Entre las pymes chilenas y mayor eficiencia y decisiones estratégicas en el área de finanzas gracias a la inteligencia artificial, existen barreras de adopción económicas, de conocimiento técnico y resistencia al cambio, pero uno de los obstáculos más significativos es la falta de entendimiento sobre lo que esta tecnología puede lograr.
Lo cierto es que, hoy en día, el manejo de IA en finanzas se está convirtiendo en una necesidad para que cualquier empresa se mantenga competitiva y logre crecer a largo plazo, con una inversión similar, pero con mayores retornos, así que ahora es el momento de comenzar a adoptarla.
El camino hacia la implementación total es largo, pero en este artículo te ayudamos a iniciarlo con 7 aplicaciones que la inteligencia artificial ya está teniendo en el área de finanzas empresariales.
Todo esto, con el fin de que inicies cuanto antes a buscar soluciones relevantes y tu empresa se pueda beneficiar de esta tecnología desde ahora, acudiendo con el proveedor de servicios indicado o iniciando su propio proyecto de IA.
Registro y administración contable
La inteligencia artificial ya está siendo incorporada en distintos software de contabilidad para mejorar su funcionalidad a partir de la capacidad de la tecnología para visualizar, procesar y clasificar datos.
Más específicamente, la IA se integra a sistemas bancarios y de facturación para detectar transacciones, registrarlas y clasificarlas en categorías específicas (deducibles, no deducibles) de acuerdo con patrones históricos, de tal forma que se aseguran registros fiables y automatizados que ahorran tiempo y simplifican procesos de declaración de impuestos.
Odoo y Chipax son ejemplos claros de esta aplicación actualmente.
Previsión de liquidez y realización de proyecciones
Con sus capacidades actuales, la IA ya puede ir más allá del registro y la organización de datos, poseyendo el potencial para asistir también en procesos estratégicos de análisis financiero, como la generación de previsiones de liquidez y proyecciones, así como la generación de recomendaciones personalizadas según la información disponible.
Por ejemplo, Xepelin utiliza esta tecnología para brindar datos actualizados de compras y ventas partiendo de registros de facturación y luego analizarlos en busca de tendencias; con base en flujos de caja históricos, anticipa posibles déficits y realiza sugerencias de acción, como financiamiento.
En esencia, muchos productos actuales de inteligencia artificial orientada a finanzas analizan la información proporcionada de desempeño y detectan patrones pasados para predecir fluctuaciones futuras, las cuales sirven para actuar de manera proactiva ante cambios.
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Análisis de crédito
En el sector fintech, la IA está siendo aprovechada para brindar apoyo en tareas de análisis crediticio con el fin de realizar aprobaciones de menor riesgo. Esto mediante algoritmos que procesan la información que se requiere para estimar la capacidad de pago de una empresa, pero con mayor precisión y rapidez.
¿Esto cómo beneficia a las pymes? En efecto, no se trata de una forma de optimización financiera interna, pero permite tener acceso más rápido a financiación cuando es necesario, y los algoritmos utilizados están evolucionando para dar estimaciones precisas con poca información, algo esencial para el acceso crediticio de negocios con poco historial.
Escaneo de tickets de gasto
Brindando apoyo al área de control y manejo de gastos, la inteligencia artificial ha sido integrada en diversos software de gestión que aprovechan sus capacidades para interpretar información visual, no solo escrita, y registrarla en otro formato.
A mayor detalle: partiendo de fotos de recibos de compra, la IA extrae la información relevante en el sentido financiero y contable para posteriormente ubicarla en los registros pertinentes, brindando así visibilidad estratégica sobre cada gasto.
Ejemplos vigentes son los de Zoho y Mendel.
Detección de fraude interno y externo
Por su habilidad para entender patrones, la IA está siendo utilizada también en la detección de fraudes, tanto internos como externos.
En el ámbito interno, puede aprender patrones de transacciones y monitorear datos en busca de compras o ventas que salen de lo normal y merecen investigación, alertando al personal responsable de manejar incidentes. Desde lo externo, puede reconocer patrones normales e inusuales de facturación de proveedores para identificar facturas falsas, por ejemplo.
Se trata de una función con menos oferta en general, pero es representada en el país por software como Ceptinel y SAS Fraud Management en el país.
Optimización de costos
Las capacidades de analítica de la inteligencia artificial están comenzando a ser utilizadas también en la optimización de costos. Por ejemplo, asistiendo en la detección de gastos innecesarios, como suscripciones, pólizas, posiciones redundantes, procesos excesivos, etc.
Como tal, no existen opciones populares de software en las que esta capacidad ya se encuentre integrada, sino que algunas empresas y firmas de consultoría están empezando a probar con ella. Sin embargo, se trata de una funcionalidad que vale la pena tener en mente.
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Análisis de cobranza
De manera similar a como la IA está siendo utilizada por instituciones financieras para analizar la situación crediticia de aplicantes a financiamiento y llegar a mejores decisiones de aprobación, plataformas como Moonflow están aprovechándola para ayudar a empresas a manejar sus procesos de crédito y cobranza.
Diferente software brinda diferentes funciones, pero, en general, en esta área la IA está desempeñando tareas de segmentación, generación de estrategias y ejecución de cobranzas con agentes de IA.
Hoy en día, estas son las principales aplicaciones que la IA está teniendo en el área de gestión financiera empresarial. No obstante, dada su extremadamente rápida evolución, es muy posible que pronto surjan nuevas formas de aprovecharla en este y otros departamentos.
Esto deja clara una cosa: para explotar el potencial de esta tecnología, el momento ideal para conocer nuevas funciones y aprender a utilizarlas es ahora, todo con el fin de ir explorando la inteligencia artificial y empezar a recibir sus beneficios poco a poco, dominándola sobre la marcha.
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