¿QUÉ ES LA AUTOMATIZACIÓN FINANCIERA?
Automatización financiera: qué debe saber
Las organizaciones de finanzas modernas supervisan más datos financieros y toman más decisiones empresariales que nunca. Para prosperar, los equipos de contabilidad y finanzas deben adoptar plenamente la automatización. Descubra qué es la automatización financiera, cómo puede reducir las tareas y procesos repetitivos, y cómo puede beneficiar a su organización.
Más información sobre la automatización financiera inteligente
La automatización de los procesos financieros que hasta ahora habían sido manuales puede parecer una tarea descomunal para cualquier empresa. Vea cómo dar los primeros pasos hacia la automatización inteligente siguiendo estos links.
¿Qué es la automatización financiera?
La automatización financiera consiste en utilizar software y otras tecnologías para automatizar tareas financieras que tradicionalmente se realizaban manualmente. La automatización se centra en las partes repetitivas de las operaciones financieras (como la conciliación de cuentas, las cuentas por pagar y las cuentas por cobrar), dando lugar a procesos de gestión más baratos y eficaces. Gracias a la automatización, las empresas reducen los errores manuales y los empleados pueden centrarse en trabajos más significativos.
Aunque últimamente las conversaciones sobre la automatización de las finanzas giran en torno a la transformación digital, las empresas llevan décadas automatizando los procesos financieros. En la década de 1970 empezaron a sustituirse los libros mayores analógicos por bases de datos electrónicas y a principios de la primera década de este siglo se emprendió la automatización robótica de procesos: añadidos de software legacy capaces de emular interacciones humanas sencillas en tiempo real.
Actualmente las empresas siguen dependiendo de procesos financieros obsoletos, pero ya existe nuevo software de automatización financiera que permite que la función financiera sea más eficaz. Con tecnologías como la inteligencia artificial, las empresas pueden automatizar áreas que requieren mucha mano de obra y que hasta ahora eran manuales. Eso empodera a los equipos financieros para utilizar sus skills de forma más productiva. En lugar de reducir la necesidad de empleados humanos, la "automatización inteligente" aprovecha los puntos fuertes de una fuerza laboral mejorada: los ordenadores procesan enormes volúmenes de datos financieros, identifican anomalías y generan predicciones. Y los humanos aplican el razonamiento basado en el sentido común y el contexto empresarial.
A continuación se describen tres conceptos clave asociados a la automatización inteligente y la IA en finanzas:
- La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite que las máquinas realicen tareas que tradicionalmente se consideraban exclusivas de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen la resolución de problemas, la realización de análisis de datos y la generación de contenidos.
- Machine learning (ML) hace referencia a cualquier sistema informático diseñado para aprender y adaptarse sin necesidad directa de la intervención humana. Al simular nuestra capacidad de aprender mediante la iteración, el ML permite a los ordenadores utilizar algoritmos para buscar patrones en los datos y predecir resultados futuros.
- El procesamiento de lenguajes naturales (NLP) es la capacidad de una máquina para interpretar y generar lenguaje humano, voz o texto. El procesamiento NLP permite el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas, el análisis de opiniones, el resumen de textos y las respuestas de chatbots.
"La IA no va a sustituir a los CFO. Pero los CFO que utilicen la IA sí sustituirán a los que no la utilicen".
—Erik Brynjolfsson, Senior Fellow, Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence
¿Qué procesos financieros requieren una mayor automatización?
Las aplicaciones ERP y financieras evolucionan a un ritmo cada vez más rápido. Para seguir siendo competitivos, los CFO y sus departamentos deben buscar la manera de aprovechar tecnologías nuevas e innovadoras, a la vez que abordan retos sociales, económicos, y de seguridad y privacidad. El CFO moderno no solo supervisa los flujos de caja y los balances, también supervisa las grandes transformaciones tecnológicas de toda la empresa. Saber qué operaciones financieras hay que modernizar, y cómo, es un aspecto clave para orientar esas iniciativas.
