La IA está transformando rápidamente los flujos de trabajo en todos los sectores, especialmente en los procesos financieros. Se espera que los equipos financieros elaboren informes precisos y puntuales, basados en cantidades de datos cada vez mayores, para que los directivos y otros equipos puedan tomar decisiones más estratégicas.
Las herramientas de IA ya están surtiendo efecto, mejorando la precisión de las previsiones, reduciendo el tiempo dedicado a los ciclos de cierre de fin de mes y ayudando a los equipos financieros a identificar riesgos con tiempo suficiente para actuar.
En el informe 2025 State of AI in Financial Services, Nvidia encuestó a 600 profesionales de servicios financieros sobre su uso de la IA y los beneficios que han observado. el 68% de ellos vio un aumento de los ingresos de al menos el 5% (con un 23% que vio aumentos de más del 20%), mientras que el 64% vio disminuciones en los costes anuales de al menos el 5%.
el80% de los bancos están utilizando la IA a nivel global para mejorar sus operaciones, viendo beneficios en una detección más rápida del fraude, ahorro de costes y mucho más.
Pero no hace falta ser un banco para empezar a ver los beneficios del uso de la IA en el análisis financiero. He aquí cómo estas herramientas se están convirtiendo rápidamente en esenciales.
El uso de la IA en el análisis financiero va más allá de utilizar ChatGPT para ayudar con los informes financieros. Los equipos financieros utilizan una variedad de herramientas de IA dedicadas al análisis, entre las que se incluyen:
Las herramientas de IA no sustituyen a los equipos financieros, sólo mejoran su trabajo. Cuantos más conocimientos tengan sus equipos financieros, más provecho sacarán de estas herramientas. Al acelerar las tareas más laboriosas de los procesos financieros, los equipos pueden reservar su ancho de banda para tareas que requieren su tiempo y atención. Tareas como la preparación manual de datos para transferirlos entre herramientas requieren una cantidad de tiempo considerable y asignarlas a miembros humanos del equipo no aporta ninguna ventaja frente a confiarlas a herramientas de IA.
Del mismo modo, el volumen de datos financieros que manejan sus equipos limita artificialmente su capacidad de previsión y dificulta innecesariamente la elaboración de informes precisos sobre tendencias. La implementación de la herramienta de IA adecuada puede acelerar los flujos de procesamiento de datos, permitir a los equipos realizar previsiones más amplias y descubrir más patrones a través del análisis.
Las herramientas de IA permiten a los profesionales ahorrar tiempo y esfuerzo en flujos de trabajo esenciales en todos los sectores. Pero en el análisis financiero, estas herramientas permiten abordar algunos de los problemas más difíciles de este proceso esencial, desde las ineficiencias del flujo de trabajo hasta la previsión precisa de tendencias en mercados volátiles. Además, la IA puede acelerar drásticamente la recopilación, limpieza y carga de datos en las plataformas que necesita para la elaboración de informes y análisis.
He aquí cómo.
El análisis predictivo es esencial para el análisis financiero. Permite a los profesionales financieros convertir los datos existentes en previsiones y modelos para planificar el futuro. Una previsión puede servir de base para justificar una expansión planificada o un reequilibrio de los activos de una organización, por ejemplo.
¿El reto de la previsión? Extraer datos de múltiples fuentes, analizarlos e identificar los patrones que permiten elaborar mejores previsiones y escenarios más precisos.
Las herramientas de IA permiten hacer más con esos datos con menos trabajo manual. Los directores financieros y otros profesionales de las finanzas pueden ejecutar más modelos, ajustar sus hipótesis en tiempo real y prepararse de forma proactiva para los cambios del mercado. Esto no sólo permite crear previsiones en menos tiempo, sino que también se pueden ajustar automáticamente en función de nuevos datos y supuestos actualizados con IA.
El análisis financiero implica una enorme cantidad de trabajo manual. Recopilar datos, procesarlos y cargarlos en las herramientas adecuadas encapsula gran parte de ese trabajo. Pero también se pierde mucho tiempo en el análisis real de esos datos, en el que los equipos financieros preparan, prueban y modifican hipótesis antes de crear escenarios.
No todas las tareas implicadas en estos procesos necesitan un toque humano. Algunas pueden ser gestionadas con precisión y rapidez por herramientas de IA, lo que libera a su equipo financiero para centrarse en otras tareas, en las que su atención realmente añade valor a su proceso en lugar de simplemente ocupar su tiempo. Algunos ejemplos de automatización de las finanzas impulsada por IA son:
El motor de inteligencia artificial de Prophix, Prophix One Intelligence, permite a los equipos financieros obtener información instantánea, explicar de forma natural las visualizaciones de datos en un lenguaje simplificado, generar comentarios automáticamente e identificar los principales factores de variación.
