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Titre: Development of a data-driven strategy for bank expenses optimization
Auteur(s): Abrane, Nardjes
Kacha, Selsebile
Arki, Oussama, Directeur de thèse
Messaoui, Kahina, Directeur de thèse
Mots-clés: Digital transformation
Artificial intelligence
Invoice processing
Predictive analytic
Date de publication: 2025
Résumé: This project proposes a comprehensive digital transformation framework to address systemic challenges in Société Générale Algérie's Finance Division, including manual process dependencies and poor system integration. The solution integrates four interconnected projects: a comprehensive procurement analytics dashboard providing strategic insights, an AI-powered intelligent invoice processing system for process automation, a knowledge management system leveraging historical data, and a predictive budget optimization system using machine learning algorithms for enhanced financial planning. This transformation aims to shift from reactive operational models to intelligent, predictive management, improving straight-through processing and enhancing operational efficiency, accuracy, and financial control.
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11321
Collection(s) :Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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