¿QUÉ SIGNIFICA LA IA EN EL ÁREA DE FINANZAS?
Inteligencia artificial en las finanzas: aspectos básicos
La inteligencia artificial (IA) en el campo de las finanzas se refiere a la capacidad de las máquinas para aumentar las tareas que pueden realizar los equipos financieros. La IA representa el próximo gran cambio en la tecnología financiera para los CFO y los profesionales del sector.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La IA hace referencia a la capacidad de las máquinas de realizar tareas para las que tradicionalmente se ha requerido inteligencia humana. La IA analiza datos, aprende de ellos, reconoce patrones y hace predicciones. Al realizar estas tareas a una mayor velocidad y escala, la IA puede mejorar la toma de decisiones inteligentes y la productividad humana.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning (ML) es una subdisciplina de la IA. Los modelos de ML se basan en datos y métodos automodificables para identificar patrones que permitan hacer predicciones o generar contenido. Más tarde, estos modelos se pueden seguir perfeccionando para generar mejores resultados en el futuro.
Descubra la IA en el área de finanzas
Para que las empresas tengan éxito en el nuevo mundo laboral, es imprescindible que dispongan de aplicaciones que se vertebren en torno a la IA. Descubra cómo la IA puede capacitar a los equipos financieros del futuro.
¿Qué son las finanzas basadas en tecnología cloud?
La IA y el ML ya están transformando el área de finanzas en todas las empresas. Sin embargo, esta transformación depende de la base tecnológica del sistema de gestión financiera.
Las finanzas se definen como la gestión, la creación y el análisis del dinero y las inversiones. Algunos aspectos de la banca y las finanzas, como la calificación crediticia, las decisiones sobre suscripciones y la detección de fraudes los llevan a cabo instituciones financieras especializadas. Otras áreas, como la evaluación de riesgos, los presupuestos y la planificación de inversiones, se gestionan de manera interna en las empresas.
Muchas organizaciones utilizan soluciones de gestión financiera para tomar decisiones mejor fundamentadas. Estas soluciones han sido el pilar principal de los departamentos de contabilidad y finanzas durante mucho tiempo, y suelen formar parte de una suite de aplicaciones más amplia conocida como planificación de recursos de empresa, o ERP (por sus siglas en inglés).
Tradicionalmente, los sistemas ERP se han visto frenados por sus orígenes legacy, con ciclos de actualización largos y costosos, la necesidad de que el departamento de TI añada o modifique la funcionalidad y los frustrantes silos de datos. Hacer el cambio a un modelo nativo en cloud como Workday Enterprise Management Cloud permite a las empresas acceder a sus datos en tiempo real, así como obtener una vista global de su organización y sus finanzas.
En Workday, hemos integrado de forma nativa la IA y el ML en el Core de nuestra plataforma. Las empresas financieras líderes ya utilizan tecnologías con IA y ML en Workday para proporcionar una mejor experiencia del empleado, mejorar la eficiencia de las operaciones y suministrar insights para una toma de decisiones basada en datos más rápida.
"Workday Journal Insights supone una comprobación menos a final de mes para nuestros usuarios finales. Pueden corregir problemas y solucionarlos a lo largo del mes, lo que lo convierte en un proceso continuo".
—ERP Business Analyst, IMC Financial Markets
¿Qué significa la IA en el área de finanzas?
El mundo laboral ha cambiado y, con él, cada aspecto de las empresas. Los RRHH se han transformado en una economía basada en skills, las finanzas han adoptado un procesamiento de transacciones sin contacto y TI tiene que gestionar herramientas y sistemas para una fuerza labora distribuida. Este cambio no se puede separar de la IA y el ML.
La IA en el campo de las finanzas se refiere a la capacidad de las máquinas de mejorar la forma en que las empresas analizan, gestionan e invierten su capital. La IA representa una gran fuente de valor empresarial, ya que permite automatizar las tareas manuales repetitivas, ayuda con la detección de anomalías y proporciona recomendaciones en tiempo real.
