Un resumen sobre la IA en finanzas

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la tecnología que puede percibir, aprender y resolver problemas de una manera similar a los humanos.

La IA en finanzas es el uso de tecnología inteligente con el objetivo de mejorar la velocidad, eficiencia y precisión del trabajo realizado por humanos en la industria de servicios financieros. Esto incluye el análisis de datos, las proyecciones, la detección de fraudes y el servicio al cliente.

Como dice el dicho, el conocimiento es poder. Y hoy, ese poder llega en forma de datos.

Pero, ¿y si hay tantos datos que un humano nunca podría tener el tiempo suficiente para sacar conclusiones significativas sobre ellos?

Aquí es donde entra en juego la IA. Con el uso de algoritmos automatizados de machine learning y modelos de IA predictiva, pueden emerger patrones y correlaciones sobre las tendencias de mercado o la opinión del cliente de todo ese "ruido".

Las empresas contarán con información estratégica accionable en tiempo real para tomar decisiones fundamentadas, ser capaces de aumentar la eficiencia operativa y tener analíticas predictivas para lograr mejores proyecciones a fin de mitigar el riesgo. Cualquiera de esos factores podría ser una ventaja comparativa respecto a los competidores.

Ejemplos de IA en finanzas

Aquí es donde la IA está transformando las operaciones financieras (finops):

• Modelos de IA para proyecciones y análisis predictivos: es por eso que las empresas utilizan modelos de IA para ejecutar análisis de escenarios a fin de identificar vulnerabilidades, establecer contingencias y mitigar el impacto potencial.

• Blockchain: las blockchains son sistemas de libros contables digitales compartidos y descentralizados. Debido a que son esencialmente bases de datos masivas, algunas organizaciones utilizan IA para analizarlas e identificar tendencias.

• Decisiones de crédito: además del historial de crédito, los algoritmos también pueden tener en cuenta datos tales como la actividad en redes sociales para evaluar con mayor precisión la solvencia de una persona.

• Asistencia al cliente: dejar que los chatbots lidien con las preguntas frecuentes y las tareas habituales reduce la carga de los agentes humanos de servicio al cliente, lo cual les da margen para gestionar casos más complejos.

• Detección de fraudes: los modelos de IA están jugando un rol cada vez más crucial en la mejora de la ciberseguridad. Analiza y se entrena sobre la base de grandes cantidades de datos para indicar y predecir anomalías que indiquen amenazas.

• Gestión de facturas: la IA puede asumir fácilmente la tarea tediosa de recibir y enviar facturas, incluso señalando aquellas que pueden ser fraudulentas.

• Comercio cuantitativo: los inversores están usando IA para crear algoritmos para identificar tendencias, analizar datos históricos y luego hacer operaciones más rápido de lo que ellos podrían hacerlo.

• RegTech: la tecnología regulatoria tiene como objetivo ayudar a la industria de servicios financieros a asumir la tarea compleja y con gran volumen de datos que son los informes financieros. Hacerlo con la automatización de la IA les permite asegurar el compliance regulatorio de manera más eficiente.

• Gestión de riesgos: procesando datos más rápido desde más fuentes, la IA puede brindar proyecciones esclarecedoras que permiten fundamentar decisiones integrales de gestión de riesgos.

• Automatización de la conciliación de cuentas/RPA: la conciliación implica comparar los registros financieros internos con los extractos externos, tales como los bancarios, para ayudar a garantizar la precisión. Este proceso que requiere mucho tiempo se puede automatizar con IA.

Cinco maneras en que la inteligencia artificial puede beneficiar a la industria de servicios financieros

Una compañía de seguros lanzó un copiloto de IA generativa para actuarios que redujo el tiempo promedio de finalización de modelos en un 90%.

Con estadísticas como esa, puede parecer que la IA va camino a reemplazar a los humanos en los servicios financieros. Pero permitiendo que la IA asuma tareas menores y manuales tales como la entrada de datos, creemos que permitirá a los humanos concentrar su tiempo y energía en tareas que la IA no puede hacer tan bien: pensamiento crítico, estrategia e innovación.

Aquí es donde la IA en finanzas hace precisamente eso:

• Mejor toma de decisiones y análisis de escenarios para planificación y análisis financieros: las herramientas de IA pueden transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica accionable para fundamentar la toma de decisiones. Los modelos de IA también se pueden utilizar para prever el desempeño de sus organizaciones en determinados escenarios, lo cual les permite planificar en consecuencia para lo que esté por venir.

• Mayor eficiencia operativa: la precisión, velocidad y automatización que las herramientas de IA aportan a las finops reducen errores y aumentan la rentabilidad.

• Experiencias de cliente y personalización mejoradas: los chatbots de IA utilizan machine learning y algoritmos para analizar los datos y preferencias del usuario para brindar experiencias de servicio al cliente personalizadas.

• Ciclos de informes financieros optimizados: una encuesta reciente a líderes financieros realizada por SAP y Oxford reveló que el 57% de los encuestados señala el cierre financiero como el proceso que más tiempo consume. Las herramientas de IA se pueden utilizar para analizar data sets a fin de identificar rápidamente valores atípicos o riesgos, lo cual deriva en un proceso de informes financieros más unificado.

• Mayor productividad e innovación del personal: permitir que las herramientas de IA se hagan cargo de tareas intensivas en datos permite a las organizaciones enfocar su talento humano en los problemas que la IA no puede hacer tan bien: el pensamiento crítico y estratégico. En definitiva, las herramientas de IA pueden brindar información estratégica, pero los humanos toman las decisiones.

• Costos reducidos: el aumento de la precisión y velocidad de la IA ayudará a los colaboradores humanos a ahorrar tiempo, permitiéndoles innovar y ser más creativos.

• Optimización de la asignación de capital y las decisiones de inversión: los mismos modelos de IA utilizados para ejecutar el análisis de escenarios también pueden informar sobre cómo invertir mejor el capital.

• Compliance e informes regulatorios: hay modelos de machine learning que pueden ayudar a las organizaciones a mantenerse actualizadas con todos los asuntos relacionados con el compliance regulatorio, los informes financieros y la gestión de riesgos.

La IA en finanzas puede automatizar tareas tales como la entrada de datos con mayor velocidad y precisión que los humanos. Puede procesar grandes volúmenes de datos con facilidad para identificar discrepancias, brindar información estratégica y ejecutar analíticas predictivas.

El objetivo es aumentar la eficiencia operativa. Sin embargo, creemos que es la combinación de asistencia de IA y el pensamiento crítico humano y su intuición lo que demostrará ser el impulsor más significativo del crecimiento en la industria de servicios financieros.

Desafíos y consideraciones éticas de la IA en finanzas

Es emocionante considerar el potencial exponencial que la IA aportará a la industria de servicios financieros. Sin embargo, es vital tener en cuenta los desafíos y preocupaciones éticas que emergerán con su surgimiento.

En su estado ideal, la IA en finanzas se utilizará de manera que respete la equidad, transparencia, privacidad, seguridad y a la sociedad en general. Pero, ¿cómo se define algo como la equidad? Algunos han expresado objeciones a un modelo de IA que tenga en cuenta la actividad en las redes sociales de una persona para determinar su solvencia. ¿Es eso justo? Y al hacerlo, ¿la IA violó la privacidad de esa persona?

La IA se puede utilizar para extraer información estratégica accionable a partir de datos para ayudar a informar a los responsables de la toma de decisiones. ¿Se puede utilizar esa información estratégica para reforzar el sesgo hacia una persona o grupo? Hablamos de compliance regulatorio respecto a normas tales como la ley Dodd Frank en Estados Unidos, pero ¿cuáles son las regulaciones en torno al uso ético de la IA?

Todas estas son preguntas cruciales que deben tenerse en cuenta a medida que la IA se entrelaza más con la industria de servicios financieros. Responderlas será el objetivo del comité directivo de ética de IA de una organización que estará compuesto por desarrolladores, responsables políticos, líderes de negocio, organizaciones de la sociedad civil, instituciones académicas y usuarios finales. Cuanto más diversas sean las partes interesadas, más perspectivas podrán incorporarse a la política.

La supervisión continua con un "humano en el ciclo" permitirá que las políticas se perfeccionen y adapten a lo largo del tiempo y a medida que progresan la tecnología y la sociedad.

También será necesaria una capacitación integral, en forma de currículas, módulos formativos y mecanismos de feedback, para integrar las políticas en toda la organización.

El futuro de la IA en finanzas

IA generativa para iniciar informes financieros. Analíticas predictivas para fundamentar decisiones. Incluso las blockchains, con la trazabilidad y transparencia que brindan, se están utilizando para ayudar a cumplir con el compliance regulatorio. Las herramientas de IA están cada día más integradas con el sector de los servicios financieros.

No sería difícil imaginar que estas herramientas se volvieran más rápidas y precisas a medida que las computadoras mejoran y el machine learning madura.

Sin embargo, la falta de precisión no es la principal preocupación entre los usuarios. Más bien persiste la desconfianza hacia los algoritmos y modelos de IA y la falta de comprensión de cómo forman conclusiones sobre, por ejemplo, la solvencia crediticia.

El campo emergente de la inteligencia artificial explicable busca producir modelos de IA que hagan transparente su funcionamiento interno para los usuarios humanos. Hacerlo permite a los responsables de la toma de decisiones ver claramente la justificación detrás de las conclusiones dadas y juzgarlas en consecuencia, teniendo en cuenta su propia experiencia.

De nuevo, sostenemos que la combinación del procesamiento de datos de la IA y el pensamiento crítico humano dará como resultado una mejor toma de decisiones.

¿Qué empresas líderes están utilizando IA actualmente?

Antes de adelantarnos demasiado al mañana, estas son algunas empresas que ya utilizan IA en finanzas hoy:

Mercedes-Benz Mobility

A través de Mercedes-Benz Mobility, los clientes privados y comerciales pueden financiar o arrendar vehículos a través de modelos flexibles de alquiler y suscripción. A pesar de haber implementado ya un sistema de pago automatizado, los equipos de contabilidad aún debían cotejar manualmente las facturas cuando faltaba información o esta era incorrecta, lo cual les costaba horas preciosas de su semana laboral.

Para mejorar esto, consultaron a SAP Services and Support para agregar una funcionalidad de "autocapacitación" a su software SAP Cash Application. Esto permitió al sistema evaluar la información disponible para asignar pagos automáticamente en caso de que hubiera detalles incorrectos. Gracias a la IA y machine learning, el 58% de las facturas no asignadas se procesaron de manera automática y correcta, lo cual ahorró un promedio de 5-10 minutos por factura. Eso equivale a 5-10 minutos, multiplicados por los miles de pagos procesados por día.

Mitsui

Mitsui, una de las empresas comerciales generales más grandes de Japón, seleccionó a SAP para dar soporte a su “Estrategia de transformación digital integrada” en toda la empresa.

Una de las dificultades que buscaban resolver era la conciliación y compensación de la información de extractos bancarios no procesados. Empleando técnicas de IA y machine learning, pudieron automatizar este proceso, ahorrando al personal 36.000 horas al año con una precisión de más del 90%.

La compañía también comenzó a emplear chatbots en su sistema central nacional para reducir la carga sobre su personal de mantenimiento y los usuarios.

Cómo comenzar con IA en finanzas

Comience implementando un sistema de ERP basado en la nube. ERP, o planificación de recursos empresariales, es un sistema de software diseñado para ayudar a que las finops funcionen de manera más eficiente. Todos los procesos de negocio centrales, tales como RR. HH., fabricación, cadena de suministro y servicios, pueden ser gestionados en un sistema integrado.

Finanzas es quizás el más importante, por ser el más relacionado con el dinero. Gestiona los registros, realiza un seguimiento de las cuentas por pagar y por cobrar, genera informes financieros y más.

Los sistemas de ERP de hoy están aprovechando la IA en finanzas para impulsar el crecimiento y la innovación. Brindando información estratégica accionable en tiempo real, reduciendo el costo de las operaciones y mitigando el riesgo, la IA busca darles a las organizaciones una nueva ventaja competitiva.

Las herramientas de IA que pueden ayudar con el compliance regulatorio y la gestión de riesgos están integradas en un ERP como SAP S/4HANA, pero la IA empresarial puede adoptar la forma de copilotos de IA generativa o sistemas de capacitación adaptativos en el lugar de trabajo.

Los programas piloto que permiten una integración gradual como parte de los flujos de trabajo también pueden ayudar a los colaboradores a aclimatarse. Los debates transparentes sobre la IA y el desarrollo de una política de ética de IA en la organización también pueden ayudar a aliviar las preocupaciones de ser reemplazados.

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