Relevés bancaires : comment automatiser le traitement des transactions et analyser efficacement les données

Pourquoi l’analyse des relevés bancaires est cruciale pour les entreprises ?

L’analyse des relevés bancaires permet de révéler des informations souvent invisibles au premier regard. Elle offre une vision claire de votre trésorerie, de vos habitudes de dépenses et de la santé financière globale de votre entreprise.

En disposant de ces données, vous pouvez prendre de meilleures décisions budgétaires, détecter rapidement d’éventuelles anomalies et assurer un pilotage financier plus sûr et plus réactif.

Ce processus d’analyse constitue un levier essentiel pour piloter efficacement les finances. Il facilite le suivi des flux de trésorerie, le contrôle des mouvements bancaires et l’anticipation des besoins en fonds de roulement. Pourtant, dans de nombreuses structures, cette tâche reste encore largement manuelle, chronophage et peu structurée. Ce déficit d’automatisation engendre non seulement des pertes de temps, mais augmente aussi les risques d’erreurs et freine la capacité d’action.

Des enjeux financiers et réglementaires majeurs

L’enjeu ne se limite pas à gagner du temps. Une mauvaise interprétation des relevés peut entraîner :

• Des erreurs dans les rapprochements bancaires
• Des oublis dans le suivi des règlements fournisseurs ou clients
• Une mauvaise évaluation de la trésorerie disponible
• Des risques de non-conformité en cas de contrôle fiscal ou d’audit externe

À l’heure où les obligations de transparence financière, de lutte contre la fraude ou de justification comptable se renforcent, il est crucial que les données issues des relevés bancaires soient fiables, traçables et exploitables rapidement.

Quelles données extraire d’un relevé bancaire ?

Pour automatiser l’analyse d’un relevé bancaire, il est impératif d’identifier précisément les données à extraire par OCR. Bien que la présentation puisse varier d’un établissement bancaire à l’autre, les composants essentiels restent globalement similaires.

Ces données structurées ou semi-structurées constituent la base de toute analyse financière fiable.

Un relevé bancaire se compose de deux parties principales : les informations générales du compte et la liste détaillée des transactions.

Chaque ligne d’opération présente des données clés telles que :

• La date de l’opération et la date de valeur ;
• Le libellé de l’opération (ex. : "Virement SEPA - Client X") ;
• Le montant, positif (crédit) ou négatif (débit) ;
• Le type de transaction : prélèvement, carte, chèque, virement ;
• Le solde intermédiaire, parfois affiché après chaque ligne.

L’analyse d’un relevé bancaire

L’analyse d’un relevé bancaire ne se limite pas à extraire des lignes de transactions. Pour en tirer une véritable valeur financière, plusieurs dimensions doivent être examinées systématiquement.

Voici les éléments fondamentaux à intégrer dans tout processus d’analyse automatisée :

• Classification des transactions : Chaque opération doit être automatiquement catégorisée selon sa nature, encaissement, décaissement, transfert interne, paiement de charges, etc.
• Analyse des dépenses : Il s’agit de segmenter les sorties d’argent (paiements fournisseurs, salaires, frais fixes, taxes) afin d’identifier les principaux postes de coûts et suivre leur évolution dans le temps.
• Suivi des revenus : Les entrées d’argent, comme les paiements clients, les remboursements ou les produits financiers, doivent être tracées pour mesurer la performance commerciale et la rentabilité.
• Évolution des actifs et passifs : Le relevé bancaire reflète les variations de trésorerie, mais aussi les mouvements liés aux crédits, placements, ou remboursements d’emprunts.
• Vérification des soldes : Le solde final doit correspondre aux calculs cumulés des flux pour garantir la cohérence comptable et anticiper d’éventuels écarts.
• Reconnaissance de tendances : Grâce à l’IA, il devient possible de détecter des transactions récurrentes (loyers, abonnements) ou des anomalies susceptibles de révéler une fraude ou un paiement inattendu.

Les cas d’usage clés de l’analyse des relevés bancaires

Détection d’erreurs, conformité et audit

L’analyse automatisée des relevés bancaires permet de disposer d’un historique détaillé des transactions, indispensable pour justifier chaque flux lors d’un audit ou d’un contrôle fiscal.

Elle garantit aussi une meilleure fiabilité des déclarations comptables et fiscales, tout en assurant le respect des obligations réglementaires (lutte contre la fraude, conformité interne, RGPD…).

