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Transformación Digital

Cómo usar la inteligencia artificial en las finanzas

por Yooz el 21.06.2023

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La inteligencia artificial (IA) y la transformación digital han estado revolucionando el mundo de las finanzas en los últimos años. A pesar de que las aplicaciones de la IA en finanzas son diversas, generalmente se reduce a hablar de ellas por temas de detección de fraude o para medir los riesgos de una inversión.  

En este artículo hablamos de cómo usar la inteligencia artificial en el día a día de un departamento de contabilidad de una empresa, en particular a lo largo del proceso de Cuentas a Pagar, y exploramos cómo los directores financieros pueden beneficiarse de ella sin importar la industria en la que trabajen.

 

¿Cómo puede ayudar la IA a automatizar el proceso de Cuentas a Pagar? 

 

El proceso de Cuentas a Pagar abarca todas las etapas de la compra de bienes o servicios, desde la solicitud de compra inicial hasta el pago final al proveedor. Este proceso puede automatizarse utilizando tecnologías de IA como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático, incluyendo las siguientes etapas: 

Identificación de proveedores 

AI analiza los datos históricos de los proveedores y los contratos se puede identificar a los proveedores más adecuados para llevar a cabo un servicio específico o a quien comprar un producto concreto. 

Gestión de solicitudes de compra 

La IA analiza y procesa las solicitudes de compra, extrayendo automáticamente la información pertinente de formularios o correos electrónicos y clasificándolas en las categorías adecuadas. 

Validación de pedidos 

La IA permite validar automáticamente los pedidos cotejando la información facilitada por el comprador con las políticas y contratos de compra existentes. 

Procesamiento de facturas 

Gracias a la tecnología OCR, la IA puede extraer información de las facturas de los proveedores y compararlas automáticamente con los pedidos y los acuerdos de precios. Esto significa que cualquier error o discrepancia puede detectarse y resolverse más rápidamente. 

Aprobación de pagos 

La IA puede automatizar el proceso de aprobación de pagos analizando las normas de aprobación y comprobando el cumplimiento de las políticas de la empresa. El proceso de pago se acelera, al tiempo que se mantienen los controles necesarios. 

Mediante la automatización de estos pasos utilizando IA, las empresas pueden reducir las tareas manuales, minimizar los errores, acelerar los tiempos de procesamiento y mejorar la eficiencia general del proceso de Cuentas a Pagar. Sin embargo, es importante señalar que la IA no sustituye por completo la intervención humana en todos los aspectos del proceso de Cuentas a Pagar. La supervisión y validación humanas siguen siendo necesarias para las decisiones críticas y estratégicas. 

También hay que señalar que una empresa puede decidir implantar la IA en determinadas fases de su proceso, sin estar obligada a automatizar todo su proceso de Cuentas a Pagar. Cada empresa puede aprovechar las ventajas de la IA y automatizar lo que desee, manteniendo los procedimientos manuales para lo que no quiera automatizar.

 

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¿Cómo se puede usar la IA facilitar en el análisis de datos y la gestión de los riesgos asociados? 

 

Análisis de datos 

La IA puede procesar y analizar grandes cantidades de datos de facturas, extrayendo información valiosa. Mediante técnicas de aprendizaje automático, puede identificar tendencias, patrones y anomalías en los datos de las facturas, lo que permite comprender mejor el gasto, el comportamiento de los proveedores y otros factores relevantes. 

Detección de errores y anomalías 

La IA puede detectar automáticamente errores y anomalías en los datos de las facturas. Por ejemplo, puede identificar importes incorrectos, números de factura duplicados, incoherencias en la información sobre proveedores, etc. De este modo, ayuda a evitar errores de procesamiento y a garantizar la exactitud de los datos. 

Detección del riesgo 

La IA puede ayudar a detectar el riesgo de las facturas. Puede identificar facturas que presenten un riesgo potencial, como proveedores de alto riesgo o facturas sospechosas de fraude. También ayuda a controlar los problemas de conformidad, como las facturas que no cumplen las políticas internas o las normativas externas. Al identificar los riesgos potenciales, la empresa logra más reactividad para tomar las medidas adecuadas para mitigar mayores repercusiones. 

Predicción y planificación 

Analizando los datos históricos de las facturas, la IA puede hacer predicciones y proyecciones. Por ejemplo, puede predecir tendencias de gasto, costes futuros, retrasos en los pagos o fluctuaciones de la demanda. Estas previsiones ayudan a planificar los recursos, optimizar el flujo de caja y tomar decisiones más informadas, basándose en datos. 