Aplicar IA a procesos financieros predecibles y tareas que normalmente suponen un gran trabajo es esencial para modernizar el sector de los servicios financieros. Por ejemplo, tradicionalmente los equipos financieros han dedicado muchísimo tiempo a recopilar información y conciliarla a lo largo del mes y al final del periodo. La IA se centra en la supervisión para abordar anomalías, gestionar excepciones o hacer recomendaciones de modo que los equipos empleen su tiempo en la estrategia.
¿Cómo se utiliza la IA en las finanzas?
Recientemente, el interés por la inteligencia artificial ha aumentado considerablemente, en parte gracias a ChatGPT, los chatbots de servicios de atención al cliente y la IA generativa. De la misma manera, las decisiones crediticias para las que se requería personal que procesara grandes cantidades de datos de clientes e historiales de crédito ahora se basan con precisión en sistemas de IA.
Para las empresas, los algoritmos de IA y ML se han convertido en algo indispensable para mantenerse competitivas en el área de finanzas. Tradicionalmente, las funciones de finanzas cotidianas (desde la detección de anomalías hasta la identificación de fraudes o la predicción de resultados) se hacían manualmente. Pero ahora, a los departamentos financieros se les exige cada vez más que sean eficientes y proporcionen insights estratégicos, con lo que las empresas tienen que adoptar tecnologías de IA que ofrezcan una mejor automatización, integridad y precisión.
En este apartado, exploraremos las tres áreas en las que las aplicaciones de IA se están convirtiendo en el estándar para el sector financiero.
"Entendemos la oportunidad que brinda la inteligencia artificial para transformar positivamente el modo en que operan las personas y las organizaciones".
—Sayan Chakraborty, copresidente, Workday
El rol de la IA en contabilidad
Minimizar los errores humanos es muy importante para los departamentos de contabilidad, ya que las consecuencias que acarrean las cifras incorrectas o las imprecisiones son enormes. El gran volumen de facturas, informes y datos que los equipos deben procesas hacen que la IA sea cada vez más necesaria para poder mantener la competitividad. Estas son las áreas en las que la IA está siendo más decisiva para los clientes que utilizan Workday:
- Automatización: al automatizar las principales transacciones financieras que siempre se han hecho manualmente todo el mundo se beneficia de la reducción de errores, costes y horas. Por ejemplo, el ML puede cargar y escanear facturas de forma masiva, identificar las más urgentes y priorizar su procesamiento. Así, las facturas se pueden derivar a los especialistas mejor capacitados según las asignaciones anteriores.
- Detección de anomalías: las empresas que emplean IA para detectar excepciones y anomalías de forma continua evitan los cuellos de botella al final del periodo. El proceso de registro a informe tradicional requiere mucho trabajo en un plazo de tiempo muy corto. El ML reduce drásticamente el tiempo dedicado a la supervisión, permitiendo así a los equipos de contabilidad emplear más tiempo en analizar y abordar más iniciativas estratégicas.
- Recomendaciones inteligentes: gracias a la IA, las empresas pueden generar recomendaciones automáticamente y de forma continua durante el período. Por ejemplo, en el proceso desde el contrato hasta el cobro el 50 % del tiempo de las cuentas por cobrar se emplea en procesar pagos manualmente. El ML puede detectar inexactitudes en la contabilidad, además de recomendar facturas que coincidan mejor con los recibos del cliente.
"Con la ayuda de la inteligencia artificial y el machine learning en nuestro sistema, hemos logrado casi un 100 % de precisión en la facturación y un 100 % de automatización en nuestro flujo de caja. Además, el porcentaje de asientos manuales es increíblemente bajo".