Rapprochement bancaire automatisé

L’un des usages les plus répandus est le rapprochement entre les données bancaires et les enregistrements internes (comptabilité, ERP, factures).

En cas d’écart ou d’erreur, l’outil permet d’identifier rapidement la ligne en cause, d’éviter les omissions ou les doublons, et de corriger les anomalies avant qu’elles ne génèrent des erreurs comptables ou fiscales.

Analyse des flux de trésorerie

L’analyse approfondie des flux permet de :

• Identifier les postes de dépenses réguliers (salaires, abonnements, factures récurrentes)
• Suivre les revenus constants et repérer les pics ou les irrégularités
• Mieux anticiper les découverts et ajuster les prévisions de trésorerie
• Mettre en évidence d’éventuels relevés falsifiés ou incohérents, signes potentiels de fraude

Cette visibilité permet aux directions financières de prendre des décisions plus éclairées et de sécuriser les équilibres financiers à court terme.

Évaluation des risques et solvabilité

Les relevés bancaires peuvent également servir à évaluer la santé financière d’un tiers : client, fournisseur ou demandeur de prêt.

L’analyse des mouvements, des encaissements et des charges donne une image claire de sa capacité de remboursement, de ses engagements et de sa stabilité économique, utile dans une démarche de Know Your Supplier ou d’octroi de crédit.

Préparation aux engagements futurs

Enfin, cette analyse permet de vérifier si la trésorerie disponible est suffisante pour couvrir les obligations à venir (paiement des charges sociales, fournisseurs, échéances bancaires). Elle aide aussi à identifier les dépenses superflues, à rationaliser les coûts et à améliorer l'efficacité opérationnelle.

Catégorisations des opérations bancaires

Les opérations extraites sont automatiquement classées dans des catégories : salaires, achats fournisseurs, remboursements, charges sociales, impôts, recettes clients, etc. Cette catégorisation peut s’appuyer sur :

• Des règles déterministes (par mots-clés dans les libellés),
• Ou sur des modèles d’intelligence artificielle entraînés à reconnaître des schémas.

C’est une étape clé pour construire des tableaux de bord lisibles et compréhensibles.

Freins à l’automatisation des relevés bancaires

Malgré les progrès technologiques, l’analyse des relevés bancaires continue de présenter certains défis. Ceux-ci sont souvent liés à l’hétérogénéité des données sources, à la qualité des documents ou à la complexité des environnements financiers. Voici les obstacles les plus courants et les solutions recommandées.

Open Banking : vers un accès automatisé et sécurisé aux relevés bancaires

L’automatisation du traitement des relevés bancaires peut s’appuyer sur deux grands modes d’accès aux données :

• l’extraction à partir de documents transmis par le client (PDF, scan ou image),
• ou l’accès direct aux comptes bancaires via les API sécurisées de l’Open Banking.

Deux approches pour accéder aux données bancaires

1. Transmission manuelle de relevés (PDF, scan, photo)

Dans de nombreux cas, les entreprises ou les particuliers préfèrent transmettre leurs relevés sous forme de documents (téléchargés depuis leur espace bancaire, ou numérisés). C’est la méthode la plus fréquente, notamment lorsque :

• Le client refuse de donner une autorisation d’accès bancaire,
• L’accès via API n’est pas techniquement disponible (banque non compatible),
• Le contexte est ponctuel ou limité (ex. : dossier de prêt, audit, contrôle).

Ces documents doivent alors être traités par des outils de reconnaissance (OCR) pour extraire les informations clés.

2. Accès direct via Open Banking (API)

Lorsque le client donne son consentement explicite, les données de ses comptes bancaires peuvent être récupérées de manière automatisée et sécurisée, directement auprès des établissements financiers. Cette approche s’appuie sur les directives européennes PSD2, qui encadrent strictement :

• Le périmètre de l’accès (lecture seule, durée limitée),
• La sécurité des connexions (authentification forte, chiffrement),
• La traçabilité des accès et des traitements.

Avantages de l’Open Banking pour l’analyse des relevés

L’accès via API bancaire présente plusieurs atouts concrets :

Des limites à prendre en compte

Malgré ses nombreux avantages, l’Open Banking ne s’impose pas encore comme une solution universelle, notamment dans les cas suivants :

• Certains clients sont réticents à partager un accès bancaire, même temporaire, pour des raisons de confidentialité.
• Toutes les banques ne proposent pas encore une API conforme et stable.
• L’implémentation nécessite une infrastructure technique spécifique pour gérer l’authentification, les connexions et le traitement des données.