Cómo la IA está transformando las finanzas

1. Previsión y planificación financiera

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 causalidades. Utiliza datos, algoritmos estadísticos y machine learning para pronosticar resultados futuros en función del análisis de los datos pasados y las tendencias actuales.

Gracias al análisis predictivo, los equipos financieros pueden prever flujos de efectivo futuros utilizando datos previos 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 garantizar la pertinencia y la precisión de los pronósticos y planes. La IA generativa puede incluso generar comentarios contextuales automáticamente para explicar las previsiones producidas por los modelos predictivos y resaltar los factores clave que explican los pronósticos.

2. Cumplimiento normativo

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

Una tecnología especialmente valiosa para el cumplimiento normativo es el procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). El NLP es una rama de la IA que permite a los ordenadores comprender y generar lenguaje humano. El NLP es capaz de analizar rápidamente grandes cantidades de datos textuales, transformando texto sin formato o habla en información significativa. Puede revisar documentos, contratos, políticas y otras fuentes de texto extensas para extraer información crítica, cambios necesarios y posibles riesgos de cumplimiento normativo. El NLP puede incluso facilitar la gestión de documentos, clasificando automáticamente los documentos en función de criterios predeterminados.

3. Optimización del flujo de efectivo

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

Con ayuda de análisis predictivos y machine learning, las empresas pueden compilar automáticamente datos de todas las fuentes relevantes, pasadas y actuales, para predecir continuamente los flujos de efectivo futuros. Con una previsión del flujo de efectivo más rápida y precisa, las empresas pueden tomar medidas proactivas con el fin de mantener niveles de liquidez saludables. Por ejemplo, si se produce un exceso de efectivo, pueden aprovechar los descuentos por pronto pago de los proveedores o identificar áreas para reinvertir en el negocio. Cuando el efectivo escasea, pueden reevaluar sus préstamos o realizar transferencias de divisas entre filiales. Los equipos financieros también pueden utilizar IA para optimizar el capital circulante mediante la aplicación de los incentivos por pronto pago adecuados para seleccionar proveedores en función de las condiciones del mercado, el historial de pagos y otros factores.

4. Gestión de los gastos

La gestión de gastos puede convertirse rápidamente en motivo de frustración. Para los empleados, cumplir las políticas de gastos recopilando manualmente recibos, cumplimentando formularios y presentando informes de gastos puede resultar un proceso arduo y plagado de errores. Además, los equipos de finanzas no pueden revisar uno por uno cada gasto para garantizar que cumple las normas. La IA es un medio poderoso para acelerar la gestión de gastos y eliminar parte de su complejidad. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR, por sus siglas en inglés), una forma de IA capaz de escanear textos escritos a mano, impresos o imágenes de texto o de extraer información relevante y digitalizarla, puede ayudar con el procesamiento de recibos y el ingreso de gastos. El OCR escanea los recibos y las facturas cargados y rellena automáticamente los campos del informe de gastos, como el nombre del vendedor, la fecha y el importe total.

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

5. Automatización de tareas

Tal vez una de las funcionalidades más comunes, y posiblemente una de las de mayor impacto, de la IA es la automatización de tareas. La IA puede ayudar a automatizar gran cantidad de procesos financieros manuales y laboriosos que solían incumbir al equipo financiero, como, por ejemplo, los siguientes:

• Introducción de datos: extrae e introduce información relevante de declaraciones, 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 los pedidos de compra y los recibos de entrega correspondientes.
• Ejecución de pagos: facilita el proceso de pago, desde la programación de los pagos para optimizar el flujo de efectivo y la selección del método de pago preferido, hasta la ejecución del pago automáticamente o con una intervención humana mínima.
• Conciliación: lleva a cabo un proceso de conciliación automatizado que confronta las transacciones de pago con los extractos bancarios para verificar que los importes y los beneficiarios se alineen.
• Valores por defecto de combinaciones de códigos de cuenta: prevé y establece automáticamente valores de segmento por defecto para las combinaciones de códigos de cuenta en líneas de factura de cuentas a pagar sin orden de compra.
• Procesos de cierre financiero: la automatización inteligente de procesos (IPA) automatiza la compleja gestión del cierre financiero y supervisa el estado de las tareas en múltiples 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 gran volumen, repetitivas y rutinarias presenta numerosos beneficios, como el ahorro de tiempo y costes, la disminución del número de errores y una mayor satisfacción del personal financiero, que puede centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor añadido.

6. Informes y análisis financieros

La IA ayuda a automatizar y mejorar múltiples aspectos del proceso de generación de informes y análisis financieros. En un primer momento, puede extraer la información financiera relevante de distintas fuentes de datos. A continuación, puede limpiar y procesar los datos financieros identificando errores, incoherencias o valores que faltan y notificando al personal financiero las áreas que necesitan atención.

Tras esto, la IA puede utilizar los datos para ayudar a generar estados contables, como cuentas de resultados, balances generales y estados de flujo de efectivo, y transformar los datos en informes que resalten indicadores clave de rendimiento (KPI), tendencias y observaciones. También puede ayudar con la generación de informes normativos. La IA generativa puede cumplimentar los formularios necesarios con datos proporcionados por el equipo de finanzas para que el personal los revise y confirme.

La IA generativa se puede utilizar para generar informes descriptivos, proporcionando el contexto de las cifras con una combinación de estados financieros y datos y explicaciones. La IA generativa puede ayudar incluso a preparar los borradores iniciales de los informes 10-Q y 10-K, desde las notas a pie de página hasta la discusión y el análisis de gestión (MD&A).

