3 casos de uso de la IA en las finanzas empresariales

A medida que la volatilidad económica sigue aumentando en frecuencia y magnitud, los equipos de planificación y análisis financiero (FP&A) se enfrentan a una presión sin precedentes. La elaboración de presupuestos trimestrales o anuales tradicionales se está volviendo obsoleta, incapaz de seguir el ritmo de los rápidos cambios, lo que hace que los presupuestos estáticos sean irrelevantes. Además, el crecimiento exponencial de las fuentes y el volumen de datos requiere amplios procesos de transferencia, conciliación y consolidación de datos antes de que la información pueda servir de base para los presupuestos, previsiones o planes. Pero los planificadores de negocios están de suerte. ¿Por qué? Varios casos de uso de la IA en las finanzas empresariales permiten un procesamiento de datos más rápido, una mayor precisión en las previsiones y una información más detallada.

La IA en finanzas, que se está convirtiendo rápidamente en esencial para todas las empresas, agiliza los procesos, desbloquea información valiosa e impulsa la toma de decisiones estratégicas. Pronto, la IA se integrará en todos los procesos financieros de las empresas. Por lo tanto, esta entrada de blog explora tres casos de uso de la IA en las finanzas empresariales, preparando el terreno para una inmersión más profunda en la innovadora solución de Machine Learning sensato de OneStream.

3 casos de uso de la IA en las finanzas empresariales

La incorporación de la IA en la planificación y el análisis financieros está cambiando radicalmente la forma en que las organizaciones hacen previsiones, presupuestos y toman decisiones estratégicas. Para mostrar por qué, exploremos 3 casos de uso transformadores de la IA en las finanzas empresariales:

1. Previsión predictiva

La previsión predictiva es una piedra angular de la FP&A, que permite a las organizaciones anticipar el rendimiento financiero futuro y tomar decisiones informadas. El análisis predictivo basado en IA ofrece un cambio de paradigma en la precisión y fiabilidad de las previsiones. ¿Cómo? Aprovechando algoritmos avanzados para analizar datos históricos y tendencias del mercado, identificar patrones y predecir con precisión los resultados financieros futuros. Estos modelos predictivos proporcionan información valiosa sobre la gestión del flujo de caja, las proyecciones de ingresos y la planificación de gastos.

Como resultado, los profesionales de las finanzas están capacitados para asignar recursos de manera eficiente y optimizar el rendimiento financiero.

2. Previsión y planificación automatizadas

Tradicionalmente, los procesos de previsión y planificación han sido tareas que requieren mucho tiempo y trabajo para los equipos de FP&A. Pero ya no. La automatización de la IA agiliza estos procesos al automatizar las tareas rutinarias, optimizar la asignación de recursos y mejorar la precisión y agilidad de las actividades de previsión y planificación. Con soluciones de IA especialmente diseñadas, el departamento de finanzas puede automatizar procesos financieros rutinarios (por ejemplo, la introducción de datos, la creación de previsiones y la conciliación). Y eso deja más tiempo para actividades de valor añadido.

Al integrar herramientas de automatización basadas en IA en los flujos de trabajo, las empresas pueden acelerar los procesos de toma de decisiones, mejorar la precisión de los datos y lograr ahorros de costes.

3. Análisis del rendimiento financiero

El análisis del rendimiento financiero es una función crítica dentro de FP&A. ¿Por qué? Este análisis permite a las organizaciones obtener una visión más profunda de los factores que afectan a las operaciones comerciales y a la rentabilidad. Mediante la IA integrada, este análisis se vuelve aún más perspicaz y práctico al descubrir patrones y relaciones ocultas dentro de los datos financieros, operativos y externos.

Por otro lado, los métodos de análisis tradicionales pueden tener dificultades para identificar correlaciones sutiles o interacciones complejas entre los diversos factores que influyen en el rendimiento financiero. Pero los algoritmos de IA destacan en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y en la detección de relaciones no lineales que pueden no ser evidentes de inmediato para los analistas humanos.

Al analizar diversas fuentes de datos (por ejemplo, estados financieros, métricas operativas, tendencias del mercado y factores macroeconómicos), la IA revela información matizada sobre los factores que determinan el rendimiento financiero. Los profesionales de las finanzas pueden ahora utilizar esta información para dirigir el negocio y mantenerse por delante de la competencia.