La función financiera también se enfrenta a una importante escasez de talento. Según el American Institute of Certified Public Accountants, aproximadamente el 75 % de sus integrantes alcanzará la edad de jubilación en 2020. Para seguir atrayendo talento nuevo, las empresas deben evaluar sus procesos de gestión actuales, determinar dónde se pueden eliminar ineficiencias mediante la automatización y crear roles con una base tecnológica más idóneos para las generaciones más jóvenes.
Las empresas que contemplan el futuro de la automatización financiera deberían separar por funciones las áreas que requieren más automatización. En la siguiente sección, exploramos seis casos de uso que ponen de relieve cómo la automatización inteligente en el área de finanzas puede mejorar drásticamente la eficiencia de las operaciones.
Cuentas por pagar
El proceso procure-to-pay es uno de los que más trabajo manual exige a los equipos de contabilidad y aprovisionamiento. Un proceso de órdenes de compra engorroso, retrasos en los pagos, liquidaciones incorrectas y otros errores humanos ejercen presión sobre importantes colaboraciones en el ciclo procure-to-pay. Y lo peor es que estos problemas pueden acarrear demoras en el proceso de cierre para los equipos financieros, y provocar una reacción en cadena de ineficiencias.
Dado que factores tan importantes como la reputación en el mercado dependen de unos pagos regulares y fiables, las empresas deben eliminar cualquier margen de error. Existen varias maneras en las que la automatización inteligente puede ayudar a su personal de cuentas por pagar:
- Al crear una orden de compra, la tecnología NLP puede ofrecer recomendaciones en tiempo real basadas en órdenes de compra anteriores. Además de reducir la necesidad de realizar tareas manuales que llevan mucho tiempo, esto también minimiza los errores de categorización y aumenta la precisión de la contabilidad.
- Una de las tareas más tediosas del proceso procure-to-pay es el procesamiento de las facturas. La tecnología de machine learning permite a los usuarios cargar y escanear facturas en bloque antes de enviarlas a los especialistas de cuentas por pagar. Además, el software de Workday puede detectar las facturas urgentes y priorizarlas para su procesamiento.
- Con las colas de trabajo inteligentes, los equipos financieros pueden ajustar las cargas de trabajo basándose en datos y recomendaciones generados por IA. La consiguiente reducción de los costes de procesamiento de facturas y agilización del procesamiento se refleja notablemente en los resultados finales de una empresa.
Cuentas por cobrar
La facturación a los clientes y el cobro de los pagos son cruciales en la gestión de cuentas por cobrar, pero también son tareas monótonas. Optimizar estos procesos mediante la automatización puede mejorar drásticamente las relaciones con los clientes y los periodos medios de cobro
Hace falta más automatización sobre todo en la "solicitud de efectivo" manual, proceso en el que los pagos de los clientes se cotejan con las facturas. Cuando las normas existentes no procesan un número significativo de pagos, el personal de cuentas por cobrar se ve obligado a realizar manualmente el seguimiento y cotejo de los pagos con las facturas. Hay estudios que demuestran que los equipos de cuentas por cobrar dedican más del 50 % de su tiempo a transacciones manuales. A pesar de ello, en 2023 los equipos de cuentas por cobrar de 18 sectores notificaron que el 10 % de sus pagos se había retrasado más de 90 días.
Los procesos financieros automatizados de forma inteligente ofrecen una solución eficaz y escalable a estos problemas. Los algoritmos de machine learning de Workday calculan la probabilidad de que un pago coincida con una factura, incluidos los casos en los que un pago cubre varias facturas. Con el tiempo, la precisión de esos cotejos aumenta y eso reduce la necesidad de intervención manual y de reglas definidas por el usuario, y libera a los empleados para permitirles dedicarse a tareas de alto valor.
Muchos beneficios, poca adopción
Son muchísimos los CEO que creen que la IA puede reportar grandes beneficios a la empresa, pero solo un pequeño porcentaje la ha adoptado de forma generalizada. Por eso las oportunidades que representa la automatización inteligente son enormes.
98 %
de los CEO cree que la implementación de la IA beneficiaría de inmediato a la empresa.
1 %
de los CEO calificaría como madura su adopción de la IA.
