¿Qué son las finanzas basadas en tecnología cloud?

La IA y el ML ya están transformando el área de finanzas en todas las empresas. Sin embargo, esta transformación depende de la base tecnológica del sistema de gestión financiera.

Las finanzas se definen como la gestión, la creación y el análisis del dinero y las inversiones. Algunos aspectos de la banca y las finanzas, como la calificación crediticia, las decisiones sobre suscripciones y la detección de fraudes los llevan a cabo instituciones financieras especializadas. Otras áreas, como la evaluación de riesgos, los presupuestos y la planificación de inversiones, se gestionan de manera interna en las empresas.

Muchas organizaciones utilizan soluciones de gestión financiera para tomar decisiones mejor fundamentadas. Estas soluciones han sido el pilar principal de los departamentos de contabilidad y finanzas durante mucho tiempo, y suelen formar parte de una suite de aplicaciones más amplia conocida como planificación de recursos de empresa, o ERP (por sus siglas en inglés).

Tradicionalmente, los sistemas ERP se han visto frenados por sus orígenes legacy, con ciclos de actualización largos y costosos, la necesidad de que el departamento de TI añada o modifique la funcionalidad y los frustrantes silos de datos. Hacer el cambio a un modelo nativo en cloud como Workday Enterprise Management Cloud permite a las empresas acceder a sus datos en tiempo real, así como obtener una vista global de su organización y sus finanzas.

En Workday, hemos integrado de forma nativa la IA y el ML en el Core de nuestra plataforma. Las empresas financieras líderes ya utilizan tecnologías con IA y ML en Workday para proporcionar una mejor experiencia del empleado, mejorar la eficiencia de las operaciones y suministrar insights para una toma de decisiones basada en datos más rápida.

¿Qué significa la IA en el área de finanzas?

El mundo laboral ha cambiado y, con él, cada aspecto de las empresas. Los RRHH se han transformado en una economía basada en skills, las finanzas han adoptado un procesamiento de transacciones sin contacto y TI tiene que gestionar herramientas y sistemas para una fuerza labora distribuida. Este cambio no se puede separar de la IA y el ML.

La IA en el campo de las finanzas se refiere a la capacidad de las máquinas de mejorar la forma en que las empresas analizan, gestionan e invierten su capital. La IA representa una gran fuente de valor empresarial, ya que permite automatizar las tareas manuales repetitivas, ayuda con la detección de anomalías y proporciona recomendaciones en tiempo real.

Aplicar IA a procesos financieros predecibles y tareas que normalmente suponen un gran trabajo es esencial para modernizar el sector de los servicios financieros. Por ejemplo, tradicionalmente los equipos financieros han dedicado muchísimo tiempo a recopilar información y conciliarla a lo largo del mes y al final del periodo. La IA se centra en la supervisión para abordar anomalías, gestionar excepciones o hacer recomendaciones de modo que los equipos empleen su tiempo en la estrategia.

El rol de la IA en contabilidad

Minimizar los errores humanos es muy importante para los departamentos de contabilidad, ya que las consecuencias que acarrean las cifras incorrectas o las imprecisiones son enormes. El gran volumen de facturas, informes y datos que los equipos deben procesas hacen que la IA sea cada vez más necesaria para poder mantener la competitividad. Estas son las áreas en las que la IA está siendo más decisiva para los clientes que utilizan Workday:

• Automatización: al automatizar las principales transacciones financieras que siempre se han hecho manualmente todo el mundo se beneficia de la reducción de errores, costes y horas. Por ejemplo, el ML puede cargar y escanear facturas de forma masiva, identificar las más urgentes y priorizar su procesamiento. Así, las facturas se pueden derivar a los especialistas mejor capacitados según las asignaciones anteriores.
• Detección de anomalías: las empresas que emplean IA para detectar excepciones y anomalías de forma continua evitan los cuellos de botella al final del periodo. El proceso de registro a informe tradicional requiere mucho trabajo en un plazo de tiempo muy corto. El ML reduce drásticamente el tiempo dedicado a la supervisión, permitiendo así a los equipos de contabilidad emplear más tiempo en analizar y abordar más iniciativas estratégicas.
• Recomendaciones inteligentes: gracias a la IA, las empresas pueden generar recomendaciones automáticamente y de forma continua durante el período. Por ejemplo, en el proceso desde el contrato hasta el cobro el 50 % del tiempo de las cuentas por cobrar se emplea en procesar pagos manualmente. El ML puede detectar inexactitudes en la contabilidad, además de recomendar facturas que coincidan mejor con los recibos del cliente.

El rol de la IA en la planificación y el análisis financieros

Nunca ha sido tan importante poder predecir el futuro. Casi cada semana, o incluso cada día, se producen grandes cambios, por lo que las empresas tienen que ser más versátiles. Los algoritmos de IA pueden analizar datos a la misma velocidad que se producen estos cambios y proporcionar así a los equipos de planificación la capacidad de predicción necesaria para mantenerse en cabeza. Estas son las tres áreas en las que la IA ya es esencial para los clientes de Workday Adaptive Planning:

• Detección de anomalías: la IA utiliza datos históricos para advertir a los planificadores cuando los datos del plan se salen de los rangos normales. De este modo, el usuario tiene mejores insights sobre las principales causas de las anomalías en los datos y, si fuera necesario, podría realizar los ajustes oportunos. Cada nuevo caso permite que el modelo aprenda del feedback del usuario, por lo que mejora continuamente durante el proceso.
• Informes de valores atípicos: la IA puede reducir drásticamente el tiempo de respuesta a la hora de descubrir previsiones de valores atípicos. Puede comparar sus propias predicciones con las previsiones, presupuestos u otras versiones del planificador en tiempo real. Después, puede identificar mejor las cuentas con diferencias significativas. Gracias a ello, la IA contribuye a agilizar los análisis en todas las versiones de la planificación, a la vez que detecta las anomalías cuando se producen.
• Previsión: las previsiones exactas son la esencia de la planificación y el análisis financieros (FP&A). Con el ML, los usuarios pueden aprovechar datos históricos para predecir mejor las demandas. Gracias al análisis en tiempo real de la IA también se pueden incorporar otros conjuntos de datos para lograr una mayor precisión. Esto abre las puertas a un nuevo tipo de planificación que aprende continuamente de los datos y se adapta al cambiante mundo.

¿Cuáles son los beneficios de la IA en finanzas?

Los CFO llevan mucho tiempo intentando reducir el tiempo que se dedica a procesos como los cierres, las consolidaciones, los informes y las nóminas. Si se gestiona debidamente, la combinación de tecnologías digitales y una mayor automatización permitirá que los CFO transformen el área de finanzas.

Uninforme de Workday de 2022 predijo que la IA y el ML tendrían una adopción sustancial (71 %) en el área de finanzas para finales de la década. Sin embargo, actualmente un 74 % de los profesionales de finanzas no tiene ninguna experiencia con la IA. La implementación de la IA ya está impulsando un mejor rendimiento en diversos procesos:

• Análisis de grandes volúmenes de transacciones más rápido
  
• Automatización de tareas manuales y repetitivas
• Predicción y reducción eficaz de riesgos
• Detección continua de modelos y anomalías
• Reducción del tiempo necesario para cerrar los libros
• Empleados con más tiempo para otras tareas
• Limitación de las posibilidades de error humano

Una encuesta global de Workday a 260 CFO reveló que casi la mitad (48 %) planea invertir en tecnología con el fin de optimizar las tareas financieras. Y lo que es aún más significativo, casi todos (99 %) los que priorizan la tecnología opinan que las novedades tecnológicas serán integrales para atraer y retener a los empleados. Para anticiparse a los acontecimientos a la hora contratar, las empresas tienen que darle prioridad a las soluciones de IA y ML más avanzadas.