Inteligencia artificial en las finanzas

¿QUÉ ES LA IA EN LAS FINANZAS?

Inteligencia artificial en las finanzas: esto es lo que debe saber.

La inteligencia artificial (IA) en finanzas es la capacidad de las máquinas para aumentar las tareas realizadas por los equipos financieros. Para los directores financieros y profesionales de las finanzas, la IA representa el próximo gran cambio en la tecnología financiera.

TÉRMINOS CLAVE DE IA

¿Qué es la inteligencia artificial?

La IA es la capacidad de las máquinas para realizar tareas que tradicionalmente se consideran que requieren inteligencia humana. La IA analiza y aprende de los datos, reconoce patrones y hace predicciones. Al realizar estas tareas a mayor velocidad y escala, la IA puede mejorar la toma de decisiones inteligente y la productividad humana.

¿Qué es el aprendizaje automático, Machine Learning?

El aprendizaje automático (ML) es una subdisciplina de la IA. Los modelos de ML se basan en datos y métodos de modificación automática para identificar patrones y hacer predicciones o generar contenido. Luego, esos modelos pueden perfeccionarse continuamente para generar resultados futuros más sólidos.

DEFINIENDO LA IA EN LAS FINANZAS

¿Qué es la IA en las finanzas?

El mundo del trabajo ha cambiado, transformando todos los aspectos del negocio. RR.HH. ha pasado a una economía basada en las habilidades. Las finanzas han adoptado el procesamiento de transacciones sin contacto. Y TI debe gestionar herramientas y sistemas para una fuerza laboral distribuida. Esta transformación es inseparable de la IA y el ML.

La IA en las finanzas es la capacidad de las máquinas para realizar tareas que mejoran la forma en que las empresas analizan, gestionan e invierten su capital. Al automatizar tareas manuales repetitivas, detectar anomalías y proporcionar recomendaciones en tiempo real, la IA representa una importante fuente de valor empresarial.

Aplicar la IA a procesos y tareas financieras predecibles que tradicionalmente requieren mucha mano de obra es esencial para modernizar la industria de servicios financieros. Por ejemplo, los equipos de finanzas tradicionalmente han dedicado una cantidad excesiva de tiempo a recopilar información y conciliarla a lo largo del mes y al final del período. La IA se centra en la supervisión, como abordar anomalías, gestionar excepciones y hacer recomendaciones para que los equipos puedan centrar su tiempo en la estrategia.

SOLUCIONES DE IA PARA LAS FINANZAS

¿Cómo se utiliza la IA en las finanzas?

El perfil de la inteligencia artificial ha aumentado enormemente recientemente, principalmente como resultado de ChatGPT, los chatbots de servicio al cliente y la IA generativa. Del mismo modo, las decisiones crediticias que antes requerían que las personas procesaran grandes cantidades de datos de clientes e historial crediticio ahora están informadas con precisión por sistemas de inteligencia artificial.

Para las organizaciones, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático se han vuelto necesarios para seguir siendo competitivos en las finanzas. Tradicionalmente, las funciones financieras diarias (desde la detección de anomalías hasta la identificación de fraude y la predicción de resultados) se realizaban manualmente. Ahora, a medida que las finanzas enfrentan mayores expectativas de trabajar de manera eficiente y brindar información estratégica, las organizaciones deben adoptar tecnologías de inteligencia artificial que ofrezcan mayor automatización, integridad y precisión.

En esta sección, exploramos tres áreas donde las aplicaciones de IA se están convirtiendo rápidamente en un estándar industrial para el sector financiero.

El papel de la IA en la contabilidad.

Minimizar el error humano es de suma importancia para los departamentos de contabilidad, ya que las consecuencias de números incorrectos o imprecisiones son enormes. Debido al gran volumen de facturas, informes y datos que los equipos deben procesar, la IA es cada vez más necesaria para seguir siendo competitivo. Estas son las áreas en las que la IA está demostrando ser más decisiva para los clientes que utilizan Workday:

• Automatización: al automatizar las transacciones financieras principales que tradicionalmente se han realizado manualmente, todos se benefician de una reducción de errores, costos y horas. Por ejemplo, el aprendizaje automático (ML) puede cargar y escanear facturas de forma masiva, identificar la urgencia y priorizar el procesamiento. Luego, las facturas se pueden enviar a los especialistas mejor calificados para brindar soporte en función de asignaciones anteriores.
  
