Cómo la IA transforma las finanzas

1. Prever y planear las finanzas

La IA está transformando el proceso de previsión y planificación financiera mediante análisis predictivos. El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que se utiliza en las empresas para identificar tendencias, correlaciones y causalidad. Utiliza datos, algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para pronosticar resultados futuros basados en el análisis de datos históricos y tendencias existentes.

Gracias a la analítica predictiva, los equipos financieros pueden prever flujos de efectivo futuros utilizando datos históricos de la empresa, así como datos del sector en general. Si bien las previsiones financieras tradicionales deben ajustarse manualmente cuando cambian las circunstancias, las previsiones basadas en IA pueden recalibrarse en función de nuevos datos, lo que ayuda a mantener las previsiones y los planes relevantes y precisos. La GenAI puede incluso crear comentarios contextuales automáticamente para explicar las previsiones producidas por los modelos predictivos y resaltar los factores clave que impulsan la predicción.

2. Cumplir con la normatividad

Con la creciente complejidad del cumplimiento normativo en todo el mundo, el costo y la carga de recursos para la elaboración de los informes reglamentarios se han disparado en los últimos años. Las organizaciones destinan mucho tiempo y recursos a satisfacer esas necesidades. La IA puede asumir una parte de la carga de trabajo, automatizando la supervisión del cumplimiento, la gestión de recursos de auditoría y la creación de informes regulatorios.

Una tecnología especialmente valiosa en el cumplimiento normativo es el procesamiento de lenguaje natural (PLN). El PNL es una rama de la IA que permite a las computadoras comprender y generar lenguaje humano. El PNL es capaz de analizar rápidamente grandes cantidades de datos textuales, transformando el texto o el habla en información significativa. Puede analizar documentos, contratos, políticas y otras fuentes de texto extensos para extraer información esencial, cambios pertinentes y posibles riesgos de cumplimiento. El PNL puede incluso facilitar la gestión de documentos, clasificándolos automáticamente en función de criterios predeterminados.

3. Optimizar el flujo de caja

La gestión eficaz del flujo de caja siempre ocupa un lugar destacado en la lista de prioridades de los CFO y sus equipos, y la IA está demostrando ser una herramienta valiosa en la optimización del flujo de caja. Debido a la gran cantidad de datos requeridos, la mayoría de los profesionales financieros necesitan más de un día para construir una visión consolidada del efectivo y la liquidez. E incluso entonces, las previsiones pueden incluir errores y pasar a ser obsoletas rápidamente.

Mediante el análisis predictivo y el aprendizaje automático, las empresas pueden compilar automáticamente datos de todas las fuentes relevantes, históricas y actuales, para predecir continuamente los flujos de efectivo. Con una previsión de flujo de caja más rápida y precisa, las empresas pueden realizar movimientos proactivos para mantener niveles de liquidez saludables. Por ejemplo, si hay exceso de efectivo, es posible aprovechar los descuentos por pronto pago con los proveedores o identificar áreas para reinvertir en el negocio. Cuando el efectivo es escaso, se pueden reevaluar las posiciones de los préstamos o realizar transferencias de divisas entre filiales. Los equipos financieros también pueden utilizar la IA para optimizar el capital circulante mediante la aplicación de los incentivos de pago anticipado adecuados, con el fin de seleccionar proveedores en función de las condiciones del mercado, el historial de pagos y otros factores.

4. Gestionar los gastos

La gestión de gastos puede convertirse rápidamente en una fuente de frustración. Para los empleados, el cumplimiento de las reglas de política de gastos mediante la recopilación manual de recibos, la cumplimentación de formularios y la presentación de informes de gastos es arduo y propenso a errores. Además, los equipos de finanzas no pueden revisar manualmente todos los gastos para garantizar que todos cumplan. La IA es una forma poderosa de acelerar la gestión de gastos y eliminar parte de su complejidad. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), una forma de IA que puede escanear textos escritos a mano, impresos o imágenes de texto, extraer la información relevante y digitalizarla, puede ayudar con el procesamiento de recibos y la entrada de gastos. El OCR escaneará los recibos y las facturas cargados para rellenar automáticamente los campos del informe de gastos, como el nombre del comerciante, la fecha y el importe total.

El papel de la IA en la gestión de gastos no termina ahí. Las empresas también pueden utilizar la IA para automatizar los flujos de trabajo de aprobación, marcando solo los gastos que necesitan la revisión del equipo financiero en función de reglas predeterminadas, lo que promueve una cultura de "gestión por excepción". Los asistentes de gastos habilitados para IA también son cada vez más comunes, ya que ayudan a los empleados a categorizar automáticamente los gastos, rellenar y archivar la documentación necesaria para cada uno y proporcionar orientación sobre la política de cumplimiento de una empresa.

