Comprenda el poder de la inteligencia artificial en finanzas, y especialmente en FP&A, hoy y hacia dónde se dirige. Sascha Alber, director de FP&A y director de producto de Unit4, habló recientemente sobre el poder que la IA está aportando a FP&A y lo que eso significa para el futuro con FP&A Trends London Circle.
¿Por qué la IA y el aprendizaje automático en finanzas son tan poderosos para los negocios?
En el mundo real, muchas cosas toman tiempo, particularmente cuando las hacen manualmente los humanos. Eso no es algo malo en las circunstancias correctas. Pero en muchos casos, tanto para los usuarios como para las personas que realizan esas tareas, ese tiempo se podría invertir mejor en otras tareas más importantes.
La IA puede realizar tareas manuales repetitivas en una fracción del tiempo y, junto con el aprendizaje automático (ML), incluso puede aprender a hacerlas mejor.
Pero, ¿cómo es esto relevante para FP&A? Creemos que FP&A representa una de las aplicaciones de aprendizaje automático más prometedoras en finanzas. Echemos un vistazo a por qué.
El desafío del tiempo
Para entender esto, primero haga la pregunta, ¿cuál es el mayor desafío o punto débil de su organización?
Para la mayoría de los equipos de CFO y FP&A, uno de los mayores desafíos es el tiempo. No es suficiente para hacer todo lo que se necesita.
Cierta cantidad de trabajo de finanzas puede ser repetitiva. Aunque esenciales, estas tareas pueden generar poco valor y pueden incluir cosas como la conciliación bancaria y la verificación de variaciones entre presupuestos y datos reales. Piense en la frecuencia con la que realiza estas tareas y los minutos se suman rápidamente.
También es hora de que no gaste en ser un socio comercial de la organización y ayudar a la empresa a lograr sus objetivos apoyando a los departamentos con administración, control, riesgo y financiamiento.
¿Cómo soluciona AI Smart Forecasting el déficit de tiempo?
Para mayor claridad, consideremos un ejemplo. Imagine una empresa que opera numerosas estaciones de servicio en todo el país, que quiere predecir los costos de personal y las horas necesarias para una estación.
Para hacer esto, tienen que identificar cuántas personas necesitan cada semana y cada día para atender todas estas estaciones, cuántas horas serán en total y cuánto costará finalmente. Entonces, ¿qué hacen?
El primer desafío es la cantidad de diferentes factores de influencia involucrados, por ejemplo, la ubicación de cada estación, la variación de los precios de la gasolina, incluso consideraciones como el clima y los días festivos.
Problemas como este pueden tomar mucho tiempo para que sus equipos los consideren. La IA, sin embargo, aprende de la información que le proporcionas. Y una vez que tiene esta información, puede comenzar a buscar patrones. Hacer posible la previsión financiera utilizando el aprendizaje automático para predecir las necesidades futuras en función de las suposiciones que se pueden derivar de los datos.
Entonces, en este ejemplo, si está tratando de predecir el costo y las horas de su personal para un día o una semana el próximo mes, la IA puede ver los datos históricos de los meses y años anteriores, y usar todos los factores que le ha dado para hacer predicciones bastante precisas.
Lo más importante aquí es que puede hacer esto casi al instante. Pero, ¿son estas predicciones tan fiables como las suyas?
El papel de los datos y el valor de pronóstico
La precisión de la IA siempre dependerá de los datos. Y lo más importante, la calidad de los datos.
Aquí es fundamental entender que hay una diferencia entre la cantidad de datos y la calidad de los datos. Y que el volumen de datos no tiene impacto en la calidad. Muchos datos son solo muchos datos. Los datos de calidad en realidad reflejan la situación que está analizando.
En este ejemplo, si su IA está utilizando datos de 2 años anteriores, pero desde entonces ha ocurrido algo dramático como el cierre o la extensión de una carretera, entonces las predicciones que hace no reflejarán la situación real.
Por lo tanto, debe comprender el valor del pronóstico antes de usarlo. Inicialmente, la gente creía que el valor de un pronóstico solo provenía de su precisión. ¿Pero es así?
En Unit4 hemos aprendido que tiene un poco más de matices. La precisión es importante, pero debe equilibrarse con la velocidad y la adaptabilidad. Esto ha demostrado ser especialmente cierto en 2020, donde las organizaciones han necesitado reaccionar más rápidamente.
El futuro de FP&A e IA
Lo interesante es que la IA permite a las empresas volverse así de adaptables. Muchos clientes de Unit4 ahora ven pronósticos que solían tomar meses para crear, ahora solo toma minutos.
Pero, ¿cómo puede la IA ayudar a las organizaciones a beneficiarse del tiempo que ahora están ahorrando?
A medida que la IA se integra más en su software, se vuelve más accesible para los usuarios. Ya no es solo el ámbito de los científicos de datos y similares. Todo el personal puede acceder, usar y beneficiarse de la IA en el lugar de trabajo, y las aplicaciones de la IA en las finanzas están aumentando todo el tiempo.
Integrarlo en su entorno operativo le permitirá identificar los impulsores de valor más rápido que nunca y tendrá el tiempo y la adaptabilidad para tomar medidas. Mostrándole instantáneamente los impactos de las variables cambiantes.
Además, a medida que la IA aprenda más y más sobre su organización con el tiempo, será capaz de funciones cada vez más sofisticadas. Ir más allá de la simple previsión y volverse capaz de respaldar o incluso automatizar la planificación en algunos casos.
Por lo tanto, AI no solo identificaría los impulsores comerciales clave y cómo cambiarán con el tiempo, sino que también podría utilizar aprendizajes extremadamente detallados de múltiples fuentes; incluyendo lo que funcionó en el pasado, para asesorarlo y apoyarlo en la planificación de cómo responder a los conductores. Y sería capaz de hacer esto en cualquier nivel, desde toda la organización hasta proyecto por proyecto.
Y todo esto es sólo el principio.
Descubre cómo Unit4 puede ayudarte
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