Hamilton Engine est une plateforme de comptabilité prédictive de nouvelle génération conçue pour transformer la fonction financière moderne face à la complexité réglementaire croissante et aux exigences accrues en matière de reporting financier. Alors que les organisations s'adaptent à l'évolution des normes, les équipes financières subissent une pression croissante pour fournir des résultats précis, rapides et conformes, souvent entravées par des processus manuels et des données fragmentées. Hamilton Engine est une solution adaptative, intelligente et tournée vers l'avenir qui agit comme un allié stratégique, permettant de répondre rapidement aux exigences financières internes et externes.

Face à la complexité croissante de la conformité réglementaire, du reporting financier et de la gestion des données, Hamilton aide les organisations financières à relever ces défis en tirant parti de l'IA avancée.

Pour concrétiser pleinement ce potentiel, Hamilton Engine a recherché un partenaire capable de fournir une base sécurisée et évolutive pour accompagner cette transformation. En exploitant des modèles d'IA avancés, Hamilton vise à automatiser les workflows, extraire et classifier les données, et fournir des analyses prédictives prêtes pour l'audit, transformant ainsi la finance en une fonction stratégique et prospective.

Hamilton Engine s'est associé à Alibaba Cloud pour tirer parti de Qwen, renforçant l'innovation guidée par l'IA dans les scénarios comptables. Les points clés de cette collaboration incluent :

● Des performances optimisées à coût compétitif avec une parité fonctionnelle concurrentielle
● Une intégration fluide avec les applications financières existantes
● Une précision multilingue et multimodale
● Un raisonnement approfondi et une intelligence réglementaire

Hamilton Engine repose sur une architecture modulaire et axée sur l'IA qui exploite l'ensemble des modèles Qwen, notamment :

● Qwen-VL pour la compréhension multimodale de documents

Extrait automatiquement les données financières critiques de documents complexes et non structurés, notamment les contrats, les factures et les accords juridiques. Cela permet une reconnaissance précise du texte, des tableaux et des relations contextuelles dans les fichiers numérisés ou numériques.

● Qwen-Max pour le raisonnement approfondi et la génération narrative

Analyse les détails des transactions et détermine l'applicabilité correcte des normes IFRS (par exemple, IFRS 9, 15, 16 ou 17). Chaque décision de classification est transparente, traçable et auditable, alliant la rapidité de l'IA à une précision conforme aux exigences réglementaires. Le moteur intègre également une analyse intelligente pour mettre en évidence les tendances, risques et écarts clés.

● Qwen Embedding pour la récupération sémantique des connaissances

Utilise la génération augmentée par récupération (RAG) pour activer les connaissances métier spécifiques à chaque client dans des tâches intelligentes, tout en intégrant des capacités d'extraction, de classification, de mesure et de divulgation sur l'ensemble du cycle de vie financier.

Chaque module, de l'extraction intelligente des données à la comptabilité prédictive et à la génération automatisée des divulgations, est conçu pour fonctionner de bout en bout avec une traçabilité de niveau audit et une auto-réconciliation. Déployé comme un moteur unifié, Hamilton transforme la tenue de registres statique en une intelligence financière dynamique et prospective, alimentée par les modèles d'IA évolutifs, économiques et optimisés par scénario de Qwen. Aucune nouvelle formation requise : il suffit de brancher, intégrer et automatiser.

En intégrant des modèles d'IA avancés dans l'ensemble du workflow comptable, Hamilton Engine a obtenu des résultats mesurables et des informations de bout en bout pour ses clients à travers le monde.

Extraction intelligente des données alimentée par Qwen-VL

● Plus de 95 % de précision dans l'extraction de données sur divers types de documents
● 80 % de réduction du temps de vérification manuelle par rapport aux méthodes traditionnelles

Classification intelligente alimentée par Qwen-Max

● Taux de précision élevé dans les décisions de classification IFRS
● Temps de classification réduit de plusieurs heures à quelques secondes par transaction
● Comptabilité prédictive faisant évoluer la finance du record-to-report (R2R) vers une approche proactive et prospective, en garantissant :

• Absence de biais et approche de bout en bout (holistique)
• Visibilité sur les bilans et comptes de résultat prévisionnels
• Auto-réconciliation
• Anticipation des charges et effet d'amortissement
• Simulation commerciale

● Rédaction de rapports 70 % plus rapide, réduisant un processus de 10 jours à moins de 3 jours
● Exploitation d'informations financières cachées dans des schémas de données complexes pour favoriser une prise de décision proactive

Intelligence de la base de connaissances alimentée par Qwen Embedding

● Transformation des connaissances clients non structurées en renseignements instantanément interrogeables
● Réponses précises et contextualisées, ancrées dans des données spécifiques au domaine
● Extensibilité à tous les cas d'usage sans réentraînement

À l'avenir, Hamilton renforcera son architecture RAG en ingérant et en indexant l'ensemble des données financières, juridiques et opérationnelles spécifiques au domaine, afin de fournir à ses utilisateurs des réponses plus précises et contextualisées. Le client explore également d'autres cas d'usage d'automatisation pour l'assistance à l'audit, les prévisions dynamiques et bien plus encore. Parallèlement, il évalue le déploiement de Qwen pour une souveraineté des données de niveau entreprise, une latence réduite et une conformité réglementaire, afin de permettre une adoption sécurisée et évolutive de l'IA au sein des équipes financières à l'échelle mondiale.