5. Automatización de tareas

Tal vez una de las capacidades más comunes y posiblemente una de las más impactantes de la IA es la automatización de tareas. La IA puede ayudar a automatizar numerosos procesos financieros manuales y demandantes que solían inundar al equipo financiero, incluidos:

• Introducción de datos: extrae e introduce información relevante de estados, facturas, recibos y otros documentos financieros en el sistema de una empresa.
• Captura y procesamiento de facturas: escanea, lee y digitaliza facturas en papel.
• Confrontación y verificación: compara y confronta automáticamente las facturas con las órdenes de compra y los recibos de entrega correspondientes.
• Ejecución de pagos: facilita el proceso de pago, incluida su programación para optimizar el flujo de caja, la selección del método de preferido y la ejecución del pago automáticamente o con una mínima intervención humana.
• Conciliación: lleva a cabo un proceso de conciliación automatizado que confronta las transacciones de pago con los extractos bancarios para verificar que las cantidades y los beneficiarios estén alineados.
• Valores por defecto de combinación de códigos de cuenta: permite predecir y establecer automáticamente valores por defecto de segmento de la combinación de códigos de cuenta en líneas de factura de cuentas a pagar sin OC.
• Procesos de cierre financiero: la automatización inteligente de procesos (IPA) automatiza la compleja orquestación del cierre financiero y supervisa el estado de las tareas en varios sistemas, recomienda nuevas reglas que guíen la automatización continua, inicia automáticamente los procesos de cierre tan pronto como se completan las tareas dependientes y actualiza el calendario de cierre.

La automatización avanzada de tareas manuales de alto volumen, repetitivas y rutinarias, presenta numerosos beneficios, incluidos el ahorro de tiempo y costos, la disminución de errores y una mayor satisfacción de los empleados a medida que el personal financiero se centra en tareas más estratégicas de valor agregado.

6. Generación de informes y análisis financieros

La IA puede ayudar a automatizar y mejorar múltiples aspectos del proceso de generación de informes y análisis financieros. En las etapas iniciales, puede extraer información financiera relevante de varias fuentes de datos. A continuación, puede limpiar y procesar datos financieros identificando errores, incoherencias o valores faltantes, y notificando al personal financiero las áreas que necesitan atención.

La inteligencia artificial puede usar los datos para ayudar a generar estados financieros, como los estados de ingresos, los balances y los estados de flujo de efectivo, transformando los datos en informes que se enfocan en los indicadores clave de rendimiento (KPI), tendencias y observaciones. También puede ayudar con la generación de informes regulatorios. La GenAI puede rellenar los formularios necesarios con datos proporcionados por el equipo de finanzas para que el personal los revise y confirme.

La IA generativa se puede usar para generar informes descriptivos, lo que proporciona contexto a las cifras mediante la combinación de estados financieros y datos con una explicación de cada uno. La GenAI puede incluso ayudar a preparar los primeros borradores de 10-Qs y 10-Ks, incluidas las notas a pie de página y el debate y análisis de gestión (MD&A).

1. Aumento de la eficiencia y la productividad

La lista de formas en que la IA puede ayudar a aumentar la eficiencia y la productividad en las áreas de finanzas ya es larga, y es solo el comienzo. La automatización de numerosos procesos financieros, como la recolección de datos, la consolidación y la entrada, ya es una adición notable. Ayuda a cambiar el papel del área de finanzas de la generación de informes sobre el pasado a centrarse en el futuro, a través de análisis y previsiones que benefician a la empresa.

Sin embargo, ese es simplemente el comienzo de donde las áreas de finanzas podrían implementar la IA para impulsar la eficiencia y la productividad. Por ejemplo, los equipos financieros también están implementando GenAI para facilitar la búsqueda de información, cubrir las lagunas de conocimiento y completar las tareas. Los casos de uso incluyen asistencia de escritura, resumen, análisis y chat. Según un estudio de 2023 realizado por Boston Consulting Group y MIT Sloan, la GenAI mejoró el rendimiento de un trabajador altamente calificado hasta en un 40 %, en comparación con los trabajadores que no lo usaron. Un informe de PwC de 2024 encontró que el 60 % de los CEO esperan que la GenAI genere beneficios en la eficiencia. Y una encuesta de NVIDIA de 2024 a 400 profesionales de servicios financieros globales encontró que la "eficiencia operativa creada" era el beneficio de IA citado con más frecuencia por los encuestados con un 43 %.

2. Mejora la experiencia y la retención de clientes

La IA ayuda a mejorar la experiencia del cliente y la retención, al permitir que las empresas ofrezcan interacciones personalizadas, proactivas e integradas en varios puntos de contacto. La personalización es un buen ejemplo. En un informe de Forrester de 2024, el 42 % de los ejecutivos encuestados identificó la hiperpersonalización de la experiencia del cliente como uno de los principales casos de uso de la IA.

La IA puede ayudar a ofrecer personalización mediante el análisis de los datos, las preferencias y el comportamiento de los clientes para proporcionar las recomendaciones de productos, sugerencias de contenido y ofertas adecuadas. Las empresas también pueden dar un paso más con la segmentación de clientes basada en IA para campañas y promociones de marketing más específicas. La IA puede incluso ayudar a personalizar los precios, utilizando información en tiempo real sobre las preferencias individuales de los clientes, los cambios en el mercado y la actividad de la competencia para optimizar los precios y los descuentos.