• Detección de anomalías: las empresas que utilizan la IA para detectar continuamente excepciones y anomalías evitan cuellos de botella al final del período. El proceso tradicional de registro a reporte implica un gran volumen de trabajo en un período de tiempo condensado. El aprendizaje automático reduce drásticamente el tiempo dedicado a la supervisión, lo que permite a los equipos de contabilidad dedicar más tiempo al análisis y abordar iniciativas más estratégicas.
  
• Recomendaciones inteligentes: con la IA, las empresas pueden generar recomendaciones automáticamente y de forma continua durante todo el período. Por ejemplo, en el proceso de contrato-cobranza, el 50% del tiempo de las cuentas por cobrar se dedica a procesar pagos manuales. ML puede detectar contabilidad inexacta, así como recomendar facturas que se acerquen más a las ordenes de compra de los clientes.

El papel de la IA en la planeación y el análisis financieros.

Nunca ha sido más importante poder pronosticar el futuro. Dado que los cambios importantes se producen semanalmente, si no diariamente, las empresas deben ser más adaptables. Los algoritmos de IA pueden analizar datos al mismo ritmo que ese cambio rápido requiere, proporcionando a los equipos de planeación el poder predictivo necesario para mantenerse a la vanguardia. A continuación se detallan tres áreas en las que la IA ya es fundamental para los clientes de Workday Adaptive Planning:

• Detección de anomalías: la IA utiliza datos históricos para alertar a los planificadores cuando los datos del plan se salen de los rangos normales. Esto mejora significativamente el conocimiento del usuario sobre las causas fundamentales de las anomalías en los datos, lo que permite realizar ajustes oportunos en los datos, si es necesario. Cada nuevo caso permite que el modelo aprenda de los comentarios de los usuarios y mejore constantemente en el proceso.
  
• Informes de valores atípicos: la IA puede reducir drásticamente el tiempo de respuesta para descubrir pronósticos atípicos. En tiempo real, la IA puede comparar su propio pronóstico predictivo con el pronóstico, el presupuesto u otra versión de un planificador. Luego, puede identificar aún más cuentas con diferencias significativas. Al hacerlo, la IA ayuda a promover un análisis más rápido en todas las versiones de planeación, al mismo tiempo que descubre anomalías a medida que ocurren.
  
• Previsión predictiva: las previsiones precisas son el núcleo de la planeación y el análisis financieros (FP&A). Con ML, los usuarios pueden aprovechar los datos históricos para impulsar aún más los pronósticos predictivos de la demanda. Gracias al análisis en tiempo real de la IA, también es posible incorporar otros conjuntos de datos para lograr una mayor precisión. Esto abre la puerta a un nuevo tipo de planeación que aprende continuamente de los datos y se adapta a un mundo cambiante.

El papel de la IA en las adquisiciones.

Para operar de manera efectiva, los equipos de adquisiciones deben estar capacitados para evaluar con precisión los datos, detectar riesgos e impulsar la eficiencia. Los procesos desde el origen hasta el pago suelen requerir mucha mano de obra y son propensos a errores, lo que brinda a la IA la oportunidad de generar un impacto masivo. A continuación se muestran tres ejemplos de casos de uso de IA y ML para la gestión de gastos:

• Localización de datos: la búsqueda semántica en Workday utiliza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para localizar contratos rápidamente. Una tarea que antes requería varias horas o incluso días ahora se realiza en segundos. Al hacerlo, libera a los equipos de abastecimiento para que dediquen más tiempo a negociaciones contractuales significativas y a la gestión de riesgos.
  
• Detección de riesgos: el procesamiento de gastos es una gran área de riesgo para las organizaciones. En lugar de fraude, los riesgos a menudo surgen de errores de entrada manual, como gastos duplicados, problemas con montos o partidas de gastos incorrectas. Aquí es donde el ML ayuda al revisar grandes conjuntos de datos e identificar elementos que parecen fuera de lo común. Al hacerlo, agiliza el proceso de revisión del informe de gastos y acelera los tiempos de reembolso.
  
