Finanzas IA: tendencias y casos de éxito financiero

En los últimos años, hemos sido testigos del boom de la Inteligencia Artificial (IA), un fenómeno fascinante que ha captado la atención de todo el mundo y ha logrado revolucionar cientos de aspectos cotidianos y las formas de trabajo dentro de las empresas.

Este avance significativo en la IA, tiene sus raíces en el avance del aprendizaje profundo y el proceso del aprendizaje del lenguaje natural. Esto aplica desde la creación de contenido escrito y visual hasta el reconocimiento facial, la creación de coches autónomos y por supuesto el sector financiero, solo por mencionar algunos rubros.  

Qué es la inteligencia artificial financiera y su impacto en el sector

De acuerdo a IBM, cuando hablamos de finanzas IA, nos referimos al conjunto de tecnologías, en particular algoritmos avanzados de aprendizaje automático como el machine learning y análisis de big data, esto ayuda a optimizar y automatizar diversos procesos financieros que antes se hacían de forma manual o con procesos tardados y complicados. 

Esto ayuda a mejorar la eficiencia, precisión y velocidad de tareas como: análisis de datos, previsión, gestión de inversiones, análisis de riesgos, detección de fraudes, atención a clientes y mucho más. 

Machine learning en finanzas: casos de éxito internacionales

De acuerdo a datos de Business Insider, el 80% de los bancos ya conocen los beneficios de la IA y el ahorro y utilidades que esta herramienta les proporciona. 

Algunos casos de éxito de machine learning en finanzas son los siguientes:

• Putnam Investments: Esta empresa de servicios financieros utiliza machine learning para mejorar la cobertura de acciones por parte de sus analistas de investigación. Esto se logra con la estrecha colaboración con científicos de datos para crear tesis que ayuden a obtener información a partir de grandes cantidades de datos. También están desarrollando algoritmos que recomiendan los prospectos de ventas más importantes

• Monzo: El banco británico ha utilizado la IA para automatizar procesos y mejorar la experiencia del cliente. A través de su software y productos enfocados al usuario, han logrado atraer a más de 3 millones de clientes. 

• Detección de fraude: Muchas instituciones financieras están utilizando algoritmos de machine learning para detectar fraudes y actividades sospechosas en tiempo real. Esto no solo ayuda a reducir las pérdidas, sino que también garantiza el cumplimiento normativo de manera más eficiente.

• Us Bank: Está procesando los datos de sus clientes con la tecnología Einstein AI / M para aumentar la interacción con sus servicios bancarios, por ejemplo, si un cliente entra al sitio web para buscar información sobre hipotecas, un agente de servicio al cliente recibe la instrucción de dar seguimiento a esa información la próxima vez que visite la sucursal. 

Además detecta patrones de comportamiento para que los agentes telefónicos puedan saber en qué horario llamar y ser atendidos. Einstein incluso reserva el horario del personal para que recuerden llamar a los prospectos. 

Solo por mencionar algunas, de las muchas aplicaciones que esta tecnología tiene para las entidades bancarias y de finanzas, y que repercuten directamente en el usuario final. 

Cómo aplicar inteligencia artificial en la contabilidad y el análisis financiero

La inteligencia artificial financiera está transformando la contabilidad y el análisis financiero de manera significativa, aquí tienes algunos ejemplos que puedes aplicar en tu empresa o negocio:

• Automatización: La IA puede realizar tareas repetitivas como la entrada de datos, la conciliación de cuentas y la generación de informes financieros, reduciendo errores humanos y aumentando la eficiencia.
• Análisis predictivo: Mediante el uso de algoritmos avanzados, la IA puede analizar patrones históricos y predecir tendencias futuras, lo que es crucial para la planificación financiera y la gestión de riesgos.
• Auditorías y cumplimiento normativo: Puede analizar grandes cantidades de datos y detectar irregularidades de manera más eficiente, agilizando el proceso de auditoría y aumentando la precisión.
• Informes financieros avanzados: Recopila y examina datos de múltiples fuentes, presentando informes detallados y personalizados que ofrecen una visión más profunda del estado financiero de la empresa.
• Reducción de errores humanos: Al automatizar tareas repetitivas, la IA reduce la probabilidad de datos incorrectos, lo que mejora la precisión y confiabilidad de los informes financieros.
• Cumplimiento normativo: Monitorea continuamente las transacciones y asegurarse de que cumplen con las normativas vigentes, simplificando la tarea de cumplimiento normativo. 

El ahorro de tiempo en este tipo de tareas permite a los expertos en finanzas y contadores, concentrarse en tareas más estratégicas y analíticas y trabajar en sintonía con la IA para alcanzar mejores resultados. 

Herramientas clave para implementar IA en el análisis financiero.

Si estás buscando quitar la carga de trabajo repetitiva de tu equipo financiero y dotarlos de herramientas que les permitan centrarse en actividades de mayor valor  estratégico, aplicando la inteligencia artificial en la contabilidad, algunas herramientas que te podrían ser de utilidad, son:

Planful, HighRadius, Workday Adaptive Planning, Booke AI, Vena Insights, AlphaSense y Anaplan. Es importante ser conscientes que el uso de herramientas de IA en el sector financiero, va en aumento, lo que exige a los profesionales de este sector actualizar sus habilidades para mantenerse competitivos. 

Para incursionar en este sector, como todo un experto, te invitamos a participar en nuestro diplomado virtual en Inteligencia Artificial Aplicada al Análisis Financiero, te ayudará a comprender las nuevas tendencias tecnológicas y aplicarlas con éxito en tu empresa.