La IA en los informes financieros

La industria financiera en su conjunto está experimentando una revolución, lo que obliga a los equipos de planificación y análisis financiero (FP&A) a replantearse el proceso de informes financieros.

El uso de la IA para los informes financieros ya no es una sugerencia. Es un imperativo para las empresas que intentan mantenerse por delante de la competencia. Un estudio de KPMG reveló que casi el 72 % de las empresas encuestadas está probando o usando la IA en sus informes financieros, y prevén que esa cifra aumente al 99 % el próximo año.

La presentación de informes financieros es una tarea monótona para los equipos de finanzas, ya que requiere que se ocupen de las presentaciones de la Comisión de Seguridad y Bolsa (SEC), los requisitos normativos cambiantes y la presentación de informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG). La recopilación de datos financieros para cada una de estas presentaciones requiere mucho tiempo y es costosa. Aquí es donde interviene la IA para las finanzas: acelerar los informes financieros, afinar los insights y fortalecer el proceso general de toma de decisiones.

La IA se está utilizando en los informes financieros más allá de la automatización de tareas y los casos de uso de recopilación de datos. Se están utilizando tecnologías como la IA generativa y los análisis predictivos para crear pronósticos impulsados por IA y los informes personalizados adaptados a las necesidades específicas de cada stakeholder.

Algunas de las formas clave en que se utiliza la IA en los informes financieros:

• Automatización: la aplicación de herramientas de automatización de informes financieros permite a los equipos financieros establecer reglas y automatizar procesos que pueden ejecutar en tiempo real. Las soluciones modernas de planificación impulsadas por IA pueden integrarse con hojas de cálculo y sistemas existentes, incluido el software de planificación de recursos empresariales (ERP). Las automatizaciones resultantes pueden reducir los costos operativos y redistribuir la fuerza laboral para la estrategia y el análisis financiero.
• Auditorías: la implementación de tecnología de IA para auditorías puede ayudar a los equipos financieros con el análisis de datos y la gestión de la calidad. Los procesos de auditoría pueden resultar tediosos, ya que los analistas deben revisar grandes volúmenes de datos y mantener registros de auditoría. En este proceso, las herramientas de IA pueden analizar rápidamente grandes cantidades de datos y descubrir insights que el análisis tradicional podría pasar por alto.
• Cumplimiento de normas: agregar IA generativa para capacidades financieras a las funciones financieras es especialmente beneficioso para el cumplimiento de normas. Las instituciones financieras deben enfrentar un entorno normativo complejo, como la Ley contra el lavado de dinero (AMLA) y la Ley de secreto bancario (BSA). La IA generativa, específicamente los modelos de lenguaje grandes (LLM), puede automatizar los procesos de cumplimiento y detectar disparidades.
• Análisis de datos: los análisis predictivos y el machine learning (ML) están transformando la manera en que las organizaciones analizan conjuntos de datos y detectan tendencias. Los modelos de IA pueden encargarse de la extracción y la validación de datos, analizar patrones y tomar decisiones basadas en datos, todo en tiempo real. Estas capacidades aumentan la eficiencia de los equipos financieros al detectar patrones inusuales en los datos mucho antes de que surja un problema, lo que se traduce en una mayor integridad de los datos y una mayor proactividad.
• Prevención del fraude: la creación de sistemas de IA para la presentación de informes financieros ayuda a las organizaciones a crear prácticas sólidas de gestión de riesgos y prevención personalizada del fraude. Las herramientas de machine learning monitorean los datos de una organización en tiempo real, y una herramienta debidamente entrenada puede reconocer posibles violaciones de seguridad o proporcionar advertencias avanzadas cuando se detecta fraude.

La implementación de la IA en el sector financiero es un proceso iterativo que requerirá ajustes y colaboración por parte de toda la organización. El proceso para implementar la IA en los informes financieros diferirá según el tamaño de la organización y la industria. Sin embargo, para comenzar, se puede seguir un conjunto estándar de pasos.

Antes de incorporar la IA a la organización, los líderes financieros deben evaluar la importancia que tiene la tecnología para el negocio o para la función de presentación de informes financieros. Examine los procesos financieros actuales e identifique áreas de la función de informes financieros que podrían automatizarse o mejorarse.

Consulte con los líderes financieros y los stakeholders de toda la organización para comprender cómo ven que el negocio mejora y evoluciona con las capacidades de IA.

Las herramientas de IA para servicios financieros no son universales. Requerirán que los equipos financieros reflexionen sobre los objetivos empresariales que intentan alcanzar con la tecnología.

La herramienta de IA elegida debe alinearse con las necesidades de informes. Por ejemplo, una organización podría considerar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para analizar grandes conjuntos de datos o los análisis predictivos para la elaboración de forecasting financiero.

La IA agéntica es otra opción de tecnología que las organizaciones podrían considerar para obtener insights predictivos más avanzados e intuitivos.

Los resultados positivos de las herramientas de IA se deben a que se basan en datos sólidos y precisos.

Los sistemas de IA se alimentan con datos históricos sobre estados de resultados, estados de flujo de efectivo, balances generales y otra información financiera procedente de la propia organización. Las organizaciones deben proporcionar a las herramientas de IA datos de alta calidad y establecer políticas de gobernanza para garantizar la precisión y el uso ético.

Los ejecutivos y gerentes del equipo de finanzas deben preparar adecuadamente al personal para la implementación de capacidades de IA. La tecnología puede ser abrumadora, razón por la cual los líderes deben ayudar a los empleados a comprender cómo las herramientas de IA pueden mejorar la toma de decisiones y la precisión de sus resultados.        

La implementación también puede requerir la mejora de habilidades de los empleados, dependiendo del software o herramientas que se estén implementando. El sistema de IA no está destinado a reemplazar el juicio humano y debe comunicarse como una mejora de los flujos de trabajo existentes.

“Configurar y olvidar” no es la mentalidad correcta para las herramientas de IA. Los equipos financieros deben monitorear y actualizar periódicamente las herramientas para reflejar los cambios en el negocio, tanto internos como externos.

Si los objetivos comerciales cambian y las métricas financieras clave también, es crucial actualizar y evaluar las herramientas de IA, lo que ayuda a garantizar que continúen teniendo un impacto positivo en la organización.

Las empresas que implementen la IA en su proceso de presentación de informes financieros disfrutarán de numerosos beneficios, entre los que se incluyen los siguientes.

Los informes financieros impulsados por IA analizan transacciones históricas, señales de mercado y datos operativos para modelar los resultados probables. Al tener un panel central que rastrea los datos en tiempo real, los equipos de finanzas pueden pronosticar ingresos, gastos y flujo de caja con mayor confianza.

Las herramientas de IA ayudan a los líderes financieros a comprender los impulsores detrás del cambio: qué es lo que mueve los resultados y por qué. La tecnología prueba escenarios, destaca sensibilidades y cuantifica los impactos potenciales para el departamento de finanzas y otras unidades de negocio.

A largo plazo, las herramientas de IA pueden mejorar los ciclos de planificación, alinear a los stakeholders y reducir la posibilidad de sorpresas.

Al supervisar continuamente las transacciones, los controles y las señales externas, las herramientas de IA ofrecen insights sobre los riesgos y ayudan a mitigar posibles problemas.

Las herramientas de IA ayudan a los equipos financieros a priorizar las alertas en función de su gravedad y su posible impacto, lo que reduce el ruido y permite centrar la atención en los problemas más importantes. Con la visibilidad mejorada, las organizaciones pueden fortalecer la gobernanza y mitigar la exposición antes de que los problemas aumenten y afecten los estados financieros.

Las herramientas de IA eliminan la necesidad de introducir datos manualmente, lo que ahorra tiempo y dinero a los equipos financieros.

Las herramientas también pueden filtrar datos estructurados y no estructurados para crear una vista única de los datos en toda la empresa. Los algoritmos de machine learning (ML) aprenden de datos históricos y detectan anomalías e incongruencias en tiempo real, lo que ayuda a mitigar los problemas antes de que ocurran.

Por otra parte, las herramientas de IA automatizan la conciliación de cuentas al cotejar al instante las transacciones con los registros de la empresa, lo que permite detectar las discrepancias de inmediato, en lugar de varios meses después.

Las herramientas de IA se alimentan de datos y toman decisiones basadas en hechos y métricas clave.

Las herramientas de IA pueden unificar las fuentes de datos y proporcionar análisis oportunos y relevantes a los equipos financieros. La tecnología de IA limpia, clasifica y enriquece los datos para que los equipos financieros trabajen sobre una base coherente. Los paneles interactivos y los resúmenes en lenguaje natural incluso hacen que los insights sean accesibles para los stakeholders y los empleados no técnicos.

Los equipos financieros pueden colaborar en torno a una única versión de la verdad, reduciendo el debate y acelerando las aprobaciones. Este enfoque conduce a una mayor transparencia en todas las funciones y una mayor alineación con la estrategia.

La implementación de la IA en los informes financieros puede ser desalentadora, con muchos factores a considerar. Estas son algunas de las mejores prácticas que las empresas deben considerar al implementar la IA en su función de informes financieros.

Crear un marco de IA

• Comience por definir el alcance del uso de la IA dentro de la función de informes financieros.
• Establezca estructuras de gobernanza desde el inicio de la implementación para dejar claro quién es responsable de las decisiones relacionadas con la IA y quién se encarga de su supervisión.
• Defina los estándares de datos y los requisitos de calidad que debe cumplir el sistema de IA.
• Establezca puntos de referencia de rendimiento medibles para compararlos con los resultados de la IA.
• Establezca una cadencia de revisión para evaluar y actualizar el marco a medida que evoluciona la tecnología.

Integrar el entrenamiento y la habilitación de la IA

• Evalúe las brechas de habilidades actuales dentro del equipo de finanzas antes de introducir herramientas de IA.
• Desarrolle programas de capacitación específicos para cada puesto, de modo que los analistas, los gerentes y los ejecutivos comprendan cómo las herramientas de IA afectarán sus funciones.
• Utilice datos financieros reales para crear oportunidades prácticas de aprendizaje de IA para los empleados en un entorno controlado.
• Cree un centro de recursos interno donde los equipos puedan acceder a guías, actualizaciones y mejores prácticas.
• Designe líderes de IA dentro del departamento de finanzas para apoyar el aprendizaje entre pares.

Impulsar la importancia del uso ético de la IA

• Defina qué significa la IA responsable para la organización en el contexto de la información financiera, incluyendo la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas.
• Exija la aprobación final y los comentarios de los empleados humanos sobre todos los resultados financieros generados por la IA.
• Establezca protocolos para identificar y modificar el sesgo de la IA en los modelos de datos.
• Ajusta las políticas de uso de la IA a la normativa vigente y a los requisitos de cumplimiento.
• Cree un protocolo sencillo para informar inquietudes éticas o fallas del modelo.

Crear mejores prácticas para la adopción de la IA

• Empiece poco a poco con un programa piloto en una función de generación de informes aislada antes de ampliarlo.
• Documente las lecciones aprendidas de la fase piloto inicial y utilícelas para perfeccionar la hoja de ruta de adopción.
• Defina indicadores clave de rendimiento (KPI) para establecer una línea de base para medir cómo las herramientas de IA están afectando al equipo.
• Cree estrategias de gestión de cambios para abordar la resistencia de los empleados y fomentar la adopción de la IA.
• Revise las mejores prácticas regularmente a medida que la tecnología de IA evoluciona y cambian las necesidades del negocio.

La tecnología de IA ya no es una consideración futura para los equipos financieros: es una realidad operativa. Las organizaciones de todas las industrias están acelerando la adopción de la IA, y los informes financieros son una de las funciones que resienten el cambio de manera más aguda.

Las herramientas impulsadas por IA van mucho más allá de la automatización de tareas. Analizan conjuntos de datos completos, unifican los equipos de FP&A y agilizan la planificación, la presupuestación y el forecasting. El resultado es una función de informes más rápida, más precisa y mejor posicionada para fundamentar la toma de decisiones en tiempo real.

Sin embargo, la transformación conlleva desafíos reales. La calidad de los datos, los obstáculos de integración y el cumplimiento normativo en torno a los informes generados por IA siguen siendo obstáculos significativos. La dependencia excesiva de los resultados de la IA sin revisión adecuada también es una preocupación cada vez mayor para los líderes financieros. Por eso la gobernanza importa desde el principio. Las organizaciones que establezcan barreras y protocolos para el uso de la IA estarán mejor preparadas para escalar de forma responsable.

Los líderes financieros deben enfatizar que los profesionales no están siendo reemplazados por estas herramientas; se están reposicionando para centrarse en la interpretación, la estrategia y la supervisión. Los equipos financieros que adopten este cambio ahora y construyan bases sólidas estarán mejor posicionados para liderar a medida que evolucionen las capacidades de la IA.