Harmoniser des données complexes et disparates en toute simplicité

Découvrez comment SFR3 a atteint l'efficacité et la précision dans ses opérations comptables grâce à l'automatisation pilotée par l'IA.
RapidCanvas a joué un rôle déterminant en nous aidant, chez SFR3, à intégrer notre expertise dans leur solution clé en main. Avec leur aide, nous avons pu migrer nos connaissances héritées vers une pile de données moderne et automatiser des processus financiers complexes de manière transparente. Il en résulte des informations et des analyses précieuses que nous pouvons utiliser pour prendre des décisions fondées sur des données. Leur plateforme est ergonomique et intuitive, ce qui permet à notre équipe de collaborer facilement et de contribuer positivement à des activités à forte valeur ajoutée.
Ryoichi Sato
Directeur des risques, Fonds SFR3

Contexte 

SFR3 Fund est un fonds immobilier technologique qui acquiert, rénove et loue des logements abordables. Il se spécialise dans la rénovation de logements en difficulté et utilise des logiciels pour accroître sa présence sur un grand nombre de marchés plus petits simultanément. Son logiciel automatise les ordres de travail, les paiements et d'autres tâches administratives, ce qui accélère le rythme des transactions et stimule la croissance.

L'entreprise s'est développée et compte aujourd'hui plus de 10 000 logements dans plus de deux douzaines de métropoles, et en construit ou en répare de nouveaux chaque mois.

‍BusinessChallenge

SFR3 travaille avec de grandes quantités de données comptables provenant de diverses sociétés de gestion immobilière (SGI). Chaque société de gestion immobilière enregistre et gère ses données à l'aide d'un système différent, ce qui complique la tâche de SFR3 en matière de rapprochement. Actuellement, le transfert et le rapprochement des données sont effectués manuellement entre les comptes de chaque société de gestion immobilière et les systèmes de SFR3, chaque transaction prenant entre 30 et 40 secondes à un utilisateur expérimenté. Par conséquent, le processus de gestion des données prend du temps et est sujet aux erreurs, ce qui entraîne des inefficacités et des pertes potentielles.

Voici quelques-uns des défis qui y sont associés :

Élimination du travail manuel fastidieux : La multiplicité des sources de données provenant de différents PMC et l'absence d'un processus d'enregistrement des données uniforme pour chaque PMC ont entraîné des rapprochements manuels lors du transfert vers le système QuickBooks de SFR3.

Éviter la perte et la fidélité des données : Les différentes techniques de gestion des comptes - y compris les montants fractionnés - utilisées par chaque SGP et les différentes interprétations des informations relatives aux transactions par chaque utilisateur lors de la saisie des données dans QuickBooks ont entraîné une faible qualité des données, ce qui a eu une incidence sur la capacité d'automatiser les processus.

L'objectif de SFR3 était de rationaliser les processus comptables et la gestion, de tirer parti de la science des données et de l'IA/ML pour réduire les coûts et les erreurs humaines, et de préparer l'avenir du processus commercial global, et en particulier de la fonction FP&A, avec une pile de données moderne. Le projet actuel sert de travail de base pour permettre à SFR3 de suivre toutes les activités liées à chaque propriété, servant de base à de futures analyses avancées et à l'IA.

‍Solution

RapidCanvas a collaboré étroitement avec SFR3 pour développer la première version d'un robot comptable afin de résoudre de nombreux problèmes liés à la migration, au rapprochement et au traitement manuels des données. 

STEP 1: Problem definition

ÉTAPE 2 : Mise en correspondance des données

ÉTAPE 3 : Automatisation

STEP 1: Problem definition

RapidCanvas expert data scientists and solution engineers studied the SFR3 data, which is received from individual property management companies, to better understand the different datasets of each company. The datasets contained details of properties, account information, rental amounts, and dates of payments, among other fields. This was compared with how this information had been translated by humans into the historical accounting system records. 

Alors qu'une société enregistre le loyer comme "revenu locatif", une autre l'enregistre comme "revenu locatif". Les dépenses liées aux services publics, comme l'eau, ont également été enregistrées différemment d'une entreprise à l'autre. Ces exemples illustrent les différences dans la saisie des données et le besoin critique de réconciliation.

