ExpertEasy ERP
2021-10-05
Finanzas
Los equipos financieros de hoy están inundados de datos para analizar y obtener información relevante. Las nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático representan un gran desafío frente a los desafíos siempre presentes de los servicios financieros. El sector financiero ha experimentado un importante desarrollo durante varios años con la llegada de nuevas tecnologías, estos cambios incluyen modificaciones en las metodologías utilizadas para la previsión, planificación y definición de presupuestos, así como en las operaciones. El punto de partida de estos avances tecnológicos es el procesamiento y análisis de datos.
¿Por qué es necesario adoptar nuevas herramientas para gestionar la afluencia de datos?
El gran volumen de datos disponibles constituye un desafío para el análisis y la planificación. Por un lado, le permite pronosticar con mayor precisión que nunca y por otra parte, permite simular con precisión los efectos de diferentes escenarios sobre la salud financiera de tu negocio.
Por otro lado, genera un nuevo aumento de la demanda que podría amenazar con sobrecargar las capacidades de tus equipos de trabajo.
Para satisfacer esta demanda, se deben implementar herramientas inteligentes que permitan a los equipos concentrarse en tareas de alto valor agregado, como la toma de decisiones estratégicas, el modelado y la planificación de escenarios, dejando la clasificación y el procesamiento de datos a los robots.
La IA y el aprendizaje automático
La IA o "inteligencia artificial" y el aprendizaje automático son, en muchos casos, extensiones de principios que ya existen en un software empresarial. La IA en banca y finanzas se utiliza para automatizar transacciones bancarias o para gestionar y mitigar el riesgo.
Estas tecnologías permiten que herramientas como los ERP administren los datos entrantes automatizando la segmentación, el almacenamiento y la recuperación de datos para una multitud de tareas. Esto elimina la necesidad de una tediosa "limpieza" de los conjuntos de datos antes de su uso.
La aplicación de la IA en el sector financiero
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden realizar tareas de bajo valor para tus equipos y garantizar datos de alta calidad para tus sistemas. Esto te permite realizar tareas de mayor valor agregado con mayor rapidez.
Hacia pronósticos automatizados
Gracias a la IA, para tus predicciones, puedes elegir qué pilotos explorar, aplicar sus datos a un modelo de IA, verificar los resultados cuando se debe completar un nuevo piloto o revisar un piloto existente, luego incluirlo o excluirlo solo si sus efectos son significativos.
Esta característica te permitiría no solo hacer pronósticos instantáneos contra cualquier número de variables, sino también crear un modelo completamente automatizado que mejorará continuamente la calidad de tus pronósticos a través del modelo de aprendizaje automático continuo durante la actualización de todos tus datos.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático garantizan la calidad de los datos y brindan análisis que aumentan la agilidad estratégica de tus equipos y, por lo tanto, de tu negocio. Esto se traduce en un enfoque de la gestión de riesgos que puede tener en cuenta todas las variables, al mismo tiempo que es práctico y oportuno.
Responda rápidamente a preguntas complejas
Con la capacidad de procesamiento de datos de los sistemas basados en la nube, la IA puede analizar conjuntos de datos grandes y complejos dentro y fuera de tu empresa de manera más eficiente y precisa que los humanos.
Y más allá de los cálculos, eso significa que ahora es posible que la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje automático analicen datos no estructurados. El análisis y procesamiento de palabras y frases clave en documentos, investigaciones, archivos y noticias te permite determinar con precisión las tendencias en tu industria y su impacto en tu negocio. Permiten anticipar los riesgos potenciales vinculados al sector y prevenirlos.
Un soporte para tus equipos
La mayor parte de la IA en el sector financiero se utiliza para la toma de decisiones. Un sistema de IA se puede entrenar con relativa facilidad para tomar decisiones básicas de "sí" y "no" a partir de datos determinados.
Tantas tareas de bajo valor que solían consumir mucho tiempo de tus equipos, incluido el cumplimiento normativo, pueden dejarse en manos de las máquinas. Todos tus empleados pueden entonces concentrarse en tareas de alto valor añadido, lo que no es despreciable teniendo en cuenta que el 33% del tiempo medio de un profesional se dedica a la administración.
Asegúrate de tener el equipo adecuado
La inteligencia artificial en las finanzas está obligando a los directores financieros a repensar la forma en que trabajan sus equipos y a elegir cuidadosamente quiénes estarán en esos equipos. En algunos casos, se requerirán nuevas funciones, incluido el conocimiento de las tecnologías de la información. Por lo tanto, tu estrategia de IA debe considerarse cuidadosamente de acuerdo con los recursos de tu empresa (humanos, económicos, materiales, etc.).
Al principio de la transición a la IA, es importante contratar personas que tengan un atractivo para las nuevas tecnologías y que estén ansiosas por aprender nuevas técnicas para el análisis y el procesamiento de datos.