Text mining pour notes de frais

Objectifs

Exploiter les justificatifs de frais à des fins d’analyse financière
Automatiser la détection d’anomalies à partir de données textuelles
Identifier les risques financiers et les écarts aux politiques internes
Produire des indicateurs fiables à partir de sources non structurées

Participants

Contrôleurs financiers, auditeurs internes, data analysts, comptables

Pré-requis

Bonnes notions en finance d’entreprise et en analyse de données

Programme

Comprendre les enjeux financiers liés aux notes de frais
Collecter les justificatifs de dépenses : scans, photos, PDF
Nettoyer et structurer les données textuelles extraites
Extraire les entités pertinentes : montant, TVA, devise, fournisseur
Appliquer des techniques de text mining pour l’analyse financière
Repérer les écarts à la politique de dépenses (plafonds, motifs)
Identifier les comportements frauduleux ou atypiques
Automatiser l’analyse avec Python, Power BI ou Power Query
Développer des modèles de détection d’erreurs récurrentes
Consolider les données textuelles avec les bases comptables internes
Visualiser les résultats avec des tableaux de bord interactifs
Gérer la traçabilité et l’archivage des documents traités
Assurer la conformité aux normes internes et aux obligations fiscales

Exercices pratiques

Nettoyer un jeu de justificatifs numérisés
Identifier automatiquement les frais non conformes
Créer une alerte sur dépassement de plafond ou doublon de justificatif
Réaliser un tableau de bord synthétique des anomalies détectées

Aptibox

Modèle de script d’extraction OCR des justificatifs
Tableau de suivi des écarts et alertes par collaborateur
Recommandations pour fiabiliser le contrôle automatisé
Gabarit de rapport mensuel pour la direction financière

Référence

DAR13

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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