1. Incremento de la eficiencia y la productividad

La lista de formas en que la IA puede ayudar a impulsar la eficiencia y la productividad de los equipos de finanzas ya es larga, y no hace más que ampliarse. La automatización de numerosos procesos financieros, como la recopilación, la consolidación y la introducción de datos, ya es un hito notable. Ayuda a transformar el papel de las finanzas, de la generación de informes sobre el pasado a un enfoque centrado en el futuro, mediante análisis y previsiones que son un gran aporte para la empresa.

Sin embargo, ese no es más que el principio, ya que las finanzas pueden implementar IA para impulsar la eficiencia y la productividad de muchas otras formas. Por ejemplo, los equipos financieros también están desplegando IA generativa para facilitar la búsqueda de información, cerrar brechas de conocimientos y llevar a cabo tareas. Los casos de uso incluyen asistencia para la redacción de textos, elaboración de resúmenes, análisis y chats. Según un estudio de 2023 realizado por Boston Consulting Group y MIT Sloan, la IA generativa mejora el rendimiento de un trabajador altamente cualificado hasta en un 40 % en comparación con los trabajadores que no la usan. Un informe de PwC de 2024 reveló que el 60 % de los CEO esperan que la IA generativa produzca beneficios en términos de eficiencia. Y una encuesta de NVIDIA de 2024 en la que participaron 400 profesionales de servicios financieros de todo el mundo desveló que las "eficiencias operativas" eran el beneficio de la IA citado con más frecuencia por los encuestados (un 43 %).

2. Mejora de la experiencia de los clientes y fidelización

La IA ayuda a mejorar la experiencia de los clientes y a fidelizarlos al permitir a las empresas ofrecer 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 señalaron la hiperpersonalización de la experiencia de los clientes 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, con el fin de proporcionar recomendaciones de productos, sugerencias de contenido y ofertas adecuadas. Las empresas también pueden ir un paso más allá con una segmentación de sus 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 específicas 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 volviendo determinante para fidelizar a los clientes, con análisis predictivos que pronostican el comportamiento futuro de estos, el valor de su vida útil e incluso su 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 bots conversacionales y asistentes digitales basados en IA fortalecen las relaciones con los clientes respondiendo a sus preguntas y proporcionando un servicio rápido y continuo.

3. Reducción del número de errores

En finanzas, la IA puede ayudar a reducir los errores, especialmente en áreas donde los humanos son propensos a cometerlos. Las tareas repetitivas y de gran volumen a menudo pueden conducir a errores humanos, pero los ordenadores no tienen el mismo problema. Aprovechar los algoritmos avanzados, el análisis de datos y las funcionalidades de automatización que proporciona la IA ayuda a identificar y corregir errores comunes en áreas como la introducción de datos, la generación de informes financieros, la contabilidad y el procesamiento de facturas.

4. Reducción de costes

La IA ya está demostrando que ayuda a reducir costes. En la encuesta de NVIDIA, más del 80 % de los participantes dieron cuenta de un incremento de sus ingresos y una disminución de sus costes anuales gracias al uso de aplicaciones con IA. Además, la implementación de IA podría reducir los costes de las empresas del índice S&P 500 alrededor de 65 000 millones de dólares en los próximos cinco años, según un informe publicado en 2023 por Bank of America.

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

5. Toma de decisiones mejorada

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

De los líderes empresariales encuestados...

• El 74 % creen que el número de decisiones que toman cada día se ha multiplicado por diez en los últimos tres años.
• El 97 % desean respaldarse en los datos para tomar decisiones.
• El 93 % consideran que la inteligencia de decisiones correcta puede ser la clave del éxito de una organización.
• El 72 % admiten que el gran volumen de datos les paraliza a la hora de tomar decisiones.
• El 89 % creen que el creciente número de fuentes de datos limita el éxito de su organización.
• El 94 % consideran que los datos y la información adecuados ayudarían al departamento de finanzas a tomar mejores decisiones.

Las capacidades de la IA en cuanto a gestión, recopilación, análisis y contextualización de datos, por nombrar solo algunas de ellas, eliminan muchos de los obstáculos para la toma de decisiones citados por los líderes empresariales.

6. Mejora de la gestión de riesgos

La IA es particularmente fundamental para la detección de fraudes. Modelos de machine learning entrenados procesan los datos de las transacciones actuales y pasadas para detectar blanqueo de dinero u otros actos delictivos estableciendo correspondencias entre comportamientos y patrones transaccionales.

Los modelos de detección de anomalías basados en IA también se pueden entrenar para identificar transacciones con indicios de fraude. En este caso, los sistemas de IA aprenden continuamente, y con el tiempo van reduciendo los falsos positivos a medida que el algoritmo se perfecciona y entiende qué anomalías eran transacciones fraudulentas y cuáles no.

La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos en periodos de tiempo muy reducidos es una ventaja para el equipo financiero. Tanto si se trata de analizar 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 del auge y la expansión de la IA a una base tan amplia de empresas en la actualidad son las plataformas de IA en la nube. Los sistemas de IA, en particular de IA generativa, requieren mucha potencia informática. Los modelos también deben actualizarse con frecuencia. Estos dos factores hacen que resulte 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 ampliables para implementar y ejecutar aplicaciones de IA, por lo que las empresas pagan por las funcionalidades que necesitan y disfrutan de actualizaciones sin necesidad de aplicar parches y ocuparse ellas mismas de actualizar el software. Para las organizaciones que utilizan sistemas ERP basados en la nube, el incentivo de utilizar tecnología de IA desde esa misma nube es sustancial, ya que se ahorran muchas preocupaciones en cuanto a migración y preparación de los datos para la IA si los sistemas de origen de estos residen en la misma infraestructura en la nube.