Cette étape a été cruciale pour comprendre la manière dont les différentes sociétés de gestion immobilière enregistrent leurs données dans leurs grands livres et où se produit la non-concordance des données au cours du processus d'appariement manuel. 

ÉTAPE 2 : Mise en correspondance des données

Une fois l'EDA terminée, l'étape suivante a consisté à nettoyer les données et à les filtrer pour en extraire les champs nécessaires aux exigences de SFR3. Dans l'exemple des dépenses de loyer, les données ont été uniformément mappées en tant que "revenus de loyer", afin d'assurer la cohérence.

La fonction cruciale suivante a consisté à mettre en correspondance les données d'entrée des PMC avec la manière dont elles sont saisies dans le grand livre QuickBook de SFR3. Cette mise en correspondance a été réalisée grâce à une série de transformations effectuées dans la plateforme RapidCanvas. Le processus de mise en correspondance a utilisé la logique floue et des algorithmes propriétaires de traitement du langage naturel (NLP) pour la classification des textes, avec des techniques d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées.

Cela a permis de créer une convention de données partagée entre SFR3 et chaque PMC respectif sans avoir à modifier les données générées par le PMC, afin de rendre le flux de données dans Quickbooks de SFR3 depuis le PMC entre les deux plus transparent et moins sujet aux erreurs.

Les différences dans les conventions de dénomination et l'organisation des ensembles de données sont réconciliées au cours de ce processus. Cela permet de s'assurer que les données de chaque société de gestion immobilière sont correctement et uniformément saisies dans QuickBooks, le système comptable de SFR3. La confiance dans la concordance des données est également mesurée pour chaque étape, ce qui garantit une grande précision pour l'automatisation des données à l'étape suivante. 

ÉTAPE 3 : Automatisation

Une fois le cadre d'appariement final disponible pour chaque société de gestion immobilière, les données de chacune d'entre elles continuent d'affluer dans la plateforme et le processus d'appariement est automatiquement exécuté. SFR3 dispose ainsi d'une vue claire et complète de ses comptes avec chacune de ces sociétés sur QuickBooks.

Succès et résultats clés

  • Réduction des incohérences dans les paiements des fournisseurs : L'automatisation a permis de réduire la durée du processus de plusieurs jours à quelques minutes, ce qui représente une économie de plus d'un million de dollars par an.
  • Réduction des coûts d'exploitation : Les coûts ont été divisés par deux par rapport à une construction sur mesure réalisée par un employé à temps plein. La société a également réalisé des économies supplémentaires en se passant de plus de 10 ETP qui exécutaient des tâches manuellement.
  • Délai de mise en œuvre : L'automatisation de bout en bout a été activée en moins de 6 semaines, et SFR3 a pu exécuter les processus pendant un trimestre entièrement par l'intermédiaire de RapidCanvas et obtenir des résultats cohérents.
  • Itération : SFR 3 peut tester différents scénarios et approches pour le recharting des livres comptables et les mettre en production avec un minimum d'effort.
  • Valeur transversale : Tous les membres de l'équipe, qu'il s'agisse d'utilisateurs professionnels ou techniques, sont en mesure de s'engager dans les flux. 
  • Automatisation : SFR3 a automatisé 95 % du flux de données entre son système QuickBooks et le système comptable de chaque société de gestion immobilière.
  • Réduction des efforts manuels : L'approche heuristique automatisée a permis de traiter 95 % des transactions et d'identifier les 5 % d'exceptions devant faire l'objet d'un examen manuel. 
  • Source d'information unique : Les données de plus de six sociétés de gestion immobilière ont été unifiées dans un format compatible avec QuickBooks.

Tous ces gains d'efficacité se traduisent par des économies de plusieurs dizaines de milliers de dollars sur les processus manuels. Le délai de rentabilisation de l'utilisation de la plateforme a été réalisé en l'espace de quelques semaines. 

Avec un pipeline de réconciliation des données clair et automatisé, la conformité s'est améliorée et les opportunités d'investissement ont été identifiées plus rapidement. Désormais, le temps des experts peut être réaffecté à des processus à plus forte valeur ajoutée, améliorant ainsi les résultats commerciaux et produisant une valeur monétaire pour SFR3 Fund dans son ensemble.

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Réduction des incohérences dans les paiements des fournisseurs

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Réduction des coûts d'exploitation

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