Aprendizaje automático en finanzas: Cómo empezar

El aprendizaje automático tiene un potencial aparentemente ilimitado para hacer que su Oficina Financiera sea más eficiente y eficaz. Pero puede resultar desalentador plantearse realizar los cambios necesarios para sacar el máximo partido a esta tecnología.

"La perspectiva de la inteligencia artificial va a ser muy intimidante en múltiples niveles", nos dijo Jack McCullough, Presidente de CFO Leadership Council, en una entrevista reciente. "Aunque la promesa de la IA es asombrosa, todavía estamos en su infancia hasta cierto punto. ... [Pero] ¡aprovéchela como algo positivo! Va a mejorar su empresa. Va a mejorar fundamentalmente la calidad de vida de la gente de todo el mundo. Y eso es un hecho"

Pero la pregunta que se hacen la mayoría de los responsables de Finanzas es: ¿Por dónde empiezo?

La buena noticia es que la aplicación del aprendizaje automático a las finanzas no es un todo o nada. La clave es empezar con un proyecto de bajo riesgo y alto impacto. Esto le permite asegurarse una victoria fácil y construir a partir de ahí.

Dicho esto, he aquí una sencilla hoja de ruta para incorporar el aprendizaje automático a sus procesos financieros, junto con las aplicaciones actuales.

Paso 1: Empezar con la automatización

A las máquinas les encantan las tareas rutinarias. ¿A las personas? No tanto. La automatización de las finanzas tiene la doble ventaja de ser el aprendizaje automático más fácil de implantar para los grupos financieros y el que ofrece resultados más tangibles.

El primer paso es identificar un proyecto que sea crítico, pero que también consuma mucho tiempo, sea repetitivo y dependa de los datos. Por supuesto, para que la automatización dé excelentes resultados, los datos de entrada y la canalización de datos también deben estar en buen estado. Por tanto, asegúrese de que los datos están limpios y bien estructurados, y de que las partes implicadas han recibido formación sobre gestión e higiene de datos antes de iniciar cualquier proyecto.

Las siguientes funciones son objetivos prioritarios del aprendizaje automático. Mediante la automatización de estas tareas comunes a través de una plataforma única, las organizaciones deben experimentar una sólida victoria para el aprendizaje automático.

Procure-to-pay (P2P): Un proceso P2P automatizado puede proporcionar a los responsables de finanzas una visibilidad mejorada de alto nivel sobre el gasto de la organización, así como los detalles cotidianos del estado de las facturas y los pedidos, proporcionándoles los datos que necesitan para realizar las acumulaciones y resolver las consultas a tiempo. Los pasos típicos de un proceso P2P automatizado incluyen la solicitud, la captura de facturas, la correspondencia de facturas, la aprobación de facturas y la integración ERP.

Pedido al cobro: En el proceso tradicional de pedidos al cobro, las distintas funciones empresariales utilizan sus propios sistemas y datos, lo que da lugar a procesos ineficaces y datos imperfectos. Mediante la automatización del proceso de pedidos al cobro, los grupos de Finanzas pueden esperar un mayor conocimiento de las calificaciones de riesgo, un giro más rápido de los documentos financieros y una facturación más precisa, todo lo cual mejora el flujo de caja y la eficiencia. De hecho, los datos del IBM Institute for Business Value sugieren que la mejora de las prácticas order-to-cash puede suponer una mejora del rendimiento del 83%.

Record-to-report (R2R): La automatización del proceso R2R puede agilizar el cierre financiero, mejorar la conformidad empresarial, ayudar a garantizar la integridad de los informes financieros y proporcionar una supervisión continua de los KPI y los informes flash. Los hitos de un proceso R2R integrado incluyen: asimilación de datos de las entradas del libro auxiliar, integración de datos en el libro mayor, agregación de los datos e informes automatizados.

Paso 2: Aumentar la automatización

Después de descargar las tareas rutinarias a la automatización, la pregunta es: ¿cómo puede el aprendizaje automático ayudar a las organizaciones financieras a tomar mejores decisiones? Esa es la base de la inteligencia aumentada y ya está desempeñando un papel clave en muchas organizaciones financieras:

Reducción del fraude y Seguridad: Las finanzas han dependido durante mucho tiempo de la capacidad de procesamiento de los ordenadores para identificar comportamientos anómalos. La diferencia es que, mientras que los sistemas anteriores eran producto de un complejo y sólido conjunto de reglas, los sistemas más recientes aprenden y se adaptan activamente en función del riesgo de seguridad percibido. Como resultado, los posibles fraudes y problemas de seguridad se detectan antes. John Colthart, Vicepresidente de Crecimiento de MindBridge Ai, explica mejor esta relación. "La IA detecta los errores y las anomalías, los posibles problemas que un auditor, un contable o un profesional financiero investigaría. Cuando realizan esa investigación con la información correcta de la IA, pueden ser más específicos en sus preguntas y encontrar la intención. En el momento en que encuentren la intención, van a ser capaces de reclamar eso como algo fraudulento"

Gestión de datos: La IA aumentada ayuda a superar los retos que plantea la gestión interna de datos, reuniendo datos dispares y poniendo de relieve ideas para dar forma a las decisiones empresariales. Otra aplicación de la IA aumentada es la clasificación de cientos de miles de correos electrónicos o envíos de formularios, determinando las comunicaciones prioritarias y la intención del remitente.

Atención al cliente: El uso de IA aumentada puede ayudar a las organizaciones financieras a seguir centrándose en el cliente a medida que aumentan las expectativas de los consumidores en cuanto a servicio y capacidad de respuesta. En el caso de los grupos financieros orientados al cliente, se considera que los chatbots y las interfaces conversacionales tienen un enorme potencial. Algunas organizaciones también están utilizando robo-asesores aumentados que pueden proporcionar respuestas detalladas sobre ahorros y préstamos.

Lectura relacionada: John Colthart sobre cómo los directores financieros pueden comprometerse plenamente con la IA

Paso 3: Introducir la IA en el análisis y la predicción

El siguiente nivel de aprendizaje automático es aprovechar la potencia de procesamiento informático para analizar datos, hacer suposiciones rápidamente, realizar análisis de escenarios y predecir resultados. Los sistemas de IA pueden revisar hasta 800 millones de páginas de texto por segundo e incluso incorporar nuevas normativas a medida que se crean, lo que garantiza que sus suposiciones sean siempre acertadas.

Las aplicaciones actuales de la toma de decisiones basada en datos incluyen la gestión de fondos de cobertura y el comercio algorítmico. Los efectos del aprendizaje automático en el asesoramiento pueden verse en la transformación del proceso de suscripción. Sin embargo, gran parte del potencial del análisis predictivo impulsado por IA está sin explotar y los líderes financieros pueden esperar otros desarrollos en el futuro.

Primeros pasos con el aprendizaje automático

El aprendizaje automático tiene el poder de transformar el negocio de las finanzas mediante la automatización de tareas rutinarias, el aumento de la toma de decisiones humanas y la predicción precisa de resultados. Pero aprovechar el poder del aprendizaje automático es un proceso continuo. Lo importante es empezar.

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