Los análisis financieros básicos ya suponen un reto y requieren mucho trabajo. Una vez que el panorama financiero de su organización se vuelve más complejo -o sus necesidades de análisis se hacen más pesadas- esa carga de trabajo puede aumentar exponencialmente. A medida que crecen las necesidades de elaboración de informes, aumenta la cantidad de datos que hay que analizar, y sus equipos se ven rápidamente desbordados por el trabajo adicional.
Las herramientas de IA no sólo agilizan el análisis financiero, sino que también pueden hacer que los análisis avanzados sean más accesibles para todos los equipos. Los directores financieros y los responsables de finanzas pueden generar automáticamente informes ad hoc para cubrir necesidades inmediatas de información, crear cuadros de mando y visualizaciones con lenguaje natural y generar narraciones automatizadas sin necesidad de conocimientos técnicos.
Todo esto conduce a una toma de decisiones más rápida en toda la organización, una mejor comunicación con las partes interesadas y un conocimiento más profundo para todos los equipos. Una herramienta de IA como Prophix Copilot pone los informes de autoservicio a disposición de todos los equipos mediante consultas en lenguaje natural, lo que significa que todo el mundo puede extraer informes y actualizar datos con solo hacer una pregunta, del mismo modo que lo harían con un colega humano.
Dos de los principales beneficios de las herramientas de IA en el análisis financiero son el aumento de los ingresos y la disminución de los costes operativos, según la investigación de Nvidia. Dado que las herramientas de IA agilizan y optimizan el análisis financiero, todas las partes interesadas pueden tomar mejores decisiones. En conjunto, todas estas decisiones se traducen en una mejor gestión de los gastos y un mayor rendimiento de la inversión, lo que se traduce en unos resultados más sólidos para la organización en su conjunto.
Dicho esto, la IA también aporta enormes beneficios dentro del proceso de análisis financiero, entre los que se incluyen:
Previsiones más precisas: Preparar una previsión depende de recopilar y analizar cantidades ingentes de datos, y es demasiado fácil pasar por alto una tendencia que transforme por completo su previsión. Las herramientas de IA pueden analizar el mismo conjunto de datos varias veces, por lo que es menos probable que pasen por alto estas tendencias sutiles.
Ciclos de cierre más cortos: El cierre financiero es a la vez esencial para el análisis financiero y laborioso. Cualquier mejora en el tiempo y el trabajo manual que conlleva este proceso hace que el análisis financiero general sea más eficaz, y la IA consigue ambas cosas con creces.
Mejora de la planificación estratégica: Las herramientas de IA democratizan el acceso a análisis financieros, modelos y escenarios. Cuando los líderes empresariales de toda la organización pueden obtener informes detallados y minuciosos con sólo pedírselo a un chatbot, es más fácil para todos tomar decisiones en línea con la estrategia global de la organización.
Postura de riesgo más sólida: Toda organización necesita asumir riesgos financieros para crecer. Un análisis financiero más profundo, impulsado por la IA, puede proporcionarle una mayor comprensión de cada riesgo potencial y cómo encaja en su estrategia más amplia.
Aunque las herramientas de IA ofrecen enormes ventajas, su implantación en su organización puede resultar tan difícil como la de otras herramientas de software, y a menudo conllevan riesgos adicionales. Pero si conoce estos retos -y las mejores prácticas que pueden ayudarle a mitigarlos- podrá agilizar su implantación y sacar más partido a estas herramientas.
Antes de implantar una nueva herramienta de IA, debe ser consciente de los siguientes retos:
A pesar de los retos que conlleva, la implantación de herramientas de IA aporta un enorme retorno de la inversión difícil de ignorar. Estas son algunas de las mejores prácticas para hacer frente a los retos de implementación más comunes:
La IA ha ido mucho más allá de la mera automatización. Se está convirtiendo rápidamente en una tecnología transformadora para los equipos financieros y el análisis financiero, del mismo modo que lo fueron tecnologías como la fotografía digital y los ordenadores personales baratos. Los equipos financieros asistidos por IA pueden pasar de ser analistas numéricos reactivos a facilitadores proactivos de un liderazgo basado en los datos y la información. La IA respalda la planificación estratégica, la mitigación de riesgos, el análisis del rendimiento y la elaboración de informes para las partes interesadas, no sólo para los equipos financieros, sino para toda la organización. Pone los resultados de los análisis financieros al alcance de todos, sin trabajo manual adicional.
¿Quiere ver lo que el análisis financiero basado en IA puede hacer por su equipo?