Gestión de riesgos 

De forma similar a las facturas, se pueden automatizar los procesos de gestión de riesgos, como la evaluación de proveedores, utilizando datos y modelos predefinidos. Esto acelera la toma de decisiones y reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para evaluar manualmente los riesgos. 

Al combinar el análisis de datos y la gestión de riesgos, la IA puede mejorar la eficiencia, la precisión y el cumplimiento en el proceso de tramitación de facturas, ayudando a las empresas a identificar riesgos, tomar decisiones con conocimiento de causa y optimizar sus operaciones financieras.

 

 

¿Qué herramientas y software de inteligencia artificial facilitan la contabilidad?

 

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) 

Las herramientas de OCR utilizan la IA para extraer automáticamente información relevante de documentos, como facturas o formularios de pedido. Esto permite convertir datos no estructurados en datos utilizables, acelerando el proceso de procesamiento de documentos. 

Procesamiento automático del lenguaje natural (PLN) 

Las herramientas de PLN permiten a la IA comprender e interpretar el lenguaje humano. En contabilidad y finanzas, puede utilizarse para analizar solicitudes de compra, correos electrónicos o contratos para extraer información clave, identificar categorías de compra o detectar anomalías. 

Aprendizaje automático 

El aprendizaje automático es una rama de la IA que permite a los sistemas mejorar y tomar decisiones basadas en datos. En el contexto de la contabilidad y las finanzas, puede utilizarse para entrenar modelos que permitan reconocer patrones de gasto, predecir plazos de entrega o detectar fraudes. 

Automatización del flujo de trabajo 

Las herramientas de automatización del flujo de trabajo basadas en IA permiten gestionar las distintas fases del proceso de Cuentas a Pagar de forma fluida y automática. Estas herramientas pueden guiar, a través de todo el proceso, las solicitudes de compra, las aprobaciones, la validación de pedidos y el pago final, siguiendo las normas y políticas de la empresa. 

Inteligencia de negocio y análisis estratégico  

Las herramientas de análisis e inteligencia empresarial basadas en IA permiten visualizar, analizar e interpretar los datos. Entre otras cosas, esto puede ayudar a las empresas a identificar tendencias, optimizar el gasto, evaluar el rendimiento de los proveedores y tomar decisiones de compra basadas en datos.

 

Estas herramientas de IA pueden utilizarse de forma combinada para automatizar las distintas etapas del proceso contable, reducir las tareas manuales, acelerar los tiempos de procesamiento, minimizar los errores y mejorar la eficiencia general del proceso financiero. Es importante elegir las herramientas que mejor se adapten a las necesidades específicas de la empresa y asegurarse de que se integran adecuadamente en la infraestructura existente.

 

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¿Por qué automatizar los procesos financieros te asegura mantener la ventaja competitiva?  

 

Las empresas que siguen utilizando un proceso manual de gestión de facturas pueden perder competitividad por varias razones: 

 

Costes elevados

 

El procesamiento manual de las facturas requiere una intervención humana significativa, lo que se traduce en elevados costes laborales. Tareas manuales como la introducción de datos, la verificación manual y la aprobación de facturas requieren mucho tiempo y recursos adicionales. Esto puede aumentar la carga de trabajo e incrementar los costes operativos de la empresa. 

 

Errores y retrasos

 

El procesamiento manual de facturas es propenso a errores humanos. Los errores en la introducción de datos pueden provocar inexactitudes en la información contable, retrasos en los pagos o facturas mal dirigidas. Estos errores pueden dañar las relaciones con los proveedores, acarrear sanciones económicas y afectar a la reputación de la empresa. 

 

Tiempos de procesamiento más largos

 

El procesamiento manual de facturas puede ser un proceso largo y laborioso, que requiere la manipulación física de documentos y pasos manuales repetitivos. Por lo tanto, conduce a tiempos de procesamiento más largos, retrasa los pagos a los proveedores y potencialmente daña las relaciones comerciales. 

 

Falta de visibilidad y control:  

 

Con un proceso de tramitación manual, puede resultar difícil tener una visibilidad completa del estado de las facturas y hacer un seguimiento eficaz de los pagos. Esto puede llevar a una pérdida de control sobre los compromisos financieros y dificultar la toma de decisiones estratégicas basadas en información precisa. 

 

Falta de eficiencia y agilidad:  

 

Las empresas que siguen utilizando procesos manuales de gestión de facturas pueden carecer de la eficiencia operativa y la agilidad necesarias para responder a las demandas del mercado. Los procesos manuales pueden ser menos flexibles y más lentos a la hora de adaptarse a los cambios, lo que puede obstaculizar la innovación empresarial y la capacidad de respuesta. 

