernance existant de Snowflake.

Ce que Cortex Code change, c’est l’identité des personnes capables de créer ces applications et la vitesse à laquelle elles peuvent le faire.

Ce que Cortex Code change pour la finance

Cortex Code est l’agent de codage IA de Snowflake, intégré directement à Snowflake et conçu pour comprendre les rôles, les schémas et les bonnes pratiques de Snowflake. Dans Snowsight, il peut aider à générer, modifier, optimiser et expliquer du code SQL et Python, utiliser l’espace de travail actif comme contexte et prendre en charge les workflows de gouvernance, de sécurité et de gestion des coûts. Il est désormais disponible dans Snowsight pour tous nos clients disposant d’un compte commercial. Snowflake propose également une interface de ligne de commande Cortex Code, qui étend ces fonctionnalités au-delà du navigateur et offre aux équipes un moyen flexible d’utiliser l’agent dans leurs workflows de développement local, tout en bénéficiant du contexte et des contrôles natifs de Snowflake.

Pour une organisation financière, c’est essentiel, car les meilleurs résultats de l’IA ne viennent pas des prompts seuls. Ils viennent des prompts et du contexte. Et dans la finance d’entreprise, les données sont le contexte.

C’est la véritable raison d’utiliser Cortex Code dans Snowflake plutôt que de considérer le codage par IA comme un outil externe générique. Il ne s’agit pas simplement de comparer des modèles. Le véritable avantage vient de l’environnement, du chemin d’exécution et du contexte natif des données.

Cette distinction est particulièrement importante dans la finance.

Comment notre équipe utilise Cortex Code

Notre équipe n’utilise pas Cortex Code pour créer des démonstrations sans portée pratique. Nous l’utilisons pour accélérer des tâches qui s’appuient directement sur des données d’entreprise gouvernées. Nous l’utilisons pour créer des tableaux de bord connectés dans Streamlit. Nous l’utilisons pour automatiser des flux de processus comme les investigations et les prises de contact. Nous l’utilisons pour coder des applications, notamment une application qui automatise l’analyse des écarts et une autre qui prend en charge la planification à long terme. Comme Cortex Code fonctionne dans le même environnement que celui où se trouvent déjà nos données financières, nos autorisations et nos objets, il réduit considérablement le délai entre une question business et une réponse exploitable.

Pour moi, c’est l’essentiel : Cortex Code, dans le secteur financier, contribue à réduire autant que possible le délai d’accès à une information exploitable, presque en temps réel.

Pourquoi cela facilite la création d’applications

Il réduit également les barrières à l’entrée. Historiquement, créer des applications financières nécessitait un investissement technique important. Même lorsque la logique était simple, toute la tuyauterie technique ne l’était pas. Les analystes avaient besoin d’aide pour connecter l’accès aux données, les interfaces, les rôles et le déploiement. Cortex Code change la donne. Les équipes non techniques peuvent ainsi passer beaucoup plus facilement de l’idée à l’application connectée, sans perdre ni confiance ni contrôle.

Pourquoi la gouvernance et la sécurité sont essentielles dans la finance

La gouvernance et la sécurité constituent également un argument de poids, au même titre que la productivité.

C’est une autre raison pour laquelle je positionnerais Cortex Code différemment d’un assistant de codage générique. Un assistant générique peut être très performant pour écrire du code dans l’abstrait. Mais la finance ne fonctionne pas dans l’abstrait. La finance s’appuie sur des données gouvernées, dans le respect des autorisations, avec des exigences d’auditabilité et la nécessité constante de passer de l’analyse à l’action. Cortex Code est conçu pour cet environnement.

Pourquoi le modèle commercial convient à la finance

Le modèle commercial correspond également à la façon dont de nombreux responsables financiers envisagent l’adoption de la technologie. La plateforme Snowflake pour les entreprises repose sur un modèle de tarification à la consommation, et Cortex Code est facturé en fonction de la consommation. Streamlit in Snowflake s’exécute sur des ressources de calcul gérées par Snowflake. Concrètement, les équipes peuvent commencer à créer sans devoir justifier au préalable une toute nouvelle catégorie de logiciels : les dépenses évoluent en fonction de l’utilisation réelle.

Enfin, la flexibilité des modèles constitue un autre atout. Les modèles de pointe continueront d’évoluer. L’approche de Snowflake donne aux équipes accès à des modèles pris en charge au sein du même environnement gouverné. Vous n’avez donc pas à repenser vos workflows chaque fois que le paysage des modèles évolue.

L’essentiel : passer du reporting à l’action

Quand on me demande pourquoi la finance s’enthousiasme pour Cortex Code, ma réponse est simple : il l’aide à fonctionner au rythme attendu par le business, sans l’obliger à quitter l’environnement gouverné où ses données résident déjà.

C’est là tout l’enjeu. Il ne s’agit pas de rendre la finance plus technique pour le principe. Il s’agit de la rendre plus utile. Il s’agit de donner aux analystes les moyens de construire des applications connectées, d’automatiser les workflows répétitifs et de fournir plus rapidement des informations exploitables. Il s’agit de transformer les données financières en ressources avec lesquelles le business peut interagir, et non en simples éléments qu’il consulte a posteriori.

Et maintenant ?

Dans les prochains articles, mon équipe et moi partagerons des exemples concrets de l’utilisation de Cortex Code par notre équipe. Ajoutez donc cette page à vos favoris. Nous ferons notre possible pour publier ces contenus aussi rapidement que possible :

• Accélérer la FinOps : transformer le reporting en systèmes intelligents avec Cortex Code Analyse automatisée des écarts pour le reporting de clôture

• D’autres contenus arrivent bientôt, notamment sur la planification à long terme, l’automatisation des workflows de reporting avec outreach et les Q&R des relations investisseurs.

• Pour les équipes financières qui souhaitent passer d’un reporting statique à une aide opérationnelle à la décision, Cortex Code n’est pas un énième outil d’intelligence artificielle.

C’est un chemin plus rapide des données à l’action. La finance a besoin de réponses plus rapides, pas seulement de meilleurs rapports