• Recomendar categorías de gasto: ML puede ofrecer a los usuarios una selección de categorías de gasto adecuadas al crear una solicitud o una orden de compra. Al hacerlo, reduce la cantidad de errores posteriores, acelerando el proceso de compra y mejorando la experiencia del usuario. Esto no sólo es más eficiente, sino que también promueve una mayor confianza entre los miembros de su equipo.

¿Cuáles son los beneficios de la IA en las finanzas?

Los directores financieros llevan mucho tiempo buscando reducir el tiempo dedicado a procesos como cierre, consolidaciones, informes y nóminas. En las manos adecuadas, las tecnologías digitales y una mayor automatización pueden ser una combinación fantástica para que los directores financieros transformen la función financiera.

Un informe de Workday de 2022 predijo que la IA y el aprendizaje automático en la función financiera experimentarían una adopción sustancial (71%) para finales de la década. A pesar de ello, el 74% de los profesionales de las finanzas actualmente no tienen experiencia alguna con la IA. A continuación se muestran varios procesos en los que la implementación de la IA ya está impulsando un mejor rendimiento:

• Análisis de transacciones de gran volumen más rápido
  
• Automatización de tareas manuales y repetitivas
  
• Predicción y reducción del riesgo de forma eficaz
  
• Detectar continuamente patrones y anomalías
  
• Reducir el tiempo para cerrar los libros.
  
• Liberar a los empleados para que se concentren en otras tareas
  
• Limitar las posibilidades de error humano

Una encuesta global de Workday realizada a 260 directores financieros encontró que casi la mitad (48%) planea invertir en tecnología para optimizar las tareas financieras. Aún más significativo es que casi todos (99%) de quienes hacen de la tecnología una prioridad están de acuerdo en que las actualizaciones tecnológicas serán fundamentales tanto para atraer como para retener empleados. Para mantenerse a la vanguardia en lo que respecta a la contratación, las empresas deben priorizar las soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático de vanguardia.

EL FUTURO DE LA IA

¿Cuál es el futuro de la IA en las finanzas?

Cualquier intento de modernizar las finanzas sin IA y ML está destinado al fracaso. Para desbloquear el verdadero valor de la IA, las organizaciones deben tener una comprensión sólida de su alcance, desde el aprendizaje profundo hasta el procesamiento del lenguaje natural. Nuestra investigación muestra que muchas empresas se enfrentan a una importante brecha de habilidades en IA, y el 71% de las funciones financieras esperan aumentar su plantilla de científicos de datos para cumplir sus objetivos para 2030.

A medida que las organizaciones continúan poniendo mayor énfasis en la IA, es fundamental que los líderes empresariales puedan confiar en su IA. En Workday, nuestro enfoque aprovecha los principios éticos de la IA que están integrados en la arquitectura de nuestras soluciones financieras.

Las empresas suelen describir sus productos como “impulsados por IA” sin una explicación clara de lo que eso significa. Workday es el único proveedor importante de gestión financiera en la nube que integra IA y ML en su base. Eso permite que nuestras aplicaciones aprovechen de forma nativa la IA y el aprendizaje automático como parte del flujo de trabajo, en lugar de mediante integraciones complicadas.

Creemos que para que la IA y el ML realmente cumplan su promesa futura, deben ser dignos de confianza. Por eso, Workday cuenta con un programa Machine Learning Trust que proporciona gobernanza a la hora de definir procedimientos para el desarrollo y la gestión de la IA y el ML en Workday. Este trabajo nos ayuda a ofrecer beneficios tecnológicos a nuestros clientes de acuerdo con nuestros valores fundamentales. Como parte de nuestro compromiso con una IA confiable, adoptamos los siguientes principios:

• Amplificar el potencial humano
  
• Impactar positivamente en la sociedad
  
• Defender la transparencia y la equidad
  
• Cumplir con nuestro compromiso con la privacidad y protección de datos