—Philippa Lawrence, vicepresidenta y Chief Accounting Officer, Workday
El rol de la IA en la planificación y el análisis financieros
Nunca ha sido tan importante poder predecir el futuro. Casi cada semana, o incluso cada día, se producen grandes cambios, por lo que las empresas tienen que ser más versátiles. Los algoritmos de IA pueden analizar datos a la misma velocidad que se producen estos cambios y proporcionar así a los equipos de planificación la capacidad de predicción necesaria para mantenerse en cabeza. Estas son las tres áreas en las que la IA ya es esencial para los clientes de Workday Adaptive Planning:
- Detección de anomalías: la IA utiliza datos históricos para advertir a los planificadores cuando los datos del plan se salen de los rangos normales. De este modo, el usuario tiene mejores insights sobre las principales causas de las anomalías en los datos y, si fuera necesario, podría realizar los ajustes oportunos. Cada nuevo caso permite que el modelo aprenda del feedback del usuario, por lo que mejora continuamente durante el proceso.
- Informes de valores atípicos: la IA puede reducir drásticamente el tiempo de respuesta a la hora de descubrir previsiones de valores atípicos. Puede comparar sus propias predicciones con las previsiones, presupuestos u otras versiones del planificador en tiempo real. Después, puede identificar mejor las cuentas con diferencias significativas. Gracias a ello, la IA contribuye a agilizar los análisis en todas las versiones de la planificación, a la vez que detecta las anomalías cuando se producen.
- Previsión: las previsiones exactas son la esencia de la planificación y el análisis financieros (FP&A). Con el ML, los usuarios pueden aprovechar datos históricos para predecir mejor las demandas. Gracias al análisis en tiempo real de la IA también se pueden incorporar otros conjuntos de datos para lograr una mayor precisión. Esto abre las puertas a un nuevo tipo de planificación que aprende continuamente de los datos y se adapta al cambiante mundo.
El rol de la IA en el aprovisionamiento
Para ser eficaces, los equipos de aprovisionamiento han de estar capacitados para evaluar datos con precisión, detectar riesgos e impulsar la eficiencia. Los procesos source-to-pay suelen requerir mucho trabajo y son propensos a errores, lo que brinda a la IA la oportunidad de tener una gran repercusión. Vea estos tres ejemplos del uso de la IA y el ML en la gestión de gastos:
- Localización de datos: la búsqueda semántica en Workday utiliza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para localizar contratos con rapidez. Una tarea que podía llevar horas o incluso días ahora se hace en segundos. Con ello, los equipos de abastecimiento disponen de más tiempo para las negociaciones contractuales significativas y la gestión de riesgos.
- Detección de riesgos: la tramitación de gastos es un área de riesgo importante para las empresas. Más que por el fraude, los riesgos suelen provenir de errores de entrada manual, como los gastos duplicados, problemas con los importes o ítems de gasto incorrectos. El ML puede revisar grandes conjuntos de datos e identificar los ítems que parezcan fuera de lo normal. Gracias a ello, se optimiza el proceso de revisión de informes de gastos y se aceleran los plazos de reembolso.
- Recomendaciones de categorías de gasto: el ML puede ofrecer a los usuarios una selección de categorías de gasto adecuadas al crear peticiones u órdenes de compra. Con ello, se reduce el número de errores posteriores, lo que acelera el proceso de compra y mejora la experiencia del usuario. Además de ser eficaz, también infunde una mayor seguridad entre los miembros de su equipo.
Anticiparse a los acontecimientos
A pesar de que la gran mayoría de los profesionales de finanzas cree que la IA y el ML formarán parte de su workflow para finales de la década, solo una pequeña minoría ya está utilizando esta tecnología.
71 %
de los profesionales de finanzas cree que utilizará la IA y el machine learning para finales de la década.*
4 %
afirma que los emplea en la actualidad, mientras que el 26 % restante considera que es objetivo inalcanzable para 2030 o que no necesita sus capacidades.*
* "Future of Artificial Intelligence and Machine Learning in the Finance Function Global Survey" (El futuro de la inteligencia artificial y el machine learning en el área de finanzas)
¿Cuáles son los beneficios de la IA en finanzas?
Los CFO llevan mucho tiempo intentando reducir el tiempo que se dedica a procesos como los cierres, las consolidaciones, los informes y las nóminas. Si se gestiona debidamente, la combinación de tecnologías digitales y una mayor automatización permitirá que los CFO transformen el área de finanzas.
Uninforme de Workday de 2022 predijo que la IA y el ML tendrían una adopción sustancial (71 %) en el área de finanzas para finales de la década. Sin embargo, actualmente un 74 % de los profesionales de finanzas no tiene ninguna experiencia con la IA. La implementación de la IA ya está impulsando un mejor rendimiento en diversos procesos:
- Análisis de grandes volúmenes de transacciones más rápido
- Automatización de tareas manuales y repetitivas
- Predicción y reducción eficaz de riesgos
- Detección continua de modelos y anomalías
- Reducción del tiempo necesario para cerrar los libros
- Empleados con más tiempo para otras tareas
- Limitación de las posibilidades de error humano
Una encuesta global de Workday a 260 CFO reveló que casi la mitad (48 %) planea invertir en tecnología con el fin de optimizar las tareas financieras. Y lo que es aún más significativo, casi todos (99 %) los que priorizan la tecnología opinan que las novedades tecnológicas serán integrales para atraer y retener a los empleados. Para anticiparse a los acontecimientos a la hora contratar, las empresas tienen que darle prioridad a las soluciones de IA y ML más avanzadas.
¿Lo sabía?
Encontrar talento con skills de IA y ML es una prioridad para el 57 % de CFO a la hora de buscar nuevas contrataciones.
¿Cuál es el futuro de la IA en finanzas?
Cualquier intento de modernizar las finanzas sin IA o ML está condenado al fracaso. Para aprovechar el verdadero potencial de la IA, las empresas deben conocer bien su ámbito de aplicación, desde el aprendizaje profundo al procesamiento de lenguajes naturales. En nuestra investigación se muestra que muchas empresas se enfrentan a una gran carencia de skills de IA. Un 71 % de las áreas de finanzas espera aumentar el headcount de científicos de datos a fin de cumplir sus objetivos para 2030.
A medida que las empresas se centran más en esta tecnología, es esencial que los líderes empresariales puedan confiar en su IA. En Workday, nuestro enfoque se ciñe a unos principios éticos de IA que se integran en la arquitectura de nuestras soluciones financieras.
Las empresas suelen afirmar que sus productos "se basan en IA" sin tener muy claro lo que significa. Workday es el único gran proveedor de sistemas cloud de gestión financiera que integra de forma nativa IA y ML en su base. Esto permite que nuestras aplicaciones utilicen de forma nativa IA y ML como parte del workflow, en vez de emplear integraciones complicadas.
Creemos que la IA y el ML tienen que ser fiables para poder cumplir con las expectativas que están despertando. Por eso Workday cuenta con el programa Machine Learning Trust, que gobierna la definición de procedimientos decisivos para el desarrollo y la gestión de IA y ML en Workday. Este trabajo nos permite ofrecer a nuestros clientes ventajas tecnológicas que se ajustan a nuestros valores fundamentales. Como parte de nuestro compromiso con una IA fiable, adoptamos los siguientes principios:
- Ampliar el potencial humano
- Influir positivamente en la sociedad
- Promover la transparencia y la imparcialidad
- Cumplir con nuestro compromiso con la protección y la privacidad de los datos
Descubra cómo Team Car Care consigue resultados con una planificación inteligente
Lidere y defina el futuro de las finanzas
Con más de 60 millones de usuarios globales en la misma versión de Workday, solo nuestros clientes tienen los datos financieros de confianza que hacen falta para aprovechar el potencial de la IA. Obtenga más información sobre cómo las empresas aprovechan actualmente la IA nativa en sus decisiones financieras gracias a Workday.