La IA se está convirtiendo en parte integral de la retención de clientes con análisis predictivos que pronostican el comportamiento futuro del cliente, el valor de la vida útil e incluso la probabilidad de abandono, lo que permite a las empresas centrar sus esfuerzos en abordar los problemas de forma proactiva a medida que surgen.

Por último, los chatbots y asistentes digitales basados en IA fortalecen las relaciones con los clientes, respondiendo a preguntas bajo demanda y proporcionando un servicio rápido y continuo.

3. Reducir errores

La IA en finanzas puede ayudar a reducir los errores, especialmente en áreas donde los humanos son propensos a cometerlos. Las tareas repetitivas de alto volumen a menudo pueden conducir a errores humanos, pero las computadoras no tienen el mismo problema. Aprovechar los algoritmos avanzados, el análisis de datos y las capacidades de automatización que proporciona la IA puede ayudar a identificar y corregir errores comunes en áreas como la entrada de datos, la generación de informes financieros, la teneduría de libros y el procesamiento de facturas.

4. Reducir costos

La IA ya está demostrando la capacidad de ayudar a reducir costos. En la encuesta de NVIDIA, más del 80 % de los participantes informaron de un aumento de los ingresos y una disminución de los costos anuales por el uso de aplicaciones habilitadas para IA. Además, la implementación de la IA podría reducir los costos de las empresas S&P 500 en alrededor de USD 65 mil millones en los próximos cinco años, según un informe de octubre de 2023 de Bank of America.

La IA puede ayudar a reducir los costos de muchas maneras. La automatización de tareas es una táctica obvia de reducción de costos, que permite a las empresas reducir sus costos de mano de obra, llenar las brechas de personal, mejorar la productividad y la eficiencia, y hacer que los empleados se centren en actividades estratégicas de valor agregado. Las empresas también dicen que una mejor información y toma de decisiones facilitadas por la IA es clave para reducir los costos. Las organizaciones que utilizan IA pueden optimizar mejor los niveles de inventario y las cadenas de suministro, detectar fraudes, identificar oportunidades de ahorro de costos y asignar recursos de manera más eficaz.

5. Mejorar la toma de decisiones

Un estudio de 2023 realizado por Seth Stephens-Davidowitz, autor de bestsellers de Oracle y el New York Times, arrojó luz sobre el dilema que enfrentan los líderes empresariales en torno a la toma de decisiones, y los resultados fueron aleccionadores.

De los líderes empresariales encuestados...

• El 74 % cree que el número de decisiones que toman todos los días se ha multiplicado por 10 en los últimos tres años.
• El 97 % necesitaba ayuda de los datos para tomar decisiones.
• El 93 % sintió que la inteligencia para la decisión adecuada podría hacer o destruir una organización.
• El 72 % admitió que el gran volumen de datos les ha impedido tomar alguna decisión.
• El 89 % cree que el creciente número de fuentes de datos ha limitado el éxito de sus organizaciones.
• El 94 % consideró que los datos y los insights adecuados podrían ayudar a las áreas de finanzas a tomar mejores decisiones.

Las capacidades de la IA en torno a la recopilación, el análisis y la contextualización de la gestión de datos, por nombrar solo algunos, ayudan a eliminar muchos de los obstáculos para la toma de decisiones citados por los líderes empresariales.

6. Mejorar la gestión de riesgos

La IA es particularmente útil en la detección de fraudes. Los modelos de aprendizaje automático entrenados procesan datos transaccionales actuales e históricos para detectar el lavado de dinero u otros actos inapropiados mediante la coincidencia de patrones de transacciones y comportamientos.

Los modelos de detección de anomalías basados en IA también se pueden entrenar para identificar transacciones que puedan indicar fraude. Los sistemas de IA en este caso están aprendiendo continuamente, y con el tiempo pueden reducir las instancias de falsos positivos a medida que el algoritmo se perfecciona al aprender qué anomalías eran transacciones fraudulentas y cuáles no.

La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos en un tiempo muy corto es una ventaja para el equipo financiero. Tanto si se trata de análisis de cadenas de suministro, operaciones o mercados financieros, la IA puede ayudar a identificar rápidamente los riesgos potenciales y utilizar técnicas de modelado predictivo para evaluar la probabilidad y el impacto de los posibles resultados.

7. Escalabilidad

Una de las principales razones por las que la IA está despegando ahora, y es accesible para una base tan amplia de empresas, es debido a las plataformas actuales de IA basadas en la nube. Los sistemas de IA, en particular la IA generativa, requieren mucha potencia informática. Los modelos también se actualizan con frecuencia. Estos dos factores hacen que sea muy difícil "comprar IA" y ejecutarla en el propio centro de datos de una organización. Las plataformas de computación en la nube proporcionan infraestructura y recursos escalables para implementar y ejecutar aplicaciones de IA, por lo que las empresas pagan por las capacidades que necesitan y disfrutan de las actualizaciones sin necesidad de parches y actualizaciones de software. Para las empresas que utilizan sistemas de ERP basados en la nube, el incentivo para utilizar la tecnología de IA desde la misma nube es importante. Habrá mucha menos preocupación por mover y preparar datos para la IA si los sistemas de origen residen en la misma infraestructura en la nube.