Las implicaciones para los departamentos de finanzas de las nuevas capacidades de procesamiento de datos como la IA y el aprendizaje automático son enormes. Especialmente porque los equipos de finanzas están inundados con más datos y solicitudes que nunca. Aquí, queremos explorar algunos de los desafíos más comunes que enfrentan los equipos de finanzas hoy en día y explorar por qué AI y ML podrían proporcionar una solución.
Finanzas ha visto una rápida evolución de sus responsabilidades y capacidades en los últimos años, compitiendo para mantenerse al día con la transformación digital de los negocios. Y los usos del departamento de tecnología también han evolucionado rápidamente: la pandemia de COVID solo sirvió para acelerar procesos que ya estaban en marcha.
Estos cambios incluyen evoluciones de la metodología utilizada en la previsión, cambios en la forma en que las empresas planifican y presupuestan, y cambios en el papel del departamento financiero en general en las operaciones. Pero quizás más que cualquier otra cosa, han sido impulsados por los datos.
Por qué un aumento repentino de datos exige la adopción de nuevas herramientas
El gran volumen de datos disponibles crea una espada de doble filo para una función de análisis y planificación. Por un lado, crea una oportunidad para desarrollar pronósticos más precisos que nunca y simular con precisión los efectos de varios escenarios diferentes en la salud financiera de sus organizaciones.
Por otro lado, crea una nueva oleada de demanda que podría amenazar con abrumar las capacidades de sus equipos.
Y esta demanda solo puede ser satisfecha por una nueva generación de herramientas inteligentes. Uno que permite a los equipos centrarse en el trabajo de valor agregado de la toma de decisiones estratégicas, el modelado y la planificación de escenarios, mientras deja la clasificación y el procesamiento de datos a los bots.
Introduzca la IA y el aprendizaje automático
La «inteligencia artificial» y el «aprendizaje automático» son, lejos de ser conceptos de ciencia ficción remotos, en realidad, en muchos casos, son extensiones de principios ya existentes en el software empresarial. La IA en la banca y las finanzas es un área de creciente interés en todo, desde el comercio automatizado hasta la gestión y mitigación de riesgos.
Estas tecnologías permiten que las herramientas, como las plataformas ERP en la nube, se «entrenen» con los datos entrantes para automatizar la segmentación, el etiquetado, el almacenamiento y la recuperación de datos para una gran cantidad de tareas diferentes. Esto elimina aún más la necesidad de etiquetado manual y la «limpieza» intensiva de tiempo de los conjuntos de datos antes de su uso.
La aplicación de la inteligencia artificial en las finanzas
Al hacer parte del trabajo para sus equipos (especialmente las tareas de bajo valor que no se pueden automatizar por medios convencionales), eliminar la carga del control de calidad y garantizar una entrada de alta calidad para sus sistemas, la IA y el aprendizaje automático pueden ayudarlo a hacer más trabajo de alto valor y hacerlo más rápido. Todo mientras se evita el problema central del uso de la tecnología para crear modelos de planificación predictivos: basura que entra, basura que sale.
Pero más allá de hacer un mejor trabajo con un mayor nivel de precisión, la IA y el aprendizaje automático pueden aportar algo completamente nuevo al mundo de las finanzas.
Hacia la previsión automatizada
Imagínese que, en lugar de realizar sus propios pronósticos más rápidamente, pudiera elegir los controladores que deseaba explorar, aplicar sus datos a un modelo de IA/ML, verificar qué sucede cuando incluye un nuevo controlador o revisa uno existente, y luego inclúyalo o exclúyalo solo si se demostró que tiene un efecto significativo.
Esta capacidad le permitiría no solo pronosticar instantáneamente contra cualquier número de variables, sino también crear un modelo totalmente automatizado que creará mejoras continuas en la calidad de su pronóstico a través del entrenamiento continuo del modelo de aprendizaje automático a medida que se actualizan sus conjuntos de datos.
AI y ML mitigan el tiempo dedicado a actividades que no agregan valor, aseguran la calidad de los datos y pueden ofrecer análisis que aumentan la agilidad estratégica de su equipo y su capacidad para agregar valor a la organización. Todo mientras hace que el trabajo sea más eficiente sin cambiar las funciones y habilidades básicas. Esto se traduce en un enfoque de gestión de riesgos que realmente puede considerar todas las variables y aún así ser práctico y oportuno.
Responder a las preguntas complejas de manera simple y rápida
Con el respaldo de la potencia informática que ofrecen los sistemas modernos basados en la nube, la IA puede analizar conjuntos de datos grandes y complejos, que se originan tanto dentro como fuera de su organización, de manera más eficiente y precisa que los humanos.
Y más allá de los números, esto significa que por primera vez ahora es posible que los sistemas impulsados por IA y ML analicen datos no estructurados. Al escanear y procesar palabras y frases clave en presentaciones, investigaciones, sus propios registros e incluso cobertura de noticias y conversaciones en línea, es posible crear imágenes precisas de las tendencias dentro de su industria y comprender cómo podrían afectar a su organización. Y también proporcione una imagen de cómo puede protegerse contra los riesgos y capitalizar las oportunidades.
Todo lo cual ayudará a su departamento a cumplir mejor su propósito de capacitar a otros equipos dentro de la organización para que sean innovadores y hagan un mejor trabajo.
Cómo las finanzas de IA pueden aliviar la tensión de sus equipos
Más allá de estos usos más avanzados, el uso más atractivo de la IA en los departamentos de finanzas es significativamente más mundano. Un sistema de IA se puede entrenar con relativa facilidad para tomar decisiones básicas de «sí» y «no» basadas en entradas finitas.
Esto significa que gran parte del trabajo de bajo nivel y bajo valor que anteriormente habría ocupado gran parte del tiempo de sus equipos, particularmente en áreas como el cumplimiento normativo, puede transferirse a las máquinas. Dar tiempo a todos para que se concentren en el trabajo de alto valor que realmente importa, algo que todos podríamos hacer teniendo en cuenta que hasta el 33 % del tiempo de un profesional promedio se dedica actualmente a la administración.
Pero asegúrese de contar con las personas adecuadas para administrarlo.
La aplicación de IA en contabilidad y finanzas significa que los directores financieros deberán reconsiderar la forma en que trabajan sus equipos. Pero también significa que deberán considerar cuidadosamente quién estará en esos equipos. En algunos casos, se requerirán roles completamente nuevos, y esto significa que su estrategia de IA debe considerarse cuidadosamente en línea con la estrategia de personas más amplia de su organización.
El departamento de finanzas no estará completamente automatizado en el corto plazo y, de hecho, la IA no verá tanto el reemplazo de personas con máquinas como una evolución de los roles que desempeña su gente. La mayoría de las veces para mejor.
