Aplicaciones prácticas de la IA en el sector financiero
La inteligencia artificial ya no es una tecnología emergente en el sector financiero, sino una realidad operativa que está transformando el funcionamiento de las funciones financieras, la toma de decisiones y la gestión de costes. Para los responsables financieros, la cuestión ya no es si deben adoptar la IA, sino cómo hacerlo de manera eficaz y a qué ritmo.
Aplicaciones actuales en el ámbito financiero
Las aplicaciones de IA más consolidadas en el sector financiero se dan en ámbitos en los que el volumen de datos es elevado, los procesos están estructurados y el coste de los errores es asumible. La automatización de la contabilidad de proveedores, la conciliación bancaria, la gestión de gastos y la elaboración de informes financieros son ámbitos en los que las herramientas basadas en IA están aportando mejoras cuantificables en la eficiencia en la práctica, y no solo en teoría.
La detección de fraudes ha sido uno de los ámbitos en los que más se ha invertido en inteligencia artificial dentro del sector de los servicios financieros, donde el reconocimiento de patrones en tiempo real en los datos de las transacciones ha mejorado de forma demostrable las tasas de detección. En el ámbito de las finanzas corporativas, las aplicaciones equivalentes se centran en la detección de anomalías en los gastos de compras y en la contabilidad de acreedores, identificando facturas duplicadas, gastos no previstos en los contratos e inconsistencias en los precios de los proveedores.
La previsión del flujo de caja es otro ámbito de gran relevancia actual. Los modelos de aprendizaje automático que incorporan patrones de pago históricos, factores estacionales y señales económicas externas están generando previsiones a corto plazo más precisas que los métodos tradicionales. Para las empresas que gestionan el capital circulante de forma rigurosa, esta mayor precisión tiene un valor financiero directo.
Áreas en las que la IA aún no está dando resultados
Existe un gran entusiasmo en torno a las capacidades de la inteligencia artificial que supera lo que realmente se consigue en la práctica hoy en día. La planificación financiera estratégica, la modelización de escenarios complejos y la evaluación cualitativa de riesgos requieren un criterio humano que los sistemas actuales de inteligencia artificial no pueden reproducir con la fiabilidad que necesitan los departamentos financieros. Las organizaciones que adoptan la inteligencia artificial en estas áreas sin una supervisión adecuada asumen riesgos que no siempre son visibles hasta que se materializan.
El otro problema habitual es la calidad de los datos. Los sistemas de IA son tan buenos como los datos que procesan. Las organizaciones con sistemas ERP fragmentados, una gestión de datos inconsistente o una calidad deficiente de los datos maestros descubrirán que las herramientas de IA agravan sus problemas de datos existentes en lugar de resolverlos.
Un enfoque práctico
Los departamentos financieros que están obteniendo un valor real de la IA comparten una serie de características comunes. Han identificado procesos específicos de gran volumen en los que la IA puede reducir el trabajo manual. Han garantizado la calidad de los datos en esos procesos antes de implementar la IA. Han mantenido la revisión humana en los puntos críticos de decisión. Y han empezado poco a poco, han evaluado cuidadosamente los resultados y han ido ampliando la escala de forma gradual.
Los especialistas en adquisición de tecnología de ERA Group colaboran con los responsables financieros para evaluar herramientas de inteligencia artificial destinadas a aplicaciones financieras, garantizando que las decisiones de adquisición se basen en capacidades demostradas y no en las afirmaciones de los proveedores, y que las condiciones comerciales incentiven la obtención de resultados reales.