A medida que las finanzas continúan adoptando la IA, un enfoque de ML práctico y sensato, que equilibre la automatización con la transparencia y la visión humana, se ha vuelto cada vez más importante. Después de todo, una planificación eficaz es fundamental para que las empresas sigan siendo competitivas y se adapten a las condiciones cambiantes del mercado.

En OneStream, lo llamamos Sensible ML.

Presentamos Sensible ML

Sensible ML (ver Figura 1) de OneStream, diseñado específicamente para FP&A, supone un cambio de paradigma en el aprovechamiento de la IA para los profesionales de las finanzas. Al unificar a la perfección la IA dentro de una plataforma financiera empresarial, Sensible ML crea miles de previsiones y conocimientos que antes eran imposibles con los procesos manuales.

Figura 1: Flujo de proceso de Sensible ML

IA diseñada específicamente para FP&A en una plataforma unificada

Al integrar la IA, los equipos financieros pueden aprovechar a la perfección las capacidades de la IA sin tener herramientas, sistemas o equipos separados. Ya no es necesario que los científicos de datos creen una previsión sin comprender el valor empresarial. También se acabaron los días en que el equipo financiero recibe los resultados sin entender de dónde proceden las cifras.

En su lugar, con una IA diseñada específicamente para finanzas y operaciones, los planificadores empresariales crean de forma independiente previsiones respaldadas por el aprendizaje automático. Y estos planificadores lo hacen para todo el proceso de previsión del Machine Learning, desde la ingestión y calidad de los datos hasta la construcción de modelos, pasando por la utilización y el consumo. Como resultado, los profesionales de las finanzas pueden ahora explicar sus previsiones precisas con confianza y a escala a través de cientos o miles de previsiones.

Sensible ML también incorpora factores externos (por ejemplo, el clima, factores macroeconómicos) para crear pronósticos altamente precisos y utiliza un concepto único e innovador: el Model Arena.

El Model Arena ofrece precisión a medida al seleccionar automáticamente el modelo más eficaz para cada artículo de línea previsto. En cambio, el enfoque de talla única aplica un único modelo para todos los artículos de línea previstos, sin tener en cuenta las características de cada combinación de producto-ubicación. En cambio, el enfoque del Model Arena produce un nivel de precisión mucho mayor al tener en cuenta los matices de los diferentes productos previstos por ubicaciones.

Polaris, líder mundial en deportes de motor cuyos productos tienen características muy diferentes, ofrece un buen ejemplo del poder de Sensible ML. ¿Por qué? Con Sensible ML, Polaris puede ahora hacer previsiones para productos y ubicaciones específicos con modelos distintos en toda la empresa. Solo un modelo de AA único y adaptado a las motos de nieve o los vehículos todoterreno de Polaris puede crear una previsión de ventas precisa. A su vez, Polaris puede optimizar los procesos posteriores (por ejemplo, la asignación de recursos) o maximizar el margen de contribución.

El Model Arena de Sensible ML selecciona automáticamente el modelo de Machine Learning más preciso para cada combinación de producto-ubicación dentro de las diferentes unidades de negocio. En última instancia, Sensible ML proporciona a los profesionales de las finanzas una visión más profunda de los escenarios financieros futuros, lo que permite una mejor toma de decisiones y planificación estratégica.

Conclusión

A medida que la IA siga evolucionando, el impacto en las finanzas empresariales no hará más que intensificarse. La IA seguirá revolucionando las prácticas tradicionales y abriendo nuevas oportunidades de crecimiento e innovación. Desde el análisis predictivo hasta la automatización de procesos y la gestión de riesgos, la IA permite a las empresas afrontar complejos retos financieros con confianza y agilidad. Los profesionales de las finanzas que utilizan la solución Sensible ML de OneStream pueden así liberar todo el potencial de la IA para impulsar el éxito empresarial sostenible en la era digital.

Más información

¿Quiere conocer más casos de uso de la IA en las finanzas empresariales para los equipos de planificación y análisis financieros? Esté atento a las publicaciones adicionales de nuestra serie de blogs sobre el Machine Learning sensato, o descargue nuestro informe técnico aquí.