 

Al adoptar soluciones de automatización basadas en inteligencia artificial (IA) para el procesamiento de facturas, las empresas pueden mejorar su ventaja competitiva. La automatización puede reducir costes, acelerar los tiempos de procesamiento, minimizar errores, mejorar la visibilidad y el control, y aumentar la eficiencia y la agilidad operativas. Como resultado, las empresas pueden centrarse más en tareas de mayor valor añadido y posicionarse más ventajosamente en el mercado. 

 

Ciberseguridad: ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar en la detección de fraudes y auditorías? 

 

La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel importante en la identificación de fraudes en las facturas durante el proceso de cuentas a pagar (AP).

 

Análisis de patrones

 

La IA puede analizar grandes volúmenes de datos de facturas y buscar patrones sospechosos o irregulares. Esto puede incluir discrepancias en los montos, proveedores desconocidos, cambios repentinos en los patrones de facturación o facturas que no se ajustan a los patrones normales de la empresa.

 

Comparación de datos 

La IA puede comparar los datos de las facturas con otros conjuntos de datos, como registros de proveedores, contratos y datos históricos. Esto ayuda a detectar discrepancias o inconsistencias en la información, como números de cuenta bancaria incorrectos o facturas que no coinciden con los términos acordados en los contratos.

 

Análisis de texto

 

La IA puede utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar el texto de las facturas y buscar palabras o frases que sean indicativas de fraudes, como facturas falsas, términos de pago no autorizados o información engañosa. 

Aprendizaje automático

 

La IA puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para entrenar modelos que aprendan a identificar patrones de fraude en función de datos históricos. A medida que el modelo se entrena con más datos, se vuelve más efectivo en la detección de fraudes en las facturas.

 

Análisis de datos externos

 

La IA puede integrarse con fuentes de datos externas, como bases de datos de proveedores fraudulentos o listas de sanciones, para verificar la autenticidad de los proveedores y detectar posibles fraudes. 

Es importante tener en cuenta que la IA no puede detectar fraudes con un 100% de precisión, pero puede ayudar a identificar patrones y anomalías que pueden requerir una mayor revisión o investigación por parte del equipo de cuentas a pagar. La combinación de la IA con la experiencia humana y los controles internos adecuados es crucial para una detección eficaz de fraudes en las facturas.

 

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Estrategia: ¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudar en la toma de decisiones financieras?

 

La inteligencia artificial (IA) utiliza técnicas de análisis predictivo en los procesos de cuentas a pagar (AP) para predecir y tomar decisiones informadas sobre aspectos financieros y flujos de efectivo futuros. A continuación, se describe cómo trabaja la IA en el análisis predictivo en los procesos de cuentas a pagar:

 

Recopilación y preparación de datos

 

La IA recopila y prepara los datos históricos relevantes para el análisis predictivo en los procesos de AP. Estos datos pueden incluir información sobre facturas, pagos, plazos de pago, proveedores y otros aspectos financieros. 

Análisis y modelado de datos

 

La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas para analizar los datos recopilados. Puede aplicar diferentes técnicas de modelado, como regresión, series de tiempo o redes neuronales, para encontrar patrones y relaciones entre las variables financieras. 

Entrenamiento del modelo 

La IA entrena el modelo predictivo utilizando los datos históricos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a identificar patrones y tendencias en los datos que están relacionados con los pagos, los retrasos en los pagos, los patrones de gasto y otros aspectos relevantes de los procesos de AP.

 

Predicciones y toma de decisiones 

Una vez que el modelo ha sido entrenado, se utiliza para hacer predicciones sobre futuros pagos, flujos de efectivo o posibles retrasos en los pagos. Estas predicciones pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas, como la gestión de la liquidez, la planificación de pagos y la identificación de riesgos financieros. 

 

Actualización y mejora del modelo 

La IA puede seguir actualizando y mejorando el modelo a medida que se recopilan nuevos datos y se obtienen más resultados. Esto permite que el modelo se ajuste y se adapte a cambios en los patrones financieros y a nuevas situaciones. 

 

La IA en el análisis predictivo en los procesos de cuentas a pagar ayuda a las empresas a anticiparse a los pagos, identificar posibles problemas de flujo de efectivo, optimizar la gestión financiera y tomar decisiones más informadas y estratégicas en relación con los pagos y los proveedores. 

 

El uso de la inteligencia artificial en las finanzas permite maximizar las diferentes tecnologías que se pueden aplicar en procesos como las cuentas a pagar, detectando errores e incluso posibles fraudes, optimizando el flujo de trabajo y llegando incluso a realizar un análisis predictivo que facilite la toma de decisiones. 

 

 

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