Volver atrás
Gestión de tesorería
Digitalización

Inteligencia Artificial o cómo dotar de predictibilidad a la tesorería

March 17, 2023

Uno de los habilitadores tecnológicos alojados en Cloud es la Inteligencia Artificial, con todas sus variantes: ‘Machine Learning’ o Aprendizaje Automático a partir de algoritmos programados y ‘Deep Learning’ o Aprendizaje Profundo para identificar patrones de comportamiento con los que crear nuevas oportunidades de negocio a través de redes neuronales que simulan el proceso de aprendizaje a partir de la experiencia.

Como vamos a desarrollar, esta tecnología es la que va a provocar un salto cualitativo en la función de la Tesorería 4.0 o Finanzas 4.0, cambiando la forma de trabajar y los perfiles profesionales. 

Proceso

Gracias a la conectividad, los datos generados dentro de una organización se recolectan en tiempo real y de forma automática. Son almacenados en Cloud, donde softwares de inteligencia artificial los procesan y analizan explotando al máximo la información recabada, bien para el propio aprendizaje de los modelos inteligentes, bien para ofrecer respuestas avanzadas ante diferentes escenarios

Es fundamental tener un gran volumen de datos para extraer los de calidad y aportar así resultados más precisos. Datos de negocio del momento presente que se cruzan con datos históricos y futuros y otras variables macroeconómicas. Con este Big Data, los software de Inteligencia Artificial interpretan muchas variables con una agilidad y precisión que las personas no somos capaces de lograr. Como resultado, el sistema ofrece soluciones a diferentes eventualidades que pueden surgir en la gestión de la caja y la deuda, ayudando a los financieros y tesoreros a tomar decisiones más rápidas y más certeras al estar fundamentadas en datos. 

En definitiva, las técnicas de inteligencia avanzada se nutren de estos datos y permiten encontrar y aprender la correlación entre variables predictoras con la variable objetivo. En general, el uso de estos modelos puede permitir encontrar nuevos contextos no evidentes a partir de colecciones de datos y aprender de los mismos para adaptarse a nuevas situaciones.

Casos de uso

Aterrizado a la tesorería, los casos de uso son múltiples a nivel de optimización de procesos operativos y de flujo de caja. Por ejemplo, al ejecutar movimientos automáticos en tiempo real a partir de la información de entradas y salidas de flujo de caja, tanto presentes como futuras, los algoritmos de inteligencia artificial son capaces, junto con las conexiones a los diferentes ERPs, de entender de manera autónoma cuál va a ser la posición o situación de caja a futuro y poder, de esta manera, ajustarla u optimizarla automáticamente. Esto tiene su aplicación directa en la creación de flujos de caja automáticos.

Otro caso de uso se da en la conciliación. Los programas pueden detectar ingresos y gastos y “matchear” o relacionar dichos cobros y pagos con las previsiones previas de movimientos en las cuentas, realizando una contabilidad automática de dichos movimientos en el ERP, automatizando de esta manera labores manuales que suponen muchas horas de trabajo para los equipos financieros de las empresas. Con un motor de Inteligencia Artificial se reconcilia automáticamente viendo el histórico y reconociendo patrones de conducta del pasado.

Automatización que ahorra tiempo en tareas administrativas manuales y minimiza errores humanos y que es extensiva a otros procesos financieros como la contabilización, la proyección de previsiones de tesorería más fiables o la elaboración del ‘pool’ bancario, entre otros.  

A nivel de recursos monetarios, la información basada en el pasado, presente y futuro de las empresas mejora la predictibilidad de sus flujos de caja a futuro. Se pueden crear automatismos de flujos de dinero entre cuentas a partir de esa predictibilidad del negocio, lo que abre la puerta a construir nuevos productos y servicios financieros que simplifiquen y optimicen mucho los procesos de tesorería. Ello impacta directamente en la compañía, permitiendo potenciales ahorros de costes al poder mitigar posiciones que la compañía tenga abiertas o posiciones de descubierto y ser mucho más ágil en toda su operativa.

Asimismo, y no menos importante, con la Inteligencia Artificial se crea un sistema de alertas de seguridad para, por ejemplo, detectar una situación inusual en comparación a los datos históricos, prevenir y prever situaciones de tensiones de liquidez, identificar patrones no habituales de pagos y evitar así fraudes o fugas de flujos de capital. En definitiva, anticipar anomalías.

De este modo, podríamos resumir cuatro grandes bloques de valor del uso de un software de Inteligencia Artificial: 

·        Eficiencia: rapidez y reducción de errores. 

·        Control de riesgos y posibles fraudes. 

·        Predictibilidad de liquidez y flujos de caja. 

·        Personalización del servicio. 

Conoce cómo puedes dotar de inteligencia artificial tu operativa financiera y revolucionar la gestión de tesorería con nuestro nuevo Libro Blanco de Megatendencias de Tesorería 4.0

Toni
Berga
Co-founder @ Embat
Toni Berga, cofundador de Embat, cuenta con una trayectoria profesional de más de una década en J.P. Morgan, donde desempeñó el cargo de director ejecutivo en el área de banca de inversión y banca comercial para empresas familiares en España y el Reino Unido.

Ready to flow?

Contacta con nosotros