Libro mayor
Aunque el término "libro mayor" sugiere los débitos y créditos contabilizados manualmente, las entradas de asientos empezaron a automatizarse hace décadas. La automatización de los procesos financieros ha beneficiado a áreas de contabilidad como las de conciliación de cuentas, beneficios no distribuidos y otras tareas basadas en reglas. Sin embargo, la integración de la IA en el system of record (SoR) abre las puertas a una automatización más inteligente.
Tradicionalmente, los equipos de contabilidad se han entregado de lleno a actividades cotidianas destinadas a garantizar la exactitud de las transacciones procesadas. Las medidas proactivas habilitadas por la automatización inteligente —entre ellas la detección inmediata de anomalías en asientos— liberan a los empleados para centrarse en acciones de mayor prioridad durante el cierre. He aquí tres ejemplos en los que una mayor automatización ayuda a los empleados a pasar de la recopilación de datos a la acción:
- Generación automática de una vista totalmente actualizada del rendimiento financiero consolidado
- Unificación de datos de cualquier fuente para realizar un análisis más completo y generar estados financieros rápidamente
- Consulta de transacciones contables con IA, para identificar anomalías y tendencias de los datos
Nómina
En las empresas en las que los procesos no están automatizados de forma inteligente, la gestión de las nóminas puede resultar compleja. El personal dedica demasiado tiempo al seguimiento manual de la información de los empleados que es fundamental para el procesamiento de las nóminas, y las auditorías de los registros llevan mucho tiempo. Mediante machine learning para detectar anomalías, la automatización inteligente reduce el riesgo de errores humanos, garantizando una mayor fluidez y precisión de las transacciones.
Según un estudio realizado por Workday y PayrollOrg, el 56 % del personal de nóminas afirma que una solución automatizada que actualice en tiempo real los cambios en los datos de los empleados en la nómina es la tecnología emergente más valiosa para su función. Al adoptar en su empresa un sistema cloud con capacidades automatizadas y datos conectados de finanzas, RRHH y nómina puede:
- Permitir el proceso de nómina continuo, con insights generados automáticamente
- Automatizar el procesamiento de las nóminas en los distintos departamentos
- Generar auditorías flexibles de los datos de nómina, con informes financieros y analytics en tiempo real
Reembolso de gastos
La nómina es solo uno de los aspectos del contrato entre el empleado y la empresa. El control del gasto, el proceso de seguimiento, los informes y el reembolso de gastos pueden ser tareas sumamente laboriosas, sobre todo cuando los empleados envían los informes de gastos manualmente usando recibos en papel. El retraso que esto genera repercute negativamente en otras funciones financieras. Por eso la optimización del proceso de reembolso de gastos mediante la automatización tiene un enorme valor potencial.
Los empleados y las empresas se benefician inmediatamente cuando es posible escanear los recibos de gastos, en lugar de introducirlos manualmente. Los recibos escaneados pueden revisarse automáticamente mediante IA para detectar anomalías, y luego etiquetarse para detectar errores como, por ejemplo, partidas de gastos mal clasificadas o gastos duplicados. Al identificar errores y priorizarlos según su urgencia, Workday garantiza la eficacia y la precisión del trabajo de los equipos financieros.
Planificación y previsión
Los mercados de todo el mundo siguen evolucionando rápidamente y el acceso a unas previsiones exactas será cada vez más relevante. Dado que las empresas procesan a diario cantidades ingentes de datos financieros, es posible generar previsiones más precisas que nunca. Lo difícil es analizar los enormes volúmenes de datos. Por eso la planificación es un ámbito en el que la automatización inteligente de las finanzas ya genera un considerable valor empresarial.
Al automatizar partes del proceso de planificación, las empresas pueden descubrir rápidamente insights que, de otro modo, pasarían desapercibidos. La IA de Workday está haciendo evolucionar el proceso de planificación financiera de tres maneras:
- La detección de anomalías proporciona a los usuarios alertas instantáneas al identificar los datos fuera de los límites normales. Los usuarios pueden identificar las discrepancias, y detectar y eliminar rápidamente los errores en una fase temprana del ciclo.
