La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la industria financiera, optimizando procesos, mejorando la seguridad y facilitando la toma de decisiones estratégicas. Desde la detección de fraudes hasta la automatización de tareas contables, la IA se ha convertido en una herramienta fundamental para instituciones financieras de todo el mundo.
A continuación, exploraremos cómo la IA está impactando las finanzas y en qué se diferencia del machine learning (ML), una de sus aplicaciones más utilizadas en el sector.
Las plataformas de Enterprise Performance Management están incorporando de forma nativa funcionalidades de inteligencia artificial, que detallaremos después.
Principales aplicaciones de la inteligencia artificial en finanzas
Gestión de riesgos y detección de fraudes
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para detectar patrones sospechosos en transacciones. Esta capacidad permite identificar fraudes antes de que ocurran, minimizar riesgos y mejorar la seguridad en operaciones financieras.
Predicción del mercado
La IA puede analizar datos financieros, tendencias económicas y noticias globales para predecir fluctuaciones en los mercados. Esto ayuda a inversores y empresas a tomar decisiones informadas, reduciendo la incertidumbre en operaciones bursátiles y estrategias de inversión.
Automatización de procesos financieros
La automatización basada en inteligencia artificial agiliza tareas como la contabilidad, conciliación de transacciones y generación de informes financieros. Esto reduce errores humanos y permite a los equipos financieros enfocarse en análisis estratégicos en lugar de tareas repetitivas.
Asesoramiento financiero personalizado
Los chatbots y asistentes virtuales utilizan IA para ofrecer recomendaciones personalizadas a clientes, analizando su historial financiero y proponiendo estrategias de ahorro, inversión y planificación patrimonial basadas en sus necesidades.
Optimización de carteras y trading algorítmico
Los algoritmos de trading impulsados por IA ejecutan órdenes de compra y venta de activos en milisegundos, analizando múltiples factores simultáneamente. Esto permite maximizar la rentabilidad y reducir riesgos en los mercados financieros.
Enlace recomendado: Si quieres conocer más sobre el impacto de la inteligencia artificial en la planificación y consolidación financiera, consulta nuestro artículo sobre machine learning en finanzas en el siguiente enlace.
Diferencias entre inteligencia artificial y machine learning en finanzas
A menudo, los términos inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) se usan indistintamente, pero tienen diferencias clave:
- Inteligencia artificial (IA): Disciplina que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el análisis de datos y la toma de decisiones.
- Machine learning (ML): Rama de la IA que permite a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo, sin intervención humana directa.
En el sector financiero, la IA abarca múltiples aplicaciones, mientras que el ML se especializa en análisis predictivo y automatización.
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Capacidades de Inteligencia artificial en plataformas de EPM
Hasta hace muy poco, para aprovechar las capacidades de Inteligencia Artificial era necesario construir equipos de personal muy especializado y multidisciplinar, compuestos por científicos de datos, arquitectos de sistemas, desarrolladores y expertos del negocio; y además poner a disposición plataformas dedicadas de gestión de datos y utilidades de IA.
Actualmente las plataformas de EPM están incorporando de forma nativa capacidades avanzadas de IA, de forma que, en el mismo entorno y para el mismo usuario, podemos disponer de todas sus ventajas. Para aprovecharlas al máximo, eso sí, el perfil de controller se ha de enriquecer con conocimientos de análisis avanzado de datos.
Así, de la misma forma que por ejemplo Microsoft incorpora la IA con Copilot, las plataformas de EPM llevan embebidas embebidas capacidades de IA en la herramienta, y vamos a poder usarlas de manera inmediata sin salirnos de nuestra plataforma de trabajo.
Como casos de uso vamos a dar varias técnicas: la técnica de detección de patrones puede ayudar a vincular procesos que de forma no natural están relacionados, bien por correlación o bien por causa-efecto. Pero también pueden ayudar a detectar desviaciones de estos patrones detectando anomalías que pueden suponer alertas ante las cuales debe estar avisado el controller. Otra es la técnica predictiva, donde mediante algoritmos podemos generar de forma automática previsiones de todo tipo: de demanda, de venta, de cashflow… Estas predicciones se generan en base al histórico, pero si se le aplican machine learning pueden generar escenarios de futuro muy elaborados, tanto con parámetros internos a la empresa como fechas de cierre, o campaña publicitaria y su impacto en las ventas, como externas a la empresa como la climatología, las afluencias de turistas o datos macroeconómicos, por citar algunos. Esto no sustituye el rol del controller, al revés, lo potencia resaltando la importancia de la aplicación de criterio experto.
Otra técnica es la IA Generativa, lo que todos asociamos a los chatbot, que aplicados a la función del controller pueden ayudar a la generación de reporting narrativo, esto es, la redacción de memorias en las se hay texto e información en forma de gráficas y tablas; la IA generativa nos permite acelerar la redacción de estas memorias y la interpretación de las gráficas. Por último podemos citar los agentes IA que, de forma autónoma, permiten automatizar tareas actuando en distintas aplicaciones (interoperatividad de aplicaciones).
Beneficios de la inteligencia artificial en finanzas
- Eficiencia operativa: Automatiza tareas repetitivas, reduciendo costos y optimizando el tiempo de trabajo.
- Mejor toma de decisiones: Analiza grandes volúmenes de datos y ofrece insights estratégicos para minimizar riesgos.
- Personalización del servicio: Mejora la experiencia del cliente con recomendaciones y asesoramiento automatizado.
Desafíos y consideraciones en la implementación de IA en finanzas
A pesar de sus ventajas, la adopción de IA en el sector financiero enfrenta desafíos como:
- Privacidad y seguridad de datos: El manejo de información sensible requiere medidas estrictas para evitar filtraciones.
- Transparencia y explicabilidad: Algunos modelos de IA funcionan como «cajas negras», lo que dificulta entender cómo llegan a ciertas conclusiones.
- Riesgos sistémicos: La dependencia masiva de modelos de IA puede generar respuestas homogéneas en el mercado, aumentando la vulnerabilidad ante crisis.
Conclusión
La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta clave para la innovación en el sector financiero. Su capacidad para automatizar procesos, mejorar la seguridad y optimizar la toma de decisiones ha convertido a la IA en un recurso indispensable, y accesible gracias a que las plataformas de EPM están incorporando capacidades de IA de forma embebida.
Sin embargo, para maximizar sus beneficios, es crucial comprender sus limitaciones y riesgos, asegurando una implementación ética y efectiva.
Enlace recomendado: Si quieres profundizar en cómo el machine learning está impactando la contabilidad y la gestión financiera, revisa nuestro artículo sobre machine learning en finanzas y contabilidad.
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