IA en Finanzas: 10 formas en que las empresas utilizan la IA en el sector de los servicios financieros

El sector de los servicios financieros está experimentando una revolución impulsada por la inteligencia artificial (IA) que está remodelando todos los aspectos de las operaciones. Al navegar por las complejidades de la moderna gestión del rendimiento corporativo (CPM), los responsables de la toma de decisiones y los directores financieros recurren a la IA no solo como herramienta, sino como socio estratégico. Este socio aporta precisión, velocidad y conocimiento a un sector repleto de datos. La influencia de la IA abarca desde la automatización de tareas mundanas hasta la creación de sofisticados procesos analíticos, transformando los datos en un tesoro de oportunidades estratégicas.

¿Qué es IA en Finanzas?

La IA en finanzas, cuyo significado se refiere a la capacidad de las máquinas para imitar funciones humanas como el aprendizaje y la toma de decisiones, se utiliza para optimizar procesos financieros mediante tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la analítica predictiva.

Revolucionando las Finanzas: La ventaja de la IA en Finanzas

Esta integración de la IA en el ámbito financiero es algo más que un cambio incremental: es un salto evolutivo. ¿Cómo? La IA facilita una eficiencia sin precedentes y altera los métodos tradicionales. A continuación, exploramos 10 aplicaciones convincentes que demuestran cómo la IA ya mejora el sector de los servicios financieros, abriendo puertas a la innovación y la ventaja competitiva.

1. Detección y prevención del fraude

Los sistemas de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de transacciones en tiempo real para identificar patrones y anomalías que puedan indicar actividades fraudulentas. Al aprender de los datos históricos de fraude, la IA puede predecir posibles escenarios de fraude y alertar al equipo financiero, reduciendo así el riesgo y las posibles pérdidas financieras.

Ejemplo: Mastercard utiliza un sistema basado en IA llamado Decision Intelligence para analizar transacciones en tiempo real. Para prevenir el fraude, este sistema evalúa la autenticidad de una transacción y proporciona una puntuación de fraude más precisa para reducir los falsos rechazos.

2. La IA en Finanzas: Previsión del flujo de caja

La IA mejora significativamente la previsión del flujo de caja analizando numerosos factores que podrían afectar a los flujos de caja futuros (por ejemplo, tendencias del mercado, efectos estacionales y datos financieros históricos). Con estas mejoras, los directores financieros pueden tomar decisiones más informadas sobre las inversiones, la gestión de la deuda y las necesidades de capital circulante.

Ejemplo: HighRadius ofrece soluciones de previsión de tesorería basadas en IA que analizan datos históricos, tendencias del mercado y variables específicas de la empresa para proporcionar previsiones precisas del flujo de caja. Con esas soluciones, los CFO pueden tomar decisiones informadas sobre la gestión de la liquidez.

3. Informes automatizados

Las herramientas de IA pueden generar automáticamente informes financieros rutinarios, como cuentas de resultados, balances y estados de flujo de caja. Con la automatización, el departamento financiero puede ahorrar tiempo y recursos considerables, al tiempo que garantiza la precisión y coherencia de los informes financieros.

Ejemplo: OneStream es una plataforma basada en la nube y mejorada con IA que automatiza los informes financieros y el cumplimiento normativo. Con la plataforma, Finanzas puede agilizar la recopilación de datos, la generación de informes y el análisis, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para producir documentos financieros.

4. Análisis del riesgo crediticio

Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las empresas pueden predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla un préstamo. La IA puede analizar el historial crediticio de un prestatario, sus patrones de transacción y su comportamiento en las redes sociales para proporcionar una evaluación más precisa del riesgo crediticio.

Ejemplo: Upstart, una plataforma de préstamos, utiliza la IA para evaluar la solvencia de los solicitantes de préstamos mediante el análisis de miles de puntos de datos, incluidos algunos no tradicionales como la educación. Gracias a la IA, la empresa puede así predecir el riesgo con mayor precisión que los modelos tradicionales.

5. Servicios bancarios personalizados

La IA permite a bancos e instituciones financieras ofrecer asesoramiento financiero personalizado y recomendaciones de productos basadas en el historial de transacciones, los hábitos de gasto y los objetivos financieros de los clientes. Gracias a esta personalización, las entidades pueden mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

Ejemplo: La plataforma COiN de JPMorgan Chase utiliza IA para analizar documentos legales y extraer puntos de datos y cláusulas esenciales. Gracias a la IA, JPMorgan ha reducido drásticamente el tiempo que los abogados deben dedicar a estas tareas de 360.000 horas al año a apenas segundos.

6. Gestión de inversiones

A una fracción del coste de los asesores financieros tradicionales, los robo-asesores impulsados por IA están remodelando la gestión de inversiones al proporcionar asesoramiento de inversión personalizado y gestión de carteras. Supervisan continuamente las condiciones del mercado y ajustan automáticamente las carteras de inversión para optimizar los rendimientos.

Ejemplo: Betterment, un servicio de robo-advisor, utiliza algoritmos para gestionar las inversiones de los usuarios. Con los algoritmos, el servicio optimiza las carteras en función del nivel de riesgo con el que los usuarios se sienten cómodos y se ajusta automáticamente a los cambios del mercado.

7. Cumplimiento normativo

La IA en los sistemas financieros se está utilizando para automatizar el seguimiento y la presentación de informes de cumplimiento normativo . Al supervisar continuamente las transacciones y operaciones financieras, la IA puede identificar posibles problemas de cumplimiento y ayudar a las empresas a evitar costosas sanciones.

Ejemplo: La plataforma de IA Ayasdi ofrece soluciones para que las instituciones financieras mejoren los procesos de cumplimiento bancario y contra el blanqueo de capitales. Para ello, la plataforma utiliza el aprendizaje automático para detectar patrones y anomalías que los analistas humanos podrían pasar por alto.

8. Procesamiento de facturas

La IA agiliza el flujo de trabajo de procesamiento de facturas extrayendo automáticamente la información de las facturas, cotejándola con las órdenes de compra y procesando los pagos. Esta racionalización no sólo aumenta la eficiencia de los procesos de cuentas por pagar, sino que también reduce los errores.

Ejemplo: Kofax automatiza el procesamiento de facturas con IA, capturando los datos de las facturas, validándolos con los pedidos de compra y ejecutando el procesamiento de pagos. Con la automatización, la empresa elimina los errores de introducción manual y acelera el proceso de cuentas por pagar.

9. Análisis predictivo

Gracias a la IA, el análisis predictivo puede pronosticar tendencias y condiciones de mercado futuras, proporcionando a los directores financieros y a los profesionales de planificación y análisis financiero (FP&A) información valiosa para la planificación financiera estratégica. Los algoritmos de IA analizan los datos históricos y las señales del mercado para predecir las tendencias bursátiles, las fluctuaciones monetarias y los cambios económicos.

Ejemplo: OneStream Sensible AI Services proporciona análisis de big data que permite a las instituciones financieras utilizar la IA para el análisis predictivo. Con estos servicios, las empresas de servicios financieros obtienen información sobre las tendencias futuras del mercado y mejoran la toma de decisiones estratégicas.

10. Chatbots para atención al cliente

En el sector de las finanzas, los chatbots impulsados por IA se utilizan cada vez más para proporcionar atención y servicio al cliente al instante. Estos chatbots pueden manejar una amplia gama de consultas de los clientes, desde saldos de cuentas e historial de transacciones hasta asesoramiento financiero y recomendaciones de productos.

Ejemplo: Erica de Bank of America es una IA activada por voz y chat que ayuda a los clientes con las tareas bancarias. Con Erica, los clientes pueden consultar saldos, enviar dinero u obtener información financiera basada en sus hábitos personales de compra.

Adoptar la IA en Finanzas

Cada uno de los ejemplos anteriores ilustra el potencial transformador de la inteligencia artificial en diversas facetas del sector financiero. Desde mejorar la experiencia del cliente con servicios personalizados hasta reforzar la detección del fraude y agilizar el cumplimiento de la normativa, las tecnologías de IA están desempeñando un papel crucial en la configuración del futuro de las Finanzas. Estas tecnologías, a medida que sigan evolucionando y madurando, aportarán capacidades cada vez mayores para ofrecer soluciones aún más innovadoras a los retos a los que se enfrenta el sector financiero.

De este modo, se eleva el papel del director financiero y del equipo de finanzas, permitiéndoles impulsar el valor empresarial estratégico a través de análisis de datos y perspectivas avanzadas.

Conclusión

La integración de la IA en Finanzas está revolucionando la forma en que las empresas gestionan sus finanzas, interactúan con los clientes y toman decisiones estratégicas. A medida que la tecnología de IA siga evolucionando, se espera que su impacto en el sector financiero crezca aún más, ofreciendo nuevas formas de impulsar la eficiencia, reducir costes y mejorar el rendimiento financiero. La Oficina del Director Financiero, con su posición estratégica dentro de las empresas, está a la cabeza de esta transformación. Aprovechando la inteligencia artificial, el departamento financiero puede sortear mejor las complejidades de la gestión financiera moderna e impulsar el éxito empresarial.

IA en Finanzas: Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA en el ámbito financiero?

La IA en Finanzas permite detectar fraudes, gestionar riesgos de manera más eficiente, personalizar servicios para los clientes y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, mejorando así la competitividad y la eficiencia operativa de las empresas financieras.

¿Cuáles son los retos de implementar IA en las finanzas en empresas?

Los principales retos incluyen la integración con sistemas existentes, la capacitación del personal y la necesidad de cumplir con normativas de protección de datos y ciberseguridad.

¿Cómo puede la IA contribuir al ahorro en finanzas?

La IA puede optimizar procesos financieros, como la gestión de presupuestos y la identificación de gastos innecesarios, ayudando a las empresas y particulares a ahorrar dinero. También facilita decisiones informadas mediante análisis predictivos y automatización, reduciendo costos operativos.

¿Puede la IA automatizar el proceso de presupuestos?

Sí, la IA automatiza tareas como la recopilación de datos, el análisis de tendencias y la generación de informes, lo que agiliza el proceso de planificación presupuestaria.

¿Es costoso adoptar IA para resolver problemas financieros?

Aunque la inversión inicial puede ser alta, las ventajas como la eficiencia operativa, la reducción de errores y el aumento de la rentabilidad compensan los costos a largo plazo.