- Los informes sobre valores atípicos comparan las previsiones, los presupuestos y los escenarios hipotéticos con las previsiones basadas en IA, para identificar las cuentas con diferencias importantes. Esta comparación sirve para detectar posibles errores y, al mismo tiempo, reforzar la confianza en la exactitud de los planes existentes.
- El previsor predictivo utiliza datos históricos en combinación con algoritmos de machine learning para realizar previsiones más concluyentes. Las empresas pueden refinar sus predicciones incorporando conjuntos de datos externos, como estadísticas del mercado de trabajo, tendencias económicas e incluso información meteorológica.
La automatización inteligente y el rol del CFO
¿Cuáles son las ventajas de la automatización financiera?
Aunque los sistemas financieros modernos ya han automatizado muchos procesos manuales, la IA permite automatizar tareas que antes requerían la intervención humana. Según un estudio de Workday, el 80 % de los responsables de la toma de decisiones opina que la IA es un requisito para mantener la competitividad de su empresa. Pero, ¿qué ventajas aporta la automatización inteligente a los departamentos financieros frente a empresas rivales?
Esta encuesta global de Workday y FSN constató que el 70 % de los profesionales de las finanzas cree que la mejora de la eficiencia de los procesos es una de las principales prioridades de la IA y el ML. Para otro 67 % la prioridad está en la reducción del trabajo rutinario manual. Y un 65 % desearía obtener insights más rápidamente. Afortunadamente, la IA brilla en todos estos ámbitos. Estas son cinco ventajas clave de la automatización inteligente de las finanzas:
- Reducir los riesgos de cometer errores humanos (y detectarlos cuando se produzcan)
- Aumentar la eficiencia general de las operaciones al minimizar las tareas manuales repetitivas
- Facilitar a los empleados el acceso a insights y analytics en tiempo real
- Mejorar la confianza en los presupuestos financieros propuestos, mediante pruebas de IA periódicas
- Sacar más tiempo para que los empleados se centren en actividades de mayor valor que aporten más beneficios a la empresa
Un estudio de Workday demuestra que el 98 % de los CEO cree que la implementación de la IA beneficiaría de inmediato a la empresa. Sin embargo, solo el 1 % calificaría su adopción como madura. Sin una adecuada implementación e integración de la IA, muchas empresas tienen dificultades para fomentar una adopción generalizada, lo que limita el valor para los empleados. Por eso hemos integrado la IA de Workday en el Core de nuestra plataforma, para que las empresas aprovechen las ventajas mucho antes en el ciclo de vida del producto.
El camino hacia la automatización de las finanzas con Workday
Dar el siguiente paso hacia una automatización más inteligente de las finanzas con IA puede ser inquietante para empresas de cualquier tamaño y en cualquier sitio. Este estudio de Workday de 2023 reveló que el 77 % de los líderes empresariales opinaba que la adopción de IA y ML aumentaría en sus empresas si el riesgo percibido fuera menor. Por eso es fundamental contar con un partner de confianza a la hora de dar el primer paso con la automatización inteligente.
Ese mismo estudio de Workday reveló que más de 9 de cada 10 (93 %) responsables de la toma de decisiones creen que es importante que una persona ayude a la IA a la hora de tomar decisiones importantes. En Workday seguimos ese mismo principio. Nuestro compromiso con una IA responsable garantiza el desarrollo de nuestra IA velando por la seguridad y dando a nuestros clientes visibilidad sobre cómo esa IA llega a sus conclusiones. El mejor enfoque de IA siempre incluye la participación humana para las decisiones importantes.
Con más de 65 millones de usuarios de Workday en todo el mundo, nuestro enfoque de la automatización evoluciona constantemente para satisfacer las necesidades de los usuarios. Para obtener más información sobre la utilidad de la automatización de las finanzas para que su empresa supere obstáculos decisivos, vea cómo Workday posibilita un enfoque inteligente de las finanzas.
"Es hora de que los CFO hagan fiables los datos, para que todos en la empresa entiendan cómo se utiliza la IA y lo importante que es".
—Zane Rowe, Chief Financial Officer, Workday