El futuro de las finanzas: cómo la IA y el Machine Learning impulsarán una mejor planeación financiera

En Workday, este año estamos incorporando más capacidades a nuestras soluciones de planificación y gestión financiera que aprovechan la IA generativa para impulsar la productividad y la eficiencia.

Estamos lanzando nuevas ofertas para clientes basadas en IA, gracias a la década que ya llevamos integrando la tecnología en el núcleo de nuestra plataforma.

Debido a que Workday ha brindado capacidades de IA durante años, nuestros clientes se sienten cómodos usándolas para lograr una mayor productividad y una mejor toma de decisiones.

Esto es especialmente cierto para nuestros clientes de finanzas,  planeación y análisis financieros (FP&A), que confían en Workday Adaptive Planning para liberarse de tareas repetitivas y poder centrarse en ofrecer conocimientos estratégicos que permitan tomar decisiones empresariales mejores y más rápidas.

Hacer este cambio genera resultados significativos. Como prueba, después de entrevistar a cinco de nuestros clientes de Workday Adaptive Planning, Forrester Consulting determinó que lograron un retorno sobre inversión del 249 % y aumentaron la productividad de FP&A hasta en un 20 %.

Hoy en día, la incertidumbre macroeconómica y empresarial se ve exacerbada por el malestar geopolítico, y los líderes financieros deben estar al tanto de estos desafíos. Se enfrentan a más presiones que nunca para ir más allá de sus responsabilidades tradicionales y asumir un papel más estratégico. Este imperativo de crear valor, así como el rápido aumento de tecnologías disponibles como la IA y el aprendizaje automático (ML), significa que ya estamos viendo un cambio fundamental en la forma en que los departamentos de FP&A utilizan la automatización.

Actualmente, más del 70% de los líderes financieros están automatizando procesos transaccionales y generación de informes, según un informe. Y el ritmo de adopción está aumentando rápidamente, según Gartner. Considerando que:

• Para 2025, el 70% de las organizaciones utilizarán tecnologías que permitan el linaje de datos, incluidos análisis de gráficos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y Blockchain.
• Para 2027, el 90% de los análisis descriptivos y de diagnóstico en finanzas estarán completamente automatizados.
• Para 2028, el 50 % de las organizaciones habrán sustituido los enfoques de previsión ascendente que consumen mucho tiempo por IA.

A la luz de estos cambios radicales, echemos un vistazo más de cerca a la propuesta de valor de la IA y el ML en las finanzas.

Planes que se adaptan continuamente: Pronósticos para Predicción de la Demanda

Los líderes financieros tienen un conocimiento férreo de los factores externos que impactan sus negocios, pero incorporar esos factores –incluyendo tasas de interés, datos climáticos y estadísticas laborales, por nombrar sólo algunos– en los pronósticos históricamente ha requerido más arte que ciencia. Ahora, las capacidades de ML pueden procesar enormes conjuntos de datos relacionados con todos estos factores para detectar patrones y predecir resultados futuros, haciendo que los pronósticos sean más precisos.

Tomemos el ejemplo de Team Car Care, el mayor franquiciador de Jiffy Lube en los EE. UU.

La compañía está utilizando IA y ML para pronosticar cuántos clientes visitarán las tiendas Jiffy Lube individuales a lo largo del día, un proceso que incluye la incorporación de informes meteorológicos y otros datos externos. y luego utilizar esos recuentos de clientes en los planes de ventas y fuerza laboral. También están utilizando pronósticos inteligentes de la demanda para determinar cuántos de cada uno de los 500 productos necesitan almacenar en cada ubicación y luego automatizar el reabastecimiento.

Otro cliente, un proveedor mayorista de comestibles, también utiliza este tipo de planificación para predecir la demanda, pero en lugar de utilizar patrones climáticos externos, utiliza datos internos para marketing. Cuando se trata de pronósticos basados en ML, las posibilidades son infinitas.

Precisión mejorada y automatizada: detección de anomalías e informes de valores atípicos

Nada frena más el camino de un equipo financiero hacia la creación de valor que atascarse en entradas manuales y errores. Los líderes de finanzas y FP&A pueden mejorar la eficiencia y detectar errores potenciales utilizando las capacidades de aprendizaje automático de Workday Adaptive Planning para revisar las entradas del diario, aislar anomalías del plan, comparar datos reales e históricos y emitir una alerta cuando se descubren datos fuera de la norma. Esta capacidad se vuelve más inteligente cuanto más se utiliza, por lo que la precisión mejora continuamente. De manera similar, nuestro ML también puede identificar valores atípicos comparando deltas entre valores en sus pronósticos, presupuestos y escenarios hipotéticos, lo que ayuda a garantizar la precisión y aumentar la previsibilidad.

Viaje a Cero: Automatización hacia un cierre en tiempo real

A medida que las organizaciones aumentan la velocidad con la que analizan y actúan sobre los datos, el proceso tradicional de conciliar los estados financieros al final de un período de informe crea una vulnerabilidad importante. Un cierre prolongado no sólo agota recursos financieros que podrían centrarse mejor en la creación de valor, sino que también ralentiza el análisis y la toma de decisiones. No es de extrañar, entonces, que el 86% de los ejecutivos financieros digan que quieren lograr un cierre más rápido y en tiempo real para 2025, según Gartner.

Para llegar a un cierre en tiempo cero, los equipos financieros deben hacer la transición a una planeación continua. Al aprovechar todos los datos financieros y operativos en una única fuente de verdad, los equipos financieros pueden establecer un circuito de retroalimentación constante que garantice que la información esté siempre actualizada.

También necesitan aprovechar la IA y el aprendizaje automático para automatizar las facturas y la creación de diarios, lo que a su vez ayuda a automatizar el flujo de caja e impulsa la precisión de la facturación. Como se mencionó anteriormente, los equipos de finanzas también deberían utilizar el aprendizaje automático para detectar y abordar anomalías rápidamente, antes de que afecten el cierre.

Además, los clientes de Workday Adaptive Planning pronto podrán aprovechar una nueva oferta combinada: Workday Adaptive Planning and Consolidation. Esta nueva capacidad combinará Workday Adaptive Planning con las capacidades de cierre y consolidación de Workday Financial Management. Al unificar estos procesos, Workday Adaptive Planning reúne todas sus capacidades de IA y ML para simplificar y automatizar procesos para acelerar el cierre, aumentar la agilidad de la planificación, generar pronósticos más precisos e impulsar mejores resultados comerciales.

Los líderes de finanzas y FP&A pueden mejorar la eficiencia y detectar errores potenciales utilizando las capacidades de aprendizaje automático de Workday Adaptive Planning para revisar las entradas del diario, aislar anomalías del plan, comparar datos reales e históricos y emitir una alerta cuando se descubren datos fuera de la norma.

Agilizar los cobros e impulsar un reconocimiento de ingresos más preciso

Como llevamos años utilizando IA y ML en Workday, contamos con un conjunto de datos inigualable que creemos es el secreto de una IA generativa eficaz. Actualmente estamos desarrollando más capacidades que aprovechan la IA generativa para aumentar la productividad y la eficiencia, y que estarán disponibles para los clientes en los próximos meses. Dos son específicamente útiles para los equipos financieros.

En primer lugar, el modelo de IA generativa de Workday está creando una capacidad de análisis de contratos que comparará los contratos firmados con los datos de gestión integrada de las relaciones con los clientes (CRM) en un tiempo récord. Esto significa que después de que los equipos de ventas negocien los contratos, los equipos de finanzas ya no tendrán que estudiar minuciosamente documentos extensos para garantizar una facturación precisa. Al analizar los contratos y alertar a los líderes financieros sobre cualquier discrepancia desde el principio, el modelo de IA generativa ayuda a eliminar errores contables posteriores y ahorra una cantidad considerable de tiempo y dolores de cabeza.

De manera similar, la IA generativa también permite a los equipos financieros automatizar los avisos de vencimiento, hasta recomendar un tono apropiado, dependiendo de qué tan tarde llegue el cliente. Al agilizar el proceso de envío de avisos y facturas anteriores, la IA puede ayudar a los equipos financieros a recuperar antes los fondos faltantes.

Creación de un sistema de navegación empresarial

En el clima actual, los equipos de finanzas deben encontrar nuevas formas de agregar valor a sus organizaciones y al mismo tiempo gestionar las tareas diarias de presentación de informes de manera más eficiente.

Al buscar una solución de planeación moderna que admita análisis en tiempo real, potentes sistemas de creación de escenarios y predicciones cada vez más precisas impulsadas por IA y ML, los líderes de finanzas y FP&A tienen una oportunidad sin precedentes de elevar sus capacidades y Re-imaginar su impacto. La mejora de la agilidad y el rendimiento empresarial no pueden esperar. El momento de actuar es ahora.

Bibliografía

Hansen, B. (2024, enero 17). The Future of Finance: How AI and ML Will Drive Better Financial Planning. Workday Blog. https://blog.workday.com/en-us/2024/future-finance-how-ai-ml-drive-better-financial-planning.html