Cómo mejorar la eficiencia de sus operaciones financieras con IA generativa

Si bien es posible que haya aprendido sobre la inteligencia artificial (IA) generativa, es posible que no sepa lo que significa para el futuro de las Finanzas y la Contabilidad (F&A). Como su nombre indica, genera imágenes, música, voz, código, video o texto, mientras interpreta y manipula datos preexistentes. Para los líderes de F&A, esto significa que puede tener la capacidad de transformar datos financieros, como informes de rendimiento empresarial, comentarios y narrativas. Aunque la adopción de la IA puede parecer desalentadora, la flexibilidad y la escalabilidad de los modelos fundacionales emergentes acelerarán la adopción de la IA a medida que las empresas estén capacitadas para ponga a trabajar la IA en el núcleo estratégico de los procesos de F&A.

A medida que encuentre nuevas soluciones de IA generativa y modelos fundacionales de IA únicos para F&A, es posible que se sienta abrumado por todas las opciones. Será importante que sea selectivo y confíe en que el modelo que elija pueda acelerar eficazmente la adopción y reducir el tiempo de creación de valor para su caso de uso de F&A en general.

Las descripciones de los informes financieros (así como los comentarios) desempeñan un papel fundamental a la hora de proporcionar insights significativos y una comprensión contextual del rendimiento financiero de una empresa. Los analistas financieros elaboran estas narrativas actualmente, pero este enfoque lleva mucho tiempo. Debemos pasar de los procesos manuales (que requieren un análisis meticuloso, pensamiento crítico y habilidades de comunicación efectivas) a procesos impulsados por IA que optimicen y mejoren la eficiencia operativa.

Reconocemos que las empresas a menudo enfrentan varios desafíos cuando se trata de crear informes y descripciones, incluyendo, entre otros:

• Complejidad de la información financiera: Los informes financieros contienen grandes cantidades de información, y condensar esta información en una narrativa concisa y comprensible puede ser un impulso significativo.
• Interpretación y contextualización: Los informes financieros deben ofrecer insights más allá de los números que tienen característica; deben proporcionar un contexto significativo que ayude a interpretar los datos financieros. Si se ejecutan mal, estos informes pueden limitar nuestra capacidad para explicar los controladores subyacentes del rendimiento.
• Adaptación a los diferentes stakeholders: Los informes financieros sirven a varios stakeholders, incluyendo inversionistas, analistas, reguladores y empleados. El acto de adaptar las narrativas y los comentarios para abordar las necesidades de los stakeholders es un desafío. Proporcionar información que sea relevante, comprensible y perspicaz para cada uno de estos grupos puede ser muy laborioso.
• Puntualidad y conformidad: Los informes financieros deben ejecutarse de acuerdo con estrictos plazos y fechas límite. Las empresas se enfrentan al desafío de recopilar, analizar y compilar información financiera de diferentes fuentes. Dada esta restricción, la carga de trabajo reduce el tiempo disponible para análisis y comentarios reflexivos. Esto da como resultado narrativas que no son tan completas y perspicaces como deberían ser.

A pesar de estos desafíos, estamos seguros de que la implementación estratégica de IA generativa en F&A conducirá a mejoras en la productividad y agilizará las operaciones de F&A.

Por ejemplo, hemos ilustrado cómo la IA generativa puede mejorar los tiempos de ciclo al generar descripciones y comentarios de informes financieros. La Figura 1 muestra procesos financieros que podrían haber tardado casi dos semanas en completarse, y la Figura 2 muestra cómo esos procesos ahora se aceleran con la aplicación de IA generativa en todo momento, lo que da como resultado comentarios en tiempo real y generación narrativa.

En lugar de buscar manualmente en una colección de activos de F&A, puede aprovechar la IA y reducir el tiempo que llevaría recopilar o investigar los insights necesarios (como el rendimiento de una empresa en relación con sus competidores, las acciones clave a tomar, las posibles preguntas de los analistas y la respuesta de la empresa). La IA analiza estados financieros, notas, divulgaciones y otros datos aplicables, y luego traduce e interpreta los datos para proporcionar respuestas contextualizadas a sus preguntas. La Figura 3 destaca los beneficios secundarios que proporciona la tecnología de IA conversacional.

Aprovechar la IA generativa para escribir comentarios y narraciones que ayuden en la elaboración de informes financieros tiene varias ventajas, por ejemplo: 

• Mayor eficiencia: La IA puede ayudarle a reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para escribir estas narrativas, y la tecnología también puede analizar y procesar grandes volúmenes de datos financieros, identificar tendencias e insights clave, y generar narrativas coherentes para usted, ahorrando a sus equipos financieros tiempo valioso para que puedan enfocarse en tareas y análisis de mayor valor.
• Mejore la coherencia y la precisión: La coherencia en los mensajes entre diferentes informes y períodos del informe es un beneficio crítico. Los modelos bien entrenados pueden garantizar que cumpla con las reglas, estándares y pautas predefinidas, lo que reduce el riesgo de errores y elimina las inconsistencias en estas narrativas. La precisión del contenido generado también se puede mejorar mediante entrenamiento iterativo y ciclos de retroalimentación.
• Análisis de datos mejorado: La IA generativa puede analizar datos financieros complejos e identificar patrones, correlaciones y anomalías que podrían ser difíciles de detectar para los humanos por sí mismos.
• Fomente la escalabilidad y la adaptabilidad: Su capacidad para escalar sin esfuerzo es crítica. Con la IA generativa, podrá adaptarse al creciente volumen de datos financieros y requisitos de informes, lo que le permitirá manejar las crecientes demandas de informes de manera eficiente (y la tecnología se adaptará a medida que evolucionen estas demandas).
• Brinde insights críticos a la toma de decisiones: Las narrativas de informes financieros generadas por IA pueden proporcionar insights valiosos y oportunos a los stakeholders, ayudando a la toma de decisiones estratégicas, evaluaciones de riesgos y evaluaciones de rendimiento.
• Facilitar la colaboración y la planificación de iteraciones: La IA generativa puede facilitar la colaboración entre los profesionales financieros y los sistemas de IA. A través del entrenamiento iterativo y el ajuste, el sistema puede mejorar continuamente su rendimiento y adaptarse a los requisitos y preferencias específicos de la organización.

Si bien la IA generativa y otras capacidades pueden estar listas ahora , le recomendamos que las aborde de manera integral y estratégica cuando sea posible, evaluando y explorando la pila tecnológica de IA generativa adecuada para desplegar las tácticas de F&A más prometedoras junto con sus pares (es decir, tecnología de la información). La Figura 4 ilustra una pila tecnológica preliminar (o arquitectura) para la IA generativa que da cuenta de las aplicaciones, los modelos y la infraestructura que debe considerar para desplegar de manera efectiva estas nuevas capacidades en toda su organización de F&A.

Al considerar la implementación de IA generativa en su función de F&A en todos sus procesos centrales, es crucial comprender que esta tecnología no es una solución mágica. No resolverá todos sus problemas ni reemplazará la necesidad de experiencia humana. En su lugar, considérelo como una herramienta que puede aumentar y mejorar las capacidades de su equipo de F&A, lo que lleva a un trabajo más eficiente, preciso y perspicaz que se centra en iniciativas estratégicas que generan valor para el negocio.

Para aumentar el valor empresarial, los profesionales de F&A deben abordar la aplicación de la IA generativa con una comprensión clara de sus objetivos y una hoja de ruta bien definida. Estas son algunas consideraciones importantes que proporcionaron nuestros expertos en F&A:

• Comience con una estrategia de IA sólida. En nuestra serie de blogs, discutimos las capacidades drásticamente mejoradas que ofrecen estos modelos fundacionales, como mejoras en la experiencia y el valor comercial entregados a través del resumen de informes financieros. Para empezar, reflexione y mapee los impactos previstos en el costo, la eficiencia y la estrategia para difundir nuevos insights de F&A impulsados por IA en toda la empresa.
• Pruebe la tecnología. Comience con un proyecto piloto que direccione un problema o desafío empresarial específico. El proyecto debe proporcionar ganancias rápidas y medir los resultados rigurosamente para determinar el impacto en el rendimiento y el retorno de la inversión (ROI). Refine aún más su enfoque y amplíe gradualmente a otros casos de uso.
• Diseñe una hoja de ruta de F&A bien definida. La IA generativa tiene el potencial de transformar las funciones de F&A al permitir una toma de decisiones más rápida, precisa y perspicaz. Es esencial abordar la adopción de manera reflexiva y táctica, con una comprensión clara de las capacidades y limitaciones de la IA y una hoja de ruta bien definida por pasos y basada en el tiempo que se alinee con los objetivos de su negocio.
• Crear conjuntamente con un socio tecnológico con experiencia en F&A. Con cualquier tecnología nueva, usted debe considerar cómo se puede aplicar para resolver los problemas de su negocio. Es esencial asociarse con alguien que pueda crear conjuntamente con usted y ayudarlo a ofrecer una hoja de ruta tecnológica estratégica impulsada por las finanzas para la transformación (junto con los beneficios de realización de valor) antes de sumergirse en la IA generativa.
• Considere las implicaciones éticas. Es crítico asegurar que los datos utilizados para entrenar estos modelos sean sin sesgo y representativos, y que los algoritmos utilizados no perpetúen ni amplifiquen los sesgos existentes. Además, es importante monitorear los resultados regularmente para detectar y abordar cualquier consecuencia no deseada de la tecnología.
• Comuníquese con sus equipos de F&A al respecto. Su equipo debe saber cómo esta tecnología está aumentando su fuerza laboral. Surgirán preguntas sobre si reemplazará a los profesionales de F&A muy capaces en toda la empresa. Si se implementa teniendo esto en cuenta (y una vez examinada y desplegada adecuadamente por F&A), la IA generativa creará una fuerza laboral híbrida humana-digital que acelerará la capacidad de su personal para completar flujos de trabajo de forma rápida y precisa.

Cuando decida introducir e implementar IA generativa a escala, el Centro de Excelencia para IA generativa de IBM le ayudará a elegir el kit de herramientas de IA adecuado para desplegar de forma segura IA confiable y aprovechar la IA empresarial como IBM watsonx, una cartera de productos de IA, modelos propios o de terceros (o incluso una combinación) basados en sus desafíos y objetivos comerciales únicos. Podemos ayudarle a crear una hoja de ruta estratégica para la transformación, de modo que la IA generativa pueda ofrecer un inmenso valor empresarial y mejorar la eficiencia operativa.

Explore más publicaciones en esta serie de blogs, El futuro de las Finanzas con IA Generativa, para aprender más sobre cómo la IA generativa puede ayudar a los profesionales de F&A y agilizar y mejorar las funciones de F&A.