Beatriz Cazorla Dorado,
Dirección de Marketing y Desarrollo de Negocio de Negocio de Normadat SA
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Gracias a tecnologías como la Inteligencia Artificial las empresas pueden afrontar mejor sus desafíos económicos y aprovechar nuevas oportunidades para su crecimiento. Veremos qué ventajas puede ofrecer esta tecnología a un departamento financiero.
Si la función financiera de la empresa consiste en la acción de administrar, asignar y controlar el capital de la empresa para conseguir un uso lo más eficaz y eficiente posible, podemos e incluso debemos aprovechar las tecnologías como la IA, Machine Learning (ML), RPA y automatizaciones de otra índole para mejorar los procesos de información.
Algunos de estos procesos son:
Las cuentas por pagar, uno de los primeros candidatos.
Uno de los principales procesos en el ámbito de las finanzas al que se puede aplicar ayudas de IA, ML o RPA es el de pago a proveedores. En las cuentas por pagar existen multitud de tareas repetitivas relacionadas con la revisión, validación y pagos en los que esta tecnología ayuda. A estas tareas se suma la gestión de los proveedores que quieren conocer el estado de sus pagos.
Son procesos de un flujo repetitivo en los que a través de machine learning se pueden desplegar algoritmos que faciliten el aprendizaje automático para las verificaciones documentales, o con inteligencia artificial ayudar a las tareas de identificación y clasificación de facturas, albaranes y otros documentos y su análisis posterior.
Desde este punto de partida en la clasificación documental también es posible agilizar los siguientes flujos de trabajo como la aprobación de facturas hasta su paso al ERP para el procesamiento de pagos. La reducción de errores humanos unido a la precisión y eficacia en el proceso de cuentas por pagar hace de este proceso uno de los primeros candidatos para aplicar IA, ML o RPA al ámbito financiero.
Pero no solo las cuentas por pagar se benefician de la implantación de tecnología inteligente, el análisis de los datos es una de las tareas cruciales en el ámbito financiero. El examen de los diversos costes que asume la empresa puede ser mejorada a través de la contabilidad analítica para ayudar en la toma de decisiones. El punto fuerte aquí está en la capacidad de la IA que, gracias al aprendizaje automático o Machine Learning (ML) puede procesar grandes volúmenes de información que nos ayuden a identificar conductas, patrones y tendencias que faciliten la toma de decisiones estratégicas y la detección de oportunidades de inversión garantizando la transparencia en las operaciones y optimizando los flujos de tesorería. También es capaz de evaluar riesgos potenciales y ayudar a la anticipación en los cambios del mercado.
Para ayudar en su cometido debemos disponer de información procesable, por ejemplo con información digitalizada a través de técnicas OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) que la ayude a extraer la información de cualquier documento. El OCR convierte documentos físicos en digitales con capacidad de procesamiento o ayuda a transformar documentos digitales que no se pueden procesar en documentos de los cuales es posible obtener información. Es una pieza clave para agilizar el proceso de recopilación de toda la información disponible para reducir el tiempo y los errores asociados al ingreso manual de los datos.
La IA también ayuda a potenciar las herramientas de contabilidad de una empresa. En la automatización de la conciliación de cuentas, detección de errores en registros financieros o en el ámbito del fraude y las auditorías. Gracias a su capacidad de computación y análisis de datos en tiempo real es posible la realización de auditorías más efectivas facilitando el cumplimiento normativo.
Los algoritmos también son capaces de identificar patrones fraudulentos e incluso prevenir la falsedad documental en solicitudes de concesión de préstamos y otras actividades de financiación.
Al hablar de IA debemos valorar su incorporación en los flujos de trabajo del departamento financiero ya que ayudan a optimizar y agilizar procesos implementando reglas de negocio y algoritmos que automatizan tareas como emisiones de facturas, recordatorios de pago o la generación de informes.
Pero el salto realmente cualitativo se da con la incorporación de herramientas de inteligencia de negocio o Business Intelligence (BI) para el análisis estratégico que son capaces de analizar miles de datos complejos procesándolos y facilitando información muy valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Lo que la IA hace especialmente bien es la identificación de patrones que aporten información relevante para la planificación, ejecución y control de estrategias financieras en base a datos contrastados. Este proceso de análisis posibilita la anticipación de las tendencias del mercado, la identificación de oportunidades o el descubrimiento de errores o costes ocultos que normalmente pasan inadvertidos.
En definitiva, el uso de IA, ML o RPA en las finanzas puede aportar múltiples beneficios a nuestros procesos. Desde un primer momento obtendremos más eficacia al sustituir tareas repetitivas y manuales por procesos automatizados. Los errores disminuirán aumentando la calidad de la información. También reduciremos costes al poder asignar tareas especializadas a personal cualificado, dejando las tareas repetitivas y que no aportan demasiado valor a cargo de la tecnología. Podremos obtener una ayuda crucial en el análisis para la toma de decisiones ya que, como hemos visto, aumentaremos la capacidad de análisis para la gestión de riesgos a la vez que mejoramos nuestra capacidad de previsión e identificación de oportunidades en el mercado.
Pero no nos engañemos, no es magia y para disfrutar de todas estas ventajas debemos comenzar cimentando nuestro corpus documental. Y para ello será imprescindible disponer de documentación procesable a través de procesos más simples, pero fundamentales, como por ejemplo la digitalización inteligente de documentos y la asignación de metadatos para muchos casos.
