Inteligencia Artificial en Finanzas: 10 casos de uso que debería conocer en 2024
- Last updated: junio 3, 2023
- AI in finance
Co-founder & CCO, Yokoy
El uso de la IA en finanzas está en aumento, según un estudio de Gartner que estima que para el año 2025, el 75% de los equipos financieros utilizarán aplicaciones impulsadas por IA para automatizar tareas y mejorar los procesos de toma de decisiones.
Si bien este número puede parecer poco realista, el mismo estudio descubrió que el 52% de los líderes financieros ya utilizan tecnologías de IA, de una forma u otra. Más de la mitad de los líderes encuestados informaron que ya han integrado alguna forma de tecnología de IA en su trabajo diario.
Y a medida que la tecnología de IA continúa avanzando y haciéndose más accesible, se espera que más departamentos financieros la adopten. De hecho, es probable que la mayoría de los procesos que pueden ser automatizados con aprendizaje automático e IA lo sean.
Para poner solo un ejemplo: en Yokoy, utilizamos IA para automatizar el proceso de gestión de gastos empresariales, tanto en términos lógicos como de pasos de proceso. Este proceso es ideal para la transformación impulsada por IA, porque en su forma tradicional involucra mucho trabajo manual, desde la introducción de datos hasta aprobaciones y análisis de gastos.
Con la ayuda de la inteligencia artificial, este proceso puede ser casi completamente automatizado, ahorrando tiempo, reduciendo costes y proporcionando información de valor sobre los patrones de gasto, para un mayor control del gasto y mejores previsiones.
Por lo tanto, creemos que cualquier proceso financiero que dependa de pasos manuales que consuman tiempo, sea basado en reglas e involucre grandes cantidades de datos, no será inmune a esta tendencia.
En este artículo, analizaremos las diferentes aplicaciones de la IA en los departamentos financieros para mostrar cómo esta tecnología se puede utilizar para aumentar la eficiencia, eliminar errores y riesgos, e impulsar el crecimiento.
¿Cómo se utiliza la tecnología de IA en las finanzas?
Aunque el departamento financiero suele ser precavido a la hora de introducir cualquier cosa que pueda plantear riesgos o amenazas innecesarias, puede parecer que no hay lugar para las aplicaciones de IA.
En realidad, la IA ha encontrado su lugar en las finanzas y se utiliza cada vez más para mejorar diversos procesos.
Veamos estos casos uno por uno. Comenzaremos con el proceso de gestión de gasto empresarial, ya que es nuestro principal área de experiencia. Sin embargo, verás que muchos de estos casos de uso también son aplicables a otros procesos financieros.
IA para la automatización de procesos
La automatización de procesos es probablemente el caso de uso más común de la inteligencia artificial en la industria financiera, ya que esta tecnología ha evolucionado lo suficiente como para poder asumir la mayoría de las tareas tradicionalmente realizadas por los humanos.
Vamos a analizar algunas aplicaciones específicas de gestión de gastos de inmediato, pero por ahora, creo que es seguro decir que todo el sector de servicios financieros y los equipos de finanzas en empresas de todos los tamaños pueden beneficiarse de la automatización de procesos impulsada por IA.
Sin embargo, vale la pena hacer una distinción aquí entre OCR (reconocimiento óptico de caracteres) e IA.
OCR es una tecnología diseñada para reconocer y convertir texto de documentos escaneados o imágenes en texto legible por máquinas. Permite a los ordenadores «leer» y comprender texto impreso o escrito a mano y convertirlo en datos digitales.
La tecnología OCR es un subconjunto de la IA y se utiliza ampliamente en instituciones financieras para automatizar tareas como el procesamiento de documentos, extracción de datos y detección de fraudes.
Por otro lado, la IA se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la resolución de problemas, la toma de decisiones y el aprendizaje.
La tecnología de IA es increíblemente versátil y se puede utilizar en diversas aplicaciones, como chatbots, análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes, entre otros.
Tanto la tecnología OCR como la tecnología artificial desempeñan un papel crucial en la automatización de los procesos financieros, pero sus aplicaciones son distintas y sirven para diferentes propósitos.
Ahora veamos de cerca algunos escenarios específicos de automatización impulsados por IA que se aplican al proceso de gestión de gastos.
Procesamiento automatizado de recibos y categorización de gastos
En el proceso de gestión de gastos, la IA puede abordar cuatro desafíos principales:
- Automatizando los pasos manuales que requieren mucho tiempo,
- Eliminando errores y disminuyendo riesgos,
- Imponiendo el cumplimiento de la normativa,
- Garantizando la visibilidad y el control del gasto en tiempo real.
Veamos cómo se abordan estos retos en la práctica.
En primer lugar, la inteligencia artificial se puede utilizar para automatizar el procesamiento de recibos y la categorización de gastos mediante la extracción de datos de las facturas y su interpretación. Como se mencionó anteriormente, la extracción de datos se realiza mediante tecnología OCR, mientras que la interpretación de la información se lleva a cabo mediante algoritmos de IA.
Además de asignar el centro de costes exactamente según la categoría de gasto, la IA escanea la información para detectar valores atípicos y violaciones de políticas, y reconoce los importes de IVA que se pueden recuperar para cada tipo de gasto.
El modelo de IA de Yokoy utiliza reglas predefinidas y aprende de cada recibo e informe de gastos procesado, mejorando con el tiempo.
El uso de la IA para la extracción de datos elimina la necesidad de introducir datos manualmente, ahorrando tiempo, eliminando errores humanos y facilitando a los equipos financieros el seguimiento del gasto y la gestión de sus finanzas en tiempo real.
La IA también puede asignar automáticamente los recibos con las transacciones correspondientes, mejorando la precisión y reduciendo el esfuerzo requerido para la conciliación manual. Este paso se simplifica aún más con el uso de tarjetas corporativas inteligentes para compras relacionadas con el negocio.
Automatización del procesamiento de facturas con IA
Al procesar facturas, la inteligencia artificial se puede utilizar para diferentes propósitos, algunos de ellos similares a los descritos en la sección anterior.
Por ejemplo, el motor de extracción de IA de Yokoy para facturas puede leer y extraer datos como el número de factura, nombre del proveedor, fecha de la factura, fecha de vencimiento, moneda, conceptos, tipos de IVA, entre otros.
Cuando una factura se carga en la herramienta, el modelo de IA analiza los conceptos enviados por ese proveedor en particular y busca asociaciones entre palabras clave y conceptos seleccionados. Una vez que se completa este análisis, el modelo de IA aplica los aprendizajes y completa automáticamente los campos correspondientes, eliminando la necesidad de intervención humana en gran medida.
Dado que en la mayoría de las empresas el 80% de las facturas proviene del 20% de los proveedores, se puede mejorar la precisión entrenando el modelo en facturas específicas de cada proveedor.
La precisión estándar de extracción en la industria oscila entre el 60% y el 80%. Al trabajar con modelos específicos de proveedores, el motor de IA de Yokoy puede procesar facturas con tasas de precisión mucho más altas que otras aplicaciones de automatización de facturas en el mercado.
En general, para extraer esa información se utiliza una mezcla de OCR y PNL (programación neurolingüística). La PNL o procesamiento del lenguaje natural es la rama de la IA que da a los ordenadores la capacidad de entender textos y palabras habladas de forma muy parecida a como lo hacen los seres humanos.
Como explicamos anteriormente, el OCR puede leer el texto de la factura e identificar los campos relevantes, como el número de factura y el nombre del proveedor. Luego, se utiliza la IA para extraer datos no estructurados, como la descripción y los conceptos. Para hacer esto, el modelo de inteligencia artificial analiza el texto para identificar patrones y palabras clave.
El aprendizaje automático también se puede utilizar para entrenar un motor de IA para reconocer diferentes formatos y diseños de facturas, lo que lo hace más preciso y eficiente al extraer los datos.
Al utilizar estas técnicas, las herramientas de procesamiento de facturas basadas en IA pueden leer y extraer rápidamente toda la información relevante de las facturas. Esto reduce la necesidad de entrada de datos manual y elimina errores humanos, lo que hace que el flujo de trabajo de procesamiento de facturas sea más eficiente en términos de tiempo y costes.
Además, los datos extraídos se pueden utilizar para el análisis y la generación de informes de datos de gastos, proporcionando información valiosa sobre las finanzas de la empresa y ayudando a mejorar tanto el control sobre los presupuestos como la toma de decisiones financieras.
Junto a estos casos de uso, los algoritmos de IA pueden utilizarse para corresponder facturas con órdenes de compra y recibos, garantizando que los importes y detalles de la factura son correctos. Esto ayuda a evitar pagos excesivos y errores en el proceso de adquisición.
Reclamaciones de IVA automatizadas
La IA se puede utilizar para las reclamaciones de IVA con el fin de automatizar y agilizar el proceso de identificación y recuperación del IVA pagado en exceso. El proceso generalmente involucra los siguientes pasos:
- Recopilación de datos: Para la reclamación del IVA, es necesario recopilar facturas y recibos de las compras realizadas por la empresa. Estos datos suelen provenir de diferentes fuentes como correos electrónicos, documentos en papel y recibos digitales. La IA puede automatizar este proceso extrayendo datos de diversas fuentes y consolidándolos en una única base de datos.
- Validación de los datos: Una vez recopilados los datos, hay que validarlos para garantizar que son precisos y completos. La IA puede utilizarse para comparar los datos extraídos con los documentos originales y señalar cualquier discrepancia. Esto ayuda a identificar errores y garantiza que la información presentada para la recuperación del IVA es exacta.
- Categorización: Los datos deben categorizarse según los códigos de IVA correspondientes. La IA puede utilizarse para analizar los datos y asignar automáticamente el código de IVA adecuado a cada transacción. Esto elimina la necesidad de categorización manual, que puede llevar mucho tiempo y dar lugar a errores.
- Cálculo del IVA: Una vez categorizados los datos, el sistema de IA puede calcular el importe del IVA que se puede reclamar en función del tipo de IVA aplicable. Esto puede hacerse automáticamente, ahorrando tiempo y reduciendo el riesgo de errores.
- Presentación de la declaración del IVA: Una vez calculado el importe del IVA, el sistema de IA puede preparar y presentar la reclamación del IVA en nombre de la empresa. Esto elimina la necesidad de preparar y presentar manualmente las reclamaciones de IVA, que puede ser un proceso tedioso y lento.
En general, la IA puede ayudar con la automatización de procesos, agilizando el proceso de reclamación del IVA, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para gestionar las reclamaciones fiscales y minimizando el riesgo de errores humanos.
Esto puede generar ahorros significativos para las empresas y proporcionar mayor precisión y eficiencia en el proceso de reclamación del IVA.
Garantizar el cumplimiento normativo con IA
La IA puede ayudar a garantizar el cumplimiento normativo en finanzas, sobre todo en la gestión del gasto empresarial.
Para lograr el cumplimiento normativo, las organizaciones deben comprender los requisitos legales y reglamentarios, documentar las políticas y los procedimientos, realizar auditorías periódicas, aplicar medidas de seguridad sólidas, formar al personal y buscar asesoramiento jurídico.
Estos pasos incluyen:
- Identificar las regulaciones de privacidad de datos, leyes contra el blanqueo de dinero y otras normativas relevantes
- Documentar las fuentes de datos de la IA, los criterios de decisión y los pasos para mitigar los sesgos
- Realizar auditorías periódicas para identificar las brechas de cumplimiento y los sesgos de la IA
- Implementar almacenamiento seguro de datos, encriptación y controles de acceso
- Capacitar al personal en privacidad de datos, seguridad y mitigación de sesgos
- Buscar asesoramiento legal para identificar riesgos legales y garantizar el cumplimiento de las normativas
- Cumplir con los requisitos legales y normativos es esencial para el uso responsable y conforme de la IA en la gestión de gastos.
Aprobaciones en tiempo real y sin necesidad de programación
La tecnología de IA financiera puede utilizarse para automatizar los flujos de aprobación tanto de gastos como de facturas, basándose en reglas preestablecidas, como proveedores, categorías o límites de gasto. Esto garantiza que los pagos y reembolsos se aprueben con rapidez y eficacia.
Por ejemplo, en el flujo de aprobación de facturas, la aplicación Yokoy captura la factura y la digitaliza, luego la hace coincidir con el proveedor y la orden de compra, codifica cada partida y, a continuación, se desencadena un flujo de trabajo específico.
Pueden utilizarse diferentes flujos de aprobación para diferentes entidades o tipos de facturas, por ejemplo: aprobación basada en el proveedor, aprobación de objetos de coste o aprobaciones personalizadas. Una vez realizados todos estos pasos, las facturas se contabilizan en el ERP y puede iniciarse el proceso de análisis de gastos.
Todos estos pasos pueden realizarse sobre la marcha, a través de la aplicación móvil Yokoy, y no requieren codificación.
Esta forma de procesar facturas basada en IA es mucho más eficiente y menos propensa a errores que la tradicional, donde se requiere la intervención humana en casi cada paso. Sin embargo, a pesar de los avances en este campo y de la amplia disponibilidad de herramientas fintech para la automatización del proceso de facturación, muchas empresas siguen gestionando las facturas manualmente.
Los procesos tradicionales son lentos y pueden dar lugar a retrasos en los pagos, mientras que el uso de IA en el proceso de cuentas a pagar puede ayudar a las empresas a gestionar y procesar las facturas de manera rápida, efectiva y transparente.
IA para la detección de fraudes
La detección de fraudes es una de las áreas clave en las que la IA puede brindar un apoyo significativo a los departamentos de finanzas. La inteligencia artificial se puede utilizar para analizar grandes conjuntos de datos e identificar actividades fraudulentas, como el fraude con tarjetas de crédito o el blanqueo de dinero, en tiempo real.
Tradicionalmente, la detección del fraude en las finanzas ha dependido de sistemas basados en reglas que están limitados por su capacidad de identificar sólo patrones conocidos de fraude. Sin embargo, con la IA, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de casos anteriores de fraude e identificar nuevos patrones que los sistemas basados en reglas podrían haber pasado por alto anteriormente.
De hecho, un estudio reciente descubrió que los algoritmos de IA superaban a los sistemas tradicionales basados en reglas hasta en un 20% en la detección de transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito. Además, la detección del fraude basada en IA puede procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las instituciones financieras detectar actividades sospechosas con rapidez y precisión.
Y si nos fijamos específicamente en el proceso de gestión del gasto empresarial, la IA puede utilizarse para detectar facturas fraudulentas, pagos duplicados y gastos que incumplan las políticas de la empresa.
Por ejemplo, con Yokoy, la detección de pagos duplicados está totalmente automatizada y es cuestión de segundos, sin necesidad de intervención humana.
A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, se espera que el uso de tecnologías de inteligencia artificial en la detección de fraudes se expanda aún más, lo que resultará en una mayor eficiencia, precisión y seguridad en la industria financiera.
Gestión de riesgos
La IA financiera puede utilizarse para evaluar los riesgos asociados a las transacciones financieras, como los préstamos y las inversiones. Analizando grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden predecir con precisión los riesgos y los posibles resultados de diversas transacciones, lo que permite a las instituciones financieras tomar decisiones mejor informadas.
Aunque pueda parecer un área en la que las máquinas no deberían intervenir, las ventajas de las aplicaciones de inteligencia artificial son significativas.
A diferencia de los procedimientos manuales dirigidos por humanos, la tecnología de IA es mucho más eficaz, precisa y coherente. Puede identificar patrones y relaciones en los datos que pueden ser difíciles de detectar para los humanos, lo que conduce a predicciones más precisas.
Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos para analizar la solvencia de los solicitantes de préstamos, teniendo en cuenta factores como la puntuación crediticia, el nivel de ingresos, etc. Al identificar patrones y tendencias, los sistemas de IA pueden predecir la probabilidad de que un prestatario incumpla su préstamo.
Y esto es sólo un ejemplo; la evaluación de riesgos impulsada por IA tiene un enorme potencial para mejorar la toma de decisiones y reducir los riesgos en el sector financiero.
Análisis y previsión de datos
Por último, otro ámbito general en el que puede utilizarse la inteligencia artificial es el análisis de datos y la previsión. En lugar de confiar en métodos anticuados, los equipos financieros pueden utilizar IA y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos históricos y hacer predicciones sobre tendencias futuras con mucha más facilidad.
Por ejemplo, la IA puede encontrar patrones en el comportamiento de los clientes analizando hábitos de compra anteriores. Esto es especialmente útil para las empresas B2C que quieren fomentar las compras repetidas, ya que los modelos de IA pueden ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en esos conocimientos, en tiempo real.
Otro ejemplo es la previsión. La IA puede prever las ventas y los ingresos mucho mejor que los humanos. Asignando estas tareas a las máquinas, los equipos financieros pueden centrarse en las áreas de crecimiento y responder rápidamente a los cambios del mercado.
Experiencia y servicio al cliente
Otra aplicación interesante de la IA financiera es el servicio al cliente, donde la adopción de chatbots va en aumento. La inteligencia artificial está detrás de los asistentes virtuales de muchos bancos, que proporcionan asesoramiento financiero personalizado y recomendaciones a los clientes.
De hecho, justo antes de la pandemia, un estudio de Juniper Research preveía que los chatbots impulsados por IA ahorrarán a las instituciones financieras más de 7.000 millones de dólares anuales en 2023.
Esto es, por supuesto, gracias a la capacidad de estos chatbots para atender las consultas de los clientes las 24 horas del día, reduciendo la necesidad de representantes humanos de atención al cliente y permitiendo a las instituciones financieras operar con mayor eficacia.
En general, el uso de la inteligencia artificial en los procesos financieros es un verdadero cambio de juego, y tenemos curiosidad por ver cómo progresarán estas tendencias en el futuro.
Próximos pasos
La IA está transformando rápidamente la forma en que los profesionales de las finanzas abordan su trabajo diario. Con la capacidad de automatizar procesos manuales, identificar patrones y anomalías, y proporcionar valiosas perspectivas sobre los patrones de gasto, la IA puede ayudar a las organizaciones a agilizar sus operaciones financieras y mejorar sus resultados.
A medida que las empresas siguen adoptando soluciones de IA en otras áreas de su negocio, está claro que las finanzas no pueden quedarse atrás, y el proceso de gestión de gastos empresariales es un punto de partida ideal para introducir la tecnología de inteligencia artificial en el departamento financiero.
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