L’Affinity de Smartstream : Combler l’écart de rapprochement

Lors du Sibos 2025, Thomas Steinborn, Chief Product Officer chez Smartstream, explique dans une interview vidéo pourquoi son produit de rapprochement basé sur l’IA, Affinity, gagne en popularité. Dans les grandes opérations financières, les règles et le rapprochement exact traitent automatiquement la plupart des éléments, mais même un infime taux résiduel peut représenter des milliers d’enregistrements à résoudre manuellement. Affinity cible cette « queue » : chez les clients actifs, il gère environ la moitié des enregistrements précédemment non résolus. Dans un déploiement, cela a réduit l’effort manuel d’environ 40-45 heures à environ trois, soit un gain de productivité de près de 10 fois.

Avant de se tourner vers l’IA, Steinborn insiste sur les fondamentaux : les entreprises ont d’abord besoin d’une stratégie de données. Smartstream a investi dans l’intégration de données financières bien structurées et de données sur lesquelles les clients s’appuient de plus en plus, comme les PDF et autres documents non structurés. L’objectif est de nettoyer et de préparer ces informations afin que les modèles puissent réellement offrir le type d’amélioration décrit ci-dessus, plutôt que de produire des résultats inutilisables.

Même avec une automatisation poussée, les exceptions ne disparaissent pas. De nombreux cas nécessitent encore des contacts avec des tiers et des enquêtes de suivi, et c’est là que Smartstream voit l’« IA agentique » apporter un changement radical, un logiciel capable de prendre des initiatives à travers les flux de travail, et pas seulement de classer ou de prédire. Smartstream développe des capacités pour orchestrer ce travail, en s’appuyant sur les connaissances partagées entre les utilisateurs et, le cas échéant, entre les clients sur la plateforme, afin de réduire encore les heures consacrées à la gestion des exceptions.

Il ne s’agit pas seulement des rapprochements. Les opérations de paiement, où des milliards de transactions transitent quotidiennement, voient encore une petite mais significative partie (environ 3 à 5 %) nécessiter une résolution externe. Steinborn met en avant la solution Smart Payments de Smartstream pour les contrôles avancés des paiements et la gestion des exceptions, automatisant les allers-retours avec les contreparties et ingérant les réponses automatiquement ou semi-automatiquement pour accélérer les enquêtes.

Pour l’avenir, Steinborn s’attend à ce que l’adoption de l’IA s’intensifie jusqu’en 2026 et au-delà, avec la généralisation des modèles agentiques, et il signale également les registres distribués comme un domaine à surveiller. Un exemple à l’étude : la représentation des garanties sous forme d’actifs en chaîne régis par des contrats intelligents. La direction est claire, la pile d’opérations devient plus automatisée, plus consciente des données et de plus en plus capable d’agir de manière autonome pour résoudre les cas difficiles qui nécessitaient auparavant une